車載動画キュレーションのための観光地らしさ推定モデルの構築
河中 昌樹1,a)

松田 裕貴1,2

諏訪 博彦1,2

安本 慶一1,2

概要：近年，ドライブレコーダで撮影した動画に対してキュレーションを行うことで，ドライブ観光のメモリアル経路動画の自動生成法が提案されている．しかし，従来手法では “沖縄らしさ” といった特定の尺度に基づいてキュレーションを行うため，各ユーザが想定する多様な “沖縄らしさ” に基づくメモリアル経路動画を生成できないことや他の観光地での適用が難しいことなどの問題がある．この問題を解決するために我々は，汎用的な尺度の組み合わせによって “観光地らしさ” を表現することを考え，感性工学分野で用いられる手順に基づき，“観光地らしさ” を構成する代表語の抽出している．本研究では，これらの代表語を用いて “観光地らしさ” を構成する尺度を明らかにするとともに，ドライブレコーダから得られる車載動画データを入力として各尺度のスコアを推定するモデルの構築を行う．実験結果より，車載動画キュレーションに必要な 6 つの尺度を明らかにし，それぞれの尺度スコアは推定可能であることを示した．

1. はじめにに過失がないことの映像記録を残すためのドライブレコーダが搭載されていることが多く，また走行中に時経路の動近年，観光終了後に観光地での画像やメモリアル動画画がは随撮影されていることから，そのデータを用いるこをソーシャルメディアに投稿するユーザが増加している．とができる．近年では，ドライブレコーダの画質などの性観光後のメモリアル動画の作成には，動画編集ソフトを能が向上したことによって，運転技術向上のためのシス用いる方法に加えて，RealNetworks 社の提供する Real-テム [2]，観光支援システム [3], [4], [5], [6]，路上駐車の検Times [1] のような写真に対応する位置情報に基づいて画像

出 [7] にも活用されている．

からショートムービーを自動的に作成・提供するサービス

片山らは，ドライブレコーダの思い出深いシーンをメモが提案されている．RealTimes [1] のような自動的にメモリアル動画に残すための動画キュレーションアルゴリズ

リアル動画を作成するシステムは，動画編集のスキルがな

ム [6] を開発している．このアルゴリズムでは，代わり映いユーザでも簡単に使えることから，需要が高まっている．

えのしない道のり，信号での停車や渋滞などの冗長な部分

しかし，従来のシステムによって生成されるメモリアルを削除し，見どころとなる思い出深いシーンの抽出を行

動画の多くは，複数の観光スポットの写真をまとめるものなっている．具体的には，沖縄をドライブ観光した際のドであり，観光移動経路に着目したメモリアル動画の作成支

ライブレコーダの動画の “沖縄らしさ” をクラウドソーシ

援を行うサービスは，みあたらない観光における移動の割ングを用いて収集・尺度化するとともに，沖縄らしさを予合は多いため，印象に残る場面も多く存在する．また，移測する機械学習モデルを構築し，メモリアル動画キュレー

動経路に関する動画をキュレーションして提供することションを行っている．しかし，“沖縄らしさ” などの曖昧なは，観光の流れを直感的に想起・共有する手助けとなる．

表現は人によって感じ方が異なるため，各ユーザが想定す観光における移動方法として，バスや電車などの公共交る多様な “沖縄らしさ” に基づくメモリアル経路動画を生通機関のほかに，歩行や車での移動が考えられる．バスや成できないことや他の観光地での適用が難しいことなどの電車などの公共交通機関や歩行の場合には，観光者自身が問題がある．本研究では，この問題の解決策として，先行移動中の経路動画を撮影することは困難である．しかし，研究で用いている解釈に差が生じやすい尺度の代わりに，車の場合には，事故や煽り運転の被害を受けた際の，自身人による解釈の差が生じにくい汎用的な尺度の組み合わせ12a)

奈良先端科学技術大学院大学，
Nara Institute of Science and Technology
理化学研究所 革新知能統合研究センター（AIP）， RIKEN AIP
kawanaka.masaki.kj1@is.naist.jp

