東京メトロ千代田線に「レールの腐食検知システム」を導入 撮影画像をAIと画像解析技術が分析
東京地下鉄（以下、東京メトロ）、日本電気（以下、NEC）、日本電気通信システム（以下、NEC通信システム）は、AIと画像解析技術を活用し、レールの画像から腐食の位置やサイズを検知するシステムを共同開発し、東京メトロ千代田線において本格導入を開始したと発表した。
同システムは、NEC通信システムのプラットフォーム「映像点検監視基盤」がベースとなっており、営業列車に搭載された線路設備モニタリング装置で撮影したレールの画像を同システムに取り込み、AIと画像解析技術を活用して分析することで、線路における腐食を自動的に検知することが可能だという。
具体的には、ディープラーニングを搭載した機械学習ソフトウェア「NEC Advanced Analytics – RAPID機械学習」の領域抽出機能により、腐食箇所をピクセル単位で抽出。
これにより腐食位置の特定やサイズの把握が自動化され、広範囲かつ短時間でその解析結果を確認することができ、一貫して高い精度が実現されたとのことだ。
東京メトロにおける同システムの導入は、AIを活用した軌道保守の新たな取り組みとなっており、腐食の検知から、進行度に応じた計画的な保全が可能となることで、レールの効率的な保守運用に寄与するとしている。
なお、将来的には腐食検知にとどまらず、保線業務全般への活用を進めていくとのことだ。