衛星画像による
リモートモニタリング

概要

• 日本では、老朽化したインフラの一環として道路標示の維持が喫緊の課題となっています。兵庫県警察との協力により、災害防止と地域の安全を重視し、AIを活用したコスト効率の高いメンテナンス戦略を推進しています。 

• 本プロジェクトでは、Mind Foundryと連携し、衛星画像とAIの可能性を探求しています。横断歩道の検出や道路標示の劣化評価を通じて、インフラメンテナンスの効率化を目指し、道路安全と運用効率に寄与する実用的な技術基盤を構築します。
   

詳細

背景

• 世界的に老朽化する道路インフラや人員不足に対応するため、コスト効率の高い維持管理を実現する革新的技術が求められています。 

• 衛星データとAIの進歩により、道路資産の定期的なモニタリングと評価の新たな可能性が広がっています。 

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仮説

• 衛星画像とAIモデルを組み合わせることで、道路標示の検出と解析を自動化し、迅速かつ正確なメンテナンスの優先順位付けが可能となる。 

• 特定地域での成功事例は、広範囲にわたる導入へのスケーラブルなモデルとして活用され、インフラの多様な状況において資源の最適利用を実現する。 

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研究開発

• 横断歩道や道路標示を検出・分類するAIモデルを調査し、画像アノテーションやモデリングプロセスにおける初期的な実現可能性を確認しました。 

• AIモデルの訓練および衛星データ処理に要する時間とコストを評価し、経済的なスケーラビリティを確保しました。 

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​次のステップ

• AIによる検出精度と頑健性の向上に注力し、道路標示の状態評価能力をさらに拡張する。 

• 衛星データと地上データの整合性を確保し、実用的なインサイトを最大化する課題に取り組む。