現在ドローン科学探究部では、ドローン特別講座で「AIによる物体検出」を学習しています。慶應義塾大学の先生にご指導いただき、ドローンの映像からAIに学習させた対象物を識別する独自学習モデルの作成に挑戦しました。

　テーマは「船高関係車を検出する防犯ドローン」。対象物を“船高の先生の車”に設定し、駐車場内のドローン映像から学校関係者の車かどうかを判別します。
　AIに学習させる「車の写真」が必要なため、先生方の車を360°様々な角度で撮影、約1300枚の写真データが集まりました。

　大量の写真をリサイズ→一枚一枚アノテーション（物体を判別するために、物体を四角に囲む作業）をコツコツと行う…。これらを学習させ、オリジナルの検出モデルが完成！

　１２月２日の特別講座では、駐車場でドローンを飛ばしてみて、どのように検出ができるのか実験しました。

　船高車両（学習済みの車）がピンク色で「F.H.S.>Entry Authorized Car」（船高入場許可車）と出ます。撮り方によって、一瞬検出から外れることもありますが、船高車以外と比較すると検出に違いがあり、確かに船高車を判別しています。
　冬休み中、ドローンを飛ばしながら、色々な物体検出のチェックをしました。やってみると、「もう少し上からの学習データが必要かもしれない」「全く同じ車種の判別は難しい」等、物体検出の仕組みにさらに興味が湧きました。
　この仕組みと、ドローン動作のプログラミングをかけ合わせて、駐車場の防犯対策に活用できそうです。

　次回は、今年度最後の講座です。これまでの学習（プログラミング＆AI検出）をまとめます。