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 ータ収集・機械学習基盤の全容
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SUMMARY:MoT TechTalk  5万台のドラレコを活用！大規模データ
 収集・機械学習基盤の全容
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/88900
 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nイベント概
 要\nMobility Technologies (MoT)では、これから訪れる自動運
 転社会で求められる鮮度の高い地図データを実現する
 ために、タクシーやトラックにつけられたドライブレ
 コーダーから取得できる映像およびセンサーデータを
 もとに、AIを用いて道路情報を取得し地図との差分を
 見つけ、地図に反映させるプロジェクトを行っていま
 す。\n今回のMoT TechTalk #16では、大量のドラレコデータ
 を収集し、道路情報を検出、そして地図との差分を抽
 出する処理基盤について紹介します。\n特に、ドライ
 ブレコーダーとしてのサービス運用中に、バックグラ
 ウンドで効率的にデータを収集する際の工夫や直面し
 た問題と解決策、そして収集した大量のデータを処理
 する機械学習推論の分散実行の仕組みについてフォー
 カスして語ります。\n株式会社Mobility Technologies（MoT）
 とは\nMobility Technologiesは「移動で人を幸せに。」をミ
 ッションに、日本のモビリティ産業をアップデートす
 る様々なITサービスの提供を行っています。\n\nタクシ
 ーアプリ『GO』 https://go.mo-t.com/\nタクシーアプリ『JapanT
 axi』 https://japantaxi.jp/\n法人向けサービス『GO BUSINESS』 h
 ttps://go.mo-t.com/business/\nタクシーデリバリーアプリ『GO D
 ine』 https://go-dine.jp/\n交通事故削減支援サービス『DRIVE 
 CHART』 https://drive-chart.com/\n\n参加対象\n\n大規模デバイ
 スデータの収集に興味がある方\n機械学習推論の分散
 実行に興味がある方\nドラレコデータの活用に興味が
 ある方\nMoTを知りたいエンジニアの方\nモビリティに興
 味があるエンジニアの方\n\n当日のタイムテーブル\n\n\n
 \n時間\nコンテンツ\n\n\n\n\n19:00-19:05\nオープニング\n\n\n1
 9:05-20:05\n・ドラレコデータから道路情報の差分を見つ
 けるシステムの仕組みと特徴・契約車両5万台超のドラ
 レコデータを収集する現実解・AWS Batchを用いた画像処
 理の分散実行\n\n\n20:05-20:10\nクロージング\n\n\n\n当初20:0
 0終了の予定でしたが、20:10程度まで延長予定です。\n
 アジェンダ\nドラレコデータから道路情報の差分を見
 つけるシステムの仕組みと特徴\nMoTではタクシーアプ
 リ『GO』や次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』など
 を中心に、移動に関するサービスを展開しています。
 さらに、これらのサービスから取得されたデータを活
 用し、あらたなサービスを生み出すための取り組みも
 積極的におこなっています。今回はその取組の1つであ
 るドラレコデータを活用した「道路情報の自動差分抽
 出プロジェクト」について紹介します。\nこのプロジ
 ェクトにおけるシステムは、ドラレコからGPS、加速度
 、角速度といったセンサーデータを収集し、マップマ
 ッチとよばれる技術で走行した道路を特定した上で必
 要な動画を取得するデータ収集パートと、標識や信号
 機に代表される道路情報をディープラーニングで検出
 し、SLAMなどのコンピュータビジョン技術を使い検出し
 た道路情報の位置座標を推定した上で地図と比較して
 差分を計算する処理パートから成ります。これらはAWS
 上でAWS LambdaやAWS Batchなどを組み合わせて作られたパイ
 プライン上で動作しています。ここではこのパイプラ
 インを概観します。\n契約車両5万台超のドラレコデー
 タを収集する現実解\nドラレコからのデータ収集には
 様々な制約があります。 例えば、ドラレコのデータは
 モバイル回線を通じてアップロードされる仕組みのた
 め、回線負荷や通信料金の面で全ての動画データを取
