駐車場

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AI画像認識技術の発展は、さまざまな分野での効率化や精度向上をもたらしています。従来の駐車場管理では、有人監視や手動操作による課題が多く存在していました。しかし、AIを活用することで、車両の入退場管理、空きスペースのリアルタイム検知、トラブル対応が効率的に行えるようになります。

駐車場管理の特徴と課題

都市部では土地の制約が大きく、駐車スペースが限られているため、効率的な運営が求められます。一方、地方では駐車場の利用率にばらつきがあり、過剰な設備投資や運営費用が課題です。

従来の管理方法は、大きく分けて以下の2種類があります。

  • 人的管理: 警備員が駐車場内を巡回する方法。柔軟な対応が可能ですが、人件費が増大します。
  • センサー管理: 駐車スペースごとにセンサーを設置して空き状況を把握する方法。精度が高い一方で、設置コストが高額です。

駐車場管理の課題

駐車場管理における主な課題は次の通りです。

  • 導入コストの高さ: センサー設置などの機器導入には大規模な資金が必要です。
  • 人的負担の増加: 管理を人的リソースに依存する場合、労働力不足が深刻な課題となります。
  • 運用効率の低下: 駐車スペースの空き状況が利用者に正確に伝わらないため、渋滞が発生します。

AI画像認識技術の可能性

これらの課題を解決するのが、AI画像認識技術を活用した駐車場管理です。カメラを使用して駐車スペースの状況をリアルタイムで把握することで、駐車率や空き状況を可視化するシステムが開発されています。

AI画像認識技術を活用した駐車場管理は、センサーに依存しないため導入コストが抑えられる点がメリットです。人的管理の代替として活用することで運用効率も向上します。

駐車場でのAI画像認識を用いた事例

NTTのAI画像認証技術を活用したスマートパーキング

NTTル・パルクのスマートパーキングは、AI技術を活用した新しいコインパーキングシステムです。AIカメラとクラウドサーバーにより、車両のナンバー、入出庫時間、利用料金を一元管理。

決済はスマートフォンによるWEB決済を採用し、従来必要だったフラップ板、センサー、入出庫ゲート、精算機、駐車券発券機などの設置が不要です。

機器設置やメンテナンスのコストを大幅に削減し、シンプルで効率的な駐車場運営が可能となります。

参照元:NTTル・パルク(https://www.le-perc.co.jp/solution/smart_parking/)

AIで駐車場管理を効率化

西菱電機のAI駐車場満空監視誘導システムは、駐車場に設置したカメラ映像をAI技術で解析し、駐車スペースの空き状況を自動的に判定するシステムです。

情報は場内の案内板や道路上の休憩混雑情報板に表示され、利用者を効率的に空きスペースへ誘導。逆走検知機能を備えており、逆走を検知した際には交通遮断器で入退場を制限し、事故の未然防止に貢献します。

このシステムは、監視カメラ映像を活用するため、大量のセンサー設置が不要です。

参照元:西菱電機(https://www.seiryodenki.co.jp/project/parking-monitoring-guidance-system/)

AIで実現する駐車場満空判定システム

SCORERの駐車場満空判定ソリューションは、画像解析AIを活用して駐車場内の自動車や二輪車を正確に検知します。

指定エリア内の空きスペースや占有スペースをリアルタイムで可視化・データ化するシステムです。駐車場全体の状況から1台分の駐車スペースの詳細分析まで対応可能。

商業施設や公共施設、オフィスビル、スマートシティなど多様な環境での駐車場管理の効率化と利用者の利便性向上を支援します。

参照元:SCORER(https://www.scorer.jp/solutions/parking-lot-full)

車番認証で駐車場管理を効率化

シーディアイのLPR(AI車番認証システム)は、入出庫時にカメラで車両のナンバープレートを瞬時に読み取り、データとして記録することで駐車場の入出庫を管理するシステムです。

このシステムは、事前精算機との組み合わせにより、入庫時のチケットレス運用や出庫時の出口精算機不要を実現。ゲート前の渋滞緩和や駐車券紛失によるトラブルを軽減します。

長期駐車車両の検索や不正使用の防止、防犯対策にも効果を発揮し、利用者の満足度向上をサポートします。

参照元:シーディアイ(https://www.cdi.jpn.com/jigyo/parking/lpr/)

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※2 参照元:Accenture公式HP 2021年2月の実績(https://www.accenture.com/jp-ja/case-studies/applied-intelligence/tepco)
※3 参照元:ブレインパッド公式HP 2024年12月調査時点(https://www.brainpad.co.jp/ir/individual/)
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