鉄道運行におけるコンピュータ・ビジョンの応用

鉄道は、地上交通システムの中核をなすものである。全世界で100万キロを超える鉄道網は、広大な距離の都市、産業、地域社会を結んでいる。このようなシステムが拡大し、需要が増加するにつれ、安全性と効率性を確保するには、手作業によるチェックや監視だけでは不十分になってきています。

最先端のソリューションはますます不可欠になっている。例えば、視覚データの処理を扱う人工知能（AI）の一分野であるコンピューター・ビジョンは、さまざまな鉄道業務の合理化に利用されている。

ビジョン対応システムは、Ultralytics YOLO11のようなカメラとコンピュータビジョンモデルを使用して、鉄道オペレータに運行状況をリアルタイムで認識させます。YOLO11のようなモデルは、物体の検出やインスタンスのセグメンテーションなどのタスクを通じて、線路、プラットフォーム、トンネル、列車内を分析し、物体や人、危険を検出することができます。

ホームの端に人が近づきすぎたり、線路上に瓦礫が現れたりする状況を考えてみよう。ビジョンAIはリアルタイムでそれを検知し、アラートを送信することができるため、駅チームは迅速に対応することができ、潜在的なリスクが遅延や事故に発展するのを防ぐことができる。また、監視が困難なエリアを常時監視することで、スタッフを支援することもできる。

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AIとコンピュータ・ビジョンの導入が進むにつれ、鉄道運行の安全性と効率性を高めるためにVision AIを活用する都市が増えている。この記事では、鉄道輸送のワークフローにおけるVision AIの活用について、世界各地でどのように応用されているかを探ります。さっそく始めよう！

鉄道輸送におけるビジョンAIの役割

鉄道ネットワークには多くの可動部分があり、リアルタイムで監視する必要がある。従来は駅員が行っていたことも、AIを使えば自動化できる。YOLO11のようなコンピューター・ビジョン・モデルは、駅員が鉄道機能をより注意深く見守り、問題が発生したときに迅速に対応するのに役立つ。

特に、コンピュータビジョンタスクとは、カメラからの視覚入力を使用してこれらのモデルが実行するように訓練することができる特定の機能を指します。ここでは、鉄道運行の監視に使用できる主なタスクをいくつか紹介する：

• 物体検出： このタスクには、画像やビデオフレーム内の特定の物体を識別し、位置を特定することが含まれる。鉄道アプリケーションでは、YOLO11のようなモデルは、線路上やその近くにある瓦礫、工具、荷物、人などのアイテムを検出することができます。
  
  
• オブジェクトトラッキング： 複数のビデオフレームにわたって検出された物体の動きを監視すること。駅や列車内では、トラッキングは乗客の流れを追跡し、列車の動きを監視するのに役立つ。
  
  
• 姿勢推定： 人間の姿勢を理解するために、身体の主要な関節の位置を検出・分析する。鉄道の現場では、ホームで人が倒れているなどの緊急事態を特定し、介入のためのアラートを発するのに役立つ。
  
  

インスタンス・セグメンテーション： 画像の各ピクセルをあらかじめ定義されたカテゴリに分類することに重点を置く。鉄道インフラのモニタリングでは、亀裂、腐食、摩耗などの特徴を識別することにより、線路、プラットフォーム、その他の表面の状態を評価するために使用できる。

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鉄道モニタリングにビジョンAIを活用

ビジョン・ベースのモニタリングは一般的にセキュリティや監視に関連していますが、鉄道システムでは基本的なセキュリティ・タスク以外にもビジョンAIが活用されています。また、運行の改善、安全性の向上、ネットワーク全体のシステム管理をサポートする役割も担っています。

公共交通機関でビジョンAIを使用する主な利点は、リアルタイムで機能する能力であり、駅員にタイムリーで有益な情報を与え、潜在的な問題に先手を打つことができる。

コンピュータ・ビジョンが鉄道の高精度な運行に役立っている実例を見てみよう。

保守作業のための鉄道システムにおける物体検出

ヨーロッパでは鉄道輸送量が増加の一途をたどっており、信頼性の高いインフラ監視の必要性が極めて重要になっている。安全で円滑な運行を促進するためには、線路の摩耗、損傷、ずれを定期的に検査する必要がある。これには、何千キロメートルものレールに欠陥の初期兆候がないか、コストのかかる混乱や事故につながる前にチェックする必要がある。ビジョンAIは、この検査プロセスを自動化し、強化する効果的な方法を提供します。

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例えば、鉄道網が数千キロに及ぶオランダでは、線路を常に監視し、維持することは大変な仕事だ。手作業による検査は今でも重要だが、時間がかかり、労働集約的で、しばしば運行に支障をきたす。これを解決するため、線路の状態をリアルタイムで検査するコンピューター・ビジョン・システムが導入された。

走行中の列車に取り付けられたカメラは、高解像度の画像を連続的に撮影する。これらの画像は、軌道のずれ、部品の摩耗や損傷、部品の欠落を検出するように訓練されたVision AIモデルによって分析されます。

