ストリートビュー画像と機械学習
Street-level imagery and machine learning
確認前の下書きこの要約・解説は、編集部が確認する前の下書きです。正確な内容は原文で確認してください。
Google ストリートビューなどの街路画像を大量に集め、画像認識や機械学習で、緑の量や「安全そう」「美しい」といった印象を広い範囲で推定する方法。
何ができるか
- 都市全体の街路の緑の量（緑視率）を地図にする
- 人の評価を学習させたモデルで、街路の印象（安全そう、にぎやか、美しいなど）を推定する
進め方
- 調査地点ごとに複数の向き・角度の画像を取得する
- 画像を、緑・空・建物などに塗り分ける（セマンティックセグメンテーション）
- 人の評価データで学習したモデルで、印象を推定する
注意点
- 画像の撮影時期がそろっていない
- 学習に使った評価データの地域・文化と、対象の都市が違うと、推定がずれることがある
- 画像の利用条件（サービスの規約）を確かめる