エンジニアが開発したAI鉄道踏切侵入検知ツール

ラトガース大学のエンジニアチームは、鉄道踏切での侵入を検知するAIを搭載したツールを開発しました。これにより、過去10年間で増加している死亡事故の数を減らすことができます。

この新しい研究は、Accident Analysis & Prevention誌に掲載されました。

AIを使用した自動的な侵入検知

チームは、Asim Zaman（ラトガース大学のプロジェクトエンジニア）とXiang Liu（ラトガース大学工学部の交通工学准教授）で構成されました。彼らは、鉄道侵入イベントを自動的に検知するAI支援フレームワークを開発しました。また、侵入者のタイプを区別し、各事例のビデオクリップを生成します。AIシステムは、オブジェクト検出アルゴリズムを使用して、ビデオデータを1つのデータセットに処理します。

「この情報を使用して、さまざまな質問に答えることができます。たとえば、どの時間帯に最も多くの人が侵入するか、または遮断機が下がったり上がったりしているときに人がその脇を回って通るかどうか」とZamanは述べました。

アメリカでは、過去数年間で鉄道への無断侵入による事故が増加しています。毎年数百人の人が死亡しています。死亡事故を減らすための多くの努力が行われてきましたが、まだ効果はありません。

連邦鉄道局（FRA）は、2008年に約500人が毎年鉄道用地に無断で立ち入った際に死亡していることを推定しました。2018年には、この数は855人に増加しました。

ZamanとLiuは、研究で、侵入者とは、鉄道または交通機関の所有する土地で、一般の使用に供されていない区域に無許可でいる人や車両、または信号付き踏切で信号が点灯した後に進入する人であると定義しました。

これまでの研究では、主に死傷者情報に由来するデータが使用されてきましたが、ZamanとLiuは、ニアミス（事故になりかけた事例）も考慮する必要があると述べています。ニアミスは、侵入行為について貴重な洞察を提供できます。これにより、より効果的な対策を設計することができます。

研究者たちは、ニュージャージー州の都市部にある踏切で撮影されたビデオ映像を使用して、自分の理論をテストしました。踏切のビデオシステムの1つの問題は、プロセスが多くの労力を要しコストがかかるため、一貫してレビューされていないことです。

AIのトレーニング

ZamanとLiuは、AIとディープラーニングツールを、研究サイトのアーカイブビデオ映像1,632時間でトレーニングしました。68日間のモニタリングの後、3,004件の侵入が発生し、1日平均44件でした。また、侵入者の70％近くが男性であり、約3分の1が列車通過前に侵入したことがわかりました。ほとんどの違反は土曜日の17時に発生しました。

Zamanによると、このような詳細なデータは、当局が侵入のピーク時には踏切に警察官を配置したり、鉄道所有者や意思決定者がより効果的な踏切の解決策を知るのに役立つことができます。これらの解決策には、踏切除去システムまたは高度な遮断機と信号が含まれることができます。

「誰でもデータが好きです。私たちが提供しているのはそれです」とZamanは述べました。

「鉄道業界や意思決定者が、特定の場所でのデータフィードのリスク分析を通じて、ビデオ監視インフラストラクチャーの未利用の可能性を活用するためのツールを提供したいと思います」とLiuは述べました。

研究者たちは、バージニア州とノースカロライナ州での研究も行っています。彼らは、コネチカット州、ルイジアナ州、マサチューセッツ州を含む他の州への拡大のために、583,000ドルのグラントをアメリカ合衆国運輸省から受けました。