「第29回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集」 令和3年10月

センサ装着型トングを用いたポイ捨てごみの種別・位置情報収集システムの提案
立花 巧樹1

中岡 黎1

宮地 篤士1

冨田 周作1,2

松田 裕貴1,2,3

中村 優吾4

諏訪 博彦1,2

概要：ごみのポイ捨ては社会問題に発展している．ポイ捨てを防止する方法として，ごみ箱やポイ捨て禁止の旨が書かれた看板をポイ捨てされる場所に設置して，未然にポイ捨てを防止する都市デザイン的アプローチが考えられる．そのためには，ごみの種別・位置情報を網羅的に事前に収集することが必要である．
しかし，既存手法では，ごみの種別・位置情報を網羅的に収集することに多くの手間がかかってしまうという問題がある．我々は，センサ装着型トングを用いてごみの種別および位置情報を収集するシステムを提案する．また，提案システムの設計を基に，プロトタイプシステムの構築を行った．

1. はじめに羅的に収集することが困難であるという問題が存在する．によると，世界では，年間 6 兆本ものタバコが消費されてとができれば，ごみの種別・位置情報を網羅的に収集する

ごみのポイ捨ては社会問題に発展している．Maria ら [1]いるが，そのうち 4.5 兆本はポイ捨てされている．また，世界経済フォーラム [2] は，2015 年にタバコを含む 910 万トンのプラスチックごみが流出したという調査結果を発表

そこで我々は，ごみ拾いをする人に注目した．ごみ拾いをする人をセンサ化し，ごみを拾う人が多くのごみを拾うこことができると考えた．既存研究として，ごみを拾った人が，ごみを撮影して位置情報と共にアップロードすることで，ごみの種別・位置情報を収集できるピリカ [5] というした．これにより，海洋汚染や海洋生物の殺傷などの問題サービスも存在するが，一つ一つのごみを撮影するのには解決すべきである．ポイ捨てを防止する方法として，都市を拾う人が，手間をかけずにごみを拾うだけで，ごみの種が生じている．したがって，ごみのポイ捨て問題は早急にデザイン的アプローチが考えられる．例えば，ポイ捨てされる場所に対して，ごみ箱やポイ捨て禁止の旨が書かれたユーザの負担がかかってしまう．したがって我々は，ごみ別・位置情報を網羅的に収集可能とすることを目的とする．
上記の目的を達成すべく，我々は，ユーザが装着してい看板を設置することで，ポイ捨てを未然に防止することがるスマートウォッチから得られるセンサデータのみを用いが書かれた看板を，ポイ捨てが起こりうる場所全てに配置してきた [6]．しかし [6] の手法だけでは，ユーザがトングできると考えられる．ただし，ごみ箱やポイ捨て禁止の旨て，ごみの種別および位置情報を収集するシステムを提案することは現実的ではない．したがって，ポイ捨てが多くでごみを拾う際にごみの種別・位置情報を収集することが例えば，タバコのごみが多く落ちている場所を事前に収集

我々は，センサ装着型トングを用いてごみの種別およびされる場所に対して効率的に配置することが求められる．

できないという問題が存在する．

しておけば，その場所に灰皿を設置することで，多くのポ位置情報を収集するシステムを提案する．システムは，ごの種別・位置情報を網羅的に収集することが必要である．

いてごみを拾うだけで，ごみの種別・位置情報を記録する

イ捨てを防ぐことができると考える．そのためには，ごみしかし，既存研究として，手動でごみを収集する手法 [3]やビデオカメラなどでごみを自動で収集する手法 [4] などが存在するが，どちらの手法を用いてもごみのデータを網1234奈良先端科学技術大学院大学，Nara Institute of Science andTechnology
理化学研究所 革新知能統合研究センター (AIP)，RIKEN, Center
for Advanced Intelligence Project (AIP)
JST さきがけ，JST PRESTO
九州大学，Kyushu University©2021 Information Processing Society of Japan

みを拾う多くの人が，センサが取り付けられたトングを用ことができる．本稿では，提案システムの設計および，プロトタイプシステムの構築を行った．

2. 関連研究

ごみの種別・位置情報を手動で収集する事例について 2.1節，自動で収集する事例について 2.2 節にて述べる．

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2.1 ごみの種別・位置情報を手動で収集する事例

ごみの種別・位置情報を手動で収集する事例として [3], [7]がある．井上ら [3] は，釜口水門から横川川合流点までの天竜川上流 11.5 km の河岸において，漂着ごみの量，種類を手動で収集しながら調査し，漂着ごみの分布および岸形状との関係を考察した．高橋ら [7] は，計測者が手動でタごみを拾ったら…

