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小田急線の踏切でAIが異常検知、事故を未然に防ぐ監視体制目指す

<※写真はイメージです>

小田急電鉄株式会社は2月6日、ノキアソリューションズ&ネットワークス合同会社の「カメラ映像とAIによる異常状態検知システム(スペースタイムシーンアナリティクス)」を用いた踏切内の安全性向上を目的とした実証実験をすると発表した。

>>小田急電鉄(外部サイト)

実証実験の期間は2020年2月14日(金)から3月までを予定。実施場所は小田急小田原線 玉川学園前8号踏切(東京都町田市原町田)を予定している。

踏切内での異常状態の検知をより強化


この実証実験では、踏切監視カメラの映像を「スペースタイムシーンアナリティクス」を活用して解析することで、踏切内での異常状態の検知の強化を目的としている。なんでも、踏切内におけるさまざまな動作を収集し、AIで分析するそうだ。

将来的にはAIによる解析結果を用いて、付近を走行する列車を自動で停止させるなど、踏切での事故を未然防止できる監視体制の構築を目指している。

小田急電鉄株式会社では、中期経営計画において鉄道の「先進的な技術による高度化」を掲げているそうだ。今後も、日本一安全な鉄道会社を目指して新たな技術導入等にも積極的に取り組み、安心・快適に小田急線を利用できるようにする、としている。

ちなみに、ノキアの「スペースタイムシーンアナリティクス」を鉄道の踏切に活用するのは世界初の事例とのこと。

>>小田急電鉄(外部サイト)

東急電鉄ではホーム転落事故検知システムを導入

小田急電鉄以外にも鉄道において事故防止などのためにAIが活用されている例がある。


2018年8月からは、東急田園都市線の鷺沼駅に、駅構内のカメラから得た情報で、線路へ転落する人を自動検知して通知する「転落検知支援システム」が導入されている。画像から人物を検出し、特定のエリア(=軌道側)に侵入した場合に通知される、という仕組みだ。

新幹線の“着雪量予測”をするAIモデルの試行

また、JR西日本は、2019年から新幹線の着雪量予測にAIモデルの試行を開始している。

これは、冬に金沢から北陸を通って東京を目指す際には、走行中に車両の下部に雪が付着する。雪が固まり、ある程度の大きさになると軌道に落下する場合もあり、軌道に敷かれているバラストと呼ばれる砕石が飛散し周囲に危険が及ぶ。雪を取り除くためには大量の人員を必要とするため、あらかじめ着雪量を予測し、雪落とし作業の要否の目処をつける必要があるそうだ。


JR西日本で使われているAIモデルはコンペによって作成されている。下記記事ではこのコンペ開催するまでの話を聞いている。

by 高橋 忠弥
ITデジタル系のウェブ・週刊誌編集者を経てレッジに。Googleアナリティクス個人認定資格所持。スマホはAndroid、PCはWindows、タブレットはiPad、カメラはオリンパス。三度の飯よりアイスコーヒー好き。満員のエレベーターは苦手。

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