東京メトロと上野グリーンソリューションズ、デプスカメラとAIを用いた列車混雑計測システムを開発

東京地下鉄株式会社では、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提供していたが、複数路線で相互直通運転を行っている東京メトロ全線では、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は難しい状況だった。

そこで、利用者の「パーソナライズド」な利用（利用者一人ひとりの安心で快適な利用）の実現に向け、2019年9月より東西線東陽町駅、2020年11月より丸ノ内線新宿駅において、列車の駅出発時に車両側面をデプスカメラ（※）で撮影し、列車混雑状況をAIに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行ってきた。

このほど、東京地下鉄と上野グリーンソリューションズ株式会社は、列車混雑状況のリアルタイム提供を目的として、デプスカメラとAIを用いた列車混雑計測システムを開発した。

同システムは、デプスカメラをホーム端に1台設置し、駅を出発する列車内の混雑状況を撮影する。撮影された映像からエッジサーバで深度情報をテキストデータ化しクラウドサーバへ送信する。クラウド上では機械学習したAIにより分析・解析させることで、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することができる。


今後、稼働準備が整った駅より順次計測開始し、東京メトロ全線で2021年度中の提供を目指している。

※　デプスカメラ：奥行きの情報を取得する深度センサーを内蔵したカメラ。

IoTNEWS編集部

IoTに関する様々な情報を取材し、皆様にお届けいたします。