5 Core Measurements

交通安全対策で必要な、
すべての項目を計測

通行量カウントだけではありません。自治体の交通安全診断に必要な5つの主要計測機能をワンストップで提供します。

対象別通過カウント

設定ラインを通過した歩行者・自転車・自動車を区別してカウント

自治体ユースケース:通学路の自転車通行量、歩道走行台数の実態把握

移動軌跡表示(OD分析)

個々の移動経路を匿名のIDで追跡。どこを通ったかを面で把握

自治体ユースケース:危険な近道・歩道横断パターンの可視化、逆走・侵入の実態把握

速度別カウント

通過速度を区分してカウント。歩道での自転車スピード違反を定量化

自治体ユースケース:通学路でのスピード違反検出、減速施策の効果測定

滞留・密度計測

エリア内の滞留人数・密度をリアルタイム計測

自治体ユースケース:駅前広場の混雑、信号待ちの密度把握、イベント時の人流管理

危険接近・交錯検知

歩行者と自転車、車両と自転車などの危険接近を自動検出

自治体ユースケース:ヒヤリハット件数の可視化、危険交差点の特定、信号改修の根拠データ
3 Key Strengths

なぜ自治体の交通安全分析に
LiDARが選ばれるのか

事故を防ぐには、「危険箇所のデータ化」が必要です。カメラ画像解析だけでは不足する精度・夜間性能・プライバシー対応を、HULIXの3D-LiDARは満たします。住民説明、議会報告、補助金申請にも耐えるデータを提供します。

01

歩行者・自転車・車両を
区別計測

カメラ画像解析と異なり、3D点群データから物体の形状を直接計測。歩行者と自転車、自動車を高精度に区別できます。速度や進行方向も計測可能なため、通学路の自転車スピード違反、歩道走行、危険な交差箇所が定量データで把握できます。

02

個人を特定しない
プライバシー保護設計

LiDARは顔・服装などの個人情報を取得しません。住民や保護者への説明、議会への報告でも「プライバシーに配慮した計測」として安心してご導入いただけます。カメラ設置で必要な事前協議・同意を大幅に削減できます。

03

24時間365日
全天候・夜間も計測

夜間・雨天・逆光に強いLiDARは、登下校時間帯の薄暗い時刻、雨の日の通学路など、最も危険が発生しやすい条件下でも計測を継続。定点・継続観測により、施策のBefore/After効果測定もデータで提示できます。

いま、自転車事故が増えています

3,200

自転車対歩行者事故・過去最多2025年・警察庁

99.9%

は、自転車側に法令違反歩行者との事故において

67,470

自転車関連事故総数2025年・約7割が法令違反

6 Use Cases

こんな現場で使われています

🏫
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通学路

登下校時間帯の自転車スピード違反や危険交差を計測。

🚉
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駅前広場

歩行者・自転車交錯、放置自転車、混雑時間帯を可視化。

🚦
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交差点

信号無視、Uターン、歩車交錯のヒヤリハットを定量化。

🚲
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自転車レーン

整備前後のBefore/After効果測定、逆走・歩道走行の実態。

🌆
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観光地・繁華街

観光客の自転車利用、シェアサイクル動向、混雑度を把握。

🛣️
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幹線道路

歩行者・自転車・車両の交通量と速度分布、改修優先順位付け。

自治体・道路管理者向け

自転車事故、過去最多。
事故が起きる前に、
データで対策を。

LiDARで歩行者・自転車・車両を区別計測。通学路・交差点・駅前の危険箇所を、24時間365日プライバシー保護で可視化します。

ヒーロー画像(後日差し替え)
推奨:通学路 or 交差点の計測シーン
About

「自転車安全分析」とは

3D-LiDARセンサーとAIを組み合わせ、歩行者・自転車・車両を区別して計測する仕組みです。

カメラ画像解析と異なり、個人を特定しない夜間や雨天も計測可能速度や軌跡を高精度に把握できるため、住民説明・議会報告・補助金申請に耐えるデータを提供します。

  • LiDARはレーザー光で距離を計測し、3D点群データを生成
  • AIが点群の形状・速度から歩行者・自転車・車両を区別
  • クラウド上のダッシュボードで、交通量や危険箇所を可視化
システム記迭画像
(3D点群・軌跡表示・ダッシュボードなど)
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