ディープラーニングによるオブジェクト追跡: 総合ガイド

オブジェクト トラッキングは、ビデオ ストリーム内のオブジェクトを識別して追跡するコンピューター ビジョンの基本的なタスクです。ディープラーニングの台頭により、オブジェクト トラッキングはより正確で堅牢かつ効率的になりました。このガイドでは、アルゴリズム、課題、アプリケーション、ソフトウェア ソリューションなど、ディープラーニング オブジェクト トラッキングのさまざまな側面について説明します。

オブジェクトトラッキングの理解: 原理と応用

オブジェクト トラッキングは、ビデオ内のオブジェクトを検出し、複数のフレームにわたってその軌跡を継続的に追跡する、コンピューター ビジョンの基本的なタスクです。オブジェクト トラッキングの主な目的は、オブジェクトが移動したり、方向が変わったり、遮蔽されたりしても、オブジェクトの一貫した識別を維持することです。このテクノロジは、自動運転、監視、スポーツ分析、小売、ロボット工学など、リアルタイムの監視と意思決定が必要なさまざまな分野で不可欠です。

個々の独立したフレームでオブジェクトを識別する単純なオブジェクト検出とは異なり、オブジェクト追跡は継続性の維持に重点を置き、同じオブジェクトが時間を超えて一貫して認識されるようにします。これは、オブジェクトが予測できない動きをしたり、照明や遮蔽によって外観が変わったり、シーン内の他のオブジェクトと相互作用したりする可能性がある動的な環境では特に困難です。

最新のオブジェクト追跡システムは、ディープラーニング技術、特に畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)、およびトランスフォーマー ベースのモデルを活用して追跡精度を高めています。これらのシステムは通常、空間 (外観ベース) と時間 (動きベース) の両方の特徴を統合し、複雑なシナリオでも堅牢なパフォーマンスを実現します。さらに、カルマン フィルター、オプティカル フロー、ディープ フィーチャ エンベディングなどの技術は、追跡アルゴリズムの安定性と堅牢性を向上させるためによく使用されます。

オブジェクト追跡の種類

オブジェクト トラッキングは、入力データのタイプとトラッキング対象のオブジェクトの数に基づいて分類できます。トラッキング方法の選択は、リアルタイム パフォーマンス、精度、オクルージョンやモーション ブラーに対する堅牢性など、特定のアプリケーション要件によって異なります。以下は、オブジェクト トラッキングの主なカテゴリです。

1. ビデオトラッキング

ビデオ トラッキングは、一連のビデオ フレーム内で移動するオブジェクトを検出して追跡することに重点を置いています。主な課題は、スケール、視点、または遮蔽の変化を処理しながら、複数のフレームにわたって検出されたオブジェクトの ID を維持することです。

• ビデオ トラッキングは、リアルタイム映像と録画映像の両方に適用でき、それぞれに異なる最適化戦略が適用されます。
• リアルタイム ビデオ トラッキングは、低遅延と高精度が求められる自動運転、セキュリティ監視、ライブ スポーツ分析などのアプリケーションで広く使用されています。
• オフライン ビデオ トラッキングは、法医学ビデオ分析や行動研究などの後処理タスクに役立ちます。

一般的なアプローチは次のとおりです。

• 検出による追跡: この方法では、まず個々のフレーム内のオブジェクトを検出し、次にデータ関連付け技術を使用してフレーム間でオブジェクトをリンクします。
• オプティカルフローベースのトラッキング: 連続するフレーム間のピクセル変位を分析してオブジェクトの動きを推定します。

2. 視覚追跡

視覚追跡はターゲット追跡とも呼ばれ、オブジェクトの現在の動きと外観の特性に基づいて、後続のフレームにおけるオブジェクトの将来の位置を予測することに重点を置いています。

• ビデオ追跡とは異なり、視覚追跡は完全なビデオシーケンスに依存せず、履歴データに基づいてオブジェクトの動きを推定します。
• この技術は、スムーズなインタラクションのためにオブジェクトの位置を予測する必要がある自律ロボット、ドローンナビゲーション、拡張現実 (AR)、仮想現実 (VR) において非常に重要です。

視覚追跡アルゴリズムは通常、以下を使用します。

• 動きの予測と補正のためのカルマン フィルター。
• 時間の経過に伴うオブジェクトの軌跡をモデル化する Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワーク。

3. 画像トラッキング

画像追跡は、ビデオではなく静的な 2 次元 (2D) 画像用に設計された特殊な形式のオブジェクト追跡です。目標は、画像データセット内の定義済みの画像またはパターンを認識し、継続的に追跡することです。

• これは、デジタル オブジェクトを現実世界の画像に重ね合わせる拡張現実 (AR) アプリケーションで広く使用されています。
• 産業用アプリケーションには、製造における品質管理が含まれ、検査のためにオブジェクトの特定の特徴を追跡します。
• 画像追跡は通常、SIFT (スケール不変特徴変換)、SURF (高速化された堅牢な特徴)、ORB (配向された高速かつ回転した BRIEF) などの特徴マッチング アルゴリズムに依存しており、画像内の一意のキーポイントを識別し、フレーム間で追跡します。

4. 単一物体追跡（SOT）

単一オブジェクト追跡 (SOT) とは、他のオブジェクトが存在する場合でも、ビデオ シーケンス全体で単一のターゲットを追跡することを指します。

• 追跡プロセスは手動の初期化から始まり、追跡対象のオブジェクトが最初のフレームで識別されます。
• 次に、トラッカーは、外観ベースまたはモーションベースの追跡技術を使用して、オブジェクトの位置を継続的に更新します。

