「Argos Saviour」は3Dカメラを用いた3D画像センサーです。3Dカメラ × 3D画像センサーにより人や物体を立体的に検知。
一般的な2D画像解析と比べて屋外・夜間・荒天時などでも誤検知が少ないことが特長です。
またArgos Saviourは、アラート通知、録画、自動音声などさまざまなアクションも実行できます。
検知した対象物のカウントや分析結果を表やグラフで確認することも可能です。
これらの機能を活かし、軌道・保線分野では安全対策・事故防止への応用が期待できます。
鉄道の運転事故のうち、踏切事故は約3割を占めています。Argos Saviourの踏切監視システムは、3D画像センサーにより踏切内に取り残された通行者や自動車等を検知し、踏切事故予防に貢献します。
2つのレンズを内蔵した3Dカメラによる画像解析で高精度な検知を実現。左･右カメラの視差により、人の目と同じように物体の距離・高さ、ボリュームを認識できます。その後、実映像を3Dディープデータとして再構築し、エリア内の物体を検知・トラッキングすることが可能です。
異常検知後は、特殊信号発光機への停止信号の送信、指令室へのアラート通知などのアクションを実行。踏切内での事故予防に力を発揮します。
デュアルレンズ（2つのレンズ）映像による画像処理
STEP 01
遮断後の踏切内で
異常を検知
STEP 02
特殊信号発光機へ
停止信号
STEP 03
同時に指令室へ
アラート通知
STEP 04
踏切事故を
未然に防止
Argos Saviour 踏切監視システムは、西武鉄道様と4年強に渡り実証試験を繰り返してきました。さまざまな角度から改良・改善を重ね、性能・品質・信頼性・安全性において実用化に成功しました。
POINT 01
夜間・屋外の使用に強く、自然環境の影響を受けにくい
物体を立体的に捉えることができ、高さや体積がないものは検知しないため、日差し、影、ヘッドライト等による影響を受けにくいです。
物体までの奥行き（距離）を検知できるため、近くの雪や雨、虫等の大きさを認識できます。
自然環境の影響を受けにくく、安定したパフォーマンスが期待できます。
高さや体積がないものを検知せず、
日差し、影、ヘッドライト等の影響を受けにくい。
雪や雨、虫等の大きさを認識でき、
自然環境の変化による誤検知が少ない。
POINT 02
特殊信号発光機・指令室等と連動
踏切システムとの連携により、遮断機降下後の異常検知と同時に、特殊信号発光機への停止信号送信をできます。指令室のモニターやPC、スマートフォン等へアラートを通知することも可能です。司令室では異常検知時の録画映像やライブ映像を確認できます。
異常検知と同時に特殊信号発光機へ停止信号を送信
指令室へアラートを通知し、映像確認
POINT 03
障害物と電車を識別、軌道回路を不要に
Argos Saviour 踏切監視システムは、コストのかかる新たな軌道回路の敷設が不要です。
Argos Saviourはキャンセル区間に電車の存在を検知する軌道回路が敷設されていない踏切でも適用できます。3D画像解析により、検知した物体が電車や保守車両であることを識別。特殊信号発光機を動作させない機能を搭載しています。
POINT 04
カスケード機能で複数の検知エリアを統合
「カスケード機能」は複数の3Dカメラの検知エリアを統合できる機能です。複数のカメラで障害物をトラッキングすることで、踏切内の全領域の挙動を正確に把握できます。
複数のカメラの情報を統合した検知領域として認識
「車両」や「トラック」はもちろん、「人物」「自転車」「乳母車」「動物」等、あらゆる障害物を正確に検知することが可能です。
通常の踏切だけでなく、「人道踏切」においてもローコストでの運用が可能です。
※「人道踏切」とは、主に人や自転車が通行する小規模な踏切（自動車は通行不可）です。
雨の日に自転車を押している人の検知
雪の日の人の検知
ライトの路面反射時の
白い服を着た人の検知
混雑した踏切道で
傘をさしている人の検知
自転車で転倒した人の検知
照度の低い時の人の検知
傘で隠れた人の検知
大型犬と人を検知
子犬の検知
| 検知仕様 | 検知距離（１台の3Dカメラ）：3.6mmレンズ 画角30° →約2.4m～約6.5m 検知面積（１台の3Dカメラ）：3.6mmレンズ 画角30° →約10m²～約26m² |
|---|---|
| 検知可能物体 | 一定のボリューム（大きさ）、高さのある物体であれば検知可能 （人物、車両、自転車、乳母車、動物等） |
| 検知可能物体サイズ | 約40cm角以上の大きさの物体は検知可能 |
| 検知可能物体高さ | 35cm以上の高さの物体は検知可能 |
| 検知可能物体移動速度 | 約80km/h超 |
| 検知可能物体条件 | 物体の色、模様、素材、等々の条件は無し |
| 自然環境による制約 | 雨、雪、霧、日差し、影や西日等による影響を受けにくい （例えば、濃霧でも物体認識可能な視界が4ｍ以上あれば検知可能） |
| 使用環境による制約 | 使用可能（動作）温度：-20℃～50℃ 湿度：85％以内 夜間等での車のヘッドライトによる影響を受けにくい |
