TIL ティ・アイ・エル株式会社

AI Road heating optimizer AI ロードヒーティングオプティマイザー

共同研究先:北海道ガス株式会社

画像認識・ディープラーニング技術を用いて積雪状況を認識し
熱源を制御することで
降雪地域におけるエネルギーコストの最適化を可能にします。

ロードヒーティングとは

駐車場などの地下に熱源を設置し、熱により地表に積もる雪を融かす設備。転倒事故の防止,雪かきの省力化を目的に用いられています。

従来型の降雪センサー制御

熱源の無駄な稼働により維持コストが増大

屋外に設置し表面の水分を検出。(地表の降雪を直接観測できない)
融け残り防止のため長めに稼働。
雨と雪を区別することが不可能。

Flow

AI ロードヒーティングオプティマイザーは、データ蓄積とインターネット経由のオペレーションで、
融雪路面の着雪状態に応じたきめ細かい制御が可能です。

Step.1

融雪路面の一部に向けカメラを設置

Step.2

一定間隔で路面を撮影

Step.3

畳込みニューラルネットにより着雪の有無を判定

データ蓄積

路面の着雪状態に応じ、熱源の稼働状況を制御

オペレーション

ネットを経由し、稼働状況の確認や切替が可能

カメラ・マイコンを内蔵したコントローラー

  • Raspberry Pi 3 Model B+:
    深層モデルによる積雪判定
  • Raspberry Pi Camera Module:
    路面画像の撮影
  • LTEモデム:
    インターネット接続による装置の状態監視

画像認識AI

積雪状況を認識し、適切なタイミングでボイラを稼働させる信号を出力

Original image

Result雪以外と認識

実証実験

札幌市内の病院来客用の駐車場にてボイラ運転時間(=燃料代)を46.7%削減。
※場所によって最大85.7%の消費エネルギーを削減

積雪レベル ボイラー稼働 降雪センサ反応
個人宅駐車場 53.9% 削減
病院の来客駐車場 46.7% 削減
マンション駐車場 35.7% 削減
病院の職員用駐車場 54.3% 削減

転用可能なソリューション

雪下ろし作業が
必要な屋根
スプリンクラー
の制御
太陽光発電パネル
のメンテナンス