導入事例 - 路線バス向け乗客流動 AI 解析システム
乗客検出、ドア領域の安定化、複数対象追跡、乗降イベント、OD 関連付け、国産 AI アクセラレータ対応を含む本番映像解析サービスです。
- クライアント
- 匿名の公共交通事業者
- 支援領域
- コンピュータビジョン / 映像解析 / 本番導入
- 物体検出
- BoTSORT + ReID
- 時系列イベント
- OD 解析
- Ascend
業務上の課題
乗客数の把握は、単一フレームの人物検出だけでは解けません。ドア領域、軌跡、時間帯、前後状態を組み合わせ、遮蔽、振動、照明変化、混雑にも対応する必要があります。
さらに、タスク受付、非同期処理、状態管理、結果コールバック、ログ、障害復旧を備え、実際の業務フローへ接続することが求められました。
ソリューション
乗客・ドア検出、安定したドア領域モデル、BoTSORT + ReID、軌跡マッチング、乗降イベント認識、OD 関連付けからなる解析パイプラインを設計しました。
主要イベントには中間結果と証拠画像を残し、異常値をタスク、映像区間、軌跡、判定まで遡って確認できるようにしました。
工程・導入
モデルを API、非同期キュー、worker、キャッシュ、タスク状態管理、コールバック、監視指標と組み合わせ、本番サービスとして実装しました。
Ascend 300i ACL 向けに、出力形式、バッファ、異常値、API 互換性、性能分析も最適化しました。
成果
交通事業者の業務プラットフォームへ接続でき、保守・運用可能な映像解析サービスを納品しました。
同じ構成は RTSP 多重入力、混雑度、駅・停留所別統計、異常行動、工場・施設の映像解析にも拡張できます。