熱画像、LiDAR、赤外線画像などの視覚データタイプが、いかに多様なコンピュータビジョンアプリケーションを様々な産業で実現するかをご紹介します。
ドローンのような技術は、かつては研究者や専門家だけが利用できるものでしたが、今日では、最先端のハードウェアがより多くの人々にとって利用しやすくなっています。この変化は、私たちが視覚データを収集する方法を変えています。よりアクセスしやすい技術により、従来のカメラだけでなく、さまざまなソースから画像やビデオをキャプチャできるようになりました。
並行して、人工知能（AI）の一分野であるコンピュータビジョンによって実現される画像解析が急速に進化しており、機械が視覚データをより効果的に解釈および処理できるようになっています。この進歩は、自動化、物体検出、およびリアルタイム分析のための新しい可能性を開きました。機械は、パターンを認識し、動きを追跡し、複雑な視覚入力を理解できるようになりました。
視覚データの主な種類としては、物体認識によく使用されるRGB（赤、緑、青）画像、低照度条件での熱特性の検出に役立つ熱画像、および機械が3D環境を理解できるようにする深度データなどがあります。これらの各データタイプは、監視から医療画像処理まで、Vision AIのさまざまなアプリケーションを強化する上で重要な役割を果たします。
この記事では、Vision AIで使用される主要な視覚データの種類を探り、それぞれがさまざまな業界で精度、効率、およびパフォーマンスの向上にどのように貢献するかを検討します。それでは始めましょう！
通常、スマートフォンで写真を撮ったり、CCTV映像を見たりするときは、RGB画像を扱っています。RGBは、赤、緑、青の略で、デジタル画像で視覚情報を表す3つのカラーチャネルです。
RGB画像とビデオは、コンピュータビジョンで使用される密接に関連する視覚データタイプであり、どちらも標準的なカメラを使用してキャプチャされます。主な違いは、画像が単一の瞬間をキャプチャするのに対し、ビデオは時間の経過とともに物事がどのように変化するかを示す一連のフレームであることです。
RGB画像は、一般にコンピュータビジョンタスク（Ultralytics YOLO11などのモデルによってサポートされる、物体検出、インスタンスセグメンテーション、ポーズ推定など）に使用されます。これらのアプリケーションは、単一のフレーム内のパターン、形状、または特定の機能を識別することに依存しています。
一方、ビデオは、ジェスチャー認識、監視、またはアクションの追跡など、モーションまたは時間が要因となる場合に不可欠です。ビデオは一連の画像と見なすことができるため、YOLO11のようなコンピュータビジョンモデルは、フレームごとに処理して、時間の経過に伴う動きと動作を理解します。
たとえば、YOLO11を使用してRGB画像またはビデオを分析し、農地で雑草を検出し、植物を数えることができます。これにより、作物の監視が強化され、より効率的な農場管理のために成長サイクル全体の変化を追跡できます。
深度データは、オブジェクトがカメラまたはセンサーからどれだけ離れているかを示すことにより、視覚情報に3次元を追加します。色とテクスチャのみをキャプチャするRGB画像とは異なり、深度データは空間コンテキストを提供します。オブジェクトとカメラの間の距離を示し、シーンの3Dレイアウトを解釈することを可能にします。
このタイプのデータは、LiDAR、ステレオビジョン（人間の奥行き認識を模倣するために2台のカメラを使用）、およびTime-of-Flight（光がオブジェクトに移動して戻るのにかかる時間を測定）カメラなどのテクノロジーを使用してキャプチャされます。
これらの中で、LiDAR（Light Detection and Ranging）は、深度測定に最も信頼できることがよくあります。これは、高速レーザーパルスを送信し、それらが跳ね返るのにかかる時間を測定することによって機能します。その結果、ポイントクラウドとして知られる非常に正確な3Dマップが得られ、オブジェクトの形状、位置、および距離をリアルタイムで強調表示します。
LiDARテクノロジーは、特定のアプリケーションと環境向けに設計された2つの主要なタイプに分割できます。両方のタイプを詳しく見てみましょう。
LiDARデータのインパクトのある応用例は、自動運転車です。ここでは、車線検出、衝突回避、および近隣の物体の識別などのタスクで重要な役割を果たします。LiDARは、環境の詳細なリアルタイム3Dマップを生成し、車両が物体を認識し、その距離を計算し、安全にナビゲートできるようにします。
RGB画像は、可視光スペクトルで私たちが見るものを捉えますが、熱画像や赤外線画像などの他の画像技術は、これをさらに超えています。赤外線画像は、物体から放射または反射される赤外光を捉え、低照度条件下で役立ちます。
対照的に、熱画像は物体から放射される熱を検出し、温度差を表示するため、完全な暗闇や煙、霧、その他の障害物の中でも機能します。このタイプのデータは、特に温度変化が潜在的な問題を示す可能性がある業界において、監視や問題の検出に特に役立ちます。
興味深い例として、電気部品の過熱の兆候を監視するために熱画像が使用されていることが挙げられます。温度差を検出することにより、熱カメラは、機器の故障、火災、またはコストのかかる損傷につながる前に問題を特定できます。
同様に、赤外線画像は、ガスや液体の漏れを示す温度差を特定することにより、パイプラインまたは絶縁の漏れを検出するのに役立ちます。これは、危険な状況を防ぎ、エネルギー効率を向上させるために重要です。