SOT は、ジェスチャー認識、野生生物の監視、ドローンによる物体追跡などのアプリケーションで役立ちます。ただし、手動での初期化が必要であり、シーンに現れる新しい物体を処理できないため、複数の物体が視野内に入ったり視野から出たりするシナリオには適していません。

一般的な SOT アルゴリズムには次のものがあります。

• 相関フィルタベースのトラッカー (例: MOSSE、CSRT) – リアルタイム アプリケーションに効率的です。
• ディープラーニングベースのトラッカー (例: MDNet、Siamese Networks) – より堅牢ですが、計算負荷が高くなります。

5. 複数オブジェクト追跡（MOT）

複数オブジェクト追跡 (MOT) は、複数のオブジェクトを検出し、一意の ID を割り当て、ビデオ シーケンス全体で追跡する高度な追跡形式です。

• MOT は、衝突を回避するために車両と歩行者を継続的に追跡する必要がある自動運転などのシナリオでは非常に重要です。
• セキュリティ監視において、MOT は混雑した環境で個人を識別するのに役立ちます。
• また、選手のパフォーマンスを分析するために追跡されるスポーツ分析でも広く使用されています。

MOT は通常、検出による追跡フレームワークに従います。このフレームワークでは、まず各フレームでオブジェクトが検出され、次にさまざまな手法を使用して関連付けられます。

• Deep SORT (Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric) は、詳細な外観特徴を組み込むことでオブジェクトの再識別を改善します。
• ByteTrack は、フレーム間でオブジェクトを一致させる前に、信頼性の低い検出を改良することでオブジェクトの関連付けを強化します。
• グラフベースおよびトランスフォーマーベースの MOT モデルは、オブジェクト間の時空間依存関係を学習することで追跡を改善します。

MOT には、トラッカーがオブジェクトに間違った ID を割り当てる ID 切り替えや、オブジェクトが一時的に視界から消えるオクルージョン処理など、独自の課題があります。CenterTrack や FairMOT などの高度なディープラーニングベースの MOT フレームワークは、オブジェクトの検出と追跡を単一のモデルに統合することで、これらの課題に対処します。

オブジェクト追跡における主な課題とその克服方法

ディープラーニングによってオブジェクト追跡は大幅に改善されましたが、いくつかの基本的な問題が依然としてその効率と精度を制限しています。これらの課題は、オブジェクトの急速な動き、環境ノイズ、オクルージョン、スケールの変化などの現実世界の状況から生じます。これらの困難を克服するには、高度な追跡モデル、堅牢な特徴抽出、最適化された処理技術が必要です。以下では、オブジェクト追跡における最も重要な問題と、それらに対処するために開発されたソリューションについて説明します。

1. 追跡速度と計算効率

リアルタイムのオブジェクト追跡には、遅延のない正確な追跡を保証するために高速処理が必要です。この課題は、オブジェクト認識のわずかな遅延でも重大な結果をもたらす可能性がある、自動運転、ビデオ監視、ロボットなどのアプリケーションで特に顕著です。

追跡速度に影響を与える主な要因は次のとおりです。

• ニューラルネットワークアーキテクチャの複雑さ – 高精度のディープラーニング モデルでは、多くの場合、大量の計算リソースが必要となり、処理時間が長くなります。
• フレームレートの制約 – 高フレームレート (例: 30～60 FPS) でビデオ ストリームを処理するには、高度に最適化されたアルゴリズムが必要です。
• ハードウェアの制限 – ハイエンド GPU はディープラーニング モデルを高速化しますが、実際のアプリケーションでは計算能力が限られた組み込みシステムに依存することがよくあります。

追跡速度を向上させるために、研究者は MobileNet や YOLO などの軽量 CNN アーキテクチャや、検出プロセスを最適化する Faster R-CNN などの領域ベースの検出器を使用しています。また、プルーニング、量子化、モデル蒸留などの手法も、精度を維持しながら計算オーバーヘッドを削減するのに役立ちます。

2. 背景の複雑さと環境ノイズ

オブジェクト追跡における主な難しさは、乱雑な背景や動的な背景からターゲット オブジェクトを区別することです。追跡対象オブジェクトに類似した背景要素は、誤検出や誤識別につながり、追跡精度を低下させる可能性があります。

背景に関連する一般的な問題には次のようなものがあります。

• 混雑した環境 – 都市のシーンでは、複数の移動物体（人、車両など）があるため、トラッカーが物体の識別を維持することが困難になります。
• 影と反射 – 照明条件の変化により、誤解を招く視覚的特徴が生じる可能性があります。
• ダイナミックな背景 – 葉、水、画面のちらつきなどの動く要素は、追跡モデルを混乱させるノイズを発生させます。

これらの課題に対処するために、ガウス混合モデル (GMM)、ViBe (Visual Background Extractor)、適応しきい値設定などの背景減算技術が使用されます。U-Net や DeepLab などのディープラーニングベースのセグメンテーション モデルも、オブジェクトを背景から正確に分離することで追跡を改善します。

3. 物体のスケールの変化と遠近感の歪み

シーン内のオブジェクトは、視点の変化、カメラの動き、ズーム効果などにより、異なるスケールや向きで表示されることがあります。この変動により、特にオブジェクトがカメラに近づいたり遠ざかったりする場合、追跡アルゴリズムがオブジェクトを一貫して認識することが難しくなります。

