【交通量AIカウントラボ③】道路ラボオリジナルアプリ「AICount」の大幅アップデート!!

YOLOv11 × ByteTrackで世界が変わりました

前回の記事では、物体検出モデル「YOLO」と、トラッキングアルゴリズム「DeepSORT」について紹介しました。
少し更新が空いてしまいましたが、この間に……実は AIカウントのシステムを大規模刷新していました

この数週間、やっていたのはこんな内容です:

  • YOLOを最新バージョンへアップグレード
  • トラッカーを DeepSORT → ByteTrack に全面移行
  • 初心者でも扱える 専用UIを開発
  • GPUマシン上での安定稼働のための環境構築

そして、ようやく 爆速かつ安定したAIカウント環境が完成しました。

※上記画像はこの記事に合わせた生成AI画像です。(;^_^A


🔥 ByteTrackとは?

ByteTrack は 2022 年に提出された比較的新しいトラッキングアルゴリズムで、世界的な MOT ベンチマーク(MOT17/MOT20)でもトップクラスの精度を記録している実力派です。

最大の特徴は、

低スコアの検出(Low Score Detection)も積極的に活用し、Occlusion(遮蔽)に強いID維持性能を実現している

という点。

一般的なトラッカー(DeepSORTを含む)は、YOLOが「ちょっと自信ないかも…」と出した低スコア検出は無視します。
その結果、人や車が一瞬隠れると IDが切れやすい・再認識が難しい という問題が起きます。

ByteTrackは、ここが改善されています。
低スコアの検出も「候補」として活用し、追跡の継続に使うため、

  • 道路標識の裏に一瞬入っても
  • 画面端で小さくなっても
  • 車列の陰に少し隠れても

IDが復活する のです。

これは本当に強い!!


✨ 実際に使ってみた感想:DeepSORTとの違いが別次元

私自身、長らく DeepSORT を使っていました。
ただ、あれは設定が非常にシビアで……

  • Distance Threshold(距離閾値)が本当に難しい
  • 少し設定がズレると「IDブツ切れ」が頻発
  • 隠れる → 復活、がとにかく弱い
  • 車同士が少し重なると IDが入れ替わる

といった問題がずっと付きまとっていました。

しかし!
ByteTrack に変えてからというもの、これらが 極端に減りました

特に驚いた点は:

✴︎ ID維持率が圧倒的に向上

道路ラボオリジナルAIカウントアプリでは、方向別カウントを行っており、「どこから来てどこへ行くか」をずっと追っています。この場合、途中でIDが変わると致命傷です。
ByteTrack では、このリスクがほとんど解消されました。

✴︎ 設定値がシンプル

DeepSORT のような「Distance Threshold」を手探りで調整する必要がなくなり、
ByteTrack の調整項目は非常に少なく、意味も分かりやすい。

たとえば:

  • track_thresh:追跡する最低信頼度
  • match_thresh:マッチングのしやすさ

など、直感的に理解できます。

✴︎ 一度ベストな設定を見つけると映像が変わっても使い回せる

DeepSORTはアングルが変わると設定をまた調整し直し…回しては調整、回しては調整という苦行がありましたが、
ByteTrackは ほぼ固定でOKのような気がします(今のところ)。
これは運用上めちゃくちゃ大きい。

本当に、ByteTrackおそるべし。


🚀 YOLOも v5 → v11 に大幅進化

検出器の方も、YOLOv5 から YOLOv11 に一気にバージョンアップしました。

YOLOv11 は、2024年に登場した最新世代のYOLOで、以下の改善が大きいと言われています:

  • 高速化(v5より20〜40%高速)
  • 精度向上(特に小さい物体の検出が強い)
  • NMS(重なり除去)アルゴリズムの改良
  • アクセラレーション対応が強化(TensorRT / GPU最適化)

体感としては、

「誤検出が減り、遠くの小さな車も拾ってくれるようになった」

という印象。

道路ラボオリジナル「AIカウント」アプリの信頼性がワンランク・ツーランク上がりました。


🖥 UIも刷新して“誰でも使えるAIカウント”へ

今回のタイミングで、UIも全面的に作り直しました。

「AIに詳しくない人でも扱えること」を重視して設計し直しています!!

HELPも分かりやすくしたつもりです。上の「HELP」を押すと私のノウハウがギュッと詰まっています。とはいえ、、これだけでは初心者には難しいかもしれません。


🎉 まとめ:ようやく“実用レベルのAIカウント”が完成

  • YOLOv11 の高精度な検出
  • ByteTrack の強力なID維持
  • 可視化しやすい新UI
  • GPUでの安定駆動
  • 設定値の最適化による高い再現性

これらが合わさり、ようやく

「現場で本当に使えるAI交通量カウント」

になってきた実感があります。

私はシステム業者じゃないので、このアプリは販売はしていませんが、十分売ってもいいようなレベルのものが出来たと思っています。

興味のある方はお問い合わせください。

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