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車両数のカウントとは?課題と対策・製品を解説

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物体検出・追跡における車両数のカウントとは?
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SFC マルチアングル
2500万画素 150fps 近赤外カメラ|食品・監視・医療向け
画像センサーモジュール 「IS-PLUM」(アイエスプラム)
【開発事例】高解像度・高ビット深度カメラによる画像認識処理

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物体検出・追跡における車両数のカウント
物体検出・追跡における車両数のカウントとは?
画像や映像データから車両を自動的に検出し、その数を正確に把握する技術です。交通量調査、渋滞予測、スマートシティのインフラ管理など、多岐にわたる分野で活用されています。
課題
多様な車両形状への対応
乗用車、トラック、バスなど、形状やサイズが異なる車両を均一に高精度で検出する必要がある。
複雑な交通状況下での精度維持
密集した車両、一部隠れた車両、逆光や悪天候などの条件下でも、正確なカウントを維持することが難しい。
車両の同一性識別と重複カウント防止
一度カウントした車両が再度検出された際に、同一車両と認識し重複カウントを防ぐための追跡技術が求められる。
リアルタイム処理の負荷
大量の映像データをリアルタイムで処理し、車両数をカウントするには、高い計算能力と効率的なアルゴリズムが必要となる。
対策
深層学習ベースの検出モデル
多様な車両形状に対応するため、大量のデータで学習させた深層学習モデルを用いて、高精度な検出を実現する。
複数カメラ連携と画像補正
複数のカメラ映像を統合したり、画像補正技術を適用したりすることで、視界不良や遮蔽の影響を軽減する。
高度な追跡アルゴリズム
カルマンフィルターやディープソートなどの追跡アルゴリズムを導入し、車両の動きを予測して同一性を識別し、重複カウントを防ぐ。
エッジコンピューティングの活用
映像データを発生源に近い場所で処理するエッジコンピューティングを活用し、リアルタイム処理の負荷を分散・軽減する。
対策に役立つ製品例
AI画像解析システム
深層学習モデルを搭載し、様々な車両を自動で検出し、カウントする機能を提供する。
リアルタイム映像処理システム
高速な画像処理能力と追跡アルゴリズムにより、複雑な状況下でも正確な車両数カウントを実現する。
交通量計測センサー
カメラ映像と連携し、車両の形状や動きを分析して、高精度な車両数を集計する。
スマートシティ向け分析ツール
収集した車両データを分析し、交通流の最適化やインフラ管理に役立つ情報を提供する。
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