PROJECT リッジアイの現場で使えるAI開発事例
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ドローンとAIによる海洋ごみの漂着量推定
AI開発・MLOps設計
ビッグデータ
宇宙・衛星
環境
海洋ごみ削減とビジネス創出を目指し日本財団・JASTO・株式会社リバネスが共同実施する「プロジェクト・イッカク」に参画しました。ドローンで撮影した海岸の画像をAIで解析し、発泡スチロールや流木などの海洋ごみに対して種類ごとの分布場所や面積を短時間で推定できる技術を開発しました。
プロジェクト概要
- ドローンとAIを活用し海洋ごみの漂着状況を把握
- 少量の学習データで海洋ごみの検出モデルを開発
- ごみ清掃が必要な地域の判定を効率化
プロジェクト背景
「Debris Watchers」は、海洋ごみ削減とビジネス創出を目指した「プロジェクト・イッカク」の一環として、国内外の海から海ごみを削減すること目標に、人工衛星・ドローン・地上設置型デバイスから取得したデータの解析および組み合わせを最適化して、海岸漂着ごみ検知システムを確立し、それをもとに「海ごみ削減を実現するビジネス」を創出することに取り組んでいます。
プロジェクト内容
リッジアイが保有するセマンティックセグメンテーションモデルを適用し、ドローンによる空撮画像を解析した結果、ごみの種別・分布場所・面積を推定できるようにしました。
1ピクセルあたりのごみを解析し、対象範囲内におけるごみの面積と種別、分布を割り出し、空撮画像1枚あたり約4分で解析します。また、学習に要する画像は通常数百枚程度必要ですが、今回は30枚の画像を用いて、精度高くごみの識別ができました。
