Ultralytics YOLO11 、脅威のライブ検知を改善し、よりスマートな監視を可能にすることで、AIによるリアルタイムのセキュリティ監視をどのように再定義しているかをご覧ください。
スマート監視技術は、世界中の人、財産、インフラを保護する上で重要な役割を果たしています。これらの取り組みの中心にあるのは、街路、空港、学校、オフィス、公共スペースを24時間監視するカメラシステムです。世界中で10億台以上の監視カメラが使用されており、記録されるビデオの量はかつてないほど急速に増加しています。
従来、この映像の確認は、画面をスキャンして潜在的な脅威を探す人間のオペレーターが手動で行っていました。このアプローチは小規模な環境では機能しますが、規模が大きくなると手に負えなくなり、非効率になります。また、時間がかかるため、動きの速い環境や混雑した環境では大きな欠点となります。
今日、ビデオ監視システムは、より多くの情報に基づいた意思決定を行うために、リアルタイムの洞察を提供する人工知能（AI）ソリューションに依存し始めています。この進歩の重要な部分は、機械が視覚データを解釈できるようにするAIの一分野であるコンピュータビジョンです。
のようなコンピュータビジョンモデル Ultralytics YOLO11のようなコンピュータ・ビジョン・モデルは、様々なリアルタイムの画像やビデオ検出タスクを処理するように設計されている。個人をdetect 、動きをtrack し、異常な行動を迅速かつ正確に発見することができます。複雑な環境であっても、このようなモデルを使用することで、セキュリティチームは常に注意を怠らず、迅速に対応することができます。
この記事では、コンピュータ・ビジョンとYOLO11 ようなモデルが、様々な環境におけるセキュリティ管理の方法をどのように変えることができるかを探ります。始めよう！
セキュリティ業界は急速にコンピュータ・ビジョンの導入を進めている。コンピュータ・ビジョン、エッジ・コンピューティング（ソースに近いローカルでデータを処理する）、CCTVカメラを組み合わせたスマートな監視システムは、現在、人や車両をリアルタイムで分析できるようになり、セキュリティチームが脅威をより効率的にdetect のに役立っている。AIとカメラ技術が進歩し続けるにつれ、ビデオ解析は人間の目とほぼ同等の鋭さを持つようになり、公共スペースの安全確保方法を再構築しつつある。
コンピュータ・ビジョン・システムは、物体の検出、動きの追跡、ビデオ内のパターンの認識などのタスクを実行できる。つまり、人物を特定し、異常な行動をdetect し、その行動を監視することができる。このような機能により、公共空間と私的空間の両方において、監視システムをより高度で信頼性の高いものにすることができる。その結果、AIビデオ監視市場は2030年までに124.6億ドルに成長すると予想されている。
次に、Ultralytics YOLO11 、リアルタイムビデオ解析のための衝撃的なツールとなっている機能を詳しく見てみよう。
Ultralytics YOLO11 、最近のAIとコンピュータビジョンの進歩に基づき、ビデオベースのセキュリティシステムなどのアプリケーション向けに、より高速な処理、より高い精度、より高い柔軟性を提供します。
これまでのYOLO モデルと同様に、YOLO11 11は、物体検出（物体の位置と特定）、インスタンス分割（画像内の特定の物体を強調表示し、輪郭を描く）、物体追跡（時間経過とともに物体を追跡）、姿勢推定（物体の位置や動きを把握）といった複雑なビジョンAIのタスクを処理できる。
YOLO11 また、以前のモデルよりもはるかに効率的です。Ultralytics YOLOv8m22%少ないパラメータで、COCO データセットでより高い平均精度mAP）を達成しています。これは、YOLO11mがより少ないリソースでより正確に物体を検出することを意味します。その上、処理速度が速いので、迅速な検出と応答が重要で、ミリ秒単位が重要なリアルタイム・アプリケーションに適しています。
コンピュータ・ビジョンがセキュリティや監視システムでどのように機能するかについて理解を深めたところで、YOLO11 重要な役割を果たすことができる実際のセキュリティ・アプリケーションを詳しく見てみよう。
立ち入り制限区域の安全確保は、安全性の維持と資産保護に不可欠です。私有地、倉庫、公共交通機関など、不正アクセスを検知することは重大な事故の防止につながります。