規模の変化によって生じる主な問題は次のとおりです。

• 小さな物体の検出失敗 – フレーム内で数ピクセルしか占めないオブジェクトは、追跡アルゴリズムによって見逃される可能性があります。
• 特定のオブジェクトサイズへの過剰適合 – 一部の追跡モデルは、さまざまな次元のオブジェクトに一般化するのが困難です。
• アスペクト比の変更 – 細長いオブジェクトや回転したオブジェクトは誤分類される可能性があります。

これらの問題を軽減するために、最新のオブジェクト追跡モデルには、次のようなマルチスケールの特徴抽出技術が組み込まれています。

• 機能ピラミッド – さまざまなスケールでオブジェクトの表現を抽出します。
• アンカーボックス – さまざまなサイズの定義済み境界ボックスにより、さまざまな寸法のオブジェクトを検出することができます。
• スケール不変ニューラルネットワーク – さまざまなスケールのオブジェクトを含む拡張データセットでトレーニングされたモデル。

画像ピラミッドと特徴融合ネットワークを使用することで、トラッカーは複数のスケールでオブジェクトを効果的に処理し、追跡の堅牢性を向上させることができます。

4. 遮蔽とオブジェクトの消失

オクルージョンは、オブジェクトが別のオブジェクトによって一時的にブロックされ、追跡の失敗や ID の喪失を引き起こす場合に発生します。この問題は、オブジェクトが頻繁に相互作用して重なり合う混雑した環境、自動運転、スポーツ追跡では特に重大です。

閉塞の種類には以下のものがあります。

• 部分閉塞 – 追跡対象オブジェクトの一部は表示されたままになります。
• 完全閉塞 – オブジェクトは数フレームにわたって完全に非表示になります。
• 自己閉塞 – オブジェクトが回転したり折りたたまれて、重要な特徴が見えにくくなります。

従来の追跡アルゴリズムは、オクルージョン シナリオで失敗することが多く、追跡対象オブジェクトが失われたり、新しい ID が再割り当てされたりします。この問題を解決するために、最新のオブジェクト追跡モデルでは次のものが統合されています。

• Deep SORT および再識別 (ReID) モデル – ディープラーニングベースの外観特徴を使用して、遮蔽後のオブジェクトを認識します。
• 光学フロー推定 – 一時的に遮蔽された場合でも、オブジェクトの移動軌跡を予測します。
• 長期追跡戦略 – 過去の外観を記憶し、将来の位置を予測することで、オブジェクトのアイデンティティを維持します。

ReID 技術とモーション予測モデルを活用することで、オブジェクト トラッカーは遮蔽後に失われたオブジェクトを正常に回復し、全体的な追跡の信頼性を向上させることができます。

5. アイデンティティの切り替えとオブジェクトの誤分類

ID の切り替えは、特に見た目が似ているオブジェクトが複数存在する場合に、追跡アルゴリズムが既存のオブジェクトに誤って新しい ID を割り当てたときに発生します。この問題は、交通監視、小売分析、監視システムなどのマルチオブジェクト追跡 (MOT) アプリケーションでよく発生します。

アイデンティティの切り替えに寄与する要因には次のものがあります。

• オブジェクト間の視覚的な類似性 – 色、形、質感が似ている物体は誤って識別される可能性があります。
• 高速な動きと不規則な物体の動作 – 突然の加速や軌道の変化により、追跡の安定性が損なわれます。
• 特徴表現が不十分 – 境界ボックスの座標のみに依存する追跡モデルでは、外観が似ているオブジェクトを区別できない場合があります。

ID の切り替えを減らすために、高度な追跡フレームワークでは以下を実装します。

• ディープアソシエーションメトリクス – 動きの予測とディープラーニングベースの外観記述子を組み合わせて、類似したオブジェクトを区別します。
• データ関連付けのためのハンガリーアルゴリズム – 位置と外観の両方に基づいて、フレーム間でオブジェクト検出を一致させます。
• グラフベースの追跡ネットワーク – 空間的および時間的な関係を使用してオブジェクトの相互作用をモデル化します。

たとえば、Deep SORT は、ディープラーニング ベースの特徴埋め込みを統合することで ID の一貫性を大幅に向上させ、追跡シーケンス全体を通じてオブジェクトが一意の ID を維持することを保証します。

ディープラーニングにおけるオブジェクト追跡アルゴリズム

ディープラーニングは、より堅牢で正確、かつスケーラブルな追跡システムを実現することで、オブジェクト追跡に革命をもたらしました。手作りの特徴と基本的なモーション モデルに依存する従来の追跡方法とは異なり、ディープラーニング ベースのアルゴリズムは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、再帰型ネットワーク、およびトランスフォーマー ベースのアーキテクチャを活用して、高レベルのオブジェクトの特徴を抽出します。これらの技術により、特にオブジェクトが遮蔽されたり、照明が変化したり、スケールが変動したりする複雑な現実世界の環境では、追跡パフォーマンスが大幅に向上します。

オブジェクト追跡アルゴリズムは、従来のコンピューター ビジョン ベースのトラッカーとディープラーニング ベースのトラッカーに分類できます。以下では、最も広く使用されている追跡アルゴリズムのいくつかについて説明し、その長所、制限、実際のアプリケーションについて説明します。

1. OpenCVオブジェクトトラッキング

OpenCV は、さまざまなパフォーマンス要件に対応する一連のオブジェクト追跡アルゴリズムを提供します。これらのトラッカーは、従来の相関ベースの方法から、より高度なディープラーニングベースのアプローチまで多岐にわたります。OpenCV トラッカーは軽量で効率的であるため広く使用されており、計算リソースが限られているアプリケーションに適しています。

