Laboro.AI

プロジェクト事例

  • 画像認識
  • 物体検出
  • 地図データ
  • 業務効率化

航空写真からの停止線・横断歩道の検出

インクリメントP 株式会社 様

  • 人手で行われていた地図データ開発業務を効率化
  • 地図データに必要な停止線・横断歩道を航空写真から検出

カーナビゲーションソフトやスマートフォン向け位置情報サービス、Webサイト上の店舗案内図など、場所や位置を確認する様々なシーンで用いられているのが、同社が開発するデジタル地図データです。このデジタル地図データに含まれるのは、方角や住所、建物や店舗情報だけではありません。道路標識の内容、車線情報、停止線や横断歩道の位置など、詳細な道路交通情報もデータとして登録することで、ドライバーをはじめとするユーザーの安全と利便性の向上につながっています。

道路交通情報をデータ化するためには、現地撮影された写真に映った道路標識を担当者が目で確認する、あるいは航空写真から停止線や車線の位置を人がチェックしてその内容をデータベースに登録するなど、地道な作業を積み重ねていかなければなりません。さらに、日本全国に存在する道路標識や交通法規は随時変更が施されるため、これをタイムリーに追いかけ、地図データに反映していくことにもまた大変な工数が発生します。同社では、こうしたデジタル地図データ開発の業務プロセス上でいかに人手による作業を削減し、効率化につなげられるかが課題となっていました。

スピードと量、そして正確さが求められる同社のデジタル地図データ開発業務の効率化に向けた第一歩として、Laboro.AIでは、航空写真から停止線と横断歩道を検出するカスタムAIを開発・提供しました。具体的には、入力データとして航空写真画像をインプットし、ディープラーニングによる画像認識アルゴリズム(Mask R-CNN)を用いて画像内に映った停止線と横断歩道の存在を認識し、位置を検出します。

このカスタムAIにより、これまで担当者の目視確認で行われていた作業がサポートされ、工数の削減と業務効率化につながるだけでなく、見落としや確認漏れといった人為的ミスも低減していくことが見込まれています。現段階では停止線と横断歩道の2種の検出に限られていますが、今後より検出対象を広げた取り組みが期待されています。

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