赤外線および熱画像が電磁スペクトルの特定の側面を捉える一方で、マルチスペクトルイメージングは、健全な植生の検出や表面材料の識別など、特定の目的のために選択されたいくつかの波長範囲からの光を収集します。
ハイパースペクトルイメージングは、数百もの非常に狭く連続した波長範囲にわたって光を捉えることにより、これをさらに一歩進めます。これにより、画像内の各ピクセルに対して詳細な光の署名が提供され、観察されているあらゆる材料をより深く理解できます。
マルチスペクトルイメージングとハイパースペクトルイメージングはどちらも、特殊なセンサーとフィルターを使用して、異なる波長で光を捉えます。データはその後、スペクトルキューブと呼ばれる3D構造に編成され、各レイヤーは異なる波長を表します。
AIモデルは、このデータを分析して、通常のカメラや人間の目には見えない特徴を検出できます。たとえば、植物の表現型解析では、ハイパースペクトルイメージングを使用して、栄養不足やストレスなど、葉や茎の微妙な変化を検出することにより、植物の健康と成長を監視できます。これにより、研究者は侵襲的な方法を必要とせずに、植物の健康状態を評価し、農業慣行を最適化できます。
レーダーおよびソナーイメージングは、LiDARと同様に、信号を送信し、その反射を分析することにより、物体を検出およびマッピングする技術です。視覚情報を捉えるために光波に依存するRGBイメージングとは異なり、レーダーは電磁波（通常は電波）を使用し、ソナーは音波を使用します。レーダーシステムとソナーシステムはどちらもパルスを放射し、信号が物体から跳ね返ってくるまでの時間を測定して、その距離、サイズ、および速度に関する情報を提供します。
レーダーイメージングは、霧、雨、または夜間など、視界が悪い場合に特に役立ちます。光に依存しないため、完全な暗闇の中で航空機、車両、または地形を検出できます。これにより、レーダーは航空、気象監視、および自律ナビゲーションにおいて信頼できる選択肢となります。
比較すると、ソナーイメージングは、光が届かない水中環境で一般的に使用されます。水中を伝わり、水中の物体から跳ね返る音波を使用して、潜水艦の検出、海底のマッピング、および水中救助ミッションの実行を可能にします。コンピュータビジョンの進歩により、ソナーデータとインテリジェントな分析を組み合わせることで水中検出がさらに強化され、検出と意思決定が改善されています。
これまで議論してきたさまざまな種類のデータは、現実世界から収集できるものでした。ただし、合成およびシミュレーションビジュアルデータはどちらも人工コンテンツの一種です。合成データは、3DモデリングまたはジェネレーティブAIを使用してゼロから生成され、リアルな画像またはビデオを生成します。
シミュレーションデータも同様ですが、光の反射、影の形成、物体の動きなど、物理世界がどのように動作するかを複製する仮想環境を作成することが含まれます。すべてのシミュレーションビジュアルデータは合成データですが、すべての合成データがシミュレーションされるわけではありません。重要な違いは、シミュレーションデータは外観だけでなく、現実的な動作を複製することです。
これらのデータタイプは、特に現実世界のデータの収集が困難な場合、または特定のまれな状況をシミュレートする必要がある場合に、コンピュータビジョンモデルのトレーニングに役立ちます。開発者は、シーン全体を作成し、オブジェクトの種類、位置、照明を選択し、トレーニング用のバウンディングボックスなどのラベルを自動的に追加できます。これにより、実際の写真や手動によるラベル付けを必要とせずに、大規模で多様なデータセットを迅速に構築できます。これは、コストがかかり、時間がかかる可能性があります。
例えば、医療分野では、合成データを使用して乳がん細胞をセグメント化するモデルをトレーニングできます。実際画像の大量データセットの収集とラベル付けが困難な場合に有効です。合成データとシミュレーションデータは、柔軟性と制御性を提供し、現実世界のビジュアルが限られているギャップを埋めます。
さまざまな種類のビジュアルデータの仕組みと、それらが何ができるかを見てきたので、特定のタスクに最適なデータタイプを詳しく見ていきましょう。
現実の状況では、単一のデータタイプだけでは十分な精度やコンテキストを提供できない場合があります。そこで、マルチモーダルセンサーフュージョンが重要になります。RGBを熱、深度、LiDARなどの他のデータタイプと組み合わせることで、システムは個々の制限を克服し、信頼性と適応性を向上させることができます。
たとえば、倉庫の自動化では、物体認識にRGBを使用し、距離測定に深度を使用し、過熱した機器の検出に熱を使用することで、運用がより効率的かつ安全になります。最終的には、アプリケーションの特定のニーズに基づいてデータタイプを選択または組み合わせることで、最良の結果が得られます。
Vision AIモデルを構築する場合、適切な種類のビジュアルデータを選択することが重要です。物体検出、セグメンテーション、モーショントラッキングなどのタスクは、アルゴリズムだけでなく、入力データの品質にも依存します。クリーンで多様で正確なデータセットは、ノイズを減らし、パフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
RGB、深度、熱、LiDARなどのデータタイプを組み合わせることで、AIシステムは環境をより完全に把握できるようになり、さまざまな条件でより信頼性が高まります。テクノロジーが向上し続けるにつれて、Vision AIがより高速で、より適応性があり、業界全体でより大きな影響力を持つようになる道が開かれる可能性があります。
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