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【AI導入事例】AIを利用したドローン空撮画像処理による管理対象物の自動検出（エアロセンス株式会社）

執筆者

DOORS編集部

公開日
2020.10.30
更新日
2024.03.07

最終更新日：2023.11.28

※本記事は、ブレインパッドが運営する人工知能ブログ「+AI」に掲載されている記事の転載版になります。

ドローンを使って上空より撮影した画像を深層学習（ディープラーニング）を使って解析し、自動車の領域を検出して台数をカウントする技術の実用化を支援しました。これまで人手で行っていた施設の維持管理業務を自動化することができました。

Solution：解決策

ドローンで撮影した空撮された画像を処理するプロセスの実用化を支援しました。
本プロジェクトではエアロセンスに向け、空撮画像をもとに自動車の台数を自動検出するワークショップを複数回実施。すでに同社が導入している「 Google Cloud Platform™ 」や、同じくGoogleが提供しているオープンソースの深層学習フレームワーク「TensorFlow」などのオープンソースライブラリ／ツールを使用しながら、画像処理モデルの構築からチューニングまでの一連の基本プロセスを習得していただきました。自動車の領域の検出には、R-CNN (Regions with CNN features)と呼ばれるディープラーニングの手法を採用しました。


Subject：課題

ドローンを活用した測量などの提供サービスのひとつとして資材置き場や工事現場の管理・監視を行うソリューションを開発するにあたり、空撮画像からの物体を検知するために画像処理を行う必要がありましたが、既存の技術で高い処理精度を出すことに限界を感じており、深層学習（ディープラーニング）による物体検知を検討していました。


Achievement：導入後の成果

本プロジェクトにより、目的であった地上に駐車している「自動車」の領域を高い精度で検出し、自動でカウントできるようになりました。また、資材置き場における資材の自動管理、施設の自動監視などを高精度・低コストに提供することが可能となりました。今回の取り組みで得られた知見をもとに、今後はドローンで空撮した画像から広大なエリアを自動的に監視し、異変のチェックや資材の管理を行うサービスを提供するなど、積極的にビジネス活用していく予定です。


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