「ディープラーニングによる映像解析で車両をトラッキングするのに苦労した」

弊社のディープラーニング技術紹介の一環として、2019/3/21にQiitaへ技術解説記事「ディープラーニングによる映像解析で車両をトラッキングするのに苦労した」を投稿しました。
映像解析においてトラッキングは不可欠な技術であり、弊社では代表的なトラッキング手法であるカルマンフィルタを応用してトラッキング精度を上げております。

記事では
交通量調査をディープラーニングで自動処理するにはトラッキング技術が必要
・なぜトラッキングが必要なのか？
・交通量調査とトラッキング
・必要な要件
・トラッキングはリアルタイム処理できる？
サンプルムービーの解説
１）完全に隠れた車両をトラッキングする
２）部分的に隠れた車をトラッキングする
３）car以外のクラスでも検証する
４）静止している対象物が隠れてもトラッキングできる
その他：サンプル映像について
カルマンフィルタとは？
カルマンフィルタを映像解析に応用するのに苦労した点
・YOLO V3とカルマンフィルタの関係
・カルマンフィルタが動かない理由
１）探索範囲がとても大事
２）数値と映像とのギャップ

などを紹介しております。記事本文はこちらからどうぞ。

またトラッキング技術のサンプルムービーとしてこちらをご用意しております。
大型車両に部分的・完全に隠れた小型車をカルマンフィルタにより問題なくトラッキングできております。