距離、ペース、標高差、心拍数を ストラバアクティビティのスクリーンショットから抽出

統計カードのレイアウトは、マップ＋カードの複合構成です。 ストラバの共有画像は、上部にマップ（画像の約40%）が配置され、その下に統計カードがグリッド状に並びます。マップには抽出可能な構造化データは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処理を行い、マップのラベル（道路名、標高マーカーなど）をアクティビティの統計情報と混同してしまう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のマップ上に「標高」が表示されることもあります。あるユーザーのアカウントではマイルとフィート、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。ペースか速度かは、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、これらを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のあるユーザーは、このプロセスを次のように説明しています：「アクティビティへ > アクティビティ共有アイコン（省略記号の隣） > 一番右の灰色の「その他」ボタン > 画像を保存。統計情報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。

フィールドに名前を付ける — 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」という単語が数字と単位の横にあるスタッツカードを見つけて「距離」を特定します。マップ部分は完全に無視します。同じ列セットは、5kmのランニング、100kmのサイクリング、水泳にもそのまま使えます。

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る場合、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る場合は、「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、その数字が何を表しているかを判断します。

共有画像から動作 — ストラバアカウントは不要。 スクリーンショットが自分のスマートフォンであれ、チームメイトのものであれ、AIは画像から表示されているデータを読み取ります。コーチがアスリートのスクリーンショットを収集する場合も、レースディレクターが参加者のスプリットタイムを追跡する場合も、APIキー、OAuthフロー、ログインは一切必要ありません。