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2022.08.09

NID東北が青森ねぶた祭で混雑状況可視化の実証実験を行いました。

NID東北は、2022年8月2日から7日にかけて開催された青森ねぶた祭において、来場者の混雑状況可視化の実証実験(以下、本実証実験)を行いました。
※本実証実験は、NTT東日本青森支店様よりご協力をいただいております。

祭の開催期間中にねぶた運行ルート上にカメラを設置し、沿道の混雑状況をAIによって可視化しながら各種データを収集しました。収集データを基に、将来のより安心・安全な祭運営の在り方に関する提案を実施するのが目的です。

本実証実験は、株式会社エヌアイデイで開発した駐車場混雑度表示・誘導システムを活用し、人の頭部を検知するモデルを使用して混雑度の可視化を試みました。
カメラ3台(固定設置2台、移動用1台)と少ない台数で実施し、関係者のみに限定公開する「トライアル」として開発しました。

混雑度の可視化だけでなく、個人を特定できないよう加工した撮影画像を表示したり、移動カメラの位置を地図上に表示したり、それらをほぼリアルタイム(約1分周期)に更新することで、祭の雰囲気や臨場感も表現します。

以下にシステムの概要をご紹介いたします。

「青森ねぶた祭 混雑度ガイド」画面イメージ

TOP画面
青森ねぶた祭 混雑度ガイド画面イメージ TOP画面
  • 初期表示は祭運行ルートを中心に表示
  • カメラ位置や現在地をアイコン表示
  • 下部に各カメラ位置の混雑状況、現在地からの距離を表示
  • 詳細をタップすると各カメラの詳細ダイアログを表示
詳細ダイアログ
青森ねぶた祭 混雑度ガイド画面イメージ 詳細ダイアログ
  • カメラ位置の詳細情報を表示
  • 場所名
  • 混雑度
  • 現在地からの距離
  • 混雑検知した画像
  • 祭期間中の天気・気温
  • 混雑度を表したグラフ

実際のカメラ設置場所

実際のカメラ設置場所

システム構成図

システム構成図

今回の実証実験で使用している技術・知識

  • AI(画像認識:物体、頭部検知)
  • IoT(GPSセンサーを使用した位置情報取得)
  • AWS(Amazon EC2,AWS WAF,Elastic Load Balancing,Amazon API Gateway,AWS Lambda,DynamoDB,その他のマネージドサービス)
  • その他(React,Python,DeepStream,Kotlin,Adobe XD,Google Analytics,カメラ画像利活用ガイドブック)

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