岩崎 舞桜, 林 尚史, 廣瀬 万響, 福永 大
- 企業賞2つ受賞 (三菱重工業様, ノキア様)
- Award Day進出 (約100チーム中上位16チーム)
- 企業賞2つ受賞 (さくらインターネット様, KDDI総合研究所様)
- オーディエンス投票3位
日頃私たちがなかなか目を向けない「ゴミ問題」に、ゲームというエンターテイメントとしての入り口を用意することで、楽しく課題意識を育てたいと考えました。
スマホカメラでゴミを撮影するだけで、ゴミの種類を自動で判別し、ゴミ拾いを楽しく行うことができるアプリです。
- 『マップ』：ゴミ拾い実績とゴミ箱を表示します。
- 『焚き火』：このアプリのホーム画面。ゴミを拾って 8000 れを捨てることで、焚き火にキャラクターを登場させることができます。
- 『図鑑』：キャラクター実績が表示されます。ユーザはゴミ拾いを通じてキャラクターを集めることができます。
- ゴミ問題への課題意識を育てる
- ゲームを通じて、楽しくゴミ拾い・ゴミ捨てを行うことができる
- ゴミ拾いのデータを元に、ゴミ発生の現状を可視化することで自治体の持続的なゴミ問題解決に貢献する
- 「自治体モード」を追加し、ユーザが住んでいる自治体の分別方法で「燃えるゴミ」「燃えないゴミ」等を分類する機能を追加
- 自治体や不動産会社へ提供する、データベース機能の充実
- エッジケースへの対応
- オリジナルの可愛いキャラクター
- ユーザへの負荷を軽減するためのさまざまな機能
- AI ゴミ判別
- 自動マップ登録
- 自動認証機能
- [kaggle dataset]
- Garbage Classification : https://www.kaggle.com/datasets/asdasdasasdas/garbage-classification?select=zero-indexed-files.txt
- Garbage Classification(12 classes) : https://www.kaggle.com/datasets/mostafaabla/garbage-classification/data
- images dataset : https://www.kaggle.com/datasets/pavansanagapati/images-dataset/data
- Google Oauth
- PyTorch(ResNet50)
- Flask
- OpenCV
- React Native
- MySQL
- Docker
- ディープラーニング (深層学習) による、ゴミ分類モデルの作成
- 約 1 万枚の画像 を収集し、12 クラスに分類する分類モデルを作成
- その学習済みモデルを使用し、ユーザが撮影したゴミの画像を分類します
- モデルの学習コード：
./backend/model/train.py
- UI案
- プロトタイプ
- キャラクターデザイン
- その他すべて