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ドローン(drone)とは

自動運転車の分野では現在、ドローン(drone)がコンピュータビジョンに関する最もホットなトピックの一つになっています。ドローン技術は輸送・配送業界に革命を起こす大きな可能性を秘めているため、アマゾンを始めとする企業がその開発研究への投資に本腰を入れています。ドローンとは、無人航空機であり「命令を受けて自立飛行する飛行自体」のことをいいます。また、潜水用の水中ドローンもあります。ドローンのシステム開発において、画像分類物体検出アルゴリズムの学習が重要で、バウンディングボックス画像セグメンテーションなど、アノテーションが付与されている教師データセットが必要です。コンピュータビジョンにおけるたゆまぬ進歩のおかげで公開データセットもありますが、自社のプロジェクト始動に役立つデータセットを見つけるのは必ずしも容易ではありません。

ドローン研究開発の注意点

ドローンの研究開発を飛ばすには守らなければいけない規則がありますので、必ずご確認ください。

ドローンの飛行禁止地域

  • 空港等の周辺空域
  • 人または住宅の密集している地域上
  • 地表または水面から高さ150m以上の空域

その他、ドローンの飛行原則

  • 日中に飛行させる(夜間飛行禁止)
  • 人や車両などとの距離を30m保つ
  • イベント会場上空では飛行させない

ドローン開発に使える教師データセット

今回は、お客様のプロジェクト始動に役立つ、ドローン向けの航空写真や衛星画像のデータセットをまとめました。都市の衛星画像からドローン映像までを集めた、以下のデータが航空写真・衛星画像研究を始めるための一助となれば幸いです。

ドローン開発に使える衛星画像データセット

航空写真の物体検出に使える大規模データセット: 15個のオブジェクトカテゴリーを使ってラベル付けした2800件以上の画像が含まれる。研究論文に頻繁に引用されているデータセットで、実世界の状況の変化を反映するために更新されている。

車の航空写真-コンテキスト付き: 6つの異なる場所で撮影した32,000台の車の航空写真を収集。アノテーション付き。

マイクロソフト・カナダの建物フットプリント: 1200万個以上の建物フットプリントを含む衛星画像。カナダの全ての州と地域をカバー。

西北工業大学VHR-10データセット: 地理空間の物体検出に使える800件の衛星画像。オブジェクトは10種類のクラスに分類されている。

スペースネット・リオデジャネイロの興味深い地点を集めたデータセット: リオデジャネイロの特徴460個を表す地点の画像120,000件以上を含むスペースネットのデータセット。特徴抽出を自動化するために使用することを目的としている。

国防科学技術研究所衛星画像特徴抽出: 元々は衛星画像の特徴分類を自動化するために設計された国防科学技術研究所のデータセット。 1km x 1kmの衛星画像から構成される。道路から小型車両まで、10種類のクラスに分類されている。

ドローン開発に使えるのオルソ画像データセット

フランス国立情報学自動制御研究所航空写真ラベル付けデータセット: 810平方キロメートルをカバーするInria(フランス国立情報学自動制御研究所)のデータセット。ピクセル単位のラベル付けユースケースのために設計され、人口が密集した都市から小さな町まで様々な地域が含まれる。

スタンフォード大学ドローンデータセット: ラベル付けされた様々なエージェントがいろいろな環境を移動する映像が八本含まれる。エージェントはサイクリスト、歩行者、車など。

航空写真物体識別データセット: 米国の都市部25地域の高解像度オルソ画像。 アノテーション付き建物フットプリント40,000個以上と様々な場所のトポロジーデータが含まれる。

垂直航空写真: 英国政府が2006年以降、オルソ補正を行なった航空写真を収集して作成した、より一般的なデータセット。定期的に更新され、調査年ごとに分類されている。

ドローン開発に使える一人称視点データセット

マビックプロスイスの映像: いくつかのドローン映像から構成されている。物体検出や動作追跡アルゴリズムの開発で使用するためのデータセット。

超小型無人飛行機が撮影したチューリッヒ都市部の画像データセット: 低速度で撮影した都市部の街路約 2kmの映像が含まれる。様々な地形図作成ユースケースに利用できるように設計されている。

マルチメディア信号処理グループミニドローン映像のデータセット:ドローンを利用した監視を改善するために構築された研究データセット。38本のHD映像には様々な種類の行動が収められていて、いくつかの異なる関心領域に手動アノテーションが付けられている。

奥多摩アクション: 43分間の空中シーケンスが含まれる。人間の行動検出アルゴリズムを開発しようとする際に役立つ様々な課題が含まれている。

画像アノテーションの種類

弊社ではドローン開発用の航空写真に特化した様々なアノテーショ付き画像・動画データセットをサービスを提供しています。

物体検出向けのバウンディングボックス

アノテーターが航空写真に正確にバウンディングボックスを描きます。ドローンの物体追跡能力の強化に役立ちます。 

物体検出向けの3Dバウンディングボックス / 直方体

航空写真の画像の周りに3Dバウンディングボックス / 直方体を描いて、対象物の長さと幅、おおよその高さを示します。

経路計画・軌道計画用のラインおよびスプライン

送電線や車線、路肩、歩道などにアノテーションを付け、ドローンの経路計画や軌道計画に役立てることができます。

障害物回避用のセマンティックセグメンテーション

航空写真の各画素がどのカテゴリーに属するかをラベル付けします。飛行経路上の障害物を正確に特定して回避できるようドローンに学習させることができます。

トランシンクが支援するドローンAI開発のためのデータセット

ドローンAI向けの教師データ作成やアノテーションサービスをお探しの方は、ぜひ当社にご相談ください。サンプル、お見積りはご遠慮なく以下からお問い合わせください。

アラビア語音声コーパス

国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)では、先進的な音声認識及び自動翻訳技術の研究開発を推進しており、これらの研究開発における、アラビア語の音声翻訳対応のために必要な音声認識学習用コーパスを必要とされていました。

無料
機械学習用
音声コーパス
YouTubeビデオから抽出した10秒程度のサウンドクリップ他

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