YOLO11 、ビデオフィードを通して人や車などの移動体を識別することで、リアルタイムの侵入検知に役立ちます。カメラの視界内に、ジオフェンスと呼ばれる仮想境界線を定義することができます。物体が制限区域を横切ると、YOLO11 侵入をdetect し、警告を発したり、検知データを統合セキュリティ・システムに渡して、さらなるアクションを起こすことができます。
＜a href="https://www.ultralytics.com/ja/blog/a-guide-to-deep-dive-into-object-detection-in-2025" id=""＞検知されたオブジェクト＜/a＞はバウンディングボックスで強調表示され、アクティビティを明確に視覚的に示します。これにより、継続的な人的監視の必要性が軽減され、インシデントの発生を捉える可能性が高まります。
このアプローチは、公共安全の場面でも有効である。例えば、電車のホームにある黄色い線は、乗客が安全上の理由から渡ってはいけない場所を示している。このようなシナリオでは、YOLO11 使用して境界線を監視し、誰かが境界線を踏み越えたことをdetect ことができる。そして、システムはバウンディング・ボックスの色を変え、潜在的な安全上の懸念を強調することができる。このような機能により、YOLO11 11は、リスクの高い環境において、より迅速で信頼性の高い侵入検知を可能にします。
混雑した空港や駅で放置されたバッグは、すぐにセキュリティ上の懸念を引き起こす可能性があります。混雑した公共スペースでは、特に長時間勤務やピーク時には、警備員がそのような物体を迅速に発見することは困難です。検知の遅れは、不必要なパニックや安全上のリスクにつながる可能性があります。
YOLO11 ようなコンピュータ・ビジョン・モデルは、リアルタイムのビデオ・フィードから無人の物体を検出、分割、追跡することで、監視の改善に役立つ。バッグや小包が、近くに人がいない状態で1つの場所に長時間静止していることが確認された場合、システムはそれを放置された可能性があるものとしてフラグを立てることができる。このように分析レイヤーを追加することで、対象物をより正確に区別し、人間が常に監視する必要性を減らすことができるため、より迅速で集中的な対応が可能になります。
人がスペースに出入りする人数を把握することは、安全性と業務効率の両方にとって不可欠です。ショッピングモール、オフィスビル、駅などの場所では、この情報は大人数の管理、レイアウトの改善、および日々の業務を円滑に進めるために役立ちます。
コンピュータビジョンの導入前は、カウントは通常、クリッカーを使用するスタッフまたはドアの単純なセンサーによって行われていました。このような方法は機能しますが、大人数に直面した場合は効率的ではありません。また、複数の出入り口がある施設を扱う場合、常に信頼できるとは限りません。
YOLO11物体検出とトラッキングのサポートは、定義された関心領域内の人や物体のカウントに使用できます。広い場所や混雑した場所でも、リアルタイムで出入りをカウントすることができます。例えば、小売店では、この方法を使って、複数の出入り口にわたる人の往来をtrack し、ピーク時の人員配置を調整する際に管理者を支援することができます。
正確な入退場データは、長期的な計画もサポートできます。このようなデータからの洞察は、マネージャーが時間の経過とともに歩行者の交通パターンを調査し、交通量の多いゾーンを特定し、快適さと安全性を向上させるために標識を配置したり、入り口を再構成したりする場所を決定するのに役立ちます。
スマートセキュリティシステムでコンピュータビジョンを使用する主な利点を次に示します。
AI搭載監視のさまざまな利点にもかかわらず、留意すべきいくつかの制限事項もあります。スマート監視システムに関連する主な課題を次に示します。
YOLO11 、人、物、異常な行動をより迅速かつ正確にdetect することで、リアルタイムのセキュリティ・ソリューションを向上させています。侵入検知、物体追跡、徘徊警告などのアプリケーションをサポートし、公共エリア、職場、交通機関のハブなどで役立ちます。
常時手作業で監視する必要性を減らすことで、YOLO11 11は警備チームがより迅速かつ自信を持って対応できるようにする。YOLO11の群衆分析や人数カウントの能力は、Vision AIがいかに安全性の未来を形作りつつあるかを示している。テクノロジーが進歩するにつれて、よりスマートで信頼性の高い監視システムがサポートされ続けるだろう。
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