鉄道の線路沿い法面における危険状態の早期検知のための画像解析アルゴリズムの活用

鉄道の線路沿い法面の危険状態監視

鉄道のインフラでは、線路沿いの法面（斜面）で起こる土砂崩れなどの異常が、列車の運行や乗客・作業員の安全に直結します。こうした危険箇所の状態を継続的に見守ることは、線路沿いの保守点検における重要な業務の一つです。

法面は線路に沿って広範囲に及び、危険が想定される箇所も多数に上ります。現場へ人が直接出向いての確認は負担が大きいうえ、災害が起こりうる領域では作業自体に危険が伴います。そのため、危険領域にカメラを設置し、その映像を遠隔から監視して異常を早期に捉える取り組みが進められています。

線路沿いの保守点検における課題

鉄道の保守点検では、線路沿いの法面など危険箇所の状態を継続的に見守る必要があります。しかし広範囲に点在する箇所を人が常時確認し続けることは難しく、見逃しなどのヒューマンエラーや判断のばらつきも避けられません。これを補うために従来のAIの活用も検討されてきましたが、誤検知が多い、未知の異常を捉えられないといった限界が課題となっていました。

予測できない異常への対応

線路沿いの法面で起こる土砂崩れは、形状も規模も発生のしかたも予測できません。どのような異常が起こるかを事前に想定できないため、過去の異常画像を学習させて検出する従来のAIの手法では対応が難しいという課題があります。

複雑な環境変動と誤検知

屋外の監視では、天候や昼夜によって対象の見え方が大きく変わります。さらに列車の通過やカラスなどの動物の動きといった一時的な変化も多く、これらを異常と取り違えてしまう誤検知をいかに防ぐかが課題となります。

画像解析アルゴリズム Human Sense AIによる解決

「Human Sense AI 状態監視ソリューション」は、人が目で見て脳で判断するプロセスをベースとした独自開発の画像解析アルゴリズムを活用し、多様な現場の監視業務を自動化します。線路沿いの法面の監視では、次の特徴が予測できない異常の検出に寄与します。

事前学習に頼らない異常検出

事前に大量の正常時画像を学習させる必要はありません。時間軸上で一定間隔に撮影した複数の画像の変化パターンを比較して異常を検出するため、どのような異常が起こるか予測できない現場や、事例の少ない未知の異常にも柔軟に対応できます。

一時的な変化と異常の区別

独自のアルゴリズムは「少し前の状態」と現在を常に比較し、一時的な変化と土砂崩れのような変化を自動で区別する仕組みを採用しています。これにより、天候や昼夜による見え方の変化、列車の通過やカラスなどの動きといった一時的な要因による誤検知を抑えた検出につなげます。

一般的なPCでの高速処理

高価なGPUや専用のハードウェアを追加する必要はなく、標準的なパソコンで高速に処理できます。線路に沿って点在する多数の危険箇所を遠隔から監視する仕組みも、既存のカメラやネットワーク環境を活かして構築しやすくなります。

Human Sense AI活用による期待効果

Human Sense AIを活用することで、以下の効果が期待できます。

危険の早期発見と安全性向上

予測できない土砂崩れの兆候を早期に捉えられるため、異常への対応を早めることが期待できます。列車の運行に関わる事故を未然に防ぎ、乗客や作業員の安全性の向上につながります。

遠隔監視による巡回負担の軽減

危険箇所の状態を遠隔から把握できるため、現場へ直接出向いて確認する頻度を抑えられます。広範囲に点在する危険箇所の巡回にかかる負担の軽減が見込まれます。