旅客の異常動作
- 検知対象
- 転倒、座席での横臥、救助手振りを複数同時に検知します。
- 主な指標
- 解析 ≥2 Hz、応答 ≤5秒
- 通知内容
- 時刻、号車、ドア位置、動作種別、注記画像と発生前30秒から後10秒までの映像です。
車内異常行動検知ソリューション
巡回の合間も全車両の状況をリアルタイムで把握します
CIDS車内モニタリングシステムは既設映像を車上で解析し、旅客・群集の異常、終着時の残留、運転士の不安全動作を検知します。既設網を活用し、試験条件で5秒以内に警報を通知して記録を残します。
巡回の課題とシステムによる補完
必要なのは映像を増やすことではなく、映像内の変化に気づくことです。
死角
狭い車内では乗客による遮蔽が生じ、隅が死角になります。
各車4台で360°を撮像し、6両編成で24系統を取り込みます。
対応の遅れ
全車巡回には2～5分かかり、到着前に事態が進む場合があります。
端末間通知は5秒以内、群集異常は3秒以内に応答します。
伝達経路の長さ
乗務員から班長、運転台、指令所へと段階的に伝達します。
構造化した警報を運転台と指令所に直接通知し、クラウドにも同期します。
人員への依存
体力と注意力に左右され、昼夜を通じた均一な巡回には限界があります。
常時監視と確認済み事例を基に検知を改善し、現場対応は乗務員が担います。
システム構成
- 01
撮像層
各車4台のドーム型・魚眼カメラで360°を撮像し、1080pのRTSP映像を出力します。
- 02
車上解析層
AFR600で車上推論し、通信断時はTB級のローカル領域に保存します。
- 03
プラットフォーム層
PISスイッチと中央サーバーで校時、指令、機器管理、データ整理・優先度別配信を行います。
- 04
表示層
運転台のポップアップと映像、指令所の警報、クラウド記録で段階別通知に対応します。
RTSP撮像 → PIS網 → AFR600推論 → イベント記録・注記画像・直前30秒の映像 → 中央保管・警報表示
車両への導入
導入の3原則
既設映像の分岐
既設カメラと配線を変更せずPISスイッチからRTSP映像を取得します。
独立した演算資源
既設監視装置の処理能力を使わず、独立ノードで解析します。
遠隔制御
中央から校時と検知の起動・停止を行います。
3～4両ごとに1台を配置します。6両編成の例では03号車と04号車に各1台を搭載します。
010203AFR60004AFR6000506
時刻同期・毎分の自己診断・映像7日以上／イベント14日以上／ログ30日以上の保存・PIS双方向通信と再送
4種類の異常検知
群集の異常動作
- 検知対象
- 3人以上の急な分散、走行、押し合いを対象とします。
- 主な指標
- 解析 ≥2 Hz、応答 ≤3秒
- 通知内容
- 同じ車両内でも各カメラは独立して検知・通知します。
終着時の車内確認
- 検知対象
- 年齢を問わず残留旅客、15×15×5 cm以上のバッグ、30×40×10 cm以上のスーツケースを検知します。
- 主な指標
- 閉扉後に中央指令で起動し、3秒以内に応答します。
- 通知内容
- 対象ごとにポップアップ・静止画・直前30秒の映像を通知します。
運転士の異常動作
- 検知対象
- 両手が運転台を離れる状態が5秒以上、またはうつむきが10秒以上続く場合です。
- 主な指標
- 解析 ≥2 Hz、応答 ≤3秒
- 通知内容
- 運転台の4画面端末に種別と位置を表示し、画像を保存します。
数値は標準試験条件での指標です。設置・照明・混雑度・ソフトウェア版に左右され、案件ごとの技術確認と検収結果に従います。
検知から対応まで
- 01
リアルタイム検知
映像を車上解析し、動作とイベントの特徴を捉えます。
- 02
イベント確認
種別、発生車両、時刻を判定し、不要な信号を除きます。
- 03
証拠の保存
画像に枠を付け、発生前後の30秒映像を保存します。
- 04
複数経路への通知
PIS専用網経由で中央サーバーとクラウドに暗号化して送信します。
- 05
端末での対応
運転台での警報表示、指令所での監視、履歴照会を行います。
平均応答2秒未満・イベント保存率100%
一連の処理に関する試験値であり、個別機能の応答上限ではありません。録画区間は案件ごとに確認します。
運転台・指令所・クラウドの3段階表示
運転台端末
通常は4画面を巡回し、警報時に種別・位置・現場映像を表示します。
運営指令所
編成状態とイベントを受信し、残留確認・校時・緊急指令に対応します。
クラウド監視基盤
複数列車の集中監視、遠隔OTA更新、ライブ配信、履歴照会に対応します。
車上検知を支える技術
狭い車内での複数カメラ融合
単一視点の遮蔽を複数視点で補い、試験条件で異常検出精度は98%以上です。
骨格の時系列による動作認識
15か所の関節点の時系列変化から歩行・転倒・横臥・救助手振りを識別します。
遮蔽対応とカメラ間ReID
人物特徴と軌跡をカメラ間で照合して同一人物の観測を対応付け、カメラ別通知は独立して維持します。
32 TOPSの車上処理
車上で解析し、主要イベントのみを伝送します。試験条件で認識率98%超、処理遅延200 ms未満です。
数値は標準試験条件での指標です。設置・照明・混雑度・ソフトウェア版に左右され、案件ごとの技術確認と検収結果に従います。
乗務員巡回との比較
| 比較項目 | CIDS | 乗務員巡回 |
|---|---|---|
| 検知と応答 | 連続監視と秒単位の警報 | 巡回周期2～5分 |
| 混雑時の視野 | 24系統で常時監視 | 定位置からは乗客が視界を遮る |
| 継続性 | 24時間365日の運用 | 疲労と注意力の影響 |
| 経験の蓄積 | データの蓄積とアルゴリズムの改良 | 人員交代に伴う再教育 |
| 緊急時の対応 | 警報と関連記録を自動送信 | 係員がその場で介入・支援可能 |
| サービスの一貫性 | 設定基準による一貫した判定 | 経験によって対応に差が生じる |
システムは監視と記録を担い、乗務員が状況を判断して直接支援します。
導入条件
運行中の監視・終着時の残留確認
導入前の確認
- 既設カメラ
- 1080p以上で主要区画を撮像します。不足分は現地調査で決定します。
- 車載ネットワーク
- PISスイッチでRTSP映像を取得できることを確認し、既設配線から分岐します。
- 編成規模
- 標準は6両編成で3～4両に1台を配置し、その他の編成は個別に確認します。
- 施工時間帯
- 夜間入庫時や検修時間帯に設置・連動試験を行い、営業運転を避けます。
- 指令所との接続
- 中央側のインターフェース、プロトコル、警報項目、接続範囲を事前確認します。
地下鉄6両編成で設置、設定、中央連動、検収を実施しました。お客様の要望により路線名と現場映像は公開しません。
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