ストラバ活動スクリーンショットから距離・ペース・標高差・心拍数を抽出

統計カードのレイアウトは地図＋カードの複合構成です。 ストラバの共有画像は、上部に地図（画像の約40%）を配置し、その下に統計カードをグリッド表示します。地図には抽出可能な構造化データが含まれていませんが、一般的なOCRツールはそれを解析しようと無駄な労力を費やし、地図のラベル（道路名、標高マーカー）をアクティビティの統計と混同することがよくあります。

標高差は標高のように見え、単位はユーザー設定によって異なります。 ストラバは統計カードに「標高差」を表示しますが、同じスクリーンショットに地図上の「標高」も表示されることがあります。あるユーザーのアカウントではマイルとフィートが表示され、別のユーザーではキロメートルとメートルが表示されます。ペースとスピードは、アクティビティがランニングかサイクリングかによって変わります。従来のOCRはすべての数値を同じように扱うため、混同してしまいます。

心拍数ゾーンは色分けされており、テキストラベルはありません。 ストラバの心拍数表示は、5つのゾーン（グレー、青、緑、オレンジ、赤）のカラーバーを表示しますが、各ゾーンの範囲を示すテキストラベルはありません。Redditのユーザーはその手順を次のように説明しています：「アクティビティへ移動＞アクティビティ共有アイコン、省略記号の隣＞一番右のグレーの詳細ボタン＞画像を保存。統計付きの写真を保存できます。」 画像は保存されますが、色分けされたゾーンは数値として読み取ることができません。

フィールドを指定 — AIは位置ではなくラベルで値を探します。「距離、移動時間、ペース、標高差、平均心拍数」を定義します。AIは「距離」という単語の隣に数字と単位がある統計カードを見つけて「距離」を特定します。地図は完全に無視します。同じ列セットが5kmのランニング、100kmのライド、水泳にも対応します。

事前設定なしでメートル法とヤード・ポンド法の両方に対応。アカウント所有者が単位をマイルに設定していれば、AIは「6.2 mi」を距離として読み取ります。キロメートルを使用していれば、「10.5 km」も同様に読み取ります。モデルは単位ラベル（mi、km、ft、m、/km）を読み取って、その数字が何を表すかを判断します。

共有画像から動作 — ストラバのアカウントは不要です。スクリーンショットが自分のスマホでもチームメイトのものでも、AIは画像から表示されているデータを読み取ります。アスリートのスクリーンショットを集めるコーチ、参加者のスプリットを追跡するレースディレクター — APIキーもOAuthフローもログインも不要です。