顔認識で「バス」の危険運転を防ぐ、IoTを活用した「危険運転予防システム」の実証実験を実施

1. 実証実験概要

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  目的

  近年、運転手の疲労や健康上のトラブルに起因する事故の発生が社会課題となっています。「危険運転予防システム」を活用し、ヒヤリ・ハットにつながる可能性のある事象の場所・時間別の定量データを分析することで、安全管理体制の構築に必要な教育や訓練の効率化への寄与、および本システム商用化への可能性を検証しました。

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  内容

  路線バスの運転席の前方に取り付けたカメラの画像データや走行データなどを活用し、運転中の車内乗務員の表情、挙動を計測することで、表情変化やわき見運転などの情報に関する時刻や位置を特定します。

  • 運転中、姿勢が規定の枠を超えると、姿勢異常を検知。
  • 運転中、口角情報などをもとに感情の変化を検知。
  • デジタルタコグラフで計測した車両情報と重畳しレポート表示。

  

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  期間

  2017年5月14日から2017年5月31日まで (13日間)

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  場所

  小湊鐵道 路線バス 千葉県内の1営業所内 (路線バス1台)

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  測定対象

  時速10km以上での顔位置ずれ・下向き・表情変化を計測

2. 実証実験結果

• 測定結果: 13日間で290件検知 (1日平均: 22件)
• 現状、運転手へのヒアリングによる定性的な情報収集でしたが、危険運転予防システム活用により、ヒヤリ・ハットの収集を定量的に分析することが可能になりました。
• ヒヤリ・ハットにつながる可能性のある事象が、固有の時間帯に特化して発生している可能性があることが判明しました。上記をもとに、運転手への共有、ヒアリング、注意喚起を実施することで、安全運行が促進されることが確認されました。

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