物体追跡

オブジェクト追跡は、コンピュータビジョン（CV）における基本的なタスクであり、ビデオフレームのシーケンスを通して、一つまたは複数の移動するオブジェクトを識別し、追跡することを含みます。物体検出が単一の画像内のオブジェクトの位置を特定するのとは異なり、オブジェクト追跡は、各オブジェクトに固有のIDを割り当て、そのオブジェクトの動き、外観の変化、一時的な遮蔽に関わらず、そのIDを維持することで、時間的な次元を追加します。この機能により、オブジェクトの挙動、相互作用、および時間経過に伴う移動パターンをより深く理解することが可能になり、多くの動的なビデオ解析アプリケーションの基礎となります。

物体追跡の仕組み

オブジェクト追跡プロセスは通常、オブジェクト検出モデルを使用して、ビデオの最初のフレームでオブジェクトを識別して配置することから始まります。検出された各オブジェクトには、一意の追跡IDが割り当てられます。後続のフレームでは、追跡アルゴリズムはこれらのオブジェクトの新しい位置を予測し、新しく検出されたオブジェクトと一致させようとします。このプロセスは、さまざまな手法に依存しています。

• モーション予測：カルマンフィルタ（KF）のようなアルゴリズムは、過去の状態（位置、速度）に基づいてオブジェクトの将来の位置を推定するために使用されます。これは、次のフレームでオブジェクトの検索範囲を絞り込むのに役立ちます。
• 外観マッチング: これには、カラーヒストグラムや深層学習ベースの埋め込みなど、オブジェクトから特徴的な特徴を抽出することが含まれます。これらの特徴は、オクルージョン後や外観の大きな変化の後でもオブジェクトを再識別するのに役立つ、固有の署名を作成します。
• データアソシエーション: これは、既存の追跡と新しい検出を照合する重要なステップです。ハンガリアンアルゴリズムや、ByteTrack、BoT-SORTなどのより高度な手法が、多数のオブジェクトが存在する複雑なシナリオでも、このアソシエーションを処理します。

オブジェクト追跡 vs. 物体検出

物体の追跡と物体の検出は密接に関連していますが、異なる目的で使用されます。

• 物体検出: これは、単一の画像またはビデオフレーム内の物体を識別し、分類するプロセスです。出力は、各物体に対するバウンディングボックス、クラスラベル、および信頼性スコアのセットです。「このフレームにはどのような物体があるか？」という問いに答えます。
• 物体追跡: これは物体検出に基づいて構築されています。各フレームからの検出を取得し、ビデオシーケンス全体でそれらをリンクして、各オブジェクトに永続的なIDを割り当てます。「この特定のオブジェクトはどこに向かっていますか？」という質問に答えます。

本質的に、オブジェクト検出はスナップショットを撮ることに似ており、オブジェクト追跡はビデオを通じた各オブジェクトの動きの連続的なストーリーを作成することと考えることができます。Ultralytics YOLOモデルは、両方をシームレスに統合し、ユーザーが高効率かつ高精度でマルチオブジェクト追跡を実行できるようにします。

実際のアプリケーション

オブジェクト追跡は、さまざまな産業にわたる多数のアプリケーションを持つ革新的な技術です。

• スマート監視およびセキュリティ: セキュリティでは、オブジェクト追跡を使用して、人や車両をリアルタイムで監視します。システムは、制限区域に入る人を自動的に追跡したり、駐車場内の不審な車両を追跡したり、建物に出入りする人の数をカウントしたりするように構成できます。これにより、絶え間ない人間の監視なしに、自動化されたアラートとフォレンジック分析が可能になります。たとえば、営業時間後に定義されたゾーンに人が移動したことを追跡すると、セキュリティアラームシステムがトリガーされるように構築できます。
• 自動運転車: 自動運転車にとって、他の車両、歩行者、自転車の追跡は、安全なナビゲーションに不可欠です。周囲のオブジェクトを追跡することで、車両はそれらの軌道を予測し、（例えば、道路を横断しようとしている歩行者のように）意図を理解し、衝突を回避するための情報に基づいた意思決定を行うことができます。この継続的な追跡は、単一フレームの検出だけよりも、はるかに豊かな環境の理解を提供します。
• スポーツ分析: コーチとアナリストは、オブジェクト追跡を使用して、フィールド上のプレーヤーの動きを監視します。各プレーヤーを追跡することにより、フォーメーションを分析し、移動距離や速度などのパフォーマンス指標を測定し、より良いゲーム戦略を開発できます。これは、ポーズ推定と組み合わせて、プレーヤーのテクニックを詳細に分析できます。
• リテール分析: 小売業者は追跡を使用して、店舗での顧客の行動を理解します。歩行者の流れのパターン、さまざまな通路での滞留時間、製品とのインタラクションを分析することで、企業は店舗のレイアウトを最適化し、顧客体験を向上させることができます。これは、チェックアウト時の待ち時間を短縮するためのキュー管理にも使用できます。

ツールと実装

堅牢な物体追跡ソリューションの実装は、最新のツールとフレームワークにより、これまで以上に容易になっています。

• ライブラリとフレームワーク: OpenCVのようなライブラリは、ビデオ処理のための基本的なツールを提供し、いくつかの古典的な追跡アルゴリズムを含んでいます。最近の深層学習フレームワーク（PyTorchやTensorFlowなど）は、追跡のバックボーンとして機能する強力な検出モデルを構築するために使用されます。
• Ultralytics YOLOモデル: Ultralyticsは、高性能なトラッキングの実装を簡素化します。YOLO11のようなモデルには、組み込みの高度に最適化されたトラッキング機能が付属しており、簡単なコマンドで有効にできます。この統合により、開発者は、オブジェクト、インスタンスセグメンテーション、およびポーズトラッキングのようなタスクに、最先端の検出を活用できます。YOLO11オブジェクトトラッキングガイドに従って、すぐに開始できます。
• エンドツーエンドプラットフォーム：機械学習のライフサイクル全体（データアノテーションからモデルのデプロイメントまで）を管理するために、Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、包括的なツールスイートを提供します。これにより、カスタムモデルのトレーニングと本番環境へのデプロイのプロセスが効率化されます。