私たちは、観光地におけるポイ捨てゴミ問題に対して、画像認識技術を活用した効率的な清掃方法の確立を目指した。特に、城崎温泉のような観光地では来訪者が多い一方で、ゴミの拾い残しや清掃の非効率が課題となることがある。そこで、USBカメラによる自動検出と収集ルートの自動生成を通じて、地域の清掃活動を省力化し、観光地の美観維持と環境保全に貢献することを目的とした。

まず、USBカメラを用いて落ちているゴミをリアルタイムで自動検出し、その位置情報を城崎温泉の地図上に記録するシステムを構築した。検出にはOpenCVを活用し、取得した位置情報をもとに最適な収集ルートを自動生成することを試みた。さらに、検出精度向上のためにTACOデータセットやYOLOを用いた検出手法について検討を行った。また、活動を進めるうえでアドバイザー教員と相談し、現地でのゴミ量の把握や調整にも取り組んだ。

OpenCVを用いたゴミの自動検出には成功し、ある程度のゴミを認識できた。しかし、検出可能なゴミの種類には限界があり、大型のゴミなどは検出が不十分であった。また、現地（城崎温泉）では予想よりもゴミが少なく、収集ルートを生成するほどのデータ量が得られなかった。そのため、ルート最適化の実証は限定的なものとなった。

検出精度をさらに高めるためには、TACOデータセットやYOLOによる学習モデルを導入することで、多様なゴミの認識が可能になると考えられる。観光地は清掃が行き届いておりゴミが少ないというアドバイザー教員の指摘を受け、事前調査や相談の重要性を再認識した。また、スケジュール調整が難しく、限られた日に長時間作業するケースが多かったため、今後は数ヶ月前から計画的に作業日程を確保する必要があると感じた。これらの点を改善すれば、より実用的な清掃支援システムの構築につながると考える。