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ディープラーニングを
地物ジェネレータとして活用する
株式会社オービタルネット
小林 裕治
2019.08.24
内容
? 自己紹介、会社紹介
? ディープラーニングを活用した地物抽出のとりくみ
? 民間業務での活用事例
? まとめ
1
半年間、ディープラーニングに触れていないので、エビデンスが残っていない
もの、見つからなかったものは記憶を頼りに本発表を纏めていることご了承
ください。
自己紹介
【氏名】 小林 裕治
【所属】 株式会社オービタルネット 代表取締役
(株式会社カナエジオマチックス 取締役)
2
紆余曲折ありましたが、社会人30年目を迎えました。
愛知県出身、53歳
30年前はこんな感じでした
3
会社紹介
商 号
設 立
資本金
代表者
所在地
Tel/Fax
事業内容
株式会社オービタルネット
2018年4月2日
500万円
小林 裕治
〒460-0012 名古屋市中区千代田一丁目12番5号
052-249-3350 / 052-249-3360
FOSS4Gを活用したシステム開発、QGISカスタマイズ
地理空間情報コンサルティング、人工知能による分析?モデル作成
www.orbitalnet.jp
4
Webサイト、リニューアルします
9月初旬、企業情報、商品?サービス、
デモサイト等、充実させていきます!
5
ディープラーニングを活用した
地物抽出のとりくみ
(物体検出)河川を遡上するアユの検出
河川に設置された定点カメラの映像をもとに、
リアルタイム物体検出を用いて遡上するアユを検出した例です
6
薄暮時間帯においても、アユの遡上状況を的確に把握できています
ディープラーニング?リアルタイム物体検出の一般的な活用イメージ①
7
(物体検出)交通量調査(Traffic Counter)
ディープラーニング(物体検出)とカルマンフィルタを用いて
定点カメラで撮影した映像から、車両の通過数をカウントします
ディープラーニング?リアルタイム物体検出の一般的な活用イメージ②
地理空間情報への応用
? リアルタイム?オブジェクト検出アルゴリズムを航空写真判読
に活用できないか?
? 動画フレーム(時間軸)の処理スピードを面的(XY軸)
に展開したい
? 検出結果を地理情報としてGISに取り込み管理したい!
8
航空写真から検出した地物の画像上の座標を地理座標へ
一括返還する機能を実装した。
結果、圧倒的な判読スピードを実現した(後述)
物体検出のネットワーク?アーキテクチャー(YOLOv3)
? YOLOv3はResNetをベースに改良を加えたネットワーク?モデル
? 全結合層を持たない106層の Fully Convolutional Network
? 3層の異なるサイズの検出レイヤを持つ Feature Pyramid Network
のような構造が特徴
出典: Ayoosh Kathuria, 2018. What’s new in YOLO v3?
https://towardsdatascience.com/yolo-v3-object-detection-53fb7d3bfe6b
9
地上設置ソーラーパネルの抽出
10
恵那市役所様に提供頂いた航空写真画像をもとに太陽光発電施設
を検出、精度検証?評価を行い、地番レベルで土地?所有者の特定を
行った。面積500k㎡の処理時間は191秒
Precision=0.98、Recall=0.94、管理外の施設を数件発見した。
11
小さい地物の検出(自動車)
駐車車両や道路走行中の車両を1台単位で抽出。交通状況の把握
(渋滞予測)や災害時の被害予測、緊急車両通行の影響評価など
の基礎データとなります。また、建物抽出にも応用可能で、IOUによる2
時期の差分判定などに有効な技術です。
?NTT空間情報, JAXA
自動車の検出
?NTT空間情報, JAXA
メッシュ単位で計数
12
物体検出のWebインターフェース
構築した物体検出ウェイトモデルによる検出イメージを確認してもらう
ためのWebインターフェイスを用意(一般公開はまだ)
13
インスタンス?セグメンテーション × G空間
航空写真をベースにマスキングした地物画像領域をポリゴン
化できれば、領域座標を地理座標に変換することで自動ト
レース(簡易図化)機能が実現できるのでは?
