熊谷組がAIを用いた車両走路侵入者検知システムを開発：AI

熊谷組は、建設現場内の車両走路に侵入した人をリアルタイムに検知し、車両の運転手に通知するAIシステムを開発した。今後は、新システムのAIによる人物と物体検知技術を応用して、検知エリア侵入の人物検知と個人情報をリンクさせて画像監視を行う他、安全通路の歩行状況や出面管理、場内機械などの稼働状況モニタリングによるCO2削減システムに活用する見通しだ。

[BUILT]

　熊谷組は、建設現場内の車両走路に侵入した人をリアルタイムに検知するAIシステムを開発したことを2022年2月4日に発表した。

建設現場作業員の姿勢と服装の変化や現場環境の変化にも柔軟に対応

　建設現場内は、車両走路と安全通路を区分することが望ましいが、作業環境によっては安全通路の配置が難しい場合がある。こういったケースでは、車両が一般道から現場内に入場する時に、走路の幅員変化をはじめとする周辺環境の変化により人の見落としや接近・接触といったヒューマンエラーが発生する可能性が高くなる。

　そこで、熊谷組は、車両走路内に人が侵入している際に、車両運転手に直ちに侵入者がいることを知らせ、危険予知ができるシステムとして今回のシステムを開発した。

　新システムの基本構成は、ネットワークカメラの映像をAIが搭載されている推論マシンに送信し、AIがその危険判定を行った後、判定結果をシグナルとして電源制御装置へ送信し、警報装置（回転灯）の動作を制御する。

新システムの構成　出典：熊谷組プレスリリース

　さらに、一般道から建設現場内に進入した車両が場内を反時計回りに走行し、バックホウで土砂を積み、一般道へ退場することを踏まえて、安全通路の設置が困難な現場の掘削範囲周辺をAI検知エリアに設定している。

　具体的には、安全通路が設置困難な掘削範囲の周囲に、ネットワークカメラと回転灯を設け、車両走路内の侵入者をAIで検知した際に、瞬時に場内の回転灯を動作させ、建設機械の車両運転者に侵入者の存在を知らせる。特徴は、車道監視員無しでも車両走路上の侵入者との接触事故を未然に防げ、生産性の向上にも役立つ点。

新システムのAI検知エリア図、安全通路が設置困難な掘削範囲の周囲であるAREA01〜04に設定　出典：熊谷組プレスリリース

　加えて、事前に収集した現場内の映像から独自に作成した教師データを用いることで、検知エリアにかかわらず、ネットワークカメラで撮影している現場作業員の姿勢と服装や現場環境の変化にも柔軟に対応し、正確かつリアルタイムに人物をセンシングして、映像上でバウンディングボックス※1により囲える他、特徴を基に個人を特定し追跡することにも応じる。

※1 バウンディングボックス：顔認証ソフトや画像作成ソフトなどで、人物や図形といったオブジェクトの周囲を囲む矩形（くけい）の境界線

新システムのAIによる人物検知と追跡モデル　出典：熊谷組プレスリリース

　新システムによる車両走路内への侵入者検知は、AIを用いた人物検知アルゴリズムで、人物を囲ったバウンディングボックスと人物検知エリアとの重なり度合いで判定を行う。

　この際に、バウンディングボックスの足元に判定の重きを置くことで人物検知エリア境界線付近における侵入者の検知漏れを防止し、映像のコマ落ちに対しては時系列的に人物を追従することで高精度に認識し感知する。この人物検知エリアは容易に設定変更することが可能で、さまざまな場面に対応。

新システムの人物検知エリアの設定　出典：熊谷組プレスリリース

　既に、熊谷組では、熊谷組・大豊建設中央新幹線東雪谷非常口新設工事共同企業体 東雪谷工事所で、ダンプトラック走路による土砂運搬の実施工に新システムを導入し、2021年8〜12月の検証期間で有効性を確認している。

　検証では、AIが搭載されている推論マシンがネットワークカメラの映像を受信し、危険判定を行った後、判定結果をシグナルとして電源制御装置に送信し、警報装置（回転灯）の動作を制御して、車両走路への侵入者検知が可能なことが判明した。