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 中央復建コンサルタンツ(大阪市)とNTTドコモ、京浜急行電鉄、横須賀市の4者は、5Gと人工知能(AI)を活用して鉄道インフラを遠隔監視する実証試験を実施し、異常のリアルタイムでの把握と通報に成功した。2021年4月以降、今回の実証で構築したシステムの高度化を図るとともに、鉄道事業とその他の領域での本格運用を検討する。

* 中央復建コンサルタンツ・NTTドコモ・京浜急行電鉄・横須賀市のニュースリリース:https://www.cfk.co.jp/download_file/get_file/210326_Local_5G_CFK.pdf

 4者は20年12月21日~21年2月12日、京浜急行電鉄久里浜工場(神奈川県横須賀市)で試験を実施した。4K映像を5Gで伝送し、網内クラウド環境(MEC)で深層学習によって解析した後、解析結果を遠隔地のパソコンへリアルタイムに伝送するシステムを構築(図1)。通常時の車両監視と、災害時の線路点検を想定して試験した。

図1:5GとAIを活用した鉄道インフラの遠隔監視システムの概要
図1:5GとAIを活用した鉄道インフラの遠隔監視システムの概要
車両やドローンに搭載したカメラの映像を5Gで網内クラウド環境に送り、AIで解析した後、解析結果を遠隔地のパソコンに伝送する。(出所:中央復建コンサルタンツ・NTTドコモ・京浜急行電鉄・横須賀市)
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 車両監視では、固定4Kカメラとサーマルカメラで車両の床下の機器を撮影し、AIによる異常の検出を試みた。4K映像を取得して5Gで伝送してMECで解析後、遠隔地に通知が届くまでの時間は最早のケースで0.94秒だった。AI解析では、幅1mmの疑似的なき裂の検出に成功。ハンドルやブレーキパッド、車軸温度についても、対象の異常を見逃すことなく検知できたという。

 一方の線路点検では、ドローンに搭載した4Kカメラで線路を撮影し、飛来物などを想定した大きさ・形状の異なる障害物の検出について実験。ドローンには5G端末を搭載し、地上の5G基地局との間で通信する仕組みにした(図2)。4K映像を5Gで伝送し、解析後に遠隔地へ通知するのに要した時間は1.26~1.33秒だった。10cm角の木片から身長170cmの人までのさまざまな障害物を見逃さずに検出できたとする。

図2:ドローンで5G端末を利用する際のシステム構成
図2:ドローンで5G端末を利用する際のシステム構成
28GHz(ミリ波)の実験局を利用して検証した。(出所:中央復建コンサルタンツ・NTTドコモ・京浜急行電鉄・横須賀市)
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 今回の実証は、20年度の総務省事業「地域課題解決型ローカル5G等の実現に向けた開発実証に係るインフラ分野におけるローカル5G等の技術的条件及び利活用に関する調査検討」における「遠隔・リアルタイムでの列車検査、線路巡視等の実現」を、4者がコンソーシアムを組んで実施したものだ。試験に当たっては、中央復建コンサルタンツとNTTドコモがインフラ維持管理システムを構築。京浜急行電鉄と横須賀市は、それぞれ鉄道事業者と地方自治体の立場から実証を支援するとともに、安全性と作業効率の向上に向けた応用可能性を検討した。

 中央復建コンサルタンツとNTTドコモは今後、5Gや高速AI深層学習、4K映像配信の技術とノウハウ、ドローンなどのデバイスを活用して同システムの本格運用を検討する。鉄道事業における課題解決では京浜急行電鉄と、他の社会インフラにおける課題解決については横須賀市と連携。さらに、他の事業者への水平展開も推進する。