写真の寸法概算
実測した基準寸法とのピクセル比から同一平面上の区間を概算し、AI相対深度による奥行き差の暫定目安を表示します。
概算の流れ
正対写真を選択
基準と対象が同じ平面に写る、傾きと歪みの少ない写真を選びます。
相対深度を推定
Depth Anything V2が深度マップを生成し、基準と対象の奥行き差を暫定目安として表示します。
実測した基準を設定
画像内の実測済み区間を2点で指定し、その寸法をメートル単位で入力します。
対象区間を概算
対象区間を選ぶとピクセル比で寸法を算出し、奥行き差の暫定目安を3段階で表示します。
単眼深度推定とは
1枚の写真から、画素ごとの前後関係を表す相対深度マップを推定する技術です。このデモではDepth Anything V2 Smallをブラウザ内で動かし、基準と対象の正規化深度差を暫定目安として表示します。
寸法の計算方法
対象のピクセル長 ÷ 基準のピクセル長 × 基準の実寸法で概算します。基準と対象が同じ平面・同程度の奥行きにあることが前提です。
AI深度の役割
相対深度はメートル値ではなく、寸法計算の補正には使いません。画像内レンジで正規化した値から、基準との奥行き差の目安を表示します。この値は誤差率や同一平面を保証するものではありません。
建設・土木での活用シーン
同一外壁面の予備確認
実測済みの目地や標識を基準に、同じ壁面上の区間を概算
部材写真の寸法メモ
正対撮影した平板やパネルに、比較用の概算寸法を付加
既知マーカーとの比較
同じ面に置いた既知寸法のマーカーを基準として比率を確認
損傷範囲の一次確認
同一壁面上のひび割れや剥離範囲を現地確認前に概算
適用条件と限界
異なる奥行きの物体、カメラに対して傾いた面、広角レンズの周辺部、遮蔽された境界には適用できません。奥行き差の目安は相対深度に基づく補助表示で、同一平面や精度を保証しません。契約、施工、検査、安全判断に使う寸法は、レーザー距離計、LiDAR、トータルステーションなどで実測してください。
目的に合うデモを選ぶ
画像計測の検証に使えるエッジAI機材
同一平面の比率計算や、正式な測距センサーと組み合わせた検証に使える機材です。
Raspberry Pi 5 ＋ AI Camera（IMX500）。カメラ側でAI推論する分ホスト負荷が低く、まず試すのに最適。
NVIDIA Jetson Orin Nano ＋ Webカメラ。GPUで複数カメラ・高精度モデルも安定処理。
価格は目安（変動あり）。下のカードから用途に合うものを選んでください（全点を揃える必要はありません）。
大きなモデルの生成・推論や複数モデルの常時稼働には、Pi/Jetsonより大容量メモリ・高性能CPU/GPUを積める高性能ミニPCが快適です。
Raspberry Pi AI Camera（IMX500）
Sony IMX500搭載のAI処理内蔵カメラ。カメラ側でAI推論を実行し、ホストの負荷が極めて低い。
Google Coral USB Accelerator
既存のPCやRaspberry PiにUSB接続するだけでAI推論を高速化。4 TOPSのEdge TPU搭載。
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関連デモ
AIモデルやAI推論を使わず、Canvasのルールベース画質確認、点検メモ、IndexedDBの端末内キュー、再接続後の同期判断を一続きで体験。エッジAI導入の前段となるオフライン業務基盤を確認するデモです。同期処理はシミュレーションです。
🟢 0MB（モデル不要）現場の音声をブラウザ内のWhisperで文字起こしし、道路橋の点検項目を参考にした独自JSONの下書きへ構造化。正式様式への準拠を示すものではありません。オフライン確認は既存文字起こし結果の再構造化のみで、Whisper文字起こしの再実行は対象外です。判定は点検技術者が最終確認します。
🟡 Whisper Small 約244Mパラメータ、ONNX int8 約190MB。Prompt API用モデルはブラウザ環境依存このデモを「実機」で使うには？
実測データで最適な機種を選び、つまずいたら原因→対処をたどれます。
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