LODチャレンジ2020入賞のお知らせ

2020年11月26日
合同会社 緑IT事務所

LODチャレンジ2020入賞のお知らせ

Linked Open Data チャレンジ Japan 2020において、当社代表 小池隆の作品「失われた谷戸を求めて ~「谷戸のヨコハマ」データセット 」が地域振興LOD賞を受賞したことをお知らせ致します。

Linked Open Data チャレンジ Japan 2020 受賞作品発表

【本件に関するお問合せ】
合同会社 緑IT事務所
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URL: https://midoriit.com

WebクローラーでAIの学習データ収集

車載カメラによる動画からYOLOで石造物検出をするようになると、検出対象の石造物の種類を増やしたくなり、より多くの学習データが必要になりました。そこで、もともとは月待塔というマイナーな石造物の情報収集用に作ったScrapyとYOLOによるWebクローリングと物体検出の仕組みを利用して、AIの学習用データを収集することにしました。
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ウィキデータで地図を作成して埋め込む


ウィキデータのSPARQL問合せサービス Wikidata Query Service は、実行結果を表形式で出力するほかに、画像のグリッド、棒グラフや折れ線グラフ、マップなどの形式で可視化することができ、それらをWebページに埋め込むための機能も提供しています。そこで、神奈川県にある寺社をウィキデータから検索し、マップにしてWebページに埋め込む方法を解説します。
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ウィキデータを用いた石造物リストの作成


石造物3Dアーカイブプロジェクトでは、石造物のデータをウィキデータに入力しています。その際、石造物の大きさに関するデータ等は、市町村が発行した石造物調査報告書の類を参考にしています。
石造物調査報告書の多くはパソコンやインターネットが普及する前に作成されており、残念ながらデジタルデータとしては存在しません。そこで印刷物を見ながらの手入力となりますが仕方ありません。
しかし現在では、まず初めにデジタル的にデータベースを作成し、それを用いて印刷物を作成するというデジタルファーストな方法も可能だと思います。データベースをオープンデータとして公開すれば、印刷物と違って最新情報へと更新し続けることもできます。
そこで、Proof of Conceptのために、ウィキデータに入力されたデータを用いて横浜市の石造物のリストを作成してみました。
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