 得することはそもそも現実的ではありません。また、
 デバイスの保存容量に限りがあり古い走行から消えて
 いくため、欲しいデータはロストする前に取得しなけ
 ればなりません。\nこうした制約がある中で、地図更
 新に必要な必要最低限の動画を効率的に収集する仕組
 みを紹介します。システムはAWS Lamda、ECS、Batchを組み
 合わせて実現しており、構成の詳細もご紹介します。\
 nまた、実際にデータ収集する中で発生した予期せぬ通
 信負荷とその解決策といった事例もお話します。\nAWS B
 atchを用いた画像処理の分散実行\n地図と道路の差分を
 見つけるために、ドラレコの映像から道路上の物体を
 検出し、検出した物体の緯度経度を推定しています。
 現在1か月で収集されるドラレコの映像は1200時間と大
 量であり、今後データ量はさらに増えるため高いスル
 ープットが求められます。そこでAWS Batchを採用し、一
 連の処理を分散実行しています。\nここではAWS Batchを
 用いてどのように分散実行基盤を構築しているのかを
 紹介します。また、処理の実行環境のビルド時間削減
 やインスタンスコストの削減など、システムを構築す
 る際の工夫についてもお話しします。\nプロフィール\n
 松浦 慎平\nデータエンジニア\n新卒当時から一貫して
 地図や地理情報システム（GIS）を扱うエンジニアとし
 てキャリアを歩むGISオタク。空間情報技術を扱うOSSの
 支援団体であるOSGeo財団日本支部での活動を中心に、FO
 SS4G (Free and Open Source Software for Geospatial) や交通オープン
 データに関するイベントで多数登壇。大規模なモビリ
 ティに関するデータが活用される現場で地図やGISに関
 する知識を活かしたいと思いMobility Technologiesに入社。
 念願叶い、本プロジェクトでデータエンジニアとして
 地図に関するシステムを担当。\n鳩 英嗣\nデータエン
 ジニア\nWebシステムのインフラ管理業務に携わったの
 ち、データ分析基盤の開発運用に従事。現在はMobility T
 echnologiesにてドラレコデータ収集基盤の開発を担当。\n
 高山 将太\nデータエンジニア\n2017年DeNA入社後、マンガ
 アプリの開発や野球映像の解析などに携わる。現在はM
 obility Tetchnologiesで分散実行基盤の開発を担当。DeNA TechC
 onやAWS Dev Dayで登壇。趣味はゲームでApex Legendsを1000時
 間以上プレイし上位2%を達成。\n【司会】高堂 和芽（@s
 andgirl_14）\n広報\n不動産ベンチャーにて財務経理・法
 人営業に従事後、2018年よりモバイルオーダーサービス
 を手がけるShowcase Gigの広報担当に。Mobility Tetchnologiesへ
 は2022年5月に入社し、組織/採用広報を中心にコーポレ
 ートコミュニケーション全般を担当。最近ではVoicyを
 活用した「声の社内報」を社内で立ち上げ＆運営。\n
 会場\nオンライン(YouTube Live)で開催いたします。URLは参
 加登録後表示されます。\n※後日アーカイブ公開を予
 定しています。\nアーカイブ動画を公開しました。\nイ
 ベント注意事項\n・技術交流が目的の勉強会のため、
 知識の共有および参加者同士の交流を目的としない参
 加はお断りしております。参加目的が不適切だと判断
 される場合には、運営側で参加をキャンセルさせてい
 ただく場合がございます。\n・参加枠が大幅に埋まら
 ない場合には開催を延期または中止する場合がござい
 ます。\n・個人情報取扱いについてプライバシーポリ
 シーに定める利用目的に必要な範囲で利用し、当社が
 責任をもって厳格に管理いたします。内容をご確認の
 上、ご同意いただきお申込み下さい。\nその他、ご不
 明点などございましたら、遠慮なくご連絡いただけま
 すと幸いです。\nキャンペーン注意事項\n\nクーポンの
 利用期限は2023/3/31になります。\n対象者：イベントの
 最後に実施するアンケートに回答された方\nご応募は
 おひとり1回までとさせていただきます\nクーポンのご
 利用方法や制限事項についてはQ&Aの「クーポンについ
 て」もご参照ください\n当選発表は、イベント参加時
 に抽選希望者のみにご登録いただくメールアドレス宛
 へのクーポンコードのご連絡をもって代えさせていた
 だきます\n主催者の判断により本キャンペーンを中止
 する場合がございます\n
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