近年，ドローン等の飛行体に無線通信機を搭載し，通信サービスを提供する上空通信プラットフォームが注目されている．我々は，飛行体に追加でカメラを搭載し，空撮した画像に機械学習による物体検出技術を適用させることで新たなサービスの創出を検討している．しかし，空撮画像の物体検出には，カメラと検出対象物の位置関係によって検出対象物の写り方が大きく変化するという課題がある．これは物体検出精度の低下をもたらす．そこで，我々は自動車を例として写り方パターンを分類し，パターンごとの空撮画像のみを学習させることで特化型の物体検出モデルを作成した．性能評価により，特化型物体検出モデルが汎用型物体検出モデル（様々な写り方の空撮画像を学習）よりも30%以上高いmean Average Precision を実現することを確認した．したがって，空撮画像の物体検出において対象物の映り方を考慮した特化型検出モデルは有用である．また，実運用において対象物の写り方変化に伴って複数の特化型検出モデルを使い分けることで物体検出精度の向上が期待できる．
