踏切事故の未然防止を目指す 「踏切内AI滞留検知システム」による実証実験を茨城県守谷市で

　関東鉄道・常総線の海老原踏切道(茨城県守谷市、守谷駅～新守谷駅間)で、踏切事故の未然防止に向けた実証検証が9月1日にスタートする。関東鉄道(茨城県土浦市)、コシダテック(東京)、ヤシマキザイ(東京)、NTTコミュニケーションズ(東京、以下 NTT Com)が連携し、線路内に滞留する物体を大小問わず高精度かつリアルタイムに検知する「踏切内AI滞留検知システム」(特許出願中)を活用して行う。

　国土交通省の「鉄軌道輸送の安全に関わる情報(令和3年度)」によると、踏切事故は、鉄道運転事故の4割を占め、2021年度は217件発生。踏切事故のうち42.9%が「歩行者の渡り遅れ」に起因している。踏切事故を防ぐためには、自動車などが踏切で立ち往生した場合にセンサーが検知し、接近する列車の運転士に異常を知らせる信号を送る「踏切支障検知装置」の設置が一般的。ただ、自動車など大きな物体は高精度に検知できるが、自転車・ベビーカー・車いす・手押し車や帯同者など小さな物体の検知精度向上が課題とされてきた。今回の実証実験では、5GネットワークやAIを活用したシステムを導入し、小さな物体の検知精度の向上を図る。

 　「踏切内AI滞留検知システム」は、踏切付近に取り付けた市販のネットワークカメラの映像を、5Gネットワークで「docomo ME(R)」(移動通信網において利用客により近い位置にサーバーやストレージを配備しデータ処理する技術によるサービス、Multi-access Edge Computing)に伝送しVAE(Variational AutoEncoder。訓練データの特徴を学習し、似たような画像を作成する生成モデルの一種)や背景差分技術(事前に用意した背景画像と入力画像の差分を計算することで移動物体を検出する技術)を活用し、AIが解析。線路内に滞留する物体を大小問わず高精度かつリアルタイムに検知する。物体を検知した場合は、施設管理者へアラート通知する。また、取得した映像をリアルタイムに「docomo MEC(R)」へ伝送し一定期間蓄積するため、遠隔地からの現場確認用カメラとしても活用できる。

　2024年3月末まで7カ月間の実験で得られた結果を踏まえ、同システムの有効性を確認するとともに、線路内に滞留する物体を検知した場合に接近する列車の運転士にアラート通知する機能などシステム改修を図る。その後、鉄道各社へのシステム導入に向けた提案を行っていく。また、同システムを構成する技術を応用し、ホームからの転落、駅構内の異物、線路内への鳥獣侵入などを検知することで安全対策への活用を目指す。