交通量計測機

計測人員やカメラ不要!
振動で測る交通量計測機

オトトルクンは、高感度センサーを搭載した「振動で測る」交通量計測機です。
8万台を超える車両の交通時の振動を調査。AIで解析し、通過車両の種別と台数を解析します。
その精度は95%。オンキヨーの音の技術を集結した「音で測る」計測機です。
歩道スペース内のわずか38cm四方に簡単設置でき、安価に高精度の交通量を計測できます。
少〜中量程度の交通量のある、地方での計測にご利用いただいております。

振動計測

カメラや計測人員不要!高感度センサーを搭載しています。

人員不要の高感度センサー交通量計測機
小スペース設置

わずか38cm四方
カラーコーン1つ分のスペースでOK!

小スペースに設置可能
 解析精度95%

独自のAIアルゴリズムで高い精度の解析率を誇ります。

精度95%
144時間連続稼働

省エネルギー稼働!24時間6日間連続しての計測が可能です。

最長6日間連続計測可能!
リーズナブルなご利用料金

人手や撮影動画による計測より お得にご利用いただけます。

1時間あたり841円〜
夜間も計測

”音”による計測だから、暗くても問題ありません。夜間の計測も得意です。

暗くても24時間計測

オトトルクンの仕組み 〜 交通で「役立つ音」

オーディオではノイズは大敵であるため、ノイズを低減するための回路基板設計技術を培ってまいりました。
オトトルクンではその技術を最大限に活用し、「楽しむ音」から「役立つ音」への変革を遂げました。

振動感知・記録

測定を開始するとオトトルクン内部に設置された振動センサーが、車両の通行時に発生する振動を感知し、機内のデータ端末に記録します。

オトトルクン計測の仕組み
AIによる振動分析

振動データと正解ラベルの交通量観測モデルを用い、AIによる解析を行います。

計測した振動をAI解析
解析結果出力

時間別に、大型車両・小型車両の台数をデータにして出力します。

>> 解析データサンプルを見る

時間別に車両種類と台数を出力

オトトルクンの設置方法

カラーコーンに内蔵

工事現場で使われる一般的なカラーコーン内部の空洞にすっぽり収まります。
振動センサーが道路に触れるように設置し、特殊ねじを用いた固定器具で盗難を防ぎます。

カラーコーンの内部に設置
歩道に置くだけ簡単設置

道路脇の歩道に、各車線ずつ1つのオトトルクンを設置します。見通しが悪かったり、夜間の街灯が少ない道路などは警告灯も併せてご用意ください。

>>  設置イメージを見る

歩道に置くだけの簡単設置

オトトルクンのエビデンス

オトトルクンの本開発は、現在、奈良先端科学技術大学院大学と共同研究を行っています。
のべ8万台を超える車両の振動を収集・解析を行なっており、音の「ビッグデータ」が出来上がりつつあります。
複数の研究会にて研究結果を論文発表しており、数々の賞をいただくなど成果をあげております。

【2019】

〇国内
複数のピエゾ素子を用いた振動による人の室内動線検出の検討
秋山真哉, 吉田 誠, 森山由美子, 近藤裕介 (オンキヨー)
諏訪博彦, 安本慶一 (奈良先端大)
DPSWS 第27回 マルチメディア通信と分散処理ワークショップ (DPSWS2019) 情報処理学会

【2020】

〇国際
Estimation of Walking Direction with Vibration Sensor based on Piezoelectric Device.
Shinya Akiyama, Makoto Yoshida and Yumiko Moriyama (Onkyo Corporation, Japan); Hirohiko Suwa and Keiichi Yasumoto (Nara Institute of Science and Technology, Japan).
PerLS 2020 : The Fourth International Workshop on Pervasive Smart Living Spaces
The Fourth International Workshop on Pervasive Smart Living Spaces | PerLS 2020 – IOTAP (mau.se)
〇国内
路側設置振動センサによる交通量推定システムの検討
吉田誠, 大黒智貴, 日月伸也, 森山由美子, 武島儀忠, 近藤裕介(オンキヨー)
諏訪博彦(奈良先端大/理化学研究所)
安本慶一(奈良先端大)

【2021】

〇英語論文誌
Traffic Census Sensor Using Vibration Caused by Passing Vehicles
Makoto Yoshida, Shinya Akiyama, Yumiko Moriyama, Yoshitada Takeshima, Yusuke Kondo, Hirohiko Suwa, and Keiichi Yasumoto