自転車種別、歩行者、その他移動体まで、現地データの個別学習で精度を向上。混雑や照明条件などイベント特有の環境下でも高精度な解析を実現。

DataHax株式会社（本社：東京都新宿区、代表：大西 洋平太）は、関西地方で開催された大規模イベントの周辺主要道路（ロードサイド）にAIカメラとサーバーボックス（エッジ処理環境）を設置し、自転車交通量の計測および自転車種別・歩行者・その他移動体の分類解析を実施しました。物体検知モデルを現地データで個別学習することで、混雑や照明条件などイベント特有の環境下でも高精度な解析を実現しました。

大規模イベントの開催時は、会場周辺の道路で徒歩・自転車・各種モビリティ等が混在し、時間帯によって流量が大きく変動します。一方で、従来の目視カウントや手作業集計では、短期間での大量計測や、移動体の種別ごとの把握が難しいという課題がありました。

DataHaxは交通領域のAIプロダクト/サービス（AIパーキング「電脳パーク」、AIカメラアプリ「MobilityLink」、交通量調査DX「AIトラフィックリサーチサービス」等）を展開しており、今回、周辺道路の移動実態把握を目的として解析を行いました。

本プロジェクトでは、イベント周辺の主要道路（ロードサイド）にAIカメラとサーバーボックス（映像解析用のエッジ環境）を設置し、一定期間の通行データを取得。以下の観点で解析を行いました。

※個人を特定することを目的とした運用は行わず、解析設計はプライバシーに配慮して実施しています。

大規模イベント周辺の道路環境では、混雑、遮蔽（オクルージョン）、夜間照明、逆光、誘導員や看板などの要因により、汎用モデルでは誤検知・見逃しが起きやすくなります。

そこで今回、物体検知をベースに、現地の画角・環境に合わせて教師データを作成し、モデルを個別に学習（再学習）することで、実運用に耐える精度へ調整しました。

交通量調査のDXを推進する「AIトラフィックリサーチサービス」等を通じて、自治体・建設コンサル・イベント運営・民間事業者向けに、計測設計から解析・レポーティングまで目的に応じた提供を拡大してまいります。