継続的で自動化されたモニタリングが導入されたことで、検査は迅速化されただけでなく、精度も向上した。メンテナンスチームは、最も注意を払う必要のあるエリアに優先順位をつけることができ、不必要な点検を減らすことができる。その結果、オペレーターは、日々のサービスを中断することなく、オペレーションのリスクを下げ、遅延を減らし、全体的な安全性を向上させることができるようになった。

鉄道インフラにおけるAIを活用した安全運行の推進

大規模な鉄道プロジェクトにおいて、現場の安全を維持することは最も根強い課題のひとつである。中国の武漢の都市鉄道網の建設では特にそうで、活発な作業現場や移り変わりの激しい状況では、常に監視が必要だった。

従来、安全チェックは手作業による観察に頼っていたため、事故が起きてからしかリスクを特定できないことが多かった。対応時間を改善し、リスクを軽減するために、研究者たちはコンピューター・ビジョンを利用したリアルタイムの安全監視システムを導入した。

建設現場には240台以上の高解像度カメラが設置され、継続的に活動を記録している。撮影された映像は、現場でAIモデルを使って処理され、危険区域に人が立ち入っただけでなく、近くにある機器が静止しているか、動いているかも検知できる。危険な行動が検出されると、システムは現場の監督者に即座に警告を送ることができた。

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ビジョンAIによる鉄道監視

保守点検や安全点検の改善に加え、コンピューター・ビジョンは鉄道線路への侵入をリアルタイムで監視するためにも利用されている。これは深刻な懸念であり、米国では2023年だけで995件の鉄道関連の死亡事故が報告されている。これらの事故の多くは、線路への不正アクセスによるもので、従来の監視方法では限界があることが多い分野である。

これに対処するため、米国の鉄道会社はコンピュータ・ビジョン・ソリューションを採用し始めている。これらのシステムは、AIモデルによって分析されたライブ・ビデオ・フィードを使用して、不法侵入、線路の障害物、潜在的な信号違反などのイベントを検出する。こうした問題を発生時に特定することで、サービスが中断したり安全が脅かされたりする前に、チームが迅速に対応できるようになる。

一定の間隔で行われる手動検査とは異なり、コンピュータ・ビジョン・システムは、ネットワーク全体で継続的なリアルタイムの監視を行います。脅威が検出されると、オペレーターに即座にアラートが送信され、迅速で的を絞った対応が可能になります。これにより、状況認識が向上し、介入が迅速になり、回避可能なインシデントによる遅延が少なくなります。

ビジョンAIによる食品安全モニタリング

毎日、何百万食もの食事が列車や駅で調理され、提供されており、そこでは衛生管理が最優先されている。インドでは、インド鉄道給食観光公社（IRCTC）が世界最大級の鉄道食ネットワークを管理している。

最近まで、衛生チェックは手作業で行われていたため、すべての厨房を常に監視することは困難だった。より効率的で信頼性の高いものにするため、IRCTCはリアルタイムで食品の安全性を監視するビジョンAIシステムを導入した。

このシステムは、厨房や調理場の既存のCCTVカメラに接続する。スタッフが手を洗わない、手袋やヘアネットがない、作業台が汚れているなど、一般的な衛生上の問題を発見するよう訓練されたAIモデルを使用する。

このシステムを導入して以来、衛生水準の向上に役立っている。また、スタッフは食品衛生に常に気を配ることが容易になり、手順のチェックだけでなく、食事の準備により多くの時間を費やすことができるようになった。

鉄道運行におけるコンピュータ・ビジョンの利点と欠点

コンピュータ・ビジョンは、鉄道システムの安全性、メンテナンス、日常業務の改善において、さまざまなメリットをもたらします。主な利点のいくつかをご紹介します：

• 予知保全： 線路やインフラの摩耗や損傷の兆候を早期に検知することで、Vision AIは故障を未然に防ぐことができる。
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• 24時間365日の監視： 人間の検査員とは異なり、コンピューター・ビジョン・システムは疲労や交代制なしに連続稼働できる。
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• スケーラビリティ: 一度導入したシステムは、最小限の労力で、より多くの駅、列車、運転区域をカバーするように拡張することができる。

ビジョンAIが鉄道輸送にもたらすプラス面は多いが、システムの導入や維持にはまだ課題がある。以下は、考慮すべきいくつかの欠点である：

• プライバシーの問題：
  ‍ 公共エリアでの継続的な監視は、倫理的な問題を引き起こし、乗客やスタッフに不快感を与える可能性がある。
• 初期費用が高い： カメラ、サーバー、AI ソフトウェアを含む Vision AI システムの構築には、多額の初期投資が必要である。
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• 複雑な統合： レガシー信号システムや制御システムなど、既存のインフラとコンピュータビジョンシステムを統合することは、技術的に困難な場合があります。

要点

鉄道ネットワークが成長するにつれ、信頼性の高い洞察を提供するリアルタイムシステムの需要が高まっています。コンピュータ・ビジョン・システムは、物体検出、構造チェック、リアルタイム・アラートを使用して、オペレータが問題に迅速かつ正確に対応できるようにします。 

AIツールは日常業務を改善し、長期的なメンテナンスコストと安全リスクを低減する。これらのツールが改善されるにつれて、AIは鉄道システムをより効率的で、応答性が高く、安全なものにする上で、衝撃的な役割を果たすようになるだろう。

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