共通基盤技術・その他

リアルタイム混雑予測技術

現在の人の流量から少し先の混雑状況を予測。
世界初※1の技術がイベントの安全・安心に貢献します。

概要

リアルタイム混雑予測技術

監視カメラ映像をリアルタイムに解析して人の流量を推定し、イベント会場と最寄駅を結ぶ経路などの混雑状況を予測する「リアルタイム混雑予測技術」を開発しました。

当社は、長年にわたる映像監視システムの研究開発を通して、映像に関するコア技術(映像圧縮、伝送・記録、ネットワーク、画像解析等)を蓄積してきました。今回、これらの知見を活用し、現在の人の流量を用いて混雑状況を予測する世界初の「リアルタイム混雑予測技術」を実現しました。


技術ポイント

世界初、現在の人の流量から混雑状況を予測する「高速群集移動シミュレーター」

リアルタイム混雑予測技術

今回、世界で初めて、経路上に設置した監視カメラの映像を解析し、現在の人の流量を用いて少し先の混雑状況をリアルタイムに予測する「高速群集移動シミュレーター」を、国立大学法人 東京大学 西成研究室と共同で開発しました。

従来の混雑予測では、過去の人の流量を「群集移動シミュレーター」に入力し、混雑状況を予測していました。例えば、毎年行われているイベントの場合、一年前の同じイベントの人の流量等の混雑情報から今年のイベントの混雑状況を予測していました。

しかし、同じ場所で開催される、同じ時刻の、同じイベントであっても、人の流量はその年ごとに変わることは珍しくなく、従来の予測方法では混雑時の安全確保に懸念が残されていました。

今回開発した「高速群集移動シミュレーター」は、独自のアルゴリズムである「高速群集移動モデル」と当社AI技術「Maisart®(マイサート)※2」を活用し、監視カメラ映像の解析により得られる人の流量を用いて、高精度な混雑状況のリアルタイム予測を実現します。

過去のデータではなく、現状の混雑状況のデータから10分後ぐらいの少し先の混雑状況を予測するので、より高い安全性確保に貢献します。従来手法では50%程度の予測精度でしたが、本シミュレーターにより80%にまで高めることができました。


「高速群集移動モデル」により計算量を削減し、高速処理を実現

リアルタイム混雑予測技術

「高速群集移動シミュレーター」では「高速群集移動モデル」という行動モデルを採用しました。

従来の行動モデルでは、周囲の全ての人の動きを考慮していたため、膨大な計算量が必要でした。

「高速群集移動モデル」では近くの人のみの情報を使用することで、計算量の削減と高速処理を実現し、短時間で混雑状況を予測することが可能となりました。また、人は前が空いているときだけ進むという大きなルールと、目的地までの最短ルートの選択や動きの方向を維持する特性などの小さなルールを組合せることで、混雑予測の高精度化に成功しました。

今回の技術導入により、過去のデータには現れない事件・事故発生の可能性に対しても、現状に即した混雑状況の予測が可能となり、本予測に基づく回避経路設定などの早期対策を行うことで、混雑時の安全性確保が可能になります。

世界初の技術で、大規模イベントにおける来場者の安全・安心の確保や警備作業の効率化による人件費削減に貢献します。

  • ※12016年8月18日現在
  • ※2Maisart(マイサート):Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the-ART in technologyの略
    全ての機器をより賢くすることを目指した当社のAI技術ブランド
  • 「Maisart」は三菱電機株式会社の登録商標です。

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