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都市空間の情報処理─データセットの世界動向
関本 義秀（東京大学空間情報科学研究センター，東京大学デジタル空間社会連携研究機構）
1．は じ め に
近年，情報処理や人工知能などの分野でも，社会実装の一端として，都市空間全体を対象にした研究・ビジネスをしている人も増えているのではないでしょうか？ 巷ではスマートシティ，スーパーシティなどの言葉も出てきていますし，都市のディジタルツインというキーワードも日常的になってきました．特に機械学習・深層学習の進展により，都市のような実世界を自動認識し，大変な労力をかけて行っているさまざまな都市管理を少しずつ自動化による DXを進めていく実践的な取組みも進んできています．
しかし，都市の構成物は複雑であるため，これらは簡単ではなく，また，行政や実ビジネスで使おうとすると一定以上の精度が求められることも多いため，うまく自動化しきれない処理工程もあったり，分野によってかなり取組みが異なることもあります．いずれにしても，機械学習のためにはさまざまなデータが必要であり，こうしたデータの多くが個別の企業や大学の競争力の源泉である一方で，我々自身が普段オープンなデータセットに助けられて研究・ビジネスなどが行えていることも多々あります．研究やビジネス全体の進展と社会への還元という意味では，それぞれのビジネスモデルの範囲でなるべく積極的にデータセットの共有が進められるべきだと考えています．また， COVID-19や世界の分断などで不安要素が増す中で，日本が世界に貢献できることなども考えていく必要があります．研究者であれば，オリジナリティのあるデータを公開して，国際学会を通じて，データチャレンジのイベントを積極的に開催し，仲間の輪を広げていくことなども一つのアプローチだと思います．
そこで，本稿では，都市に関する主要な地物に焦点を当て，それぞれの分野で世界的にどのような「都市の教師データセット」が提供されているかを俯瞰し，今後，取り組むべき研究・ビジネスなどを展望します．なお，今回はそういう意味では，データセットに焦点を当てていますので，その他，都市空間の情報処理そのもの基礎的なことは割愛しています．また，本稿の中で（＊）のデータセットは何らかの申請・許諾が必要であり，それ以外はオープンな形でダウンロードが可能となっています．ただ，いずれの場合も多くの場合は研究用には使えるものの商業目的の場合は一報を入れることになっているタイプのライセンスが多いので留意してください．
2．土 地 利 用
まず最初に，土地利用の分野を紹介します．土地利用は都市の開発そのものや農業生産の収穫予測など都市の根幹に関わる部分であるため，この分野は割と古くから航空写真やリモートセンシングによる衛星画像を使って取り組まれています．ここでは，機械学習が普及する以前の 1980～ 90年代から画像のピクセル値によるクラスタリングで土地利用の分類を行う教師なし分類があり，もちろん分析ソフトウェア上で既知の土地利用データを読み込ませて分類する，教師あり分類も徐々に増え，現在のような機械学習につながっているといえます．特に航空写真では見えない可視光以外のセンサデータを搭載している衛星画像は，波長帯に応じた物質の反射特性によりさまざまなことがわかりますが，可視光画像そのものの高解像度化のほうが判別精度そのものに影響することが多いようで，表1のように高解像度化，多クラス化が進んでいます．そういう意味では近年では衛星画像のバリエーションも増え，超解像の技術なども適用し，少数の高解像度画像で学習し，広域の低解像度画像からでもある程度の高精度な土地利用推定を行うような研究もあります．
表1 土地利用に関するデータセット
| データセット名 | 提供主体 | 提供年 | 分類数や アノテーション数 |
ソースデータ概略 |
| UC Merced Land Use Dataset | UC Merced | 2010 | 21 classes | 100 aerial images for each class, measures 256×256 pixels, the pixel resolution is 1 foot |
| RSSCN7 | Wuhan Univ. | 2015 | 7 classes | 2.8 K remote sensing images |
| SAT-6 airborne datasets | Louisiana State Univ. & Nasa | 2015 | 6 classes | 405 K image patches each of size 28×28 |
| SIRI-WHU: google | Wuhan Univ. | 2016 | 12 classes | 200 images for each classes, each image measures 200×200 pixels, with a 2-m spatial resolution |
| SIRI-WHU: USGS | Wuhan Univ. | 2016 | 4 classes | The large image measures 10000×9000 pixels, with a 2 ft spatial resolution |
| RSI-CB | Central South Univ. | 2017 | 35 classes | 24 K images， 256×256 pixel sizes with 0.3～ 3 m spatial resolutions |
| Dstl Satellite Imagery Feature Detection（Dstl Satellite Imagery Feature Detection），Kaggle | Dstl | 2017 | 10 classes | 57 images, 1×1 km, 3/16-band Worldview 3 imagery（ 0.3 m-7.5 m spatial resolutions） |
