業界別ソリューションSolutions

インフラ業界には、建物だけでなく、トンネル・橋・鉄塔・ダム・水道管・ガス管など、コンクリートや金属でできた大型の構造物の点検業務があります。それぞれ、構造物自体や部品にサビが無いかや、コンクリートにひび割れや腐食が無いかなどの膨大で詳細な点検項目があります。
このような点検作業は、一部自動化が進められているなかでも、その作業の複雑さなどから汎用的な検査ツールで対応できないものが多くあります。その場合、作業員のスキルに依存するため、作業の品質を一定以上に保つのが困難であったり、作業自体が属人化されてしまったりすることがあります。

これらの課題に対し、アラヤの画像認識AI技術により、作業の自動化を実現します。
例えば、構造物や部品のサビ・傷、コンクリートのひび割れ・腐食、水漏れなど、従来は人が目視で確認・検査していたものを、AIが正常/異常判定をしたり、異常の種類ごとに分類したりすることができます。

インフラ関連の施設は巨大または広大であるため、不審物・不審者などがないかを人の目によって常に監視することは困難です。

これらの課題に対し、アラヤの画像認識AI技術により、業務の効率化を支援します。
例えば、監視カメラから、不審物や忘れ物、不審者・転倒者・迷子などの検知を行うことも可能です。

関連デモ動画

・以下の動画は交差点付近の車・歩行者・バイク・自転車をAIが認識している様子です。歩行者・バイク・自転車は、交差点エリアに侵入すると黄色の、さらに車両と接近すると赤色の網かけがされています。
この技術を施設内の監視カメラに適用することで、不審物・忘れ物・不審者などを検知してアラームを出すことなどが可能です。

道路の利用状況を把握するために、従来より人が目視により車両や人の交通量調査を行ってきましたが、近年では画像認識AI技術を活用した調査の自動化ニーズが急速に高まっています。一方で、調査場所・時間・天候といった観測条件の変化に対して、同一のAIソリューションで汎用的に対応するのが難しいという課題があります。

この課題に対してアラヤは、観測条件の変化に柔軟に対応できる高精度なAI交通量カウントソリューションをご提供し、様々なユースケースにおける交通量調査を、より高精度に実現いたします。また、本ソリューションを活用し、道路における逆走車・誤進入車の検知等にも応用することが可能です。

関連デモ動画１

・以下の動画は道路を走行する車を検知している様子です。
ここで使われているアルゴリズムは、カメラ画角や道路の形状、天候、時間といった耐環境性能に優れており、高い精度での交通量カウント（車両、自転車、歩行者）を実現できる汎用性の高いものとなっています。また、道路における逆走車・誤進入車の検知にも応用可能です。

関連デモ動画２

・以下の動画はドローンにより上空から俯瞰した駐車場内の車を検知している様子です。
この技術を監視カメラ・固定カメラに適用し、駐車場の混雑状況把握や空きスペースの検知、迷惑駐車の検知等にも活用可能です。

送電線の点検は、これまで人が高所に上り、近接目視により行われていましたが、高所での点検になるため、危険が伴います。そのため、送電線点検の自動化が望まれています。

アラヤの自律飛行ドローンにより、これまで人が作業していた送電線点検をドローンにより自動化することが可能です。これにより点検作業が、短時間・低コストで実現可能になります。

関連デモ動画

・以下の動画は、屋内にロープを送電線に見立てたデモ環境を設置し、ドローンが自動でそのロープを追従するように飛行する様子です。
送電線の点検作業に活用することで、点検作業の効率化・コストの削減などが期待できます。