インスタンス?セグメンテーションの実装、“Mask-RCNN”を
ベースに、検出、マスキングした物体形状をトレースして
polygon化する機能を実装した。
地物の検出+自動トレース機能の実装
Mask R-CNNの概要
Faster R-CNN
Instance
segmentation
Mask R-CNNは、Faster R-CNNを拡張しオブジェクト領域
を検出する既存の経路と並行して、
オブジェクトマスクを予測するための経路を追加。
14
マスク ? ポリゴン化のイメージ
インスタンス?セグメンテーション?マスク画像からこんな感じでポリゴン化
15
16
インスタンス?セグメンテーションによる地物生成の例
Mask R-CNNをベースに、検出した物体形状をトレースして
(Multi)polygon化, GeoJson出力する機能を実装した。
17
インスタンス?セグメンテーションの課題
? リアルタイム物体検出の事例と比較して、求められる要件が高く、現
状においては検出精度、形状トレースの精度ともに多くの改善が必
要。
? 固定資産の次期異動判読技術の大本命と考えていたが、そもそも
物体検出精度はYOLOを超えられないため、形状を抽出できても
意味がない。
? 地図用の地物生成用途でも、pixelの塊をポリゴン化したに過ぎな
いので、家屋などの形状を復元するには近似形状パターンを当ては
めるなどのアルゴリズムが必要。これについてもGoogleがすでに実現
しているので我々が追い求める意味がない。
18
GANを用いた異動地物の生成
wata909さんが公開しているpix2pixの拡張、
pix2pix_map_tilesを使っていろいろ試していますので
その一部を紹介します
pix2pixとの比較も行いましたが時間の都合上省略します
19
2時期の航空写真から斜面崩壊データを生成
入力画像
生成ターゲット
被災前後の空中写真から斜面崩壊?体積分布を生成するよう学習させ、
新たな災害箇所の航空写真を投入して斜面崩壊?堆積データを生成したい
平成30年北海道胆振東部地震
正射画像
平成30年北海道胆振東部地震
斜面崩壊?堆積分布図
出典:地理院タイル(https://maps.gsi.go.jp/development/ichiran.html)
全国最新写真
(被災前) (被災後)
20
実行環境
CPU Core i9-9900K
メインメモリ 64GB
GPU NVIDIA GeForce RTX2080Ti 11GB
OS Ubuntu16.04 LTS
CUDA 10.0
cuDNN 7.4.2
OpenCV 3.4.0
物体検出アルゴリズム cGAN
GANの実装及び、ディープラーニングライブラリ
pix2pix_map_tiles(python3用に修正)
tensorflow-gpu (bazelでビルド)
開発言語 Python3.5
空間データベース PostgreSQL
GIS QGIS3.2
ディープラーニングのライブラリ、tensorflow-gpuは最新のcudaのバー
ジョンに対応してなかったのでソースからbazelでビルドしました
21
生成結果(イメージタイル)
targetoutputInput(被災後) targetoutputInput(被災後)
22
地物画像のvector化
import cv2
#特定色の輪郭を抽出し、vector化する
def contour2vector(img, lower_color, upper_color):
res = cv2.inRange(img, lower_color, upper_color)
# 輪郭抽出
contours, _ = cv2.findContours(res, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
approxes = []
for contour in contours:
arclen = cv2.arcLength(contour, True)
approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.002 * arclen, True)
approxes.append(approx)
return approxes
pix2pixで生成した画像をベクター化するには、予めマスクされた画像を
扱うインスタンス?セグメンテーションとは違い、ターゲットの地物を色抽出す
る必要がある
画像からvectorへ変換するツールはGDALではなく、OpenCVを使用
23
生成地物(崩壊地)のベクトル化例
24
民間事業での活用事例
建物上に設置されたソーラーパネルの判読?データ化
25
建物ソーラーパネルの検出
ナカシャクリエイテブ様との協業案件
【弊社の役割】
? 愛知?岐阜?三重県内の指定エリア(約7000?)建物に設置さ
れたソーラーパネルを提供を受けた25㎝解像度の航空写真オルソ
画像から検出し、位置情報をシェープファイル及びCSVで出力する。
? 検出元のオルソ画像は平面直角座標系6、7系の国土基本図図
郭(2㎞ ×1.5㎞) で提供され、検出結果も同じ図郭単位で納
入する
? 工期は2週間
26
技術要件
? 解像度25㎝以上の航空写真を使用する
? 建物に複数のパネルが設置されている場合、一括りにして検出する
? ビルや工場、大型店舗上に設置されたソーラパネルも検出する