| DLRSD | Wuhan Univ. | 2018 | 21 classes | 100 images per class with 256×256 pixels size |
| LandCoverNet | Radiant Earth Foundation | 2018 | 5 classes | 1.9 K images, 256×256 pixels in V1.0 spanning 66 tiles of Sentinel-2 |
| DroneDeploy (https://competitions.codalab.org/competitions/18468) |
DroneDeploy | 2019 | 7 classes | A number of aerial scenes captured from drones. Each scene has a ground resolution of 10 cm per pixel |
| Slovenia Land Cover Classification | Sinergise | 2019 | 10 classes | 940 EOPatches of the size 500×500 pixels at 10 m resolution |
| SEN12MS | TUM | 2019 | 33 classes | 180 K patch triplets of corresponding Sentinel-1 dual-pol SAR data, Sentinel-2 multi-spectral images, and MODIS-derived land cover maps |
| LandCover.ai | linuxpo | 2020 | 3 classes | 33 orthophotos with 25 cm per pixel resolution（～ 9000×9500 px） , 8 orthophotos with 50 cm per pixel resolution（～ 4200×4700 px） |
| BDCI 2020（＊） | BDCI | 2020 | 7 classes | 140 K JPG images at a resolution of 2 m/ pixel and a size of 256×256 |
| Gaofen Image Dataset（GID） | Wuhan Univ. | 2020 | 5 and 15 classes （2 versions） |
The large-scale classifcation set contains 150 pixel-level annotated GF-2 images, and the fne classifcation set is composed of 30000 multi-scale image patches coupled with 10 pixel-level annotated GF-2 images. |
| CLRS | Central South Univ. | 2020 | 25 classes | 15 K remote sensing images, image size is 256×256, The resolution of the images ranges from 0.26 m to 8.85 m |
| SenseEarth Classify（＊） | Sense Earth | 2020 | 8 classes with 28 sub classes （51 different categories in total） |
70 K remote sensing images |
| Multi-View Datasets: AiRound | Federal Univ. of Minas Gerais | 2020 | 11 classes | 11 K images |
3．建 物
次に，建物についてです．建物は人々の生活やビジネスの拠点となるため，昔から例えば固定資産税の把握のためなどに航空写真撮影で建物異同の判別などを行ってきましたが，最近では高精度な地図作成や三次元化，あるいは空家問題や不動産情報など，高精度な建物データへのニーズが高まっています．その一方で，建物データの表現レベルもいろいろありますが，まずは航空写真や衛星画像から建物の二次元ポリゴン形状が自動抽出できることが一定のマイルストンであり，表2に示すようなさまざまなデータセットがこれまでも公開されてきています．しかしこれもまだ実用に耐え得る精度とは言いづらく，空間的な解像度や対象エリアが異なる教師画像で学習したモデルを他の画像に適用すると，途端に精度が下がってしまうことが多々あります．また，実用的には建物の具体的な属性（例えば，一般建物か事業所かの区分や築年数，あるいは木造・鉄筋などの建物構造）なども併せて推定できるとよりデータとしての価値が上がりますが，それにはより近接の画像（例えば，地上の車載からの撮影画像など）が必要です．
表2のような二次元情報以外ですと，複数の二次元画像から三次元構造の推定を試みる SfM（ Structure from Motion）向けに， Washington Univ.と Microsoft社がノートルダム大聖堂の画像を公開した Photo Tourism Dataset（2006）や， Cornell Univ.が 200シーンの Landmarkの距離画像約 10万枚を公開した MegaDepth（2018）などもあります．また，最近，日本では国土交通省がプラトーという都市の三次元化プロジェクト内で 56都市の都市計画区域内の建物三次元データをG空間情報センター内で 2021年 3月よりデータ公開を始めており，こうしたものも学習のデータとして使えるようになっていく可能性があります．