によって “観光地らしさ” を表現することで，メモリアル動画キュレーションの品質を向上することを目指す．
その実現には，“観光地らしさ” が，人が観光地から得る

印象のどのような組み合わせによって表現できるのかを明し，従来のシステムの多くは観光において大部分を占めるらかにする必要がある．我々はこれまでに，沖縄県をドラ移動中の様子が欠落しているため，移動中に発生した思い

イブ観光した際のドライブレコーダの動画を用い，メモリ出深いシーンなどを反映させることができない．そこで，アル経路動画キュレーションに用いるための尺度を導くた

ドライブレコーダ映像を用いて移動を含めた観光全体のめ，“沖縄らしさ” を構成する印象語のクラスタ抽出およびメモリアル動画自動キュレーション手法 [6] が提案されて代表語の選定を，感性工学分野で用いられている手順 [8]いる．に基づき実施している [9]．

片山らの手法 [6] では，観光経路を撮影したドライブレ

本稿では，これらの代表語を用いて，“沖縄らしさ” を構

コーダの動画を 3 秒ごとのセグメントに分割を行い，セグメ成する尺度を明らかにし，ドライブレコーダから得られるントごとに観光メモリアル動画として必要であるか評価す

車載動画データを入力として各尺度のスコアを推定する

る重要度推定し，メモリアル動画キュレーションを行う．重

CNN モデルの構築を行う．その結果，車載動画キュレー要度推定モデルとして，3 秒ごとのセグメント動画から 3 枚ションに必要な 6 つの尺度を明らかとし，また各尺度につの画像フレームを抽出し，CityScapes [11] と BDD100k [12]いてスコアを推定できる可能性を示した．

を用いて学習された DeepLabv3 [13] を用いてカテゴリ別

本稿の構成は以下の通りである．2 章にて関連研究を紹占有率を算出した結果と YOLOv3 [14] を用いて得られる介し，本研究の立ち位置を整理する．次に 3 章でドライブ

ランドマーク情報などを特徴量として “沖縄らしさ” を推

レコーダの映像を用いたメモリアル動画キュレーション手定するモデルを構築する．この際，“沖縄らしさ” などのス法について述べる．4 章にて “観光地らしさ” を構成する

コアについては，Yahoo!クラウドソーシングを用いて，セ代表語の抽出結果を用いて，尺度を明らかする方法についグメント動画を見た際の “沖縄らしさ” を評価してもらい，て述べるとともに，5 章にて各尺度のスコアの推定を行う

正解ラベルとして利用している．しかし，“沖縄らしさ” とCNN モデルの構築と評価を行う．最後に 6 章にて本稿をいう曖昧な表現は人によって感じ方が異なるため，各ユーまとめる．

ザが想定した “沖縄らしさ” に基づくメモリアル経路動画

2. 関連研究2.1 経路案内のための動画キュレーションを生成できない可能性がある．

2.3 本研究の立ち位置

観光支援システムでは，歩行経路や自動車の運転経路を

本研究では，2.2 節で提案されている重要度スコアに基づ正しく伝えることが必要である．単純な経路案内を行うシく動画キュレーション手法をベースとしつつ，解釈に差がステムとして地図が存在するが，ユーザによっては地図だ生じやすい尺度の代わりに，人による解釈の差が生じにく

けでは，経路を理解することが困難なこともある．そこで，い尺度の組み合わせによって “観光地らしさ” を表現する

経路案内にキュレーション動画を活用することで，経路をことでメモリアル動画キュレーションの品質向上を目指す．

理解することを容易にする手法が提案されている [3], [10]．

我々はこれまでに，沖縄県をドライブ観光した際のドラ

これらの手法では，直進などの経路案内に必要のない部分イブレコーダの動画を用いて，メモリアル経路動画キュは再生速度を速くし，右左折などの経路案内において重要レーションに用いるための尺度を導くため，“沖縄らしさ”な部分では通常の速度で再生を行うようにキュレーションを構成する印象語のクラスタ抽出および代表語の選定を，を行う．歩行経路案内を目的とした研究 [10] では，1 人称

