ナンバー検出からマスキングまでAIで自動化、業務負荷を軽減

■ 概要

画像内の車のナンバープレートを自動で検知、マスキング処理を行う技術検証を実施

GCP Vision AI（現: VertexAI）を活用して大量の画像を対象に車両およびナンバープレート領域を特定し、該当箇所を自動的にマスキングする仕組みの実現可能性を検証しています。

■ 導入前の課題・背景

ユーザーが撮影した画像に車のナンバープレートが写り込む場合、その画像は 個人情報・保護情報の対象となり、そのまま画像を保存・活用することが難しいという課題がありました。

一方で、目視確認や手作業によるマスキング対応は工数が大きいため、
こうした背景からナンバープレートを自動で検知し、マスキングできる技術の検討が求められていました。

■ 実施内容

・車両検知およびテキストパターン検出を組み合わせたナンバープレート領域の特定

・画像認識機能を用いた手法検証

・再現率（Recall）、適合率（Precision）による精度評価

・検証結果の整理およびレポート作成

複数のアルゴリズム・サービスを比較しながら、ナンバープレート検知およびマスキング処理の有効性を検証しました。

■ 使用技術・ツール

・Python 3

・GCP Vision AI（現: VertexAI）

・AWS

■ 導入効果・成果

画像内の車両およびナンバープレートを自動で検知し、マスキング処理を行う技術的な実現可能性を確認しました。

また以下のような点を整理し、基礎的な研究成果としてレポートにまとめました。

・適切なアルゴリズム構成

・精度評価における指標設定

・実運用を想定した際の検討ポイント