また，不動産情報として使えるレベルの詳細な建物情報は不動産企業の取組みに大きく依存するので，国によってかなり異なりますが，日本ではかなり豊富です．例えば，約8300万枚の賃貸物件の外観・内装や約 515万枚の間取りの画像を物件情報とアノテーションしたLifulデータセット（＊）（2015）や，約 533万件の賃貸・売買物件の月次賃料（緯度経度付き，構造・築年代含む）Lifulデータセット（＊）（2017），約 1万件のホットペッパービューティーデータ（店舗名，住所，データで店舗データや口コミが付与）があるリクルートデータセット（＊）（2014），アットホームが提供する全国の不動産の賃料または価格，物件概要（面積，間取り，構造，築年）や立地（所在地，最寄沿線・駅，徒歩分，一部種目の緯度・経度），諸設備などを含むアットホームデータセット（＊）（2019），施設データ（約 2.9万施設）とそのレビューデータ（約 656万レビュー）を含む楽天データセット（＊）（2021）などがあります．それ以外の詳細は，清田陽司氏から本誌 Vol. 33, No. 5, pp. 662-668で紹介があったのでそちらをご覧ください．
表2 建物に関するデータセット
| データセット名 | 提供主体 | 提供年 | 分類数や アノテーション数 |
ソースデータ概略 |
| SZTAKI-INRIA Building Detection Benchmark（＊） | MTA SZTAKI | 2012 | 665 buildings | 9 satellite or aerial images |
| Inria Aerial Image Labeling Dataset（＊） | INRIA | 2017 | 2 classes (building and nonbuilding） |
Satellite images（810km2） |
| SpaceNet | Maxar | 2018 | 2 classes (building and road）, 11 M buildings |
Satellite images |
| WHU building dataset | Wuhan Univ. | 2019 | 22 K buildings | Aerial images with 0.075 m spatial resolution |
| Open Cities AI Challenge Dataset | UN Global Facility for Disaster Reduction and Recovery（GFDRR） | 2020 | 790 K buildings | 400 km2, Drone image |
| LandCover.ai | Univ. of Warsaw | 2020 | 4 classes, 12 K buildings |
Aerial images in Poland （216 km2） |
4．道 路
次は道路です．道路分野は自動運転のトレンドもあり，近年急速に進んでいる分野です．興味深いのはこの分野では大手のカーメーカも主要データの一部を一般公開している点で，これはオープンイノベーションの流れということもできます．表3に主なデータセットをまとめたが，全体的にはレーンの認識から始まり，徐々に道路空間全体のセマンティックセグメンテーションや画像からの深度（距離）計測に移ってきているといえます．また，興味深いのはドライビングシミュレータのような運転の真値がある程度わかっているゲームベースで生成される擬似画像から推定するものです．もちろん現実の画像とは複雑さは違いますが，ある程度のモデルは擬似画像から構築し，その後は実世界のデータから fne tuningなどで高精度化することができます．
また，自動運転だけではなく，道路管理の効率化の観点から道路標識や舗装の損傷などの道路付属物を自動検出するような取組みあります．
表3 道路に関するデータセット
| データセット名 | 提供主体 | 提供年 | 分類数や アノテーション数 |
ソースデータ概略 |
| 【Lane marker】 | ||||
|---|---|---|---|---|
| Caltech Lanes Dataset | Caltech | 2008 | Streets and labeled lane | 1.4 K images |
| VPGNet（＊） | KAIST | 2017 | Lane and road marker | 20 K images |
| TuSimple | TuSimple | 2017 | Lane marker | 6 K images for highway |
| CULane | The Chinese Univ. of HongKong | 2017 | Lane marker | 133 K images |
| 【Road scene】 | ||||
| RobotCar（＊） | Oxford Univ. | 2016 | Road space without annotation | 600 K images taken by left, right and rear camera with longer term changes such as construction and roadworks, LiDAR dataset for depth prediction |
| BDD100K（＊） | UC Barkley, Cornell Univ., UC Santiago, Element | 2018 | Lane marker, road surface, car and person | 100 K frames |
| Apollo Scape Dataset | Baidu Research | 2018 | Semantic labelling（35 classes）, Lane marker labelling（35 classes）, 2D instances segmentation（8 classes）, 3D car instance labelling（70 K cars） |
160 K dense semantics 3D point cloud images, 100 hours stereo driving videos |
