電車内のリアルタイムな混雑度可視化における技術検証を開始

～新しいサービスの展開に向け、ホーム上カメラから混雑状況をAIで学習し、混雑情報を算出～

　株式会社ナビタイムジャパン（代表取締役社長：大西 啓介、本社：東京都港区）は、2022年3月30日（水）から、電車内のリアルタイムな混雑度可視化における技術検証を開始いたします。

　本取り組みは、東急電鉄株式会社（取締役社長：渡邊 功、本社：東京都渋谷区）の協力のもと、東急田園都市線 駒沢大学駅上り方面（渋谷方向）のホーム先頭に車内の混雑状況を測定するためのカメラを設置し、AIによる学習及び画像解析にて混雑率を算出します。本検証で得られた結果をもとに、利用者に向けてリアルタイムな混雑情報を提供する仕組みの構築を目指しており、より安心・安全で快適な電車移動をサポートできればと考えています。

　新型コロナウイルス感染症によって、鉄道利用者の「できるだけ密を避けたい」というニーズは増加し、車内混雑への関心が高まっています。また、感染状況によって人流の変動が激しく、既存の統計的な混雑予測では実際の状況と異なることもあり、リアルタイムな情報（リアルタイム混雑度）を提示できる仕組みが求められています。
　今までもリアルタイムな混雑情報は、車両別の応荷重情報から算出したデータをもとに各鉄道事業者のサービス等で公開していますが、各事業者の車両のみの公開に留まり相互直通運転する他事業者の車両は表示できず、またデータを取得できない車両もあります。

　そのためナビタイムジャパンでは、これまで培ってきた「電車混雑予測」データの生成技術やドライブレコーダーアプリ等での画像処理などのノウハウを活かし、AI を用いてカメラ映像の画像解析から列車ごとの混雑率をリアルタイムに算出するシステムを開発しました。また今後のコンシューマー向けサービスへの展開を見据え、高価な機材や専用サーバーなど使用せず、ホームにカメラを設置するだけで、費用を抑え簡単に採用できる仕組みを実現しています。

　本取り組みを通じて今後はナビタイムジャパン独自の「電車混雑シミュレーション」技術の研鑽や、鉄道事業者の混雑に関する課題解決に役立つシステム開発・サービス拡充に努め、快適な電車移動に貢献できればと思います。

 

 

• 技術検証の詳細

期間：2022年3月30日（水）～4月27日（水）まで　※予定
内容：ホーム先頭に設置したカメラ画像からAIを学習させ、学習したAI 及びBluetooth🄬無線技術から取得したデータを用いて列車ごとの混雑率を算出します。そのデータと乗車率データ等との精度を比較し、コンシューマー向けサービスへの展開などでの活用を目指します。
カメラ設置駅：東急田園都市線 駒沢大学駅上り（渋谷方面）ホーム先頭
カメラ設置台数：1台

※設置したAIカメラは、顔識別機能はありません。また解析後のデータには個人の特定に繋がるような情報は含まれません。さらに画像データは、ナビタイムジャパンのみで取り扱い、第三者がアクセスできない環境のもとで列車内の乗車人数の解析に限定して使用します。一部の画像データはAIによる画像解析の改善を目的とし機械学習用データとして保存し、個人を特定せず利用いたしますが、他画像データは解析完了後速やかに削除します。


●東急電鉄との混雑に関するプレスリリース
・2017年6月23日　『東急線アプリ』『NAVITIME』『乗換NAVITIME』で「車両別混雑度表示」機能の提供を開始
https://corporate.navitime.co.jp/topics/pr/201706/23_4139.html

●「電車混雑予測」データについて
ナビタイムジャパンでは、経路探索エンジンを用いた独自の「電車混雑シミュレーション」技術をもとに電車混雑の予測データを生成しています。本データをもとに、これまで総合ナビゲーションアプリ『NAVITIME』や乗換案内アプリ『乗換NAVITIME』にて各電車の停車駅ごとの混雑度を6段階のアイコンで表示する「電車混雑予測」機能や、法人向けに「電車混雑予測」データを提供しています。
・紹介サイト：https://www.navitime.co.jp/lp/predict_congestion/index.html


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