カメラやGPSのデータを解析し、人や車の流れを予測する
カメラ・GPSなどの交通データを数理モデルやAIで解析し、人流・交通流の把握、予測、異常検知を行う技術。
研究発の技術 交通流解析 人流解析 交通ネットワーク 数理モデル AI 機械学習
実用化の段階
研究実証販売
IPAの成果資料にカメラ映像を用いた人流デジタルツインのシステム構築が記載されていますが、製品別の販売開始・顧客導入・価格は公開情報で確認できませんでした。
3製品
2提携・顧客
1特許
0出資者
しくみ
解こうとしている課題
交通・人流データは取得手段ごとに範囲や精度が異なり、プライバシーにも配慮が必要です。異なるデータを活用し、交通異常や混雑、人流を効率よく把握・予測することを目指します。
どう動くか
会社は、観測方法ごとの得意・不得意を踏まえて、東京大学・神戸大学の研究を基にした交通流・人流向けの数理モデルとAIを開発すると説明しています。映像から人や車の特徴・行動を抽出して人流をモデル化し、交通データからはネットワーク上の状態を解析します。未踏アドバンスト事業の成果資料では、カメラ映像を使って人流デジタルツインを自動構築し、イベントや天候などの条件を変えた状態も評価する構想が示されています。
できるようになること
会社と研究プロジェクトの説明では、人流の把握と制御効果の予測により、都市開発、イベント運営、災害時の避難を高度化し、安全で快適な都市空間の実現を目指します。交通解析は渋滞パターンの把握や経路解析への活用を想定しています。
技術の出自：東京大学大学院の交通工学・交通ネットワーク解析分野、神戸大学大学院工学研究科の交通流解析・AI分野。関連プロジェクトとして「カメラ映像から自動構築される人流デジタルツインの開発」「GPS位置情報とカメラ画像を用いた交通異常早期検知AIの開発」。 出典1 出典2
使われる場面
- 道路ネットワークの交通モニタリング
- 交通状態・渋滞の予測と異常検知
- 人流の可視化・群衆事故の検知や防止
- イベント運営・都市開発・災害時の避難計画
- 港湾混雑予測に基づくコンテナ船スケジューリング
優位性の主張
製品・サービス
これまでの歩み 新しい順
2025-07
助成
国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）「2025年度「SBIR推進プログラム」（連結型）採択。課題は深層強化学習を用いた港湾混雑予測に基づくコンテナ船スケジューリングの動的最適化。」 出典
2023-06
助成
兵庫県「成長産業育成のための研究開発支援事業「GPS位置情報とカメラ画像を用いた交通異常早期検知AIの開発」採択」