Visual Bank、AI学習向け建設現場画像データセットを公開

建設の自動化や安全監視システムは、雑然とした現場環境でも安定して動作するために実世界の視覚データを必要とする。Visual Bank株式会社は、AI学習データサービス「Qlean Dataset」を通じて建設現場画像データセットの提供を開始した。

演出ではない実際の現場画像
「Construction Site Worker and Construction Machinery Image Dataset」には、稼働中の屋外建設現場で撮影された写真が収録されている。パワーショベル、ブルドーザー、ダンプトラックなどの機械は、外観特徴を学習できるよう機体の大部分が画角内に収められている。

作業員はヘルメット、作業着、反射ベストを着用した状態で写っており、人物認識モデルは一般的な歩行者データではなく、規制された産業環境特有の外観パターンを学習できる。

また、足場や資材、複数物体の重なりを含む構図が多く、実運用の現場監視に必要な複雑背景下でのコンピュータビジョン検証に適している。

各画像には構造化メタデータが付与されており、条件に応じたデータ抽出やアノテーション設計が可能となる。これによりAI開発のデジタルサプライチェーンにおけるデータ準備工程を簡素化できる。

建設分野向け基盤モデルの学習
本データセットは、生成AIおよびマルチモーダル基盤モデルの事前学習・追加学習のほか、従来型のコンピュータビジョン処理にも利用できる。主な用途は以下のとおり：

研究用途では、重機や安全装備といった建設特有の対象を認識させる再学習を通じて、ドメイン適応の評価が可能となる。

実運用では、同データを用いた映像解析システムにより、作業員と機械を同時検出できる。人と機械の接近判定、立入禁止区域の監視、カメラ映像からの機種自動分類などが想定用途となる。

学習データから安全管理システムへ
産業用途では、ライブ映像を解析して作業員と機械の接近距離を判断する安全管理AIの構築が可能となる。また、ブルドーザーと油圧ショベルを識別するなどの機械分類モデルにより、作業記録の自動化や現場監視に活用できる。

さらに、建設DX人材育成における実習教材としても利用でき、合成データではなく実環境データを使った検出・分類モデルの実装訓練が可能となる。

本画像は商用利用可能な権利処理済みデータとして提供され、インフラおよび建設自動化システムへ追加ライセンス交渉なしで導入できる。

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