公共空間や広場では、人が集まる場所と時間が読めず、車両侵入やUターン、危険接近の説明が後手に回ります。警備配置は経験と勘に依存し、改善効果も説明しにくくなります。
HULIXは人流・車両・接近イベントを3Dで取得し、警備ログと重ねて警備配置と安全計画の見直しをデータで支えます。
公共空間の通行、滞留、車両侵入、危険接近を可視化し、警備ログと組み合わせて配置見直しを支援します。
LiDARは屋外・夜間・雨天でも安定し、警備検証や公共空間の長期計測に適しています。
歩行者と車両を同じ点群空間で追跡し、交錯や危険接近を共通データで評価できます。
人流・車両・接近データを警備ログと重ね、警備配置と安全計画の見直しに活用できます。
人が集まる場所が読めない 時間帯とエリアの偏りが説明できない。
車両侵入を説明不能 侵入・Uターン・危険接近を定量化できない。
警備が経験頼み 配置の根拠と効果検証が不足している。
人流・車両の3D観測 通行量・滞留人数・車両軌跡をLiDARで同一点群空間に取得。
危険接近のAI診断 車両侵入・Uターン・歩車接近を時間帯別に抽出。
警備ログとの結合 人流・車両・接近データを警備ログと重ね、配置見直しに活用。
都市広場の人流・滞留 混雑と使われ方のパターン把握。
車両侵入・Uターン 検知・検証・記録を自動化。
警備配置見直し 人流と警備ログを併せた判断証拠。
観光地・イベント ピーク時の安全評価。
車道・歩道・広場 動線設計の検証。
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