Presentation Information
[A-18-10]Development of an Anomaly Detection System for Railroad Vehicles Using In-Train Cameras
〇Yoshito Shimizu1, Yuma Harada1, Yoshinobu Sato1, Ryosuke Kawahara1, Ohata Takuya1, Taichi Hayasaka1 (1. National Institute of Technology, Toyota College)
Keywords:
Pose Estimation,Anomaly Detection,LSTM,Real-time Monitoring
鉄道車両内における防犯カメラの設置が義務化されているが、その多くは事後確認のための記録に留まっており、犯罪のリアルタイム検知が課題となっている。本研究では、車内映像から人物の骨格情報を抽出し、被害者による救助要請（SOSポーズ）および異常な動作を自動検知するシステムのベースラインを開発した。システムはエッジデバイス（車内カメラ）とクラウドで構成され、MMPoseによる姿勢推定とSORTベースの追跡手法を用いて乗客の動きをトラッキングする。SOS検知には単一フレームの幾何学的特徴に基づいたルールベース判定を、異常動作検知には時系列解析が可能なLSTMを用いた。実証実験の結果、SOS検知において適合率0.962を達成した。また、異常動作検知では5クラス分類による誤検知要因の分析を経て「通常」「異常」の2クラス分類モデルを構築し、テストデータに対する評価で適合率0.889を達成した。本システムは、誤検知を抑制しつつ確実な異常を通知するリアルタイム監視のプロトタイプとして、高い実用性を示した。