感性工学分野で用いられてい手順 [8] に基づき実施してい映像を用いてヒストグラム差分から風景の切り替わりを検る [9]．

出し，可変フレームレート方式でキュレーションを行って本 稿 で は ，こ れ ら の 代 表 語 と 因 子 分 析 を 用 い て ，いる．また，運転経路案内を目的とした研究 [3] では，ド“沖縄らしさ” を構成する尺度を明らかにする．その後，ライブレコーダの映像から LucasKanade アルゴリズムにそれぞれの尺度のスコアを推定する CNN モデルの構築を基づいたオブティカルフローの計算を行い，右左折を検出行い，それぞれの尺度スコアは推定可能かどうかについて，することで動画のキュレーションを行う．

評価・考察する．

2.2 メモリアル動画作成のための動画キュレーション

3. 提案システム

近年，観光終了後に思い出の写真やメモリアル動画を提案手法の概要を図 1 に示す．提案手法は，まずドライソーシャルメディアに投稿するユーザが増加している．動

ブレコーダの動画に対してセグメント分割を行う*1 ．その画編集ソフトを用いたメモリアル動画作成は，動画編集スキルを有したユーザ以外は作成が難しい問題がある．そのため，動画編集スキルがない人でも容易にメモリアル動画を自動的に作成するシステム [1] が提案されている．しか*1

ドライブレコーダの動画をセグメント動画に分割する際には，多くの人々の視覚情報が 3 秒間で安定期に入る特性を考慮し [15]，3 秒間ごとに分割した．なお，3 秒は時速 60 km の車から見て50 m 先に存在する物体がフレームアウトするまでのおおよその時間であるため，車外の風景の変化を確認するのに十分な時間で

尺度1 を推定する
機械学習モデル尺度1 の推定値

尺度2 を推定する
機械学習モデル尺度2 の推定値

複数の尺度を考慮した
セグメント選択

⼊⼒

3sec
ドライブレコーダ映像

セグメント分割

尺度Lを推定する
機械学習モデルセグメント動画から3frame抽出

図 1・・・・・・・・・・・・

動画データ

出⼒

尺度Lの推定値

メモリアル経路動画システムの概略図

性工学分野で用いられている次の手順 [8] に基づき検討す“観光地らしさ”などの重要度スコアa

る：（1）ドライブレコーダの動画を見た際の印象語の収集
する，（2）それぞれの印象語に対して，印象語間の意味空間上の距離を算出する心理実験を行い，得られた距離を基尺度1の評価値図 2・・・・・・・・

尺度2の評価値

尺度Lの評価値に階層クラスター分析を行うことで，“観光地らしさ” を表現する印象語のクラスタを抽出し，代表語を選定する，(3)“観光地らしさ” を構成する尺度得られた代表語と因子分析を用いて “観光地らしさ” を構
後，セグメント分割した 3 秒の動画の最初，中間，最後の成する尺度を明らかにする．これまでに我々は，沖縄のドフレームを抽出する．その後，“観光地らしさ” 推定モデル

ライブレコーダの動画を用いて (1) と (2) を実施し，クラにこれらの画像を入力し，各尺度の推定値を取得する．得

スタ抽出によって得られた各クラスタの代表語を表 1 に示られた各尺度の評価値を組み合わせ，セグメント選択する

す [9]．

ことで “観光地らしさ” に基づくメモリアル経路動画を生

4.2 “観光地らしさ” を構成する尺度の導出

成する．
このセグメント選択に用いる重要度スコア（すなわ“観光地らしさ” を構成する尺度の導出するために，沖縄

ち，“観光地らしさ”）は，図 2 に示すように，構成するのドライブレコーダの動画を見た際の表 1 に示す代表語に複数の尺度の組み合わせから計算される．本研究では，いついてどのように感じるか 7 段階（1. 非常に当てはま“観光地らしさ”S を，尺度の評価値 sl を組み合わせることる，2. 当てはまる，3. やや当てはまる，4. どちらとも言えで以下のように定義することとする．

