2019年3月11日に開催されたヤフー名古屋Tech Meetupの内容です https://yahoo-nagoya.connpass.com/event/121472/

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2019年3月20日
ヤフー株式会社 ローカル検索事業本部 西岡
画像認識技術のローカル
サービスへの適用

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Ageda
1. はじめに
2. WHY画像認識
3. 実証実験について
4. 画像認識技術
5. まとめ

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氏名：西岡 孝章
所属：ヤフー株式会社 ローカル検索事業本部
主な経歴
• TOYOTA Connected
• tconnect先読み案内システム
• 通れた道マップ
• ヤフー株式会社
• ローカル検索システム
• 地域系レコメンデーション
自己紹介

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本日の内容
ヤフー名古屋オフィスで実施している画像認識の実証実験の紹介

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WHY 画像認識

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ローカル検索
Mapアプリ
カーナビ
路線情報

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ローカル検索の課題
• インターネットは成熟して検索をしようと思えばなんでも検索でき
ると思いがち
• オフラインである街の情報は検索では全く探せない
・ 行列のできるお店
・ リアル店舗のセール、開店、廃業、建築中
・ 路上駐輪場、駐車場
・ 残雪量
・ 案内用の看板
・ etc.

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地域のサービスに関わる者としてリアル世界
とインターネットをもっと近づけたい
我々の想い
・ リアルな街を走り回るウェブクローラーが必要
・ 街のウェブクローラーには
目（カメラ）と、世界の認識（CV）が必要

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取得データを通じて地域の今を理解し、サービスに活かす
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実証実験について

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実証実験のフロー
ドライブレコーダを利用し、現実世界の情報をデータ化して取得、AIで解析し、
サービス利用するための実証実験
・ ガソリンスタンド料金
・ 駐車場満車・空車情報
AI による解析
ドライブレコーダ映像取得
MAPアプリ
カーナビアプリへ反映
利用者から現実との差分等
様々なフィードバックを得る
地域情報データベース
写真:アフロ

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実験車両
アスクル車両130台に順次搭載
ドラレコは某台湾製のプログラマブルドラレコ

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画像認識技術

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サーバサイドタスク
動画アップロード
判定
顔・ナンプレ
検出
POI判定
コインパーキング
満空認識
ガソリンスタンド
値段認識
時間制限駐車区間
満空認識
構築したサイエンスモデルとその流れ

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コインパーキング
満空認識

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コインパーキングの数は65,000箇所、駐車スペース
は100万台分（出典：2015国土交通省）
ヤフーカーナビでは、リアルタイムのコインパーキン
グの満空情報を提供しているが、カバー率は約50%程
度
→IoT化していないコインパーキングの情報をCVで取
得できないか検討
コインパーキングの満空認識の目的
出典：http://www.mlit.go.jp/common/001173420.

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コインパーキングの満空の理解
• だいたい地上2mくらいにある
• 大きさは一定のルールがありそう(高さ
40cmくらい)

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コインパーキングの満空の理解
画像サイズはFullHDとする
画像ではなく動画を入力する
（課題が発生：サイエンスのタスクが複雑化、データ通信量の大）
対策
• パーキングの満空は車の運転する人に目立つようになっているためド
ラレコでも認識可能と仮定
• サイズは一定だが小さい(40cm)
• 全てLEDで点滅しているものがある
• 撮影タイミングで消えているものがある

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コインパーキングの満空認識のモデル完成

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時間制限駐車区間
満空認識

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駐車枠で指定した場所・方法に限り短時間駐車を
認められた場所
60分（、40分、20分）間停車できる
時間制限駐車区間とは
平成27年度 全国平成27年度
区間 1,649（約344km）
パーキング・メーター 16,064台分
パーキング・チケット 7,209台分
出典：駐車場協会
http://www.japan-pa.or.jp/20170208/340

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データの理解
1. 看板と違って目立っていない（特徴がわからない）
2. 駐車枠が白線のためセンターラインとの区別が難しそう
3. 駐車枠への駐車か路上駐車かの区別も難しそう

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時間制限駐車区間の満空認識のモデル完成
人間の目を超えた満空認識？

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まとめ

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1. 既存論文のAIモデルにアノテーション作成と試
行錯誤でローカルサービス用の情報を取得でき
た
2. 画像認識の精度向上に一番寄与したのがアノ
テーションデータの品質と量だった
実証実験でわかったこと