? 地上に設置されたソーラーパネルや太陽熱温水器は検出しない
適合率 (precision):95%以上
再現率 (recall):90%以上
小さな地物の判読は航空写真の品質に影響されることが大きいため、
努力目標とした。
ただし、重複して検出した結果は無視する
27
実行環境
CPU Core i9-9900K
メインメモリ 64GB
GPU NVIDIA GeForce RTX2080Ti 11GB×2
OS Ubuntu16.04 LTS
CUDA 10.0
cuDNN 7.4.2
OpenCV 3.4.0
物体検出アルゴリズム YOLOv3
ディープラーニング?フレームワーク Darknet
開発言語 Python3.5
空間データベース PostgreSQL
GIS QGIS3.2
システムは、地上ソーラーパネルの時と同様、YOLO実装を含むディープ
ラーニング?フレームワーク Darknetを改良して構築した。
28
Validation結果
TP=3,863, FP=27, FN=9
, ,
Precision = 0.993, Recall = 0.997, F_measure = 0.992
教師データ(約17,000枚)から取り分けた、
validation用データ 1,688ファイルを用いて検証した結果
ちなみに現在は
TP=3,867, FP=15, FN=5
Precision = 0.996, Recall = 0.998, F_measure = 0.996
29
地物検出ワークフロー
output
GeoJson(短径)
Deep Learning
import
オルソ画像
ワールドファイル
Data Source
v3
フォーマット変換
地物検出
投影法
座標変換
output
connect
visualize
open
visualize
CSV(重心)
EPSG2449,2448
↓
EPSG:4612
シェープファイル(短径)
CSV(重心)
インポート
成果品
学習済モデル
(ウェイト)
input
DeepLearningフレームワーク FOSS4G
Python GDAL/OGR API
約7,000㎡
2,200ファイル
250,000地物
6時間ですべての処理が完了!
30
GDAL/OGRの使用例(ogr2pgr.py)
# ogr2ogr.pyをインポート
import ogr2ogr
db_cfg = “PG:host=” + ホスト名 + “ user=” + ユーザ名 + “ dbname=” + データベース名 + “ password=” + パスワード
#テーブルを新規作成してシェープファイルをインサートする場合
ogr2ogr.main([“”, “-f”, “PostgreSQL”, “-a_srs”, EPSG:EPSG番号, db_cfg, Shapeフィアル名 , “-nln”, テーブル名])
#シャープファイルをテーブルに追加する場合
ogr2ogr.main([“”, “-f”, “PostgreSQL”, “-a_srs”, EPSG:EPSG番号, db_cfg, Shapeフィアル名 , “-append”, “-nln”, テーブル名])
Pythonでogr2ogrを使用してシェープファイルをPostGISへインポートする例
その他、座標変換やフォーマット変換など大量のファイルを
処理する場合に便利
shp2pgsqlを使わず、とりあえずシェープファイルをPostGISに
インポートしたい場合???
31
建物ソーラーパネルの検出結果①
?NTT空間情報, JAXA
32
建物ソーラーパネルの検出結果②
?NTT空間情報, JAXA
33
建物ソーラーパネルの検出結果③
?NTT空間情報, JAXA
34
建物ソーラーパネルの検出結果④
?NTT空間情報, JAXA
35
建物ソーラーパネルの検出結果⑤
?NTT空間情報, JAXA
36
建物ソーラーパネルの検出結果⑥
?NTT空間情報, JAXA
37
建物ソーラーパネルの検出結果⑦
?NTT空間情報, JAXA
まとめ
1. リアルタイム物体検出は、その検出速度を大量の航空写真判読処理に活かせる。
約7,000?, 250,000地物のファイル出力、PostGIS登録まで6時間かからない。
実務でもその圧倒的生成スピードを活かしてビジネスプロセスの再構築を実現した。
研究やFSでなく、民間業務でも実用フェーズに。
次は家屋の異動判読を試みる。(FOSS4G KOBE.KANSAIで報告予定)
2. Mask R-CNNはインスタンス(検出した物体)セグメンテーションの最新技術。
地物のマスク処理を行うことからPolygon化は容易。 ただし、YOLOの物体検出
精度は超えられず、異動判読など期待していた用途での実務利用は困難か。
3. GANは学習によっては、ほぼイメージ通りの画像を生成することができる。さらに地物
単位でベクトル化することによって用途が広がるが、インスタンス?セグメンテーションと
違い、地物の塊を抜き出すことが容易でなく、コツが必要。
38
ディープラーニングを使って地物生成を効率化しましょう!
ご清聴ありがとうございました!
39

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ディープラーニングを地物ジェネレーターとして活用する(FOSS4G 2019 TOKAI)