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注目ユースケース

Lumadaのユースケースコード:UC-00939S

施設の混雑状況を、匿名化しながら利用者に提供!

〜カメラ画像を活用した人流可視化ソリューション〜

2021年7月1日

コロナ禍では、人々は3密(密集、密接、密閉)を避けた行動を求められています。
日立の「人流可視化ソリューション」は、既設カメラと日立の技術を組み合わせることで、施設内の混雑状況をリアルタイムに可視化。このソリューションを活用することで、人々の3密を避けた行動をサポートします。

この記事のポイント

  • 画像解析・アイコン化で、個人を特定できないよう画像加工
  • 施設内の既設カメラ画像から、混雑状況の統計データを作成
  • 利用者の安全性・利便性向上、事業者の混雑緩和施策に貢献

つまり…

既設カメラの画像を活用し、混雑状況を可視化。画像は個人を特定できないよう加工し、プライバシーに配慮しながら混雑状況を直感的に把握できるようにします。スマートフォンのアプリケーションなどから、リアルタイムな情報提供に活用することで、利用者の安全性・利便性の向上や、事業者の混雑緩和施策に貢献します。

Lumadaで協創!プライバシーを保護しながら混雑状況を把握

カメラ画像を利用した人流の可視化

日々多くの人が、公共交通機関として利用する鉄道。輸送遅延や気象条件の影響で電車のダイヤが大幅に乱れると、駅構内に利用者があふれて3密状態となり、新型コロナウイルスなどの感染リスクが高まります。
駅構内の混雑による感染拡大を防止したい。そのために、最寄り駅の混雑状況を、駅へ向かう前の利用者などにお知らせしたい。そうしたリスク低減の施策が、コロナ禍の中で事業者に求められています。

混雑状況を視覚的かつリアルタイムに提供

事業者は、リスク低減に向けての混雑緩和策を打ち出したい。そのような課題を、駅構内の混雑状況をスマートフォンのアプリケーションなどから視覚的かつリアルタイムに提供することで解決できます。さらに、利用者の安全性・利便性の向上にも活用できます。

Lumadaのソリューションの1つである「カメラ画像を活用した人流可視化ソリューション」では、駅構内の既設カメラの画像を活用し、混雑状況を個人が特定できない画像で可視化します。1分ごとに画像が更新されるため、駅の利用者は混雑状況をリアルタイムに取得できます。
また、過去の混雑状況の解析データを曜日や時間ごとに集計し、混雑傾向の統計データとして提供。事業者・利用者ともに、混雑の傾向をグラフで確認できるようになります。

混雑状況をスマートフォンのアプリケーションなどで提供することによって、利用者は駅へ向かう前に混雑状況を確認できます。もし、ひどく混雑していたり、電車のダイヤが乱れている場合は、駅の利用者がほかの交通手段や迂回(うかい)ルートを選択できます。それによって、3密を避けた行動を実現。さらに、事業者がアプリケーションから利用者を安全な場所へ誘導するなど、混雑の緩和を促進します。これによって、新型コロナウイルス感染拡大の防止にも効果が期待できます。

すでにある資産を有効活用

「カメラ画像を活用した人流可視化ソリューション」

カメラ画像を活用した人流可視化ソリューションでは、既設カメラの画像を活用し、施設内の混雑状況を可視化。スマートフォンのアプリケーションなどを介してリアルタイムに情報提供できるようにします。

既存の資産と日立の技術による価値創造

このソリューションでは、施設内の既設カメラの画像を活用。専用センサーやビーコン(電波を受信する機器)が不要なため、すでにある資産を有効活用できます。そのため、ソリューション導入の費用を抑えることができます。

既設カメラで撮影した画像は、日立の画像加工技術によって、個人を特定できないよう画像内の人物を人型アイコンに置換。性別や、立っているか座っているか、車椅子かどうかなども特定できないようにします。人物の動きの有無と、動いている方向の情報だけをアイコンで表現することで、プライバシーを保護しながら混雑状況を直感的に把握できます。
プライバシーが保護されているため、スマートフォンのアプリケーションでの配信など、不特定多数に情報提供することもできます。

