HULIXは、大阪大学大学院情報科学研究科の山口弘純教授らが発明したLiDAR人流空間解析技術「ひとなび」を中核に、路側・路上空間で発生するあらゆる移動体を3次元点群として捉え、人・車・自転車・キックボード・荷物・落下物を非接触・非顔識別でリアルタイムに分類・追跡します。3D点群は個人を識別する情報を持たないため、改正個人情報保護法やGDPR相当の運用にも親和性が高く、道路管理者・自治体が市民合意を取りやすい点が特徴です。
カメラのみのシステムと比べると、LiDARは夜間・逆光・降雨でも形状ベースで距離を直接計測でき、ループコイルやミリ波レーダーのように対象物の形状を正確に捉えられないという制約も持ちません。HULIXはエッジ処理装置「ひとなびBOX」で点群を現場でリアルタイム処理し、クラウド側「ひとなびクラウド」で交通量・速度・軌跡・交錯回数を業界標準のKPI形式で可視化します。さらに、自動運転路車協調・スマートハイウェイ・交差点改良・MaaSポート設計など、用途別の分析パターンテンプレートを保有しており、ベンダー固有BIに依存せず、道路管理者・コンサルタント・自治体それぞれの実務帳票に直結するレポートを自動生成します。
自治体・道路管理者・コンサルタントの皆さまへ。ヒアリングと現地踏査をもとに、PoC設計から本格運用までを伴走します。
LiDARは天候や明るさに左右されず、夜間・逆光・降雨下でも形状ベースで距離を直接計測できます。
人・車・自転車・キックボード・落下物までを同じ点群空間で追跡し、Vision Zero対策の根拠データに変えます。
3D点群は顔・ナンバープレートを識別しないため、市民合意・条例審査・GDPR相当の運用と親和性が高いです。
交差点での歩行者死亡事故が止まらない 令和6年版交通安全白書では2023年の交通事故死者数が2,678人と8年ぶりに増加。死亡事故は交差点内が最多、歩行者は事故全体の約3割を占めます。従来のループコイルや単眼カメラでは、横断歩道外の横断や夜間・逆光下の見落とし、ヒヤリハットの定量化が困難で、対策効果の検証が場当たり的になりがちです。
高速道路の逆走・落下物検知の自動化 国土交通省「高速道路における安全・安心基本計画」は2029年までに逆走による重大事故ゼロを目標に掲げ、NEXCO3社の有識者委員会報告では逆走事案が年間約190件、逆走事故の死亡事故率は全事故の約38倍と極めて高い水準。NEXCO中日本は2024年12月から既存CCTVを活用した逆走検知技術の公募を開始しています。夜間・降雨・トンネル明暗差ではカメラ単独では精度に限界があり、追加センシング手段が求められています。
自動運転インフラ整備に対応した路側センシングの空白 国土交通省「自動運転インフラ検討会」は、円滑で安全な自動運転にはV2X・V2I情報が不可欠とし、路車協調の技術基準策定方針を示しました。栃木県宇都宮市のABCプロジェクトは2022年の国交省インフラDX大賞優秀賞を受賞しています。全国展開段階で「人・車だけでなく自転車・キックボード・路上横臥者・落下物まで3次元で識別する」リファレンス実装が不足しています。
駐車場・バスターミナル・マイクロモビリティの動線が把握できない 道の駅、パークアンドライド駐車場、空港カーブサイド、バスターミナル、シェアサイクル・キックボードポート周辺は、利用者属性が多様で、満空・滞留・流入経路を入出庫カウンタや感圧センサーだけでは把握しきれません。2023年7月の改正道交法施行で電動キックボードの公道走行が解禁され、ポート配置最適化と歩行者交錯管理が新たな課題です。
独自AIによるマルチオブジェクト検知・追加学習 人だけでなく自動車・自転車・電動キックボード・荷物・落下物・路上横臥者など、道路空間で発生するあらゆるオブジェクトを3D点群形状から分類。SA/PA出口、雪国の路側、トンネル出入口など特殊環境向けに追加学習を行えるため、現場依存の検知漏れを最小化します。
業界別分析テンプレートで即時導入 交差点ヒヤリハット解析、路車協調、駐車場満空、バスターミナル動線など、道路・モビリティ業界で必要となる分析テンプレートを標準提供。導入から数週間でKPIダッシュボードが稼働するため、PoC期間を短縮し、補助事業や年度予算の意思決定サイクルに乗せやすい運用が可能です。
独自TWIN×自動レポート生成で業界特化のアウトプット 独自のデジタルツイン（TWIN）と自動レポート生成エンジンを保有し、汎用BIツールでは作りにくい交差点平面図上のPETヒートマップ、ピーク係数表、車種別断面交通量グラフ、逆走発生簿などを、道路管理者・コンサルタントの実務帳票として自動出力。納品物の品質を平準化できます。
交差点ヒヤリハット解析（Vision Zero対応） 信号交差点に複数台の3D LiDARを設置し、車両・歩行者・自転車・キックボードの軌跡をミリ秒単位で取得。Post-Encroachment Time（PET）やTime-to-Collisionを算出し、横断歩道外横断・赤信号無視・右折車と歩行者の交錯を定量化。エビデンスベースの改善サイクルを現地スタッフでも回せるレポートとして提供します。
自動運転バスの路車協調支援 路側LiDARで死角となる対向直進車・横断歩行者・自転車を3次元で検知し、低遅延でV2I通信に流すことで、栃木県ABCプロジェクトのような環状交差点・信号交差点での自動運転走行を支援。HULIXは点群解析と分類のオンエッジ処理に強みがあり、車載センサーで取り切れない遮蔽領域を補完する「路側の目」として活用できます。
高速道路の逆走・落下物・路上横臥者検知 SA/PA出口、ICランプ、トンネル坑口など逆走発生リスクが高い箇所に、屋外IP67対応のLiDARを設置し、移動方向と車種を分類。落下物・路上横臥者・最低地上高を超える障害物を点群形状から検知し、巡回パトロールや道路管制センターへリアルタイム通報します。霧・夜間・トンネル明暗差に強く、CCTV映像と補完運用が可能です。
駐車場・パーク&ライド・カーブサイドの可視化 広域駐車場の入出庫トラッキング、満空管理、滞留時間分析を1台あたり数百平方メートルの計測範囲で実施。空港ターミナルのカーブサイドでは降車から搭乗者誘導までの動線、バスターミナルでは便ごとの乗降人数と滞留長を取得し、係員配置とサイネージ運用を最適化します。
マイクロモビリティのポート設計 シェアサイクル・電動キックボードのポート周辺で、利用者の到着・出発方向、歩道走行の発生、歩行者との接近事象を計測。国交省「シェアサイクル事業の導入・運営のためのガイドライン」（令和5年9月）が求めるサービスエリア再設計や、特定小型原付の安全運用検証に資するエビデンスを提供します。
自治体・道路管理者・コンサルタントの皆さまへ。ヒアリングと現地踏査をもとに、PoC設計から本格運用までを伴走します。
Contact →
Copyright ©
HULIX Technologies, Inc.