センサ

スマートフォン

カメラ
GPS
内視鏡カメラPhase1. カメラで拾ったごみの種別を推定
Phase2. GPSで位置情報を取得

クラウド
Phase3.
データを送信Phase4. 地図上に表示

ポイ捨てごみの分布を取得

バコの位置情報を地図上にプロットし，タバコの種別・位置情報の収集を手動で行っている．その結果，タバコの多い場所に対して，灰皿を設置してポイ捨て削減を狙うなどのタバコのポイ捨ての防止対策に関する具体的方策を提案している．

しかし，これらの手法では，ごみ拾いをしている人が，

図 1: 提案システムの概念図

一つ一つのごみに対し手動で収集するため，手間がかかる

がって我々は，ごみを拾う人が，手間をかけずにごみを拾報を自動で検出することが必要である．

うにすることを本研究の目的とする．という問題が存在する．したがって，ごみの種別・位置情

2.2 ごみの種別・位置情報を自動で収集する事例

ご み の 種 別・位 置 情 報 を 自 動 で 収 集 す る 事 例 と して [4], [5], [8] がある．タカノメ [8] は，スマホでごみを撮うだけで，ごみの種別・位置情報を網羅的に収集できるよ

3. システム設計
3.1 アプローチ

上記の目的を達成すべく，我々は，ユーザが装着してい影することで，ごみの種別・位置情報を自動で収集できる

るスマートウォッチから得られるセンサデータのみを用い撮影する．システムは，動画に写ったごみの種類や数量，してきた [6]．しかし [6] の手法だけでは，ユーザがトングシステムである．計測者がスマホで道に落ちているごみを位置情報などを解析し，地図上にプロットする．植田ら [4]は，ビデオカメラによるポイ捨て位置の情報やポイ捨てしている人の特徴を収集している．ビデオカメラで撮影したデータ対して，タカノメ [8] の技術を用いれば，ごみの種別・位置情報を自動で収集することが可能になると考えられる．ピリカ [5] は，世界 100 ヶ国以上で利用されているごみ拾いボランティア SNS アプリケーションである．ユー

ザは，拾ったごみを撮影し，位置情報と共にアップロードする．そして，アップロードされたごみの種別をアプリ管
理者がタカノメ [8] の解析技術を利用することで，ごみの種別・位置情報を網羅的に収集することができる．て，ごみの種別および位置情報を収集するシステムを提案

でごみを拾う際にごみの種別・位置情報を収集することができないという問題が存在する．この問題を解決するために我々は，トングにセンサを取り付けるアプローチに注目した．ユーザは，センサが取り付けられたトングを用いてごみを拾うだけで，ごみの種別および位置情報を記録することができれば問題を解決できると考えた．したがって本

稿では，センサ装着型トングを用いてごみの種別および位置情報を収集するシステムを提案する．

3.2 提案システムの概念

提案システムの概念を図 1 に示す．システムは，ごみしかし，文献 [4] の手法は，カメラが設置してある場所を拾う多くの人が，センサが取り付けられたトングを用いことができないという問題が存在する．また，多くの場所とができる．システムはスマートフォンと内視鏡カメラででしかごみを収集できないため，ごみを網羅的に収集するにカメラを設置している環境があったとしても，多くのコストがかかってしまう．上記の問題は，ごみを拾う人からデータを収集するアプローチ [5], [8] であれば，モノの設置コストがかかることなく，ごみの種別・位置情報を網羅的に収集できる可能性がある．一方で，タカノメ [8] は，デー

タ計測者がスマホで道路を撮影しながら歩くという動作がてごみを拾うだけで，ごみの種別・位置情報を記録するこ構成されている．次に，システムの処理の流れについて述べる．はじめに，ユーザは，ごみをトングでつかむ動作を行う．その際，内視鏡カメラでは，トング先端部分の画像データを，有線接続されたスマートフォンに送信する．ス
マートフォンでは，画像認識によってごみの種別をリアルタイムで推定する（Phase1）．次に，スマートフォンに内必要となってしまう．同様に，ピリカ [5] のユーザは，ご臓されている GPS から得られる位置情報を取得することならないため，ピリカ [5] を利用するユーザの負担が大ききると考える．そして，スマートフォンからごみの種別とみの種別を解析するためにごみを一つ一つ撮影しなければくなる．ピリカ [5] の利用ユーザの負担が大きくなるほど，ピリカ [5] の利用ユーザは減少し，十分なデータを収集することができないという問題が発生する危険がある．した©2021 Information Processing Society of Japan

