Computer Vision

27/04/2023

また久しぶりの投稿です。
技術ブログのQiitaで新しい記事を投稿しました。

YOLOなどのAI（機械学習）の物体検出アルゴリズムは毎年のように進化します。しかしどんなに高い精度を誇るアルゴリズムでも、映像側の問題で正しく物体検出やトラッキングができない場合があります。ここでは検出元と...

24/09/2021

こちらでは久しぶりの投稿です。Qiitaに新しい記事を投稿しました！
「ディープラーニングで映像から動かない歩行者を検出するのに苦労した」
https://qiita.com/ComputerVision/items/c57d861cfa149b65a39d

21/04/2018

最強と言われる物体検出法を試してみました。素晴らしい！
でも渋谷の交差点にはちょっと使えないかなあ？

02/02/2018

FBでのお知らせが遅れましたが、Trace Bladeの追加アプリとして、Image Map Bladeを開発しました。これはTrace Bladeが画像上の座標遷移であるのに対して、3D空間で座標変換し、Trace Bladeの画面座標を「地図」座標（正確にはカメラからの相対距離）に置き換えるものです。変換モデルの正確性は99%以上。1センチ単位での座標算出のほか、速度や移動方位も分かるようになりました！

02/02/2018

昨年末から複数の作業者に協力していただき、Trace Bladeで大掛かりな歩行者調査を行いました。作業者向けに簡易マニュアルや説明動画などを作るのも大変でした。

Trace Blade簡易マニュアル(Ver.0.75)の「P5：クイックスタート」を動画で解説したものです。簡易マニュアルはこちら。http://www.tracegraphic.com/Doc/TraceBlade_Manual075.pdf

02/02/2018

11月からはMonitoring Blade、12月からはTrace Bladeの仕事で超多忙でした。なんとか山は越えました。

07/04/2017

片道4車線ある交差点のリアルタイム映像で、トレーラーとかバスとか大型車両だけをカウントするのは以外と難しいのです。でも技術的なメドが立ちました。
https://youtu.be/94pA0xdfMFc

映像からリアルタイムで各車線の車両数と大型車両のみをカウントする技術デモムービーです。ナレーションはありません。 左寄りラインカウンターA1A2で大型車両のみを、順番カウンターA1A2でその車線の車両合計をカウントしています。以下、B1B2～D1D2まで合計4車線の大型車両と車両合計数をカウントしています。マーカ...