写真を手がかりにたった30秒で盗難車の居場所を見つけるAIシステムとは？

アメリカのボストンに拠点を置くGraylark Technologiesという企業は、写真に写り込んだ植物や建物などを元に位置情報を推測するAIツール「GeoSpy」を開発しています。このGeoSpyをさらに洗練させることで、盗難車の居場所をたった30秒で特定することが可能だとのことです。

Locating a Photo of a Vehicle In 30 Seconds With GeoSpy - GeoSpy
https://geospy.ai/blog/locating-a-photo-of-a-vehicle-in-30-seconds-with-geospy

GeoSpyは世界各地で撮影された数百万枚の画像でトレーニングされたAIツールであり、建築様式や土壌特性、建物の空間関係などの地理的マーカーを識別することで、特にアメリカで強力な位置特定能力を発揮します。

写真の撮影場所を瞬時に特定できるAIツール「GeoSpy」 - GIGAZINE

GoeSpyは1枚の写真から1～25kmの精度で位置を推定できるそうで、捜査官がオンラインで見つけた画像から犯人につながる手がかりを見つける上で、大きなパラダイムシフトをもたらしたとのこと。しかし、より正確な座標を特定するには課題があったため、数m単位で位置特定を可能にする機能を求める声が多かったそうです。

そこで開発チームは、「SuperBolt」という新しいAIモデルをGeoSpyに組み込むことで、メートル単位での位置特定を可能にしました。GeoSpyは「Geoestimation(地理的推定)」と「Geomatching(地理的マッチング)」という2段階のアプローチで位置特定を実現します。

まず地理的推定とは、ランドマークとなる建築物や植生、風景といった手がかりをもとに、対応する緯度や経度を推定するアプローチです。地理的推定で重要なのは「発生する地理的誤差を最小限に抑えること」であるため、まずは写真が撮影された都市または国を正確に推定することが優先されます。そのため、世界のさまざまな地域で撮影されたグローバルなデータセットが必要です。

一方の地理的マッチングは、マッピングサービスなどが収集した高密度のジオタグ付き画像データを大量に用いることで、より正確な座標を特定するアプローチです。これによってメートル単位での位置特定が可能になりますが、特定可能なエリアは都市や郡、または州といった特定エリアに制限されます。

開発チームは数TBに達する画像データを数GBに変換し、数百万枚の画像を非常に迅速に収集および処理する方法を開発することで、大規模な地理的マッチングを実現したと報告しています。これらのアプローチが搭載されたGeoSpyは、まず地理的推定ツールを使用しておおよその都市や地域を特定し、その後に地理的マッチングツールで正確な場所を特定するとのこと。

Graylark Technologiesは、特に盗難車の発見においてGoeSpyが役立つと主張しています。車の窃盗グループは盗難車を転売するために写真を撮影し、それをオンラインのプラットフォームで公開することが多々あります。これらの写真をGeoSpyで迅速かつ大規模に処理することで、撮影された場所を特定して犯人逮捕や車両の回収につなげられるというわけです。

実際にGraylark Technologiesは、ローカル情報交換サイトで売りに出されていた車の写真をGeoSpyで分析し、写真が撮影された場所を正確に特定しました。Graylark Technologiesは、「もしこれが盗難車だったとしたら、法執行機関は盗難車を迅速に発見し、何も知らない買い手に売却される前に回収できることがわかります」と述べました。