主要な OpenCV トラッカー:

• ブースティングトラッカー – 追跡に AdaBoost 分類を使用する、古い機械学習ベースのトラッカー。速度が比較的遅く、堅牢性が低いため、リアルタイム アプリケーションには適していません。
• MIL (マルチインスタンス学習) トラッカー – 複数のインスタンスの学習を利用して、ターゲットの外観の変化を処理します。BOOSTING よりも改善されていますが、遮蔽が発生するとドリフトが発生しやすくなります。
• KCF (カーネル化相関フィルタ) トラッカー – 周波数領域で相関フィルターを適用して高速オブジェクト追跡を行う、より効率的なトラッカー。速度と精度のバランスが優れています。
• CSRT (チャネルと空間の信頼性を備えた識別相関フィルタ) トラッカー – 最も正確な OpenCV トラッカーの 1 つである CSRT は、空間信頼性マップを組み込んで追跡精度を向上させており、リアルタイムの速度がそれほど重要でない高精度のアプリケーションに最適です。
• MOSSE (最小出力二乗誤差合計) トラッカー – 最速の OpenCV トラッカー。最小限の計算オーバーヘッドでリアルタイム パフォーマンスに最適化されています。ただし、複雑な追跡シナリオでは精度が犠牲になります。
• GOTURNトラッカー – 特徴抽出に畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を採用したディープラーニング ベースのトラッカー。オクルージョンや高速モーションの処理に優れていますが、効率的に実行するには GPU アクセラレーションが必要です。

OpenCV トラッキングのアプリケーション:

OpenCV トラッカーは、その効率性と実装の容易さから、ビデオ監視、ロボット工学、拡張現実 (AR) アプリケーションで広く使用されています。たとえば、CSRT と KCF はセキュリティ カメラの監視によく使用され、MOSSE は速度が速いため、リアルタイムのスポーツ分析によく使用されます。

2. Deep SORT（ディープラーニングによるシンプルなオンラインおよびリアルタイムのトラッキング）

Deep SORT は、SORT (Simple Online and Realtime Tracking) アルゴリズムの高度なバージョンです。元々は、追跡に境界ボックスの関連付けとカルマン フィルタリングに依存していました。SORT は効率的でしたが、複数の類似オブジェクトが存在する場合、ID の切り替えに問題がありました。

Deep SORT は、視覚的に類似したオブジェクトを区別できるディープ アピアランス機能を統合することで、これを改善します。この機能により、一時的な遮蔽や突然の軌道変更の後でも、オブジェクトを追跡できます。

Deep SORT の主な機能:

• 深層外観埋め込みネットワークを使用してオブジェクトの特徴をエンコードし、ID の切り替えを減らします。
• 正確なオブジェクト マッチングのために、マハラノビス距離とハンガリー アルゴリズム ベースのデータ関連付けを組み込みます。
• YOLO、Faster R-CNN、EfficientDet などの最先端のオブジェクト検出器とシームレスに連携します。
• 複数のオブジェクトを同時に追跡できるため、自動運転、群衆監視、小売分析に最適です。

実際のアプリケーション:

Deep SORT は、都市環境で歩行者や車両を追跡するための交通監視に広く使用されています。また、スポーツ分析にも応用されており、選手をリアルタイムで追跡できます。ディープラーニングベースの外観モデルと従来のモーション推定を組み合わせることで、最も堅牢な追跡アルゴリズムの 1 つとなっています。

3. MDNet（マルチドメインネットワーク）トラッカー

MDNet は、R-CNN (領域ベース CNN) オブジェクト検出ネットワークにヒントを得たディープラーニング ベースのオブジェクト追跡アルゴリズムです。単一の特徴表現を使用する従来の追跡方法とは異なり、MDNet は複数のドメイン固有のネットワークを活用し、さまざまな追跡環境に適応できます。

MDNetの仕組み:

• 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して、オブジェクトの外観の特徴を抽出し、さまざまな追跡ドメインにわたって分類します。
• 初期化中に、MDNet は複数の候補領域をサンプリングし、追跡対象の特定のオブジェクトに合わせてニューラル ネットワークを微調整します。
• トラッカーはドメイン適応技術を使用して継続的に更新されるため、外観の変化や遮蔽に対して非常に堅牢です。

利点と制限:

• 強み: 複雑な追跡シナリオでも高い精度、新しいオブジェクトへの優れた適応性、オブジェクトの変形に対する堅牢性を実現します。
• 制限事項: 従来の OpenCV ベースのトラッカーと比較すると、計算コストが高く、速度も遅くなります。

MDNetのアプリケーション:

MDNet は、照明条件や遮蔽物によりオブジェクトの外観が変化する可能性がある監視アプリケーションで特に役立ちます。また、時間の経過に伴う解剖学的構造を追跡する医療画像処理にも使用されます。

4. 物体追跡におけるカルマンフィルタ

カルマン フィルタは、オブジェクト追跡のモーション予測に使用される基本的な数学ツールです。再帰的なベイズ推定プロセスに基づいており、過去の観測に基づいてオブジェクトの将来の位置を予測できます。

カルマン フィルタが追跡を改善する仕組み:

• 速度と加速度のモデルに基づいて物体の動きを予測します。
• 各フレームからの新しい観測値で推定値を更新することにより、追跡エラーを修正します。
• ディープラーニングベースの方法では計算量が過剰になる可能性がある、複雑性の低い追跡シナリオでうまく機能します。

