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実世界で使えるナンバープレート認識学習データについて解説

発信者:Nexdata 日時: 2025-08-07

先日、ある自動車メーカーの研究者とお会いしたときの話です。彼は「実験室では95%以上の精度が出るのに、実際の道路でテストすると60%台に落ちてしまう」とぼやいていました。彼の苦悩は、ナンバープレート認識技術に携わる研究者なら誰もが共感するところではないでしょうか。

 

ナンバープレート認識、その「実用化」の壁

 

昨今、深層学習の進歩により、画像認識技術は目覚ましい発展を遂げています。ナンバープレート認識も例外ではありません。2023年のCVPRで発表された最新モデルは、実験用データセットでは98%を超える精度を達成しています。

 

しかし、実際の現場で使おうとすると、話はそう簡単ではありません。

 

「実験室のデータセットで高精度が出たからといって、実世界で通用するとは限らない」とうことがますます認識されています。雨の日の夜間、車載カメラで撮影されたナンバープレートは、実験用のクリーンな画像とは程遠い状態でした。光の反射、雨粒による歪み、角度の問題など、実世界には数えきれないほどのノイズが存在します。

 

なぜ実環境での精度が落ちるのか

 

実験室環境と実世界の違いを深く掘り下げてみると、いくつかの根本的な課題が浮かび上がってきます。

 

データの多様性不足です。多くの研究で使用される公開データセットは、制御された環境で収集されたものが多く、実際の道路状況を反映していません。特に日本特有のナンバープレートシステムでは、この問題が顕著です。

 

日本では黄色、緑色、黒色、白色の4種類のナンバープレートが使用されており、地域ごとに異なる漢字表記や平仮名が組み合わさっています。さらに、普通車、軽自動車、事業用など、用途によってフォーマットが異なります。全国で数百通りのバリエーションがあると言われています。

 

2022年に発表された論文「Japanese License Plate Recognition in the Wild」では、地方行政区名と平仮名の組み合わせが認識精度に与える影響について詳しく述べられています。特に、地方行政区名(例:川崎、横浜)を正しく認識できないケースが多く、これが全体の精度低下の主因となっていることが指摘されています。

 

さらに、環境変動への対応力不足です。天候(雨天)、照明条件(夜間)、撮影角度の変化による画像品質の変動に、既存のモデルは十分に対応できていません。

 

データが鍵を握る

 

2023年にICCVで発表された研究「Data is All You Need for Robust License Plate Recognition」では、アルゴリズムの改良よりも、実環境を正確に反映したトレーニングデータの質と量が、実用システムの性能を決定する上でより重要であることが示されています。

 

この研究では、従来のモデルを同じアルゴリズムでトレーニングしても、実環境データを十分に含むデータセットで学習したモデルの方が、実世界での精度が15%以上も高いという結果が得られました。

 

つまり、実用的なナンバープレート認識システムを構築するためには、単に新しいネットワークアーキテクチャを考案するだけでなく、実世界の多様な状況を網羅した高品質なデータセットを用意することが不可欠なのです。

 

実際の道路で使えるナンバープレート認識システムを開発するためには、以下の条件を満たすデータセットが必要です:

 

-多様な環境:高速道路、市街地道路、駐車場など
-多様な時間帯:昼間と夜間
-多様な天候:晴天と雨天
-多様な撮影条件:様々な角度、距離、照明
-高精度のアノテーション:特に日本特有の地方行政区名と平仮名の正確な転写

 

しかし、このような条件を満たす日本ナンバープレートデータセットはほとんど存在していません。多くの公開データセットは、制御された環境で収集されたもので、実環境の複雑さを十分に反映していません。

 

実世界を再現したデータセット

 

そんな中、Nexdata5,613枚の日本ナンバープレートアノテーション・転写データを提供しています。このデータセットの特徴を一言で言うと、「実世界の多様性をそのまま詰め込んだ」データセットです。

 

-データの収集環境は非常に多様です。高速道路、市街地道路、駐車場など、実際のナンバープレート認識システムが使用されるであろうあらゆるシナリオが網羅されています。さらに、昼間と夜間、晴天と雨天という重要なバリエーションも十分に含まれています。

 

-データの質も非常に高く、四角形によるナンバープレート枠のアノテーション精度は97%以上、ナンバープレート番号の転写精度も97%以上と、実用レベルの品質を保っています。

 

-特に注目すべきは、地方行政区名と平仮名の標準化された転写です。川崎→KNK、あ→aといったルールが一貫して適用されており、日本特有のナンバープレートシステムを正確に処理する上で非常に有用です。

 

実際にこのデータセットを使ってモデルをトレーニングしたところ、従来のデータセットではうまく認識できなかった「なにわ」や「とちぎ」などの地方行政区名の認識精度が大幅に向上しました。夜間や雨天時の画像に対するロバスト性も、顕著に改善されました。

 

実際の活用事例

 

このデータセットを実際に活用した事例をご紹介します。

 

セキュリティ企業様が、駐車場の出入り管理システムを開発するにあたり、このデータセットをトレーニングに使用しました。特に重視したのは、夜間の駐車場での認識精度です。従来のデータセットでトレーニングしたモデルでは、夜間の認識精度が50%台に留まっていたのですが、このデータセットを追加で使用したところ、夜間の認識精度が78%まで向上しました。これは、データセットに含まれる夜間データの質と量が、モデルの性能向上に直接つながった結果です。

 

おわりに

 

技術者として長年この分野に携わってきましたが、実用的なAIシステムを開発する上で、最も重要なのは「良いデータ」であることを痛感しています。いくら優れたアルゴリズムを開発しても、実環境を反映していないデータでトレーニングすれば、実世界では役に立たないシステムしかできません。

 

今回ご紹介した5,613枚の日本ナンバープレートアノテーション・転写データは、実世界の多様性を正確に捉えた、非常に貴重なリソースです。特に夜間や雨天時のデータ、そして日本特有の地方行政区名と平仮名の標準化された転写は、実用的なナンバープレート認識システムを開発する上で非常に有用です。

 

お問い合わせ:https://jp.nexdata.ai/

 

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