| The Lane Marker Dataset（＊） | BOSCH | 2019 | Lane marker and baseline segmentation | 100 K annotated images |
| OSV Dataset | Wuhan Univ. | 2019 | 5 classes（lights, cars, traffc signs, crosswalks, crosswalk warning lines）, 5.6 K objects in total |
1.2 K annotated images OSV: Omnidirectional Street-View |
| nuScenes（＊） | Motional | 2019 | 3D box with semantic | 40 K images with camera, LiDAR, and radar |
| DDAD | Toyota Research Institute | 2020 | Depth image | 16 K images with LiDAR dataset for Japanese Roads DDAD: Dense Depth for Autonomous Driving |
| 【Synthetic data】 | ||||
| Playing for data | TU Darmstadt & intel labs | 2016 | 19 road object segmentation | 25 K densely labelled frames split into 10 parts from the game GTA（Ground Theft Auto） |
| Apollo Synthetic Dataset | Baidu Apollo | 2019 | 24 road object segmentation | 273 K distinct scenes from Unity engine |
| 3D Lane Synthetic Dataset | Baidu Apollo | 2020 | Lane marker | 6 K images |
| 【Road attachment】 | ||||
| Tsinghua-Tencent dataset | Tsinghua Univ. | 2021 | Traffc signboard（80 K） | 16 K high-resolution images |
| Road Damage Dataset 2018 | The Univ. of Tokyo | 2018 | 8 road damage classes such as linear crack, alligator crack, pothole, white line blur | 9 K in-vehicle smartphone images |
5．車 両
次に，道路の一部ともいえますが，車両です．自動運転における前方車両の距離計測ではレーザ，レーダの利用が多いと思われますが，より低廉な機器という意味では，画像からの距離推計として，表4の KITTIデータセットが多く使われています．しかし，自動運転の観点だけではなく，本来は表 4のほかのデータセットのように，地域全体の交通量の把握などのニーズもあります． GPS情報の収集ではカーメーカや携帯事業者以外が行うことは難しい状況ですので，そういう意味では動きながら車両の台数を計測し，全体の交通量を把握していくような研究も重要かもしれません．
表4 車両に関するデータセット
| データセット名 | 提供主体 | 提供年 | 分類数や アノテーション数 |
ソースデータ概略 |
| KITTI Benchmark | Karlsruhe Institute of Technology（KIT） | 2013 | 80 K vehicles, 8 classes（car, van, truck, pedestrian, sitting person, cyclist, tram and misc） | 15 K images, In-vehicle camera |
| UCAS-AOD | The Univ. of Science and Technology of China（USTC） | 2014 | 2.8 K vehicles & 3.2 K planes | 310 aerial images（vehicles） & 600 images（planes） |
| COWC | Lawrence Livermore National Laboratory | 2016 | 32 K vehicle bounding boxes | 32 aerial images（0.15 m resolution） （COWC: Cars Overhead With Context） |
| DLR-MVDA | German Aerospace Center（DLR） | 2018 | 3.5 K vehicles | 20 optical images is taken at a height of 1000 meters above ground.（MVDA: Multi-class Vehicle Detection and Orientation in Aerial Imagery） |
6．人 々
また，人々の分布状況も重要です．もちろん， GPSなどによる位置情報サービス由来の個人の位置情報を集約したものが正確ですが，携帯事業者やアプリのサービサ以外が収集することは難しく，事業者そのものも個人情報の関係で現実的には提供にハードルがあります．しかし，こうした携帯の位置情報を有効活用しようという機運が出始めた 2010年前後は Nokiaによる Mobile Data Challengeや， OrangeによるD4D（Data for development）などが，本人の同意のうえで集計済みの基地局データの提供などを行い，世界的にもインパクトがありました．また，表5のデータは現在提供が行われているもので，必ずしも機械学習のためのものとは限りませんが，それぞれデータ提供にはそれなりなハードルがあったことが想定され，貴重な取組みといえます．
