インフラ施設に設置された監視カメラの画面汚れ・付着物を自動検知するAIシステムを開発しました。雨滴、虫、汚れなどによる視認性低下を早期発見し、保守作業の効率化を支援します。

【プロジェクト背景】
全国数百台の監視カメラを人手で確認する運用に課題がありました。付着物による映像品質低下を自動検知し、優先度の高いカメラから清掃対応できる仕組みが求められていました。

【技術的アプローチ】
- Stable Diffusionによる学習データ拡張（付着物画像の自動生成）
- LightGBMによる高精度な異常判定モデル
- 画角に依存しない汎用的な特徴量設計

【成果】
- PoC精度：異常検出率95.3%、誤検知率18%（当初50%から改善）
- 汎化性能：未知の20画角全てで実用レベルの性能を実証
- 本番開発受注：PoC成功により継続開発を受注

【技術スタック】
Python / PyTorch / LightGBM / Stable Diffusion / AWS

少量の学習データでも高い汎化性能を実現する手法を確立し、新規施設への追加学習なしでの導入を可能にしました。インフラ保守のDX化に貢献する事例です。