[2A2] 機械学習-深層学習(2)

[2A2-01] 深層学習を用いたゴミ収集動画からゴミ袋個数の測定

〇三上 量弘¹、河野 慎¹、陳 寅¹、中澤 仁¹ (1. 慶應義塾大学)

キーワード：深層学習、物体検出、Urban sensing

持続可能な社会を実現するために，ゴミ減量化運動が日本各地で行われている．ゴミを減量するためには，人々に自分がどれだけゴミを出したのかや削減したのかなどを知らせることでゴミ減量への意識を高める必要がある．しかし，現在得られるゴミの量のデータ粒度は市や区単位といったものであり．人々のゴミ減量への意識を高めるにはさらに微細粒度なゴミの量のデータが必要となる．これらのゴミ量のデータを人で集めることは可能であるが，コストの観点から現実的ではない．したがって，自動的に収集可能なシステムの研究開発が必要である．本研究では，清掃車に取り付けられたドライブレコーダーで撮影された動画とGPSの位置情報を用いて，地域の微細粒度なゴミの量を自動的にリアルタイムセンシングするシステムを提案する．特に，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたゴミ袋をカウントする手法を実装し，実際に藤沢市を走行する清掃車後部に取り付けられたドライブレコーダーで撮影された動画を用いて実験を行い，手法の精度について評価を行った．