Ultralytics YOLO11が、小売、交通、セキュリティなどの分野における領域ベースの物体カウントをどのように簡素化し、リアルタイムなVision AIインサイトを可能にするかをご覧ください。
オブジェクトのカウントは単純に聞こえるかもしれませんが、道路、店舗、倉庫などの混雑した場所では、非常に現実的な課題になる可能性があります。長年にわたり、オブジェクトのカウントは主に手作業で行われてきました。車両のカウント、店舗への出入りの追跡、またはセキュリティ目的の動きの監視に何時間も費やされてきました。ただし、このアプローチは時間がかかり、間違いが発生しやすく、拡張性も高くありません。
そこで、人工知能（AI）、特にコンピュータビジョンが登場します。コンピュータビジョンは、人間と同様に、視覚データを処理するAIのサブフィールドです。その主要なアプリケーションの1つはオブジェクトカウントであり、特定のエリア内のオブジェクトを自動的に検出および追跡するのに役立ちます。
通常、オブジェクトのカウントは、アイテムの総数を単純に合計するだけに限られています。オブジェクトがどこにあるかは示されません。領域ベースのカウントまたはカウント領域の使用は、画像内の特定の領域に焦点を当てることで、これを解決します。これにより、より詳細な洞察が得られ、より意味のある方法で動きを追跡できます。
Ultralytics YOLO11は、領域ベースのオブジェクトカウントに使用できる、オブジェクト検出やトラッキングなど、さまざまなコンピュータビジョンタスクをサポートするコンピュータビジョンモデルです。この記事では、Ultralytics YOLO11を領域内のオブジェクトのカウントに使用する方法、その実際のアプリケーション、および主な利点について説明します。それでは始めましょう！
画像内の物体を検出してカウントするだけでは、特に空港やショッピングモールのように、1つのフレーム内の複数の領域に人々が密集するような場所では、多くを語ることはできません。それらの物体が正確にどこにあり、特定の領域を通過する数がどれくらいかといった洞察の方が重要です。
YOLO11のようなコンピュータビジョンモデルは、そのようなコンピュータビジョンアプリケーションに簡単に使用できます。搭乗ゲートや待合室などの主要な場所にゾーンを割り当てることで、YOLO11を使用して、その特定のスペース内のオブジェクトのみをカウントできます。可動領域を使用して、さまざまな領域内のオブジェクトの数をリアルタイムで検出することもできます。
Ultralytics YOLO11は、このプロセスをシンプルかつ効率的にすることができます。オブジェクトの検出、動きの追跡、およびオブジェクトが進入または退出するゾーンに基づいてオブジェクトをカウントするのに役立ちます。YOLO11が特に影響力があるのは、精度を損なうことなくリアルタイムの結果を提供できることです。また、定義された各ゾーン内でのマルチオブジェクト追跡をサポートし、システムがさまざまなオブジェクトを一度にカウントおよび分類するのに役立ちます。
Ultralyticsは、YOLOモデルの最先端のユースケースを紹介する使いやすいソリューションを提供しています。これらには、オブジェクトのカウント、可動領域内のオブジェクトのカウント、ぼかし、速度推定などの現実世界のソリューションが含まれます。
Ultralyticsソリューションをセットアップして、領域ベースのオブジェクトカウントを実行するのは簡単です。これにより、ユーザーは複雑な構成ではなく、インサイトに集中できます。
舞台裏では、領域ベースのオブジェクトカウントソリューションはYOLO11を使用して、ビデオの各フレーム内のオブジェクトを検出します。これらの検出は、トラッキングアルゴリズム（BoT-SORTやByteTrackなど）を通過して、フレーム間で各オブジェクトに一貫したIDを割り当てます。
オブジェクトが検出および追跡されると、システムはそれらが定義済みの領域（ポリゴン、長方形、または線）と交差するかどうかを確認します。交差する場合、それらのゾーンへの進入または移動に基づいてカウントされます。
領域ベースの物体カウントのためのUltralyticsソリューションのその他の主な機能をいくつかご紹介します。
領域ベースのカウントのためのUltralyticsソリューションの使用を開始するには、YOLO11を使用して領域内のオブジェクトをカウントする方法を段階的に説明する公式Ultralyticsドキュメントをご覧ください。
ソリューションのセットアップ中に問題が発生した場合は、以下の点に注意してください。
Ultralytics YOLO11を使用して領域ベースのオブジェクトをカウントする方法をより深く理解したところで、実際にどのような応用例があるかを見ていきましょう。
