スマートスケープ株式会社 — 短期インターン
画像から差分を抽出する処理フローの構築を、5日間の個人開発形式で行った。
課題内容
時間帯の異なる同じ場所の写真から変化した箇所（廊下に置かれた障害物、開閉したドアなど）を検出し、ユーザに分かりやすく提示するという課題。画像分割→位置合わせ→明度調整→ノイズ付与→差分抽出→二値化という一連の処理パイプラインを、5日間で自ら調査・実装した。
実装した手法
ホモグラフィ変換による画像の位置合わせ（模様の乏しい画像では特徴点マッチングに失敗するケースも確認）。明度差による誤検出を抑えるため、ヒストグラム平坦化と、画像を分割して明度の平均値をそろえる独自手法の2種類を比較検討。ノイズ付与とガウシアンフィルタで、位置合わせしきれないわずかなズレによる誤検出を抑制。最後にグレースケール変換と二値化で差分を明確化した。OpenCV・NumPy・Matplotlibに加え、YOLOv8による物体検出も試した。下は「扉の開閉」シーンでの結果例で、変化した扉部分が赤く塗りつぶされている。
検証・学び
基礎・応用問題、扉の開閉、複数物体、チェスの駒など複数のシーンで一貫して機能する汎用的な実装を目指して検証した。コードレビューのない個人作業形式で、自ら調べて手を動かす自走力が求められる一方、同じ課題に取り組む他のインターン生と定期的に成果や工夫点を共有し合いながら開発を進めた。
今後の展望
検出した差分を物体検出と組み合わせて言語化すること、清掃中の看板やゴミ袋のように色の近い物体の検出精度を上げること（ただしコントラスト強調は明度調整と逆方向の処理になるため誤検出が増えるリスクがある）が、発表時点での今後の課題として挙がった。