ない，5. やや当てはまらない，6. 当てはまらない，7. 非1∑
sl wl
S=L

常に当てはまらない）で評価させるタスクを Yahoo!クラウL

(1)

l=1

ここで，L は S を構成する尺度の総数，wl は尺度の評価値の重みを示す．

ドソーシングを用いて実施した．
本実験で使用した動画は，沖縄県で撮影されたドライブレコーダの動画から生成した 50 個の 3 秒のセグメント動画を用いた．セグメント動画では，様々な印象語が収集できるように図 3 に示すように様々な場面のドライブレコーダ

4. “観光地らしさ” を構成する尺度の選定提案システムを実現するためには，“観光地らしさ” が，人が観光地から得る印象のどのような組み合わせによって表現できるのかを明らかにする必要がある．そこで本章では，“観光地らしさ” を構成する尺度の導出方法について述べる．の動画を使用した．１つの動画に対して，10 人が動画を見た際に提示された 3 個の代表語についてどのように感じるか評価を行なった．また，チェック設問を用意し，チェック設問が正しく回答されていない場合には，回答者としての信頼がないとして，その人のデータは全て破棄した．
その後，クラウドソーシングによって得られた 10 名分の各動画に対する評価項目ごとの平均に対して，最尤法とプ4.1 導出方法の概要
メモリアル経路動画キュレーションに用いるための尺度を導くため，“観光地らしさ” を構成する尺度の導出を，感ある．

ロマックス回転による因子分析を行なった．因子数については，固有値が 1 以上であることを基準とした結果，因子数は 7 が適切であると判断された．しかし，尺度数が増加
するとキュレーションシステムをユーザが利用する際に，

表 1“沖縄らしさ” を構成する代表語

クラスタ 1

クラスタ 2

クラスタ 3

クラスタ 4

クラスタ 5

クラスタ 6

クラスタ 7

クラスタ 8

晴れやかな
明るい
清々しい

気持ちいい
心地良い

のんびりした
ゆったりとした
穏やかな

海沿いの
海岸沿いの
優雅な

郊外の
閑静な
日常の

平穏な
落ち着いた
静かな

開放的な
開けた
広大な

暖かい
生き生きした
南国なクラスタ 9

クラスタ 10

クラスタ 11

クラスタ 12

クラスタ 13

クラスタ 14

クラスタ 15

クラスタ 16

眩しい
常夏の新しい高速道路の
夜の道路沿いの異国情緒な異国のアジア風の賑やかな
暑い

ごみごみした
渋滞した
息苦しい

渋滞の雑踏の窮屈な都会の街中の

暗い
狭い
暗がりの図 3

沖縄で撮影されたドライブレコーダの動画から作成したセグメント動画

どの尺度を重視するか選択する項目が増えることでシステ

載動画データを入力としてスコアを推定するモデルの構築

ムのユーザビリティが低下する可能性が考えられる. そのと評価を行う．

ため，本実験では因子数を 6 個とした．
因子分析によって得られた各因子の正の相関と負の相

5.1 データセット

関を示す代表語の因子負荷量の絶対値の大きさの上位

本実験では，2020 年の 7 月 11 日から 14 日の 4 日間に3 つを表 2 に示す．表 2 より，第 1 因子は “閑静な” や撮影されたドライブレコーダの映像を用いて実験を行う．

“静かな” などの人が少ないことを示す語に正の相関があ

ドライブレコーダの映像を 3 秒のセグメント動画に分割すり，“渋滞した” や “ごみごみした” などの人が多い様子をると 1 日目は，459 個，2 日目は，831 個，3 日目は，1244

示す語に負の相関があることから第 1 因子は “都会感” を尺個，4 日目は，569 個生成され計 3103 個の動画をデータ度とし，第 2 因子は，“明るい” や “晴れやかな” などの朝やセットとした．正解ラベルは Yahoo！クラウドソーシング

