深層学習（ディープラーニング）のフレームワーク Darknet YOLO には、動画から物体検出するサンプルプログラムが付属しています。そこで、車載カメラで撮影した動画から石造物を検出してみることにします。
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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LeafletでCSISのジオコーダを使う
Leafletライブラリを使って開発したWeb地図に住所検索の機能を追加するために、ジオコーディングのプラグインが各種用意されています。これらのプラグインは、ユーザーが入力した住所をジオコーダと呼ばれるサーバーに渡して緯度経度を受け取ります。
プラグインによって対応するジオコーダが異なります。また、ジオコーダによって性能が異なり、高性能なジオコーダは利用登録が必要だったり費用がかかったりします。
比較的高性能でありながら無料で使えるジオコーダのひとつに、東京大学空間情報科学研究センターの「CSISシンプルジオコーディング実験」がありますが、残念なことに、対応しているLeafletプラグインがありませんでした。
そこで、 OpenStreetMap の Nominatim ジオコーダに対応した Leaflet Control Geocoder プラグインとCSISのジオコーダを橋渡しするプロキシサーバを作成しました。
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ScrapyとYOLOによるWebクローリングと物体検出
「ScrapyによるWebクローラーの開発」で作成したクローラーと、「Darknet YOLOをPythonで使う」で作成したディープラーニングによる月待塔の検出（実際には、「夜」と刻まれた石造物の検出）を組み合わせて、クローリングで得られた画像から月待塔を検出します。
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