Physical AI 拡張シリーズ 第2回：LiDARとAIカメラの比較—混雑・行列計測の実際

はじめに：センサー選定の重要性

人流解析・混雑管理システムの導入を検討するとき、最初に直面する問いが「どのセンサーを使うべきか」です。市場には多様な選択肢がありますが、現場での実績という観点から特に重要なのがLiDARとAIカメラの2種類です。本稿では、HULIX が複数の現場で両センサーを比較・運用してきた知見をもとに、それぞれの特性と最適な使い分けを解説します。

1. 計測の難しさ：なぜ単一センサーでは不十分なのか

混雑度や行列長を正しく把握するには、単純な人数カウント以上のデータが必要です。滞留時間の長短、動線の交差、グループ単位の移動パターンなど、複合的な情報を統合して初めて「混雑の実態」が見えてきます。

この複雑な計測要件に対して、単一のセンサーで完全に対応することは困難です。LiDARとAIカメラはそれぞれ異なる強みを持っており、環境条件や計測目的によって使い分けることが重要です。

2. LiDARの特性と現場での強み

LiDAR（Light Detection And Ranging）は、レーザー光の反射を使って対象物までの距離を高精度に計測するセンサーです。人流解析における主な強みは以下の通りです。

• 夜間・悪天候への対応：光学カメラと異なり、照明条件に左右されません。24時間・全天候での安定した計測が可能です。
• プライバシー保護：取得するのは点群データであり、顔画像が含まれないため、プライバシー規制への対応が容易です。
• 近距離での高精度計測：混雑エリアの近くに設置すれば、高密度な点群から個人の位置やグループ単位の滞留を把握できます。
• 3D位置の正確な把握：人物の高さ方向の情報も取得できるため、子供・車いす利用者など多様な対象の検出に優れています。

一方で、遠距離では分解能が落ちやすく、障害物の陰にいる人を検出しにくいという制約もあります。また、単体では顔の向きや属性（年齢・性別など）の識別は困難です。

3. AIカメラの特性と現場での強み

AIカメラは、ディープラーニングベースの物体検出・認識モデルを組み込んだカメラシステムです。人流解析における主な強みは以下の通りです。

• 遠距離・広域のカバレッジ：30m以上の範囲を監視する場合でも、広角レンズとAIの組み合わせで行列全体の長さや分布を把握できます。
• 属性情報の取得：年齢層・性別・家族連れ・高齢者など、人物属性の識別が可能です。マーケティング目的の分析に活用できます。
• 行動認識：立ち止まる・スマートフォンを見るなど、姿勢・行動の識別が可能です。

課題としては、カメラ角度・照明条件に影響されやすいこと、人影が重なると認識率が低下すること、プライバシー対応のための匿名化処理が必要なことが挙げられます。

4. HULIXのハイブリッドアプローチ

HULIXでは、LiDARとAIカメラそれぞれの長所を活かしたハイブリッドシステムを構築しています。LiDARで群衆の3D位置・滞留・動線を取得し、カメラで属性や顔の向きを補完的に検知する構成です。

このハイブリッド構成により、以下のような高度な分析が実現します。

• 混雑の原因となる人の滞留や列の伸びを高精度に監視
• 属性別（家族連れ・高齢者など）の動線パターン分析
• イベント会場や交通機関での案内最適化

5. センサー設置のポイント

現場でのセンサー設置において、HULIXが重視するポイントを整理します。

• 測定エリアをセンサー近くに設定し、障害物を避ける。
• 複数センサーを連携し、高解像度が必要な場所では高密度LiDARを採用する。
• カメラの設置角度は10〜70度が適切で、人物が重ならない位置から撮影する。
• AIエンジンを現場ごとにチューニングし、座る・立つ・手を上げるなど多様な動きを学習させる。

まとめ

• LiDARとAIカメラは補完関係にあり、現場の環境や目的に応じた使い分けが重要。
• 夜間・悪天候・立体的な混雑把握にはLiDARが有効。遠距離・属性識別にはAIカメラが有効。
• HULIXはハイブリッド構成で両者の長所を活かし、混雑・行列管理の精度を向上させている。

次回は、近年急速に注目を集めているビジョン・ランゲージ・モデル（VLM）と3D AIの融合について解説します。