プロ野球の公式戦で技術実証

2020年11月7日、8日の両日に、東京ドーム(東京都文京区)で開催されたプロ野球公式戦*1で人流可視化ソリューションの技術実証*2を実施しました。「施設内外の新型コロナウイルスの感染対策」と「利用者のプライバシー保護」を両立させる取り組みの一つです。

この技術実証では、施設内の混雑状況を把握し、分析するために、次のことを実施しました。

  • 施設内の既設カメラでコンコースの様子を撮影し、匿名化した映像データを蓄積
  • 東京ドームの収容人数を45%から80%に引き上げ、人数の差異による人流データの比較

これらの技術実証の結果は、今後のスポーツイベントでの感染対策、混雑緩和や誘導策の検討に活用されていきます。

*1
プロ野球公式戦での技術実証では、読売新聞東京本社、読売巨人軍、東京ドームに協力いただきました。
*2
技術実証は、政府の新型コロナウイルス感染症対策分科会の了承のもと、東京都の理解と協力を得て、実施しました。

「カメラ画像を活用した人流可視化ソリューション」の今後の展望

東京ドームでの技術実証を踏まえ、日立は人流可視化ソリューションの集客施設の混雑緩和・感染対策への活用を検討しています。また、すでに公共交通機関では混雑緩和に向けて導入されています。
さまざまな業種で必要とされている新型コロナウイルスの感染対策のほか、施設の混雑緩和、交通誘導、観光や防災など、都市開発の最適化に幅広く貢献できるソリューションです。

技術コラム「日立グループの画像解析への取り組み」

日立グループでは、AI画像解析によって、人流解析による混雑緩和だけではなく、ヒト作業の認識による品質向上、顔認証によるタッチレス化、また災害時の状況把握などさまざまな取り組みをしています。
ぜひ、この機会に併せてご覧ください。

ソリューションの詳細については、こちらをご覧ください。

カメラ画像を活用した人流可視化ソリューション
カメラ画像を人型のアイコン画像に置き換え混雑状況を可視化する、プライバシーに配慮したサービスを実現します。
日立、東京ドームで感染対策の技術実証 球場内の混雑状況を「可視化」
人流可視化ソリューションの商業施設やイベント会場への導入に向けて取り組みを進めています。

まとめ

混雑状況を直感的に把握できる人型のアイコン画像
カメラ画像内の人物の動きの有無と、動いている方向の情報をアイコンで表現することで、静止画でも混雑状況を直感的に把握できます。
さまざまなサービスへの適用が可能
プライバシーが保護されているので、出力情報を編集・加工して不特定多数に配信できます。専用センサーやビーコンなどが不要のため、施設の資産を有効活用でき、さまざまなサービスへ適用できます。
ご自身のお仕事の中に、活用されていない大量のデータはないでしょうか。
施設内のカメラのように、日々データを発生させている現場はないでしょうか。
データを収集/分析することで、データの潜在力を引き出し、新たな価値を創出できます。

この記事のポイント

  • 画像解析・アイコン化で、個人を特定できないよう画像加工
  • 施設内の既設カメラ画像から、混雑状況の統計データを作成
  • 利用者の安全性・利便性向上、事業者の混雑緩和施策に貢献

つまり・・・

既設カメラの画像を活用し、混雑状況を可視化。画像は個人を特定できないよう加工し、プライバシーに配慮しながら混雑状況を直感的に把握できるようにします。スマートフォンのアプリケーションなどから、リアルタイムな情報提供に活用することで、利用者の安全性・利便性の向上や、事業者の混雑緩和施策に貢献します。

お問い合わせ

本ユースケースについて詳細が知りたい方は、下記のフォームにてお問い合わせください。
お問い合わせの際には、ユースケースコードをご記入ください。

Lumadaのユースケースコード:
UC-00939S

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