収集・取得
ごみ収集車のフロントガラス内側にカメラ、車軸付近に加速度センサ（IMU）、GPS を設置し、Eagle EYE Box を車載構成で載せます。通常の収集ルートを走るだけで、路面画像と鉛直加速度が 10Hz で記録されます。既存の Box と同じ端末・同じ管理画面です。
エッジ推論
Box 上の物体検知に路面損傷ルールを重ね、ポットホール・陥没・ひび割れ・わだち掘れ・段差・区画線劣化を分類。映像は外部に送信せず、イベント（検出結果＋GPS）とスコアだけをクラウドへ送ります。Eagle EYE 全体で共通のエッジ・プライバシー設計です。
ナンバープレート・顔のマスキング
損傷部分の切り出しフレームは端末側でナンバープレートと人物を自動マスキング。生映像はクラウドに出さず、端末内で一定期間後に自動削除します。運営会社 Freeborn Inc. はプライバシーマーク（登録番号 20002676）を取得しています。
同一箇所の名寄せ
GPS 誤差を考慮し、半径 8m 以内かつ同一種別の検出を 1 箇所に統合。複数日・複数車両で繰り返し検出された箇所は信頼度が上がり、誤検出は自然に減衰します。毎日走ることが精度そのものになるのがこの方式の核心です。
区間評価と MCI 算出（内容AI解析）
路線を 100m の評価区間に分割し、ひび割れ率 C・わだち掘れ量 D・平たん性 σ を推定して MCI を算出します。判断に迷うフレームは Eagle EYE OPS と同じ内容AI解析（Claude Vision）のルーブリック採点にかけ、0〜100点＋根拠コメントを付けてレビューキューへ送ります。
優先度スコアリングとヒートマップ化
100m メッシュに集計してヒートマップを生成。修繕優先度スコアと概算費用を付与し、予算編成にそのまま使える形で出力します。
旧建設省土木研究所が開発した、日本の道路管理者にとって最も通りのよい路面評価指標です。4 式のうち最小値を MCI として採用します。
| 観点 | 路面性状調査車 | 本システム |
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