Ultralytics YOLO11を使ったゾーン内オブジェクト追跡：TrackZoneの活用方法と実践ガイド

コンピュータビジョンの分野は急速に進化しており、特に生成AIの登場によってさらなる発展が促されています。物体検出を考えると、通常は最初に思い浮かぶのが「オブジェクト検出」です。しかし、もしあなたがより良い結果を得たいのであれば、「オブジェクトトラッキング」を考慮すべきだと言ったらどうでしょう？このアプローチでは、物体を単に検出するだけでなく、それらを時間とともに追跡し、それぞれにユニークなIDを割り当てることで、より正確で包括的な結果が得られます。さて、このアイデアは素晴らしいですが、さらに推論時間を短縮したいと思った場合にはどうでしょうか？Ultralytics YOLO11モデルを異なるