数十億枚の画像で、日本の道を幅広く記録
- 全国の道路を走行調査車両で撮影した、数百テラバイト、数十億枚規模の連続写真からなる大容量の画像データです。
- 2005年から継続的に全国で撮影しており、圧倒的な情報量と網羅性を誇ります。
MapFan DB 道路データ
道路走行画像
道路走行画像データは、全国の道路を自社で定期的に走行調査し、前方・後方カメラにより撮影したアーカイブ画像です。
2005年以降に撮影された静止画像を、約5m間隔で記録しており、全国全域にわたって道路周辺の景観や変化を時系列で保持しています。
画像には、道路の形状・沿道の施設・交差点・標識・道路構造物などの情報が豊富に含まれており、GIS上での確認、マッピング、現地調査の補完、経年比較など幅広い業務に対応しています。
インフラ維持管理やナビシステム開発、AIモデルの教師データ、マーケティング分析など多様な分野でご活用いただけます。
データ詳細
5m間隔・前後視点で、現地の情報をまるごと捉える
- 約5m間隔で前方・後方の画像を撮影しており、道路構造物や沿道の景観を詳細に確認できます。
- すべての画像には、ログデータが紐づき撮影日時や緯度経度、進行方向といった正確なメタデータが付加されています。
幹線道路から細街路まで、必要なエリアを柔軟に提供
- 主要幹線道路から住宅地の細い道まで、全国の道路網を幅広くカバーしています。
- ご要望に応じて、都道府県別、道路種別別、二次メッシュ単位など、柔軟な形でデータを抽出してご提供します。
ジオテクノロジーズのMapFan DBを活用してみませんか？
想定される使い方
- 長年にわたる走行画像の蓄積を活かし、道路や沿道環境の変遷を時系列で比較・分析できます。
- 標識や構造物の変化、舗装状況の推移などを可視化でき、都市整備の検証やエビデンス資料として利用できます。
- 看板や案内標識を対象とした物体検出AIの教師データとして、沿道に写り込む多様な対象物を含む画像を活用できます。位置情報付きのため、検出結果を地図上に可視化・整理する用途にも適しています。
- 道路インフラの維持管理において、舗装劣化やひび割れ箇所の確認や、自動検出モデルの構築に活用できます。
- 自動運転技術の研究開発において、交差点や道路形状の認識精度向上に貢献する画像データとして利用できます。
よくある質問
このデータベースは日本全国のどの地域の道路も網羅していますか？
はい、全国の都道府県を対象に、幹線道路から生活道路まで幅広く網羅しています。
このデータはAI開発用途に使うことができますか？
はい、沿道の標識・看板・案内表示・構造物などが豊富に写り込んだ画像データは、物体検出や画像認識モデルの教師データとして活用されています。
特に看板位置認識や道路損傷の検出での導入実績があります。
過去の道路景観を比較する際、どのようにアーカイブデータを参照できますか？
当社の走行画像は2005年以降のデータを蓄積しており、地点指定や道路区間・都道府県単位で過去画像を抽出することが可能です。
必要な期間を指定いただければ、その地点の過去と現在の画像を並べて比較できます。
撮影された画像の緯度経度情報はどの程度の精度で提供されていますか？
画像には走行時に取得したGPSベースの緯度・経度情報のログをセットで提供いたします。都市部や道路沿線でも実用に耐える空間精度を確保しています。
道路走行画像に映り込む個人情報（人物の顔や車両ナンバー）はどのように扱われていますか？
人物の顔や車両ナンバープレートなどの識別可能な情報に対して、マスキング（ぼかし処理）を
施す対応が可能です。
画像提供時にはお客様の利用目的に応じて、マスキング済みの画像を提供することができます。
関連するデータ
