東京メトロ、AIでリアルタイムに混雑状況を把握 十数秒で混雑状況を算出

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画像はMaedaAkihiko『東京メトロ丸ノ内線の四ツ谷駅で離合する02系』より

東京地下鉄株式会社(東京メトロ)は3月1日、上野グリーンソリューションズ株式会社と協業し、列車の混雑状況をリアルタイムで提供することを目指し、鉄道業界初とうたう人工知能(AI)とデプスカメラを用いた列車混雑計測システムを開発したと発表。

デプスカメラとは、奥行きの情報を取得する深度センターを内蔵したカメラのこと。

本システムは、デプスカメラをホーム端に設置し、駅を出発する列車内の混雑状況を撮影。撮影した映像からエッジサーバーで深度情報をテキストデータ化し、クラウドサーバーに転送する。機械学習したAIで分析・解析することで、駅を発車してから十数秒で列車内の混雑状況を号車ごとに算出できる。

東京メトロはこれまで、車重や改札利用者数から時間帯ごとの混雑状況を推計して提供してきた。しかし、複数路線で相互直通運転をしているため、他社車両の車重の取得や号車ごとにリアルタイムで混雑状況を提供することが難しかったという。

そこで、2019年9月からは東西線 東陽町駅、2020年11月からは丸ノ内線 新宿駅に、列車の駅出発時に車両側面をデプスカメラで撮影。AIに列車混雑状況を機械学習させることで、号車ごとの列車混雑状況をリアルタイムに計測する実証実験を実施してきた。

今回、本技術検証が完了したため、東京メトロ全線の稼働準備が整った駅から、複数駅(各路線各方面ごとに数カ所)に列車混雑計測システムを順次展開するという。2021年度を目途に、東京メトロ全線で列車混雑状況をリアルタイムで提供することを目指すとしている。

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