大阪市内の住宅密集地を流下している平野川では、低平地にある感潮河川（※1）であることや、大雨後は周辺の合流式下水道（※2）から下水が放流されることなどから、スカム（浮遊汚泥）の大量発生が30年以上にわたって課題となっています。スカム（浮遊汚泥）がひとたび発生すると、見た目もひどく、悪臭も発生します。地域住民にとっては切実な問題のため、住民からの苦情や目撃情報により管理職員が現場へ向かい、船舶の航行などによる振動や波で沈降させているのが現状です。しかし、スカムが「なぜ」「いつ」「どこで」発生するのかが把握されていないため、あらかじめ発生を予測できず、適切な対策が見いだせない状態でした。
そのため、大阪府では、平野川沿川17地点に設置した河川カメラを用いて、スカム発生要因と発生地点の調査を行っていましたが、1年間365日分×カメラ17台分の映像を目視で確認するのは相当の手間と時間がかかる気の遠くなる作業であることと、対応する人による判断のバラツキも生じるという課題がありました。
そこで、効果的かつ適切な対策の立案に向けて、AIによる画像認識を用いてスカムの発生や移動を数値化・可視化し、「いつ」「どこで」「なぜ」「どのようなタイミングで」発生しているのか、どこへ移動しているのかを効率的に把握するための技術開発に取り組みました。

※1 感潮河川：海域の潮の干満の影響を受けて水位が変動する河川で、満潮時には河川の水が押し戻されて流れの向きが変わる。
※2 合流式下水道：汚水と雨水を公共下水道管で合わせて一つの管で流して下水処理場へ送る方式で、全国で先駆けて下水道整備を進めてきた都市部で採用されている。