歩行者、自転車、バイク、自動車の交通量を自動計測

AI 人流・交通量調査システム

AI-HFC (AI Human Flow Capture)

AI-HFCは、監視カメラやIPカメラを使用して商店街や店舗の人流を調査するシステムです。歩行者(男女、年齢)、自転車(二人乗り可)、バイク、自動車の交通量を自動的計測し、正確なプロファイルを収集します。
最新の独自AIテクノロジにより、コロナ禍におけるテストにおいても90%以上の正確なプロファイルを収集できました。集積したプロファイルデータを利用し、交通量調査だけでなく、マーケティングへの活用や、マスク着用の有無、ソーシャルディスタンス等のコロナ調査にもご利用頂けます。また、サイネージや防犯機能連動等への応用も可能です。

ボーグテクノロジ ロゴ

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導入メリット

 

データの偏りを解消
データの偏りを解消
人に依存した調査では、計測誤差が大きくなりますが、
カメラによる客観的なデータを取得できます。
圧倒的なサンプル数
圧倒的なサンプル数
人に依存した調査では、調査期間に制限が生じますが、
昼夜を問わず長期間のデータを取得できます。
高度なデータを取得
高精度なデータを取得
AI技術を活用していますので、件数や属性の識別、
進行方向の識別を高精度に行います。
コロナ禍の対応
コロナ禍に対応
マスク検知やソーシャルディスタンス検知により、
 Webやサイネージを通じて公開できます。
マーケティングに活用
マーケティングに活用
365日、24時間、計測できますので、
前年、前月比較など効果測定が可能です。
拡張性
拡張性

AI での交通量調査に加え、サイネージ連動、
防犯カメラ等への拡張が容易です。

 

 

 計測内容

物体検知

カメラで取得した映像から人物、自転車、バイク、自動車を検知します。人物は、ベビーカーや自転車の荷台でも検知が可能です。自転車は、自転車に乗っている場合も、自転車を押している場合も検知可能です。自転車に乗っている場合は、自転車と人を別々にカウントすることなく、自転車1台(1人)とカウントできます。

人物属性の検知

人の属性は、性別、年齢、マスク、ソーシャルディスタンスを検知できます。属性検知は、一度だけの判定では誤判定が起こり易いので、複数判定を行って高い精度を実現しています。

方向検出

行動や移動の軌跡を追跡し、進行報告を検知できます。左右の判定はもちろん、十字路であれば十字路の進行方向も検知できます。

データ処理

取得した画像から物体を切り出し、人の属性、交通種別、進行方向を解析し、数値データ化して保存します。映像は、プライバシー保護の観点から保存せずにデータ処理後に速やかに廃棄します。(経産省・総務省のガイドブック準拠)

 

AI-HFC 計測画像01
人(性別・年齢・マスク・ディススタンス)の検知例

AI-HFC 計測画像02
自転車・バイク、自動車の検知例

性別・年齢分けについて

年齢・性別については、従来の交通量調査の区分を参考にし、以下のグループ分けにしています。御要望により変更可能です。

AI-HFC 年齢分類

 

 

AI 計測の手順

1. 映像の中から物体を検出し、識別IDを付与します。

2. 物体を「歩行者」、「自転車」、「バイク」、「自動車」にクラス分類し、物体を追跡します。

3. クラス分類が「歩行者」「自転車」の場合は、下記の項目を集計します。

(1)歩行者と自転車について、それぞれの件数をカウントします。

(2)性別、年齢、マスク、ソーシャルディスタンスの属性を識別します。

(3)フレーム別に物体の動きを追跡し、進行方向の判別します。

4.クラス分類が「バイク」「自動車」の場合は、下記の項目を集計します。

(1)バイクと自動車について、それぞれの件数をカウントします。

(2)フレーム別に物体の動きを追跡し、進行方向の判別します。

 

属性の分類

 

 

レポート設計

レポートは、管理画面よりご確認いただけます。
カメラの切替え、日付、属性の絞り込みなどが可能です。

 

AI-HFC レポート

 

 

 

 実証実験

 最大級の商店街である板橋のハッピーロード大山商店街で実証実験を実施しました。ランダムに抽出した日付、時間帯の検知データと動画を目視確認しながら計測した結果を比較したところ、歩行者の差異が99.73%~104.06%の高い精度を実現しました。目視調査は、精度が高いと信じられていますが、見落としや勘違いによりこれより遥かに低いと思われます。

 

 

 

 

システム構成

 

監視カメラやIPカメラで取得した映像をAIサーバに転送し、画像解析を行います。歩行者、自転車、バイク、自動車のプロファイルデータをデータサーバに保存します。そして、データサーバのデータをクラウドサーバに送信し、サイネージやWebサイトで公開します。

 

 

AI-HFC システム構成

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