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画像認識技術のローカルサービスへの適用 #ヤフー名古屋

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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/

Publicado en: Tecnología
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画像認識技術のローカルサービスへの適用 #ヤフー名古屋

  1. 1. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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
  2. 2. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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
  3. 3. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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
  4. 4. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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
  5. 5. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.Copyright (C) 2018 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. WHY 画像認識
  6. 6. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. ローカル検索 Mapアプリ カーナビ 路線情報
  7. 7. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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.
  8. 8. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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
  9. 9. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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 9
  10. 10. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.Copyright (C) 2018 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 実証実験について
  11. 11. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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
  12. 12. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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
  13. 13. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.Copyright (C) 2018 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 画像認識技術
  14. 14. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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
  15. 15. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.Copyright (C) 2018 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. コインパーキング 満空認識
  16. 16. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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.
  17. 17. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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)
  18. 18. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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
  19. 19. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. コインパーキングの満空認識のモデル完成
  20. 20. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.Copyright (C) 2018 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 時間制限駐車区間 満空認識
  21. 21. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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
  22. 22. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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
  23. 23. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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?
  24. 24. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.Copyright (C) 2018 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. まとめ
  25. 25. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 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

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