2024年4月~9月の期間中、東京国際空港(羽田)第1ターミナルの13番搭乗口で、本ソリューションを使用した機内持ち込み手荷物の解析精度(検知精度、分類精度)と機内の手荷物収納棚の許容量超過を知らせるアラートタイミングの検証を行いました。その後本ソリューションの有用性を評価しました。2024年11月29日
日本航空股份有限公司
日本電氣株式會社
日本航空株式會社（總部：東京都品川區，代表董事社長 群 CEO：鳥取三津子，以下簡稱「JAL」）、日本電氣株式會社（總部：東京都港區，董事 代表執行役社長 兼 CEO：森田隆之，以下簡稱「NEC」）在登機口通過利用機械學習（AI）自動解析機內攜帶行李的數量和控件，進行了「NEC行李計數解決方案（NEC Baggage Counting Solution）」（注1，以下簡稱「本解決方案」）的實證實驗。通過這項世界首創（注2）的解決方案，將有可能採取措施應對導致航班延誤的機內攜帶行李問題，旨在提高準時性，實現順暢登機。基於實證實驗的結果，將會考慮運用方法，並計劃在未來由JAL引入本解決方案。
背景
航空器內攜帶的手提行李數量過多時，有可能導致手提行李存放架無法容納所有行李，乘客需要耗費更多時間存放手提行李，從而導致機艙通道擁堵。此外，搭乘開始後，也可能涉及將機載隨身攜帶行李放入貨艙的工作。這導致搭乘時間延長，成爲引發航班延誤的因素之一。
實證實驗內容
在2024年4月到9月期間，在東京國際機場（羽田）第1航站樓的13號登機口，使用本解決方案對機上隨身行李的解析精度（檢測精度、分類精度）和機艙內行李儲存架的超載警報時機進行了驗證。隨後對本解決方案的實用性進行了評估。
- 通過搭乘口安裝的攝像頭拍攝的視頻，利用機器學習技術（AI）來檢測乘客所持有的機上隨身行李。
- 根據事先註冊的控件對機上隨身行李進行分類，並實時推估檢測到的行李佔用機艙行李存儲架的空間。
- 當估計載貨量達到預設閾值時，發出警報。
驗證的成果與今後
通過此解決方案，可以收集和分析機艙內手提行李佔用情況和警報頻率等數據。因此，可以基於數據採取針對行李存儲和重新裝載貨艙以防止航班延誤的具體措施。
日本航空將繼續利用數字技術，努力實現顧客更順暢的登機體驗，提高準點率等，最大化客戶體驗。
NEC在數字轉型方面，提供從戰略規劃諮詢到實施的端到端服務，涉及業務模式、技術、組織人才等三大領域。此外，爲實現從傳統SIer向「價值驅動者」演變，整合其所創造的價值模式並命名爲「BluStellar（藍星）」（注3）。通過業界領先的跨行業見解和精湛的先進技術，改變商業模式，解決社會問題和客戶經營問題。
- 注1.NEC正在申請專利。(截至2024年11月1日)
- 注2.在登機口自動解析隨身行李的數量和控件，以估算裝載量的解決方案是全球首創。(截至2024年10月NEC調查)
- 注3.
「BluStellar」是NEC由橫跨多個行業的先進知識和多年的開發運營打磨形成的領先技術，並實現了業務模式的變革，爲解決社會和客戶的經營問題，創造了價值，並將客戶引領向未來。
以上
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與本項目相關的客戶諮詢：
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電子郵件：info@baggage-counting.jp.nec.com
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