都市化の加速とスマートシティ政策の推進に伴い、「交通監視」は政府機関と関連企業が最も注目する課題の一つとなっています。
従来の交通量統計は、人による判読やセンサーの設置に頼ることが多く、コストが高く保守が難しいうえ、環境の変化に柔軟に対応することも困難でした。
現在では、WinEdge-TCソリューションにより、コンピュータビジョン技術で車両の流れをリアルタイムに把握し、高精度な交通量の追跡・計数システムを迅速に導入できるようになり、都市運営と施設管理にスマート化の新たな一章を開いています。
⭐活用の目的：交通量の計数と方向別流量分析⭐
慧穩が提供するソリューションは、以下の中核目標に焦点を当てています。
• 車両の種類（乗用車、バイク、バス、トラックなど）をリアルタイムに認識・分類
• 複数の監視エリアと方向を自由に設定（例：A → B、B → C）
• 移動経路と通過時刻を高精度に追跡
• 区間内の車種別・方向別の交通量を集計
• エッジデバイスでの推論とWebSocketによるストリーミング送信に対応
⭐実際のシーン
T字路の交通量分析を、台湾中南部のあるT字路で実施しました。固定カメラを使用し、3つの主要方向をカバーしています。
カメラには3組の多角形ROI（例：region1、region2、region3）を定義しました。
AIモデルで各種車両を識別し、トラッカーと組み合わせてregion1 → region2などの方向別の流量を記録します。
1時間ごとに統計レポートと車種分布図を自動生成します。
⭐成果と強み
WinEdge-TCの導入後、交通監視の効率と品質は著しく向上しました。
• 人手の時間を削減：従来は毎日多くの人手をかけて交通量を手作業で集計する必要がありましたが、現在はシステムによる全自動運用で、
人手ゼロ、遅延ゼロの集計プロセスを実現しています。
• リアルタイムの車種分類：従来は人の目で車両の種類を判断しており、時間がかかるうえ誤りも生じがちでした。現在はシステムが多様な車種をリアルタイムに認識し、
集計がより正確になっています。
• 設備の保守コストを低減：故障しやすい路面センサーに比べ、カメラとAIソフトウェアモジュールの組み合わせに切り替えることで、
修理の頻度と保守コスト全体を低減します。
• リアルタイム性と可視化を強化：従来のデータは事後に整理・分析するものが大半でしたが、現在は映像と追跡データをリアルタイムにストリーミング送信でき、
リアルタイムの監視と意思決定に役立ちます。
• データ活用の柔軟性を強化：システムが生成する構造化データは、交通管制センター、スマート信号機、その他の
IoTシステムと直接連携でき、リアルタイムの制御と傾向分析を実現します。
「AIは交通監視をどう変えるのか？WinEdge-TCによる交通量追跡・計数のスマート活用」（中国語）
動画：https://www.facebook.com/aiwin.tech/videos/1051248899914168/