物体追跡

オブジェクトトラッキングはコンピュータビジョン（CV）の基本的なタスクであり、一連のビデオフレームを通して1つ以上の動くオブジェクトを識別し、追跡することを含む。オブジェクトトラッキングは、1つの画像内のオブジェクトの位置を特定するオブジェクト検出とは異なり、各オブジェクトにユニークなIDを割り当て、オブジェクトが移動したり、外観が変化したり、一時的に隠れたりしてもその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、時間経過に伴うオブジェクトの挙動、相互作用、移動パターンをより深く理解することができ、多くのダイナミック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内のオブジェクトを識別し、位置を特定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トラッキングIDが割り当てられる。その後のフレームにおいて、トラッキング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のマッチングを試みます。このプロセスは様々なテクニックに依存している：

• モーション予測：カルマンフィルター（KF）のようなアルゴリズムは、過去の状態（位置、速度）に基づいて物体の将来の位置を推定するために使用される。これにより、次のフレームで物体の探索範囲を絞り込むことができる。
• アピアランス・マッチング：カラーヒストグラムやディープラーニングに基づく埋め込みなど、物体から特徴的な特徴を抽出する。これらの特徴は、オクルージョン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ユニークなシグネチャーを作成します。
• データの関連付け：これは既存のトラックと新しい検出をマッチングさせる重要なステップである。ハンガリアンアルゴリズムのようなアルゴリズムや、ByteTrackや BoT-SORTのような高度な方法は、多くのオブジェクトを含む複雑なシナリオでも、この関連付けを処理します。

物体追跡と物体検出の比較

オブジェクト追跡とオブジェクト検出は密接に関連しているが、目的は異なる。

• オブジェクト検出:これは、単一の画像またはビデオフレーム内のオブジェクトを識別し、分類するプロセスです。出力は、各オブジェクトのバウンディングボックス、クラスラベル、信頼度スコアのセットである。これは、"このフレームにどのようなオブジェクトがあるか？"という質問に答えるものである。
• 物体追跡：これはオブジェクト検出の上に構築される。各フレームからの検出を取り込み、ビデオシーケンス全体にわたってリンクさせ、各オブジェクトに永続的なIDを割り当てる。これは、"この特定の物体はどこに行くのか？"という質問に答えるものである。

本質的には、オブジェクト検出はスナップショットを撮ることと考えることができ、オブジェクトトラッキングはビデオを通して各オブジェクトの旅の連続的なストーリーを作成します。Ultralytics YOLOモデルはその両方をシームレスに統合しており、ユーザーは高い効率と精度で マルチオブジェクトトラッキングを行うことができます。

実世界での応用

オブジェクト・トラッキングは、様々な産業で数多くのアプリケーションを持つ革新的な技術である。

• スマートな監視とセキュリティ:セキュリティでは、人や車両をリアルタイムで監視するためにオブジェクト・トラッキングが使用される。制限区域に入る人を自動的に追跡したり、駐車場で不審車両を追跡したり、建物に出入りする人の数を数えたりするようにシステムを構成することができます。これにより、常時人間が監視することなく、自動化された警告やフォレンジック分析が可能になる。例えば、セキュリティ・アラーム・システムを構築して、時間外にあらかじめ定義されたゾーンに移動する人物が追跡されたときに作動させることができる。
• 自律走行車:自動運転車にとって、他の車両や歩行者、自転車の追跡は安全なナビゲーションのために不可欠です。周囲の物体を追跡することで、車両はその軌跡を予測し、その意図（例えば横断歩道を渡ろうとしている歩行者）を理解し、衝突を回避するための情報に基づいた判断を下すことができます。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理解を提供します。
• スポーツ分析:コーチやアナリストは、フィールド上の選手の動きをモニターするためにオブジェクトトラッキングを使用します。各選手をトラッキングすることで、フォーメーションを分析し、走行距離やスピード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立てることができます。これをポーズ推定と組み合わせることで、選手のテクニックを詳細に分析することができます。
• リテール分析:小売企業は、店舗での顧客行動を把握するためにトラッキングを利用しています。足元の通行パターン、異なる通路での滞留時間、商品とのインタラクションを分析することで、企業は店舗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る。また、レジ待ち時間を短縮するための待ち行列管理にも活用できる。

ツールと実装

堅牢なオブジェクト追跡ソリューションの実装は、最新のツールやフレームワークにより、これまで以上に身近なものとなっています。

• ライブラリとフレームワーク：OpenCVのようなライブラリは、ビデオ処理の基礎となるツールを提供し、いくつかの古典的なトラッキングアルゴリズムを含んでいる。PyTorchや TensorFlowのような最新のディープラーニングフレームワークは、トラッキング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、高度に最適化されたトラッキング機能が組み込まれており、簡単なコマンドで有効にすることができます。この統合により、開発者はオブジェクト、インスタンスのセグメンテーション、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することができます。YOLO11オブジェクトトラッキングガイドに従えば、すぐに使い始めることができます。
• エンド・ツー・エンドのプラットフォーム データのアノテーションから モデルのデプロイまで、機械学習のライフサイクル全体を管理するために、Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、ツールの包括的な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から本番環境へのデプロイまでのプロセスが効率化されます。