株式会社Yopaz Japan

交通量調査で撮影した動画をAIで解析し、車両、人物、自転車、二輪車などの検出・追跡・カウントを行う交通量調査システムを研究開発しました。

大型車・小型車などの車種判別やナンバープレート認識にも対応し、動画の取り込みから交通量データの生成、報告書作成につなげる一連の調査フローを設計。

従来、人が映像を目視して行っていた対象判別や台数集計をAIで支援し、交通量調査業務の省力化を目指しました。

交通量調査の動画解析を中心に、実際の調査業務で必要となる検出・追跡・分類・集計までを一連の処理として検討・構築しました。

主な対応内容は以下の通りです。

・撮影動画の取り込みから検出、カウント、データ生成までの処理フローを設計
・AIによる車両、人物、自転車、二輪車などの物体検出
・検出対象を動画上で追跡するトラッキング機能を構築
・同一対象の重複カウントを抑えながら通行数を集計
・大型車、小型車などの車種判別に対応
・ナンバープレート認識を活用した車両単位のデータ生成
・赤外線カメラを使用した夜間撮影を想定した解析方式を検討
・解析結果を交通量調査データとして整理し、報告書作成につなげるフローを設計

車両・人物などの対象検出から追跡、通行数カウント、車種判別、ナンバープレート認識までをAIで処理できる交通量調査フローを構築しました。

従来は人が動画を目視しながら行っていた対象物の判別や台数集計をAIで支援することで、調査担当者の作業負荷軽減につながる仕組みを整備しました。

また、夜間撮影や報告書作成までを想定した構成とすることで、実際の交通量調査サービスへの展開を見据えた研究開発を行いました。

画像解析AIを実業務で活用するには、単に物体を検出するだけでなく、追跡、重複カウントの防止、対象分類、撮影環境への対応まで含めて設計することが重要です。

本プロジェクトでは、交通量調査の実際の業務フローを意識し、動画解析からデータ生成・報告までつなげられる仕組みづくりを重視しました。