東京メトロ、デプスカメラとAIを用いてリアルタイムに実測・予測した号車ごとの混雑状況をアプリで配信開始

東京地下鉄株式会社（以下、東京メトロ）は、乗客がより安心して地下鉄を利用できることを目的に、デプスカメラとAIを用いた列車混雑計測システムを活用して、銀座線および丸ノ内線の「号車ごとのリアルタイム混雑状況」を東京メトロmy!アプリにて配信開始した。

列車混雑計測システムは、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し、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・解析させることにより、駅を発車してから数秒で列車内の混雑状況を号車ごとに算出する。今回、この技術を活用することで号車ごとのリアルタイム混雑状況の配信が実現した。

アプリ画面では、列車走行位置画面の列車アイコンをタップすることで、デプスカメラ設置駅でリアルタイムに実測した混雑状況と、その値を用いて予測した対象列車のその後の混雑予測情報を号車ごとに4段階で確認することができる。リアルタイムな混雑状況をアプリで確認し、空いている列車・号車を選んで乗車することで、乗客の安心で快適な利用へとつながるという。


今後東京メトロは、銀座線・丸ノ内線以外の路線においても、2021年度内を目途に号車ごとのリアルタイム混雑状況の配信を目指して取り組むとしている。

なお、同サービスの利用料金は無料である。

IoTNEWS編集部

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