昼の時間帯の様子を示す語に正の相関があり，“暗がりの”を用いて動画を見た際に “観光地らしさ” を構成する尺度や “夜の” などの夜の時間帯の様子を示す語に負の相関ががどのように感じるか評価するタスクを実施することであることから第 2 因子は “明るさ” を尺度とした．次に，第収集した．また，チェック設問を用意し，チェック設問が3 因子では，“異国情緒な” や “南国な” などの日常にはな正しく回答されていない場合には，回答者としての信頼がい異国間な様子を示す語に強い相関があることから第 3 因ないとして，その人のデータは全て廃棄した．“都会感”，

子は “異国感” を尺度とし，第 4 因子では，“海沿いの” や“明るさ”，“爽快感”，“開放感” は，4 章において尺度を決“海岸沿いの” などの景色の様子を示す語に強い相関があ定する際に正の相関と負の相関の両方を考慮して尺度を決ることから第 3 因子は “美景感” を尺度とした．第 5 因子定したため 7 段階で評価した．“都会感” については 1 に近は “高速道路の” などの爽快感のある語に正の相関があり，づくほど都会感があること，7 に近づくほど田舎感がある“街中の” や “のんびりした” などの爽快感のない語に負のことを示す．“明るさ” については 1 に近づくほど明るいこ相関があることから第 5 因子は “爽快感” を尺度とし，第 6と，7 に近づくほど暗いことを示す．“爽快感” については

因子は，“開けた” や “広大な” などの景色が開けた様子を

1 に近づくほど爽快感があること，7 に近づくほど混雑感示す語に正の相関があり，“狭い” や “窮屈な” などの景色があることを示す．“開放感” については 1 に近づくほど開が開けていない様子を示す語に負の相関があることから第放感があること，7 に近づくほど窮屈感があることを示す．

6 因子は “開放感” を尺度とした．

一方，“異国感” と “美景感” は，4 章において尺度を決定

因子分析の結果より，“観光地らしさ” を構成する 6 つする際に正の相関のみを考慮して尺度を決定したため 4 段の尺度として “都会感”，“明るさ”，“異国感”，“美景感”，

階で評価したため，1 に近づくほど “異国感”，“美景感” が“爽快感”，“開放感” が導出された．

あること，4 に近づくほどそれらがないことを示す．1 つ5. “観光地らしさ” 推定モデルの構築
本章では，4 章にて導出された “観光地らしさ” を構成する 6 つの尺度について，ドライブレコーダから得られる車の動画に対して，5 人が動画を見た際に感じた尺度の評価値の平均を正解ラベルとした.

表 2
第 1 因子

各因子の正の相関と負の相関を示す代表語の因子負荷量の絶対値の大きさの上位 3 つ負荷量

第 2 因子 負荷量

第 3 因子 負荷量

第 4 因子 負荷量

第 5 因子負荷量

第 6 因子 負荷量

正の相関

閑静な0.98
静かな0.91
のんびりした 0.87

明るい0.87
晴れやかな 0.82
暖かい0.51

異国情緒な 0.91
異国の0.88
南国な0.74

海沿いの 0.92
海岸沿いの 0.91
広大な0.35

高速道路の新しい眩しい

0.86
0.50
0.37

開けた0.47
道路沿いの 0.43
広大な0.42

負の相関

渋滞した-0.99
渋滞の-0.91
ごみごみした -0.88

暗がりの暗い夜の-0.97
-0.74
-0.72

高速道路の -0.43
郊外の-0.27
渋滞した -0.14

日常の賑やかな狭い

日常の-0.42
街中の-0.36
のんびりした -0.33

狭い-0.81
窮屈な-0.29
アジア風の -0.26

Day 1
Day 2
Day 3
Day 4500

Count of data

500
400300

Day 1
Day 2Day 3Day 4400300

400300200200100

1001001234567
Day 1Day 2Day 3
Day 4500
40030001234567Day 1
Day 2Day 3
Day 4500400300

0100100100

34

True label

567図 4
表 301234True label

567345607Day 1
Day 2
Day 3
Day 4300200

22400200

11500200

0Day 1
Day 2
Day 3
Day 4500

200

0Count of data

-0.35
-0.24
-0.16

1234

True label

567

各セッションにおける正解ラベルとデータ数の関係

6 つの尺度スコア推定モデルの評価結果（MAE）

都会感

明るさ

異国感

美景感

爽快感

開放感

平均

0.73

0.52

0.36

0.40

0.59

0.60

0.53

5.3 実験結果
MAE の評価結果を表 3，CNN を用いた尺度スコアを推定した結果を図 5 に示す．表 3 より，全ての尺度に関する MAE の平均は約 0.53 であることから，比較的に良好な結果が得られたといえる．さらに図 5 より，“明るさ”，5.2 実験条件

