事例要点
- プロジェクト種別
- ガントリー、ヤード、施工、作業車両認識デモ向けの視覚シミュレーションサンプル生成。
- 入力範囲
- 許諾済み素材から利用可能なシーンと対象クラスを選別。公開ページでは元アーカイブ名、一時パス、内部ファイル来源を表示しません。
- シーンシミュレーション
- 1280×720のシーンシミュレーション画像48枚を作成し、晴天、夜間ヤード、雨天カメラ、霧、夕方逆光、動きぼけ、前景遮蔽、監視圧縮の8条件を含めました。
- AI合成サンプル
- forklift、crane、container、coneの4クラスを各10枚、合計40枚整理し、metadata.csvでIDと來源関係を記録しました。
- 姿勢バリエーション
- 都市道路、施工現場、工場背景で前景の傾きと向きの変化を示す完成サンプルを補足しました。
- 納品境界
- 合成サンプルは方案プレビューとサンプル拡充評価向けです。正式な学習とリリース検収には、許諾確認、手動アノテーション確認、実景検証、指標評価が必要です。
背景
顧客は、認識タスク、撮影範囲、モデル検証経路を決める前に、ガントリー設備、ヤード、作業車両に関する視覚サンプルのシミュレーション効果を確認する必要がありました。本作業はモデル効果の約束ではなく、確認可能な視覚サンプル、シーン変化、納品資料の整理を目的としています。
素材選別とシーン整理
処理段階では、ガントリー、ヤード、施工、作業車両と関係の低い一般道路素材を除外し、港湾ヤード、施工現場、倉庫環境、監視画面の特徴を中心に48枚のシーンシミュレーション画像を作成しました。品質記録には、サンプル数、シーン分布、明度範囲、重複候補、外部來源異常確認を含めています。
4クラスAI合成サンプル
サンプルはforklift、crane、container、coneの4クラスに整理し、各クラス10枚です。対象外観、姿勢、背景、照明変化を示し、業務側がアノテーション規則、撮影要件、モデル学習前のサンプル構成を判断しやすくします。
前景姿勢バリエーション
異なる背景における前景対象の角度変化を説明するため、都市道路、施工現場、工場環境での傾きと向きの変化サンプルを追加しました。この部分は視覚方案の議論用であり、実際の現場分布やモデル汎化の結論ではありません。
顧客確認資料
納品では、顧客確認用Word/PDF資料とcontact sheetプレビューも整理し、サンプル構成、シーン範囲、後続撮影要件をまとめて確認できるようにしました。公開ページでは選別済みのプレビュー情報のみ表示し、内部ソースパスや未確認許諾素材は表示しません。
適用場面と境界
この納品形態は、視覚アルゴリズム案件の初期方案説明、サンプル拡充評価、撮影計画の議論、アノテーション規則確認に適しています。学習または正式検収に使用する場合は、素材許諾、重複確認、アノテーション確認、学習/検証/テスト分割、実景回帰、タスク指標評価を続けて行う必要があります。