カルマンフィルタとディープラーニングを組み合わせる:

最新の追跡システムでは、追跡パフォーマンスを向上させるために、カルマン フィルターとディープラーニングを統合することがよくあります。例:

• SORT と Deep SORT は、動きの推定にカルマン フィルターを使用します。
• ハイブリッド トラッキング モデルは、カルマン フィルタリングと CNN ベースの特徴抽出を組み合わせて、リアルタイム ビデオ ストリームの精度を向上させます。

カルマンフィルタの用途:

カルマン フィルターは、レーダー追跡、航空宇宙ナビゲーション、ロボット工学におけるオブジェクト追跡など、動作予測が重要な役割を果たす分野でよく使用されます。

5. ByteTrack – 最新のマルチオブジェクト追跡アルゴリズム

ByteTrack は、検出から追跡までの関連付けプロセスを改良することで、マルチオブジェクト追跡 (MOT) の精度を向上させるように設計された最先端のオブジェクト追跡アルゴリズムです。

ByteTrackの仕組み:

• 信頼性の低い検出を除外する Deep SORT とは異なり、ByteTrack はすべての検出を保持し、オブジェクトの関連付けに基づいて確率を割り当てます。
• 2 段階のデータ関連付けアプローチを使用して、偽陰性と ID スイッチをより適切に処理できるようにします。
• 高精度を維持しながら高速処理に最適化されており、リアルタイム アプリケーションに適しています。

従来のトラッカーに対する利点:

• 誤検出（検出漏れ）による追跡の失敗を減らします。
• 高度に動的な環境において SORT および Deep SORT よりも優れたパフォーマンスを発揮します。
• オブジェクトがさまざまなスケールで表示される高解像度のビデオ ストリームで効果的に機能します。

実際の使用例:

ByteTrack は自動運転で広く使用されており、車両、自転車、歩行者のリアルタイム追跡を可能にします。また、スポーツ分析やセキュリティ監視でも人気が高まっています。

オブジェクトトラッキングの実装: ソフトウェアソリューション

ディープラーニングベースのオブジェクト追跡システムを導入するには、事前に構築された追跡アルゴリズム、ディープラーニングの統合、リアルタイム パフォーマンスの最適化を組み合わせた堅牢なソフトウェア ツールが必要です。さまざまなフレームワークとプラットフォームが、研究やプロトタイピングから大規模な商用展開まで、さまざまなニーズに対応します。以下では、オブジェクト追跡に最も広く使用されているソフトウェア ソリューションのいくつかについて、その機能、長所、理想的な使用例を紹介します。

1. OpenCV – オープンソースのコンピュータビジョンライブラリ

OpenCV (オープンソース コンピュータ ビジョン ライブラリ) は、最も人気があり、広く使用されているコンピュータ ビジョン ライブラリの 1 つです。OpenCV は、事前に構築された包括的なオブジェクト追跡アルゴリズムのセットを提供するため、迅速なプロトタイピングやリアルタイム追跡アプリケーションに最適です。

オブジェクト追跡の主な機能

• 複数の追跡アルゴリズム – BOOSTING、MIL、KCF、CSRT、MOSSE、GOTURN などの従来のトラッカーが含まれており、それぞれ異なる追跡シナリオに最適化されています。
• リアルタイムパフォーマンス – 最適化された C++ および Python 実装により、Raspberry Pi や組み込みシステムなどの低電力デバイスでの追跡が可能になります。
• 動作分析ツール – 動きの予測に役立つ、Lucas-Kanade トラッキングや Farneback オプティカル フローなどのオプティカル フロー アルゴリズムが含まれています。
• エッジデプロイメント – OpenVINO および TensorRT と互換性があり、高速推論によるエッジ デバイスへの展開を可能にします。

理想的な使用例

OpenCV は次のような場合に最適です。

• ジェスチャー認識、車両追跡、モーションベースのセキュリティ システムなどの軽量アプリケーションでのリアルタイム オブジェクト追跡。
• ディープラーニングベースの追跡では計算コストが高くなる可能性がある組み込みアプリケーションおよびモバイル アプリケーション。
• 迅速な実験のための使いやすい API を提供するため、教育および研究目的に適しています。

制限事項

• ディープラーニングベースの追跡モデルがないため、高精度のアプリケーションには外部統合が必要です。
• 長期的な遮蔽や複雑な複数オブジェクトの追跡シナリオでは、パフォーマンスが低下します。

2. MATLAB – コンピュータビジョンツールボックス

MATLAB は、研究者や開発者が最小限のコーディングで高度なオブジェクト追跡システムを構築できる強力な Computer Vision Toolbox を提供します。OpenCV とは異なり、MATLAB はグラフィカル プログラミング環境を提供するため、複雑な追跡パイプラインの開発が容易になります。

オブジェクト追跡の主な機能

• 事前構築された追跡アルゴリズム – 単一オブジェクトおよび複数オブジェクトの追跡用の Kanade-Lucas-Tomasi (KLT)、CAMShift、パーティクル フィルターなどのアルゴリズムが含まれています。
• 統合ディープラーニング – オブジェクトの検出と追跡のための YOLO、SSD、Faster R-CNN モデルとの統合をサポートします。
• ビデオ処理と分析 – フレームごとの処理、背景減算、および動き推定ツールを提供し、追跡精度を向上させます。
• シミュレーションとテスト – 実際のアプリケーションにモデルを展開する前に、オブジェクト追跡シナリオをシミュレーションできます。