“美景感”，“爽快感”，“開放感” においては，正解ラベルの本実験では，画像認識の分野で有効性が示されているスコアの増加に伴って推定スコアも増加していることから，ResNet [16] を用いて，観光地らしさを構成する尺度の傾向を捉えられていることが分かる．一方で，“都会感”，スコアを推定する. モデルは，PyTorch が提供している“異国感” については，推定値が中央（3〜4）付近に集中す

ResNet50 の学習済みモデルを用いる．入力には，図 1 にるような結果となっており，正しく推定できていないとい示すように，ドライブレコーダの映像を 3 秒ごとにセグメえる．この結果の原因として，Leave-one-day-out 交差検

ント動画に分割し，セグメント動画から抽出した 3 枚の画証を行う際のテストデータの分割の際に生じたデータの偏像を用いた．入力に用いる 3 枚の画像は 3 秒のセグメントりの影響が考えられる．図 4 に示すように，“都会感” は動画の最初，中間，最後のフレームの画像を利用する．機他のデータと比較すると正解ラベルの 6 付近のデータは械学習モデルに入力する際には，RGB が格納されているDay 3 に多く含まれており，Day 1，2，4 を学習データに次元方向に 3 枚の画像データを結合した．出力として，各用いたモデルでは，正解ラベルの 6 付近のデータを正しく尺度のスコアを得るために出力クラス数を 1 に変更し，回学習できていないことから，推定できていないと考えられ帰モデルとして扱った．汎化性能を評価するために，1 日る．また，“異国感” においては，他の尺度と比較して 3.5分のデータを単位として Leave-one-day-out 交差検証を実付近に極端にデータが集まっており，低いスコアを学習で施した．各セッションにおける正解ラベルとデータ数の関きなったと考えられる．この問題を解決するためには，学係は図 4 に示す．学習時の損失関数には，Mean Absolute

習データが少ない部分については，今後より多くのデータError（MAE），最適化手法には，学習率 0.01 の Stochasticを収集することや，Data Augmentation を適用することでGradient Descen（SGD）を利用し，ミニバッチ数は 32，データ不均衡問題を解決する必要があると考えられる．

エポック数は 20 で学習した．

True score

777666555444333222

True score

11234567

11234567

1777666555444333222

112345

Estimate score

1123457121267

図 56 つの尺度スコア推定モデルの評価結果と真値との関係

Estimate score

613456734567

Estimate score

参考文献

6. まとめ本研究では，既存研究で用いられてきた解釈に差が生じ[1][2]やすい尺度の代わりに，人による解釈の差が生じにくい汎用的な尺度の組み合わせによって “観光地らしさ” を表現することで，メモリアル動画キュレーションの品質を向上させることを目的としている．本稿では，沖縄を題材とし[3]て，“観光地らしさ” を構成する 6 つの尺度を明らかにするとともに，各尺度を推定する CNN モデルの構築を行った．

[4]

実験結果より，全ての尺度の MAE の平均は約 0.53 であり，比較的に良好な結果が得られた．一方で，データ不均衡問題により，一部の尺度においては十分な性能を示すモデルを構築できていないことも明らかとなったため，今後より多くのデータを収集することや，Data Augmentationなどを活用することで性能向上を図るとともに汎用的なモ[5]デルの実現を目指す．
謝辞

本研究の一部は，株式会社デンソーテンの協力，JST[6]

さきがけ（JPMJPR2039），JSPS 科研費（JP22H03648）の助成を受けて行われたものです．

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