AI Traffic Vision

本プロジェクトは、マレーシア主要都市の交通渋滞の問題を解決し、道路運用の効率を最大化するため、現地のCCTVインフラを活用したインテリジェントな車両検出および交通量予測システムを構築した事例です。 TOSKYは高度化されたYOLO系の深層学習モデルを基盤に、乗用車、トラック、バイクなどマレーシアの道路特性に合った多様な車両クラスをリアルタイムに識別できるよう最適化しました。 特に昼夜の急激な照度変化、熱帯地域特有の気象条件、多様な撮影角度など難しい環境変数を考慮したデータ前処理および学習の工程を経て、90%以上の精密な検出性能（AP）を確保しました。 単に車両を検知する段階にとどまらず、収集したデータを時系列解析の手法と組み合わせ、時間帯別の交通混雑度を予測するモデルへと拡張しました。 これにより交通当局がデータに基づく科学的な道路政策を策定し、インフラを効率的に管理できるよう、直感的な可視化ダッシュボードを含む統合モニタリング環境を完成させました。