進化する都市型モビリティを映像技術がどう支えるか

Andreas Göransson

この数年間、人々が都市から脱出する動きがしばらく見られたものの、都心に住民が戻ってきていることをうかがわせる証拠があります。それどころか、2050年には都市の人口が現在の2倍に増えると予測されています。都市生活の利便性が重要であることは実証済みですが、都市の暮らしやすさに対する新たな多くの期待に応えるには、市当局の努力が必要です。

中でも特に重要なのがモビリティです。住民は、都市の中をできるだけ短い時間で、快適に、安全に移動できることを望んでいます。モビリティの選択肢が変化している点にも注意する必要があります。たとえば、自転車の利用が世界的に増え、交通渋滞を避けるために、電動スクーターが移動手段として一般化しています。このようなニーズに対応するには、都市計画だけでなく、交通管理や群衆管理についても高い基準が要求されます。テクノロジー、特に監視システムは、安全性、効率性、将来計画を支える、極めて重要な役割を果たします。さらに、大気品質や騒音に関する指標など、いくつかの持続可能性の目標の達成にもテクノロジーが役に立ちます。

 

居住者と訪問者の流れの確保が最優先事項

都市における満足度の高いエクスペリエンスに貢献する最も重要な要因の1つが、都市環境内のA地点からB地点への移動のあり方です。徒歩、自転車、電動スクーター、自動車など、移動手段は何でもかまいません。赤信号で止まらずに移動することができたり、駐車スペースがすぐに見つかったりすると、宝くじが当たったような気分になります。もし逆の展開になると、会議に遅刻したり、子供の送り迎えに遅れたりして、その日は一日中冴えない気分で過ごすことになります。

ネットワークビデオ技術をリアルタイムで利用すると、都市全体で交通の流れを円滑に保ち、混雑を最小限に抑えることができます。交差点の管理と交通信号の制御は、そのための重要分野です。インテリジェントソフトウェアを搭載した監視カメラと交通信号機を統合することによって、交差点を行き来する歩行者、自転車、車両をカウントし、流れをより的確に把握することができます。この交通統計情報をリアルタイムで利用し、交差点に設置された交通信号制御機の動作を最適化して、最適で安全な信号サイクルを実現することができます。

円滑な交通の流れを実現するもう1つの要素が、効果的な駐車管理です。都市における混雑の最大の原因が、空いた駐車スペースを探し回る車両であることをご存じでしょうか。ネットワークカメラソリューションを利用して、駐車スペースの空き状況をモニターし、その情報をナビゲーションアプリや電子看板に表示して、駐車スペースを探すドライバーを支援することができます。駐車場を自動化すると、さらなる効率性を達成できます。ナンバープレート認識を利用することによって、駐車スペースに混乱なくアクセスすることができ、料金の精算が自動化され、ドライバーのエクスペリエンスと車両の流れも改善されます。

 

交通安全の確保が市民生活の安全の新たな焦点

多くの人と車両が絶え間なく行き交う道路や横断歩道のような場所は、都市の最も「危険」な場所になっています。どんなに注意していても、必ずと言っていいほど事故が起こるものです。

事故の影響や安全リスクを最小化するには、交通管制員や救急サービスが1秒も無駄にすることなく状況を把握し、交通の動きを再開させ、事故の関係者の安全を確保しながら対応を行う必要があります。ネットワークカメラソリューションを事故の自動検知システムとして使用し、事故の発生を瞬時に捉え、判断の基となるリアルタイムな交通データを利用して管制員を支援することができます。高画質なビデオ映像を通じて状況を認識し、適切な措置を取ることができます。事故の再発を防止するためのフォレンジック調査でも、ビデオを証拠として利用することができます。

赤信号違反、逆走、スピード違反、不正駐車などの違反行為は、都市交通では日常茶飯事です。日常的に起こる違法行為の多くが、些細なことのように思えても、極めて大きな危険を伴います。限られたリソースで膨大な交通量を処理しなければならないため、こうした違反の防止対策を実行するのは困難で、長い時間が必要になるおそれがあります。

ネットワークカメラとエッジアナリティクス機能を組み合わせて、さまざまな違反行為を検知することができます。ナンバープレート認識を併用すると、罰金の執行や警告をシステムで自動的に起動することができ、より効率的な安全対策を実現することができます。

 

信頼性の高い知見で今後の変化に対応

この記事の冒頭で説明したように、モビリティをめぐる行動は絶えず変化しています。急成長中の都市では、移動時間の増大、大気汚染と騒音、事故などの問題が起こり、モビリティの新たな傾向や需要に対応しなければならない都市計画者にとって、さまざまな課題が発生しています。このように、交通、モビリティインフラは、すべての地方自治体で根本的で複雑な問題になっています。今後のインフラを計画するにあたり、問題の改善と優先度の設定のため、現状を理解することは極めて重要です。

ディープラーニング機能を搭載したネットワークカメラをセンサーとして利用して、信頼性の高いデータを収集し、処理することができます。エッジアナリティクス対応のカメラを利用すれば、人間、車両、物体を分類してカウントすることができます。これらを利用して、都市における人と貨物の動きについてデータを収集し、さまざまな場所や時間帯で交通の流れを把握することもできます。

このような知見は、事故やニアミスの発生率が高い場所など、安全でない場所を認識するのにも役立ちます。この情報を利用して、追加の安全措置を導入し、安全性を高めることができます。このデータは、道路工事の計画といった様々なシナリオの影響をテストできるデジタルツインなどの高度な分析モデルに情報を提供する目的でも使用することができます。この情報をもとに、安全性を高め、混雑を緩和し、交通手段の変化に対応するための変更計画を効果的に立案することができます。

 

都市とともに進化し、目標の達成を支えるテクノロジー

都市の人口の増加に伴い、都市の急速な変化はこれからも続きます。交通管理については、特にそうでしょう。都市を巡るモビリティは、居住者と訪問者が単に移動するだけでなく、独自の交通手段や楽しさ、環境への影響の改善につながる新しいタイプの乗り物が次々と導入されているため、都市における移動性は絶えず進化しています。このようなニーズの変化には、信頼性の高い情報や知見を手に入れて初めて適応することができます。

また、都市の成長に伴い、全体的な持続可能性の目標を優先し、目標に対応するインフラを実現する必要があります。たとえば、電気自動車の台数が増えていると判明した場合、充電スタンドを増設するための投資という課題が浮かび上がります。テクノロジーを賢く利用することで、都市人口の増加に伴うニーズに歩調を合わせ、今後の変化に効果的に備えることができます。

Axisのテクノロジーがどのように都市型モビリティで都市をサポートするのか、詳しくはこちらをご覧ください。

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