で（Phase2），ごみの種別・位置情報を記録することがで
位置情報をクラウドに送信し（Phase3），地図上にごみの種別をプロットすることで（Phase4），ごみの種別・位置情報を網羅的に収集することができる．したがってごみを200

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内視鏡カメラスマートフォン

図 3: システムの挙動

図 2: デバイスの全体像
拾う多くの人が，本システムと [6] の手法を用いることで，缶ペットボトル

ごみの種別・位置情報を網羅的に収集可能となる．

3.3 システムの実現性

本システムを構築するための費用面・導入面でのコストは低いと考えられる．費用面としては，ごみ拾いをするユーザがスマートフォン・トングを所持していると仮定する場合，内視鏡カメラを購入するだけで良い．内視鏡カメ

図 4: ポイ捨てごみの分布図の例

トは低いと考える．導入面としては，はじめにユーザは，の画像データは，缶・びん・ペットボトル 10 個ずつに対し取り付ける．次に，スマートフォンに我々の専用アプリをグでペットボトルを掴んだ際のスマートフォン画面に表示になるため，導入コストも低いと考える．したがって，費の画面の左上には，ごみ認識モデルを用いてごみの種別を

ラは，2000 円前後で購入することが可能なため，導入コス一般的なトングに対して内視鏡カメラ・スマートフォンをインストールするだけで，システムを利用することが可能

用面・導入面の両方の観点から，システムの実現性は高いと考えられる．

4. プロトタイプ実装

4.1 ハードウェアの全体像て，様々な角度から撮影したものを用いた．図 3 は，トンするシステムの挙動を示したものである．スマートフォン

推定した結果として「PET bottle」が表示される．ごみの種別が認識された段階で，同時に位置情報を取得する．今後は，ごみの認識モデルの精度を検証実験で確認する．

視鏡カメラは BLLKE 社製を採用している．本プロトタイ

4.3 ポイ捨てごみの集約・可視化（Phase 3–4）
最後に，3.2 節で述べた，ゴミの種別・位置情報の集約機能および，地図上にごみの種別をプロットする機能（Phase3–4）の設計について説明する．まず，Phase 1–2 で取得さラを３ D プリンタで固定した．今後，内視鏡カメラの固定ンから Firebase に送信する．次に，集約されたデータを可ハードウェアの全体像を図 2 に表す．トングは市販の金属製のものとした．サイズは 70 cm である．撮影用の内プでは，画像認識の精度を向上させるために，内視鏡カメ方法は，ユーザの導入コストが低くなるように設計する必要があると考える．スマートフォンは，Google Pixel 5 を利用し，200 cm の USB ケーブルで接続している．ユーザ

れたごみの種別および位置情報のデータを，スマートフォ視化する．可視化されたポイ捨てごみの分布図の例を図 4に示す．ポイ捨てごみの分布図は，Firebase からごみの情報を取得し，Google Maps API を用いて表示する．表示は，スマートフォンをポケットに入れてごみ拾いを行う．

形式は，ヒートマップやごみの種別ごとに表示できるよう

4.2 ごみ認識システム（Phase 1–2）
ごみ認識モデルは，MobileNet（V1）のネットワークに対し，ImageNet [9] で事前学習したモデルを利用する．事5. おわりに前学習したモデルに対し，ごみの画像データを訓練データとして Fine Tuning し，ごみ認識モデルを構築した．ごみ©2021 Information Processing Society of Japanにする．

本稿では，ごみの種別・位置情報を網羅的に収集するために，センサ装着型トングを用いてごみの種別および位置情報を収集するシステムを提案した．また，システムの実201「第29回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集」 令和3年10月

現性について述べた後，プロトタイプシステムを実装した．
今後は，ごみ認識モデルの精度を検証実験で確認する予定である．また，ごみ認識モデルの精度が実用的であった場
合，実際にシステムを利用して屋外でごみ拾いをして，ごみの種別および位置情報を正確に収集できるか検証する予定である．

謝辞

本研究は奈良先端科学技術大学院大学 CICP プロジェク

トの助成を受けたものである．
参考文献

[1]
[2]

[3]
[4]

[5]
[6]

[7]

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©2021 Information Processing Society of Japan202