理想的な使用例

MATLAB は次のような分野で広く使用されています。

• 特に自律航行、生物医学画像、監視システムなどの分野における学術研究および産業研究。
• 実稼働環境に展開する前に、ディープラーニングベースのオブジェクト追跡パイプラインのプロトタイプを作成します。
• ロボット工学と自動化では、制御システムには正確な物体追跡が不可欠です。

制限事項

• 有料ライセンスが必要なので、オープンソースの代替品に比べてアクセスしにくくなります。
• 大規模なビデオ データセットを処理する場合、TensorFlow や PyTorch などの最適化されたディープラーニング フレームワークよりも遅くなります。

3. Viso Suite – エンドツーエンドのAIビジョンプラットフォーム

Viso Suite は、企業がコンピューター ビジョン アプリケーションを大規模に構築、展開、管理できるように設計された商用 AI ビジョン プラットフォームです。追跡アルゴリズムを手動で実装する必要がある OpenCV や MATLAB とは異なり、Viso Suite はオブジェクト追跡システムを開発するためのノーコードおよびローコード アプローチを提供します。

オブジェクト追跡の主な機能

• ドラッグアンドドロップインターフェース – 大規模なコーディングなしでオブジェクト追跡モデルを統合するためのビジュアル プログラミング ツールを提供します。
• ディープラーニングモデルのサポート – YOLO、Deep SORT、ByteTrack、その他の最先端の追跡フレームワークをシームレスに統合できます。
• マルチカメラトラッキング – 同期されたデータ融合により、複数のカメラにわたるオブジェクトの追跡が可能になります。
• クラウドとエッジの展開 – スケーラブルなソリューションのために、エッジ AI (デバイス上の追跡) とクラウドベースの処理の両方をサポートします。
• 分析と洞察 – 追跡されたオブジェクトの視覚化、動作分析、異常検出のためのリアルタイム ダッシュボードを提供します。

理想的な使用例

Viso Suite は次の場合に最適です:

• 小売、スマート シティ、産業オートメーション、セキュリティなどの分野におけるエンタープライズ グレードのアプリケーション。
• 詳細な機械学習の専門知識を必要とせず、エンドツーエンドの AI ビジョン ソリューションを探している組織。
• 複数のカメラとセンサーを集中型追跡システムに統合する必要があるスケーラブルな展開。

制限事項

• サブスクリプション料金がかかる商用製品であるため、個人の研究者や小規模プロジェクトにとっては利用しにくいものとなっています。
• TensorFlow や PyTorch などの完全にプログラム可能なディープラーニング フレームワークと比較すると、カスタマイズが制限されます。

4. Ikomia API – オープンソースの AI ビジョン フレームワーク

Ikomia API は、ディープラーニングベースのオブジェクト追跡モデルをアプリケーションに統合するプロセスを簡素化するオープンソースのコンピューター ビジョン フレームワークです。最先端のアルゴリズムを使用して追跡ワークフローを迅速に構築できる Python ベースの API を提供します。

オブジェクト追跡の主な機能

• 事前構築されたオブジェクト追跡パイプライン – Deep SORT、ByteTrack、およびカルマン フィルター ベースの追跡ソリューションが含まれます。
• ディープラーニングの統合 – オブジェクトの検出と追跡のための YOLOv7、Faster R-CNN、その他のディープラーニング モデルをサポートします。
• 効率的な複数オブジェクト追跡 – 複数のオブジェクトを同時に追跡するためのリアルタイムのパフォーマンス最適化を提供します。
• 開発者向けの柔軟なAPI – 追跡モデルと後処理ワークフローを完全にカスタマイズできます。

理想的な使用例

Ikomia API は次の場合に適しています:

• 柔軟でプログラム可能なオブジェクト追跡フレームワークを探している開発者。
• TensorFlow や PyTorch との簡単な統合を可能にするため、高度な追跡アルゴリズムに取り組んでいる AI 研究者。
• 交通監視、スポーツ分析、スマート監視システムなどのリアルタイムオブジェクト追跡アプリケーション。

制限事項

• オブジェクト検出および追跡パイプラインを手動で構成する必要があるため、Viso Suite などのコード不要のプラットフォームよりも初心者には使いにくいです。
• 一部の商用代替品ほど低電力エッジ コンピューティング向けに最適化されていません。

オブジェクト トラッキングを実装するための適切なソフトウェアの選択は、プロジェクトの特定の要件、スケーラビリティ、および計算上の制約によって異なります。

• OpenCV は、高速な推論速度を必要とする組み込みシステムやアプリケーションでの軽量なリアルタイム トラッキングに最適です。
• MATLAB は、アルゴリズム開発のための堅牢な環境を提供し、学術研究やプロトタイピングに最適です。
• Viso Suite は、大規模なコーディングなしで AI ビジョンを大規模に導入したい企業向けの強力なエンタープライズ ソリューションです。
• Ikomia API は、最先端の追跡モデルをアプリケーションに統合したい開発者や研究者に最適な、柔軟なディープラーニング ベースのフレームワークを提供します。

AI とディープラーニングの継続的な進化により、オブジェクト追跡ソフトウェア ソリューションはより正確で効率的、かつスケーラブルになり、業界全体でリアルタイム追跡がより利用しやすくなっています。