領域ベースのオブジェクトカウントは、顧客が店舗内のどこで最も時間を費やしているかに関する質問に簡単に答えることができます。YOLO11は、小売業者が、出口、レジカウンター、関心の高い製品セクションなどの主要な場所での移動パターンを追跡するのに役立ちます。全体的な来店者数を測定するだけでなく、この領域ベースのアプローチは、特定のエリアを訪れる顧客の数に関する洞察を提供します。
Ultralyticsのソリューションを利用することで、小売業者は手動でのコーディングや複雑なセットアップ作業から解放されます。小売業者は、店舗内の様々なエリアをポリゴンや直線で指定することで、顧客の動きや来店者数を容易に追跡できます。
YOLO11は、オブジェクトを検出し、その動きを追跡し、人々がその領域に出入りする際にリアルタイムでカウントを更新できます。これにより、小売業者は顧客の流れを理解し、エンゲージメントを測定し、データに基づいた意思決定を行うことができます。
都市は常に交通量が多く、車は高速道路に合流したり、信号で停止したり、交通量の多い交差点に並んだりしています。交通管理は、道路の安全を維持し、物事を円滑に進める上で重要な役割を果たしています。
YOLO11による領域ベースのオブジェクトカウントは、交差点や料金所レーンなど、道路をセクションに分割することで、これをサポートできます。交通管理チームは、各領域の車両数をリアルタイムで監視できます。このライブデータにより、迅速な対応、より良い交通計画、そして全体的な流れの円滑化が可能になります。
この興味深いユースケースは、適切に監視されていない場合にすぐに混雑する可能性のある有料道路です。領域ベースのカウントのためのUltralyticsソリューションを使用すると、各料金所レーンを個別に追跡できます。
システムは、すべてのトラフィックを一度に監視する代わりに、特定の車線を通過する車両のみに焦点を当てます。車が出入りすると、YOLO11はそれらを即座にカウントできるため、オペレーターはどの車線が混雑しているかを追跡できます。
動物の個体数カウントは、特に群れで狭い場所を移動する場合には困難です。数え漏れが少しでもあると、飼料、健康チェック、または農場記録に問題が生じる可能性があります。農家にとって、作業を遅らせることなく正確な数を維持することが不可欠です。
Ultralytics YOLO11は、このプロセスをはるかにスムーズにします。農家は、広いゲート、狭い道、または湾曲した囲いなど、カスタム追跡ゾーンを作成するために使用できます。これらのゾーン内では、モデルはリアルタイムで動物を検出し、バウンディングボックスでマークし、動きを追跡します。たとえば、フェンスで囲まれた回廊を移動する羊やヤギの大群を手動で労力をかけることなく、迅速かつ正確にカウントできます。
混雑した公共スペースは、ほんの数分で人がいなくなることもあれば、人でいっぱいになることもあります。メトロ、空港、コンサートなどでは、一箇所に人が多すぎると、移動が遅くなり、安全上の懸念が生じる可能性があります。リアルタイムで人の流れを監視することで、当局は群衆の増加を早期に発見し、事態が悪化する前に対処することができます。
具体的には、YOLO11を使用した領域ベースのカウントにより、視野内のすべての人を追跡するのではなく、エントリゲート、プラットフォーム、または待機エリアなどの特定のゾーン全体の動きを監視できます。これにより、セキュリティチームは動きのパターンに焦点を当て、輻輳ポイントを迅速に特定し、スケジュール変更からスタッフの配置まで、より適切な運用上の意思決定を行うことができます。
Ultralytics YOLO11による領域ベースのオブジェクトカウントは、特定の領域内のオブジェクトの追跡をより効率的かつ正確にします。小売、交通管理、または公共の安全のいずれにおいても、このVision AI主導のアプローチは、企業や都市計画担当者が、データに基づいたより良い意思決定を行うのに役立ちます。カウントを自動化することで、手作業を減らし、全体的な効率を向上させます。
将来的には、AIとコンピュータビジョンによって、物体カウントはさらにスマートになるでしょう。精度が向上し、さまざまな環境に対応するための適応学習が可能になり、自動化およびIoT（モノのインターネット）システムとの統合が進むと予想されます。このようなスマートな自動化は、空間、人、動きを管理する方法の未来を形作っています。
当社のGitHubリポジトリでAIについてさらに学び、成長を続けるコミュニティに参加してください。自動車のAIや農業におけるコンピュータビジョンの進歩を探求してください。ライセンスオプションを確認し、Vision AIプロジェクトを実現しましょう。
.webp)
