製品ラインアップ
社長の自動認識講座

社長の自動認識講座

自動認識技術に関する基礎知識やアイニックスが提案する自動認識コンセプトをお伝えします。

ライセンスキー発行

ライセンスキー発行

ご購入いただいた製品のライセンスキーを当WEBサイト上で発行いたします。

LEDピッキングシステム CAPTRON

LEDピッキングシステム CAPTRON

LEDピッキングシステムの「CAPTRON LED PIC」を7月よりリリース!高い視認性、操作性と異次元の堅牢性によりTCOを削減します。

歩行者、自転車、バイク、自動車の交通量を自動計測

AI 人流・交通量調査システム

AI-HFC (AI Human Flow Capture)

AI-HFCは、監視カメラやIPカメラを使用して商店街や店舗の人流を調査するシステムです。歩行者(男女、年齢)、自転車(二人乗り可)、バイク、自動車の交通量を自動的計測し、正確なプロファイルを収集します。
最新の独自AIテクノロジにより、コロナ禍におけるテストにおいても90%以上の正確なプロファイルを収集できました。集積したプロファイルデータを利用し、交通量調査だけでなく、マーケティングへの活用や、マスク着用の有無、ソーシャルディスタンス等のコロナ調査にもご利用頂けます。また、サイネージや防犯機能連動等への応用も可能です。

ボーグテクノロジ ロゴ

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特長

導入メリット

 

データの偏りを解消
データの偏りを解消
人に依存した調査では、計測誤差が大きくなりますが、
カメラによる客観的なデータを取得できます。
圧倒的なサンプル数
圧倒的なサンプル数
人に依存した調査では、調査期間に制限が生じますが、
昼夜を問わず長期間のデータを取得できます。
高度なデータを取得
高精度なデータを取得
AI技術を活用していますので、件数や属性の識別、
進行方向の識別を高精度に行います。
コロナ禍の対応
コロナ禍に対応
マスク検知やソーシャルディスタンス検知により、
 Webやサイネージを通じて公開できます。
マーケティングに活用
マーケティングに活用
365日、24時間、計測できますので、
前年、前月比較など効果測定が可能です。
拡張性
拡張性

AI での交通量調査に加え、サイネージ連動、
防犯カメラ等への拡張が容易です。

 

 

 計測内容

物体検知

カメラで取得した映像から人物、自転車、バイク、自動車を検知します。人物は、ベビーカーや自転車の荷台でも検知が可能です。自転車は、自転車に乗っている場合も、自転車を押している場合も検知可能です。自転車に乗っている場合は、自転車と人を別々にカウントすることなく、自転車1台(1人)とカウントできます。

人物属性の検知

人の属性は、性別、年齢、マスク、ソーシャルディスタンスを検知できます。属性検知は、一度だけの判定では誤判定が起こり易いので、複数判定を行って高い精度を実現しています。

方向検出

行動や移動の軌跡を追跡し、進行報告を検知できます。左右の判定はもちろん、十字路であれば十字路の進行方向も検知できます。

データ処理

取得した画像から物体を切り出し、人の属性、交通種別、進行方向を解析し、数値データ化して保存します。映像は、プライバシー保護の観点から保存せずにデータ処理後に速やかに廃棄します。(経産省・総務省のガイドブック準拠)

 

AI-HFC 計測画像01
人(性別・年齢・マスク・ディススタンス)の検知例

AI-HFC 計測画像02
自転車・バイク、自動車の検知例

性別・年齢分けについて

年齢・性別については、従来の交通量調査の区分を参考にし、以下のグループ分けにしています。御要望により変更可能です。

AI-HFC 年齢分類

 

 

計測概要

AI 計測の手順

1. 映像の中から物体を検出し、識別IDを付与します。

2. 物体を「歩行者」、「自転車」、「バイク」、「自動車」にクラス分類し、物体を追跡します。

3. クラス分類が「歩行者」「自転車」の場合は、下記の項目を集計します。

(1)歩行者と自転車について、それぞれの件数をカウントします。

(2)性別、年齢、マスク、ソーシャルディスタンスの属性を識別します。

(3)フレーム別に物体の動きを追跡し、進行方向の判別します。

4.クラス分類が「バイク」「自動車」の場合は、下記の項目を集計します。

(1)バイクと自動車について、それぞれの件数をカウントします。

(2)フレーム別に物体の動きを追跡し、進行方向の判別します。

 

属性の分類

 

 

レポート設計

レポートは、管理画面よりご確認いただけます。
カメラの切替え、日付、属性の絞り込みなどが可能です。

 

AI-HFC レポート

 

 

 

 実証実験

 最大級の商店街である板橋のハッピーロード大山商店街で実証実験を実施しました。ランダムに抽出した日付、時間帯の検知データと動画を目視確認しながら計測した結果を比較したところ、歩行者の差異が99.73%~104.06%の高い精度を実現しました。目視調査は、精度が高いと信じられていますが、見落としや勘違いによりこれより遥かに低いと思われます。

 

 

 

 

システム構成

システム構成

 

監視カメラやIPカメラで取得した映像をAIサーバに転送し、画像解析を行います。歩行者、自転車、バイク、自動車のプロファイルデータをデータサーバに保存します。そして、データサーバのデータをクラウドサーバに送信し、サイネージやWebサイトで公開します。

 

 

AI-HFC システム構成

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