さまざまな業界におけるオブジェクト追跡の応用

オブジェクト追跡は、自動化、リアルタイム監視、データに基づく意思決定を可能にする、幅広い業界で重要なテクノロジーとなっています。ディープラーニングとコンピュータービジョンの進歩により、最新のオブジェクト追跡システムは比類のない精度を提供し、セキュリティ、輸送、小売、ヘルスケア、スポーツに欠かせないものとなっています。以下では、オブジェクト追跡の最も重要なアプリケーションと、それがさまざまな分野にどのような変化をもたらしているかについて説明します。

監視とセキュリティ

オブジェクト追跡は、セキュリティおよび監視システムにおいて基本的な役割を果たし、人物、車両、不審な活動をリアルタイムで監視するために使用されます。スマート シティ インフラストラクチャ、国境警備、公共安全システムに広く実装されています。

主な用途

• 犯罪防止 – 法執行機関は、AI 駆動型の監視システムを使用して個人を追跡し、顔を認識し、犯罪行為を示唆する可能性のある異常な行動を特定します。
• 交通監視 – スマート監視システムは車両を追跡し、速度超過、信号無視、違法な車線変更などの違反を検出します。
• スマートシティにおける公共の安全 – AI を搭載した CCTV ネットワークは、オブジェクト追跡を使用して歩行者の動きを監視し、放置された手荷物を検出し、群衆に関連する危険を防止します。
• 侵入検知 – ホームセキュリティシステムは、オブジェクト追跡を統合して、不正アクセスを検出し、立ち入り禁止区域で警報を発します。

使用される技術

• リアルタイム人物追跡のためのディープソートとYOLO
• 車両識別のためのナンバープレート認識（LPR）
• 関心のある人物を識別する顔認識AI

使用例

ロンドンのスマート監視ネットワークでは、数千台のカメラでオブジェクト追跡が使用され、歩行者の動きを監視し、犯罪率を減らし、都市の交通を効率的に管理しています。

2. 自動運転車とインテリジェント交通

自動運転車や先進運転支援システム (ADAS) は、歩行者、自転車、その他の車両の動きを識別、分類、予測するために、物体追跡に大きく依存しています。正確な追跡は、乗客と歩行者の安全を確保するために不可欠です。

主な用途

• 歩行者検知と衝突回避 – 人、動物、障害物をリアルタイムで追跡し、事故を防止します。
• 車車間通信（V2V） – 自動運転車は周囲の車両を追跡し、データを交換してナビゲーションを改善します。
• アダプティブクルーズコントロールとレーンアシスト – オブジェクト追跡を使用して、車両速度を調整し、車線位置を維持し、車線逸脱を検出します。
• 交通流の最適化 – AI を活用した交通管理システムは、車両の密度を追跡して信号のタイミングを調整し、渋滞を防止します。

使用される技術

• 奥行き認識のためのLiDAR（光検出と測距）
• 歩行者と車両の追跡のためのディープラーニングベースの物体検出（YOLO、Faster R-CNN）
• マルチモーダル物体追跡のためのセンサーフュージョン（カメラ + レーダー + LiDAR）

使用例

テスラの完全自動運転 (FSD) システムは、ディープラーニング ベースのオブジェクト追跡を使用して歩行者、交通信号、その他の道路利用者を識別し、より安全な自律走行を実現します。

3. 小売分析と顧客行動追跡

小売業界では、オブジェクト トラッキングは、顧客の行動を分析し、店舗レイアウトを最適化し、マーケティング戦略を改善するのに役立ちます。買い物客の動きを追跡することで、店舗は顧客体験を向上させ、売上を最大化できます。

主な用途

• 顧客の動きのヒートマップ分析 – 買い物客の動線を追跡し、店舗内のどのエリアに最も多くの歩行者がいるかを判断します。
• キュー管理とスタッフの割り当て – レジの列における顧客密度を監視し、スタッフのレベルを動的に調整して待ち時間を短縮します。
• 棚在庫管理 – AI 搭載カメラを使用して在庫レベルをリアルタイムで追跡し、空の棚を検出して補充を自動化します。
• パーソナライズされた広告とマーケティング – デジタル ディスプレイは、検出された人口統計と顧客エンゲージメント パターンに基づいてコンテンツを調整します。

使用される技術

• 人数カウントのためのAI搭載カメラシステム
• リアルタイムの動き分析のためのディープSORTベースのトラッキング
• 顔認識と顧客識別

使用例

Amazon Go ストアでは、オブジェクト追跡テクノロジーを使用して、顧客が商品を手に取り、手動でチェックアウトする必要なく AI が自動的に購入を追跡する、チェックアウト不要のショッピングを実現しています。

4. スポーツ分析とパフォーマンス追跡

オブジェクト トラッキングによりスポーツ分析が変革し、チームやコーチは選手の動きを分析し、ゲーム戦略を最適化し、ファンの体験を向上できるようになりました。AI を活用したトラッキング システムは、選手の位置、ボールの軌道、ゲームのダイナミクスに関するリアルタイムの分析情報を提供します。

主な用途

• プレーヤーパフォーマンス分析 – 速度、加速度、位置を追跡して個人のパフォーマンスを評価します。
• ゲーム戦略の最適化 – コーチはオブジェクト追跡データを活用して、対戦相手の動きのパターンに基づいて戦術を改良します。
• バーチャルリプレイと拡張現実 – AI 強化リプレイでは、ボールの軌道、選手の動きのヒートマップ、戦術的なフォーメーションが表示されます。
• 自動審判 – オブジェクト トラッキングは、サッカーやバスケットボールなどのスポーツにおけるゴールライン テクノロジー、ファウル検出、オフサイドのコールなどに役立ちます。

使用される技術

• プレイヤーの動きを追跡するための姿勢推定（OpenPose、AlphaPose）
• スポーツ用具における RFID ベースの追跡 (例: スマートバスケットボール、センサー付きジャージ)
• コンピュータービジョンベースのボール追跡（テニスとクリケットにおけるホークアイ技術）

使用例

NBA は AI を活用したオブジェクト トラッキングを使用して、シュート精度、ディフェンス戦略、選手の疲労レベルを分析し、チームにパフォーマンスに関する詳細な情報を提供します。

5. ヘルスケアと医療画像

ヘルスケアの分野では、オブジェクト追跡は患者のモニタリング、AI 支援診断、医療用画像処理に応用されています。追跡技術は、医師や医療専門家が異常を検出したり、運動障害を追跡したり、ロボット手術を支援したりするのに役立ちます。

主な用途

• 患者の動きのモニタリング – 病院内の高齢者や障害のある患者を追跡し、転倒、不規則な動き、または活動不足を検出します。
• AI支援診断 – ディープラーニングを使用して、腫瘍の成長、病気の進行、X 線および MRI スキャンの異常を追跡します。
• 外科用ロボットと動作追跡 – AI 駆動型ロボットアームが外科医の手の動きを追跡し、正確な手術を実現します。
• 病院における感染管理 – 患者とのやり取り、手指衛生の遵守、汚染リスクをリアルタイムで監視します。

使用される技術

• 動作障害追跡のための姿勢推定（例：パーキンソン病評価）
• ディープラーニングセグメンテーションを使用した MRI および CT スキャンオブジェクト追跡
• 発熱や感染の発生を検知する AI 搭載サーマルカメラ

使用例

AI を活用したアルツハイマー病患者の動きの追跡により、医師は歩行パターンと認知反応時間を分析して病気の進行を監視し、治療計画を最適化できるようになります。

オブジェクト追跡は、複数の業界で効率、安全性、意思決定を向上させる革新的なテクノロジーです。犯罪行為の検出、自律走行車のナビゲーションの改善、小売店の買い物パターンの分析、スポーツ戦略の改良、医療診断の支援など、ディープラーニングを活用した追跡システムは進化を続け、イノベーションの限界を押し広げています。

AI とコンピューター ビジョンが進歩するにつれて、将来の追跡アプリケーションにはエッジ コンピューティング、自己教師あり学習、リアルタイム 3D 追跡が組み込まれる可能性が高く、今後数年間でオブジェクト追跡はさらに正確で、スケーラブルで、インテリジェントなものになるでしょう。

FlyPix AI による地理空間オブジェクト追跡

オブジェクト追跡の分野では、地理空間画像内のオブジェクトを追跡することが、最も困難で革新的なアプリケーションの 1 つです。大規模なインフラストラクチャの監視、環境の変化の分析、都市計画の最適化など、従来のオブジェクト追跡方法では、衛星画像や航空画像の規模、解像度、複雑さに苦労することがよくあります。

で フライピックスAI、 当社は、地理空間分析用に特別に設計された最先端の AI 駆動型オブジェクト追跡ソリューションを提供しています。リアルタイムのビデオ ストリームに重点を置いた従来のオブジェクト追跡システムとは異なり、当社のプラットフォームでは、高解像度の衛星、ドローン、航空画像内のオブジェクトの検出、分類、追跡が可能です。

FlyPix AIのオブジェクト追跡ソリューションの恩恵を受ける業界

当社のテクノロジーは、業界が地理空間画像におけるオブジェクト追跡を活用する方法を変革しています。

• 建設・インフラ – プロジェクトの進捗状況、道路拡張、コンプライアンスの監視を追跡します。
• 港湾・物流業務 – 貨物の移動とサプライチェーンの追跡を監視します。
• 農業と林業 – 森林破壊の特定、作物の健全性分析、収穫量の推定。
• 政府とスマートシティ – 都市の拡大、土地利用の変化、公共の安全の強化を追跡します。
• エネルギーと環境 – 再生可能エネルギー設備、石油・ガス事業、環境リスクの監視。

FlyPix AI: 地理空間オブジェクト追跡の未来

FlyPix AI では、AI と地理空間インテリジェンスの間のギャップを埋めることで、オブジェクト追跡を再定義しています。当社のプラットフォームを活用することで、企業や研究者は広大な地理的領域にわたって高精度かつ効率的にオブジェクトを検出、分析、追跡できます。

政府機関、環境研究者、物流管理者、都市計画者など、どのような方でも、FlyPix AI は衛星画像や航空画像から実用的な洞察を引き出すツールを提供します。

結論

ディープラーニングにより、オブジェクト追跡テクノロジーは大幅に進歩し、より正確で、より高速で、より信頼性の高いものになりました。Deep SORT、OpenCV 追跡、MDNet などの最新のアルゴリズムにより、オクルージョン、背景の乱れ、スケールの変化などを含む複雑なシナリオでも、オブジェクトをリアルタイムで効率的に追跡できます。これらの進歩により、オブジェクト追跡は、セキュリティ、自動運転、小売分析、ヘルスケアなど、さまざまな業界で不可欠なツールとなっています。

アイデンティティの切り替えや動作予測エラーなどの課題があるにもかかわらず、継続的な研究により追跡アルゴリズムが改良され、パフォーマンスと計算効率の両方が向上しています。ディープラーニングとコンピュータービジョンの革新により、オブジェクト追跡の将来は有望であり、さらに洗練された現実世界のアプリケーションへの道が開かれています。

よくある質問