表5 個人のトリップ情報ベースで計測したデータセット
| データセット名 | 提供主体 | 提供年 | 分類数や アノテーション数 |
ソースデータ概略 |
| T-Drive | Microsoft Research Asia | 2008 | 7 days with 10 K taxi users, No label | GPS data |
| Geolife | Microsoft Research Asia | 2008 （2016 updated） |
178 users, 17 K trajectories for 3 years, Transportation mode（Walk, bike, bus, car&taxi, train, airplane, other） | GPS data |
| BerlinMOD | Univ. of Hagen | 2011 | 292 K trips from 2 K vehicles, Car type, route choice（benchmark for simulation models） | GPS data |
| Travel time | Uber Movement | 2018 | Travel time of each zone in 51 cities | Aggregated from GPS data to zone level（GPS data is not included in the dataset） |
| RideAustin | RideAustin （Nonproft corporation） |
2018 | 3 M trips of ride sharing including origin and destination spatio-temporal data | GPS data（but not included in the dataset） |
| Pickups in NYC | Uber | 2018 | 4.5 M in 2014, 14.3 M in 2015 taxi trip destination, route choice | GPS data（GPS data of one taxi company is included but other three companies are not） |
| PFLOW dataset（＊） | The Univ. of Tokyo | 2008～ | 7 M estimated trajectory data in 36 cities | Person trip survey data based on paper questionnaire in several countries |
| OpenPFLOW dataset | The Univ. of Tokyo | 2017 | 500 K estimated trajectory data in Tokyo metropolitan area | Several statistic data including open person trip survey data |
そうした個人情報の問題を避けるために，画像を用いて人々の状況を計測する試みもあります．表6がそれらですが，大きく分けると， CCTVのような固定カメラによるもの，車載カメラで動きながらのもの，ヘリやドローンなど，上空からのもの， SNSに投稿されたクラウドソーシング的に収集されたものなどバリエーションは多く，今後も増えていくものと思われます．
表6 人々を画像ベースで計測したデータセット
| データセット名 | 提供主体 | 提供年 | 分類数や アノテーション数 |
ソースデータ概略 |
| INRIA Person Dataset | INRIA | 2005 | Pedestrians | 2 K images from a varied set of personal photos |
| UCSD Anomaly Detection Dataset | Univ. of California | 2008 | Bikers, skaters, small carts, and people walking | 98 videos from fxed CCTV |
| Robust Multi-Person Tracking from Mobile Platforms | ETH | 2008 | Pedestrians | In-vehicle camera, 8 videos with 13～ 14 FPS |
| Daimler Pedestrian Detection Benchmark Dataset / Segmentation Benchmark Dataset | Daimler | 2009/ 2013 |
72 K Pedestrians / 500 images（ground, building, vehicle, pedestrian, sky） | In-vehicle camera |
| Tsinghua-Daimler Cyclist Detection Benchmark Dataset | Daimler | 2016 | 32 K Cyclists | In-vehicle camera |
| UCF50 – Action Recognition Data / UCF-QNRF – A Large Crowd Counting Data Set | Univ. of Central Florida | 2013/ 2018 |
63 K / 1 251 K Pedestrians | Images collected mainly from the FLICKR |
| WorldExpo’10 Crowd Counting Dataset（＊） | Shanghai Jiao Tong Univ. | 2015 | 225 K Pedestrians | 108 surveillance cameras |
| ShanghaiTech Dataset | ShanghaiTech Univ. | 2016 | 330 K Pedestrians | 1198 crowd images collected from the Internet and personal camera |
| Stanford Drone Dataset | Stanford Univ. | 2016 | Pedestrians, bicyclists, skateboarders, cars, buses, and golf carts （10 K trajectories） |
Drone camera |
| TokyoHawkeye | The Univ. of Tokyo | 2020 | 120 K Pedestrians | Static images from helicopter in 10 different locations |
| Motion Dataset, Perception Dataset | Waymo | 2021 | Vehicles, Pedestrians, Cyclists（10.8 M trajectories）/ Vehicles, Pedestrians, Cyclists, Signs（12.6 M 3 D and 11.8 M 2 D bounding box trajectories） |
High-resolution sensor data collected by autonomous vehicles |
7．都 市 全 体
最後に，都市全体に関するデータセットです．これは冒頭の土地利用と近い部分もありますが，もう少し都市を構成する各構造物を判別できるレベルであり，表7に示すように，一般の衛星画像というよりは，かなり高解像度の航空写真か地上からの画像が主体となっています．そうなると，建物で述べたように自ずと三次元的な都市のディジタルツインの方向に向かい，今後，より高い精度を競っていくようなホットな領域となりそうです．
表7 都市全体を計測したデータセット
| データセット名 | 提供主体 | 提供年 | 分類数や アノテーション数 |
ソースデータ概略 |
| Place Plus（＊） | MIT media lab | 2013 | Street score, Street change | 100 K images（56 cities） |
| SYNTHIA | Computer Vision Center | 2016 | 13 classes（sky, building, road, sidewalk, fence, vegetation, pole, car, sign, pedestrian, cyclist, lane-marking, misc.） | 50 K images, photo-realistic frames rendered from a virtual city SYHTHIA: SYNTHetic collection of Imagery and Annotations |
| ADE20k（＊） | MIT & Toronto Univ. | 2017 | 3688 classes for indoor and outdoor scene（For Semantic Segmentation, 150 classes are used） | 27 K images from SUN and Places Database |
| AID | Wuhan Univ. | 2017 | 30 classes | 10 K images, AID（Aerial Image Dataset） |
| Cityscapes dataset（5000 annotated images & 20000 coarse annotations） | TU Darmstadt | 2020 | 20 K coarse annotated objects, 30 classes |
5 K images, In-vehicle camera for 50 cities |
| Holicity | UC Berkeley | 2020 | 3D cad dataset for surface segments（6 classes such as sky or nothing, buildings, roads, terrains, trees, others）, depth and normal estimation | 6.3 K images, High-resolution aerial image |
| Mapillary Vistas Dataset（＊） | Mapillary | 2021 | 124 semantic object categories, 100 instance-specifcally annotated categories | 25 K high-resolution images, Pedestrian’s camera |
8．お わ り に
本稿では都市空間のデータセットについて，どちらかと言えば個別分野で進められていたものを俯瞰的に見通すことを試みました．冗長になってしまった部分もあるものの，まとめ始めると自分自身でもいろいろと参考になる部分が多く，皆様の今後の研究展開の一助となれば幸いです．
謝 辞
本稿は，研究室の多くのメンバに協力をいただきました． Ashutoshu Kumar, Shenglong Chen, Go Sato, Hiroya Maeda, Takehiro Kashiyama, Yoshiki Ogawa, Yanbo Pang, Santiago Garcia, Toshikazu Seto, Zhehui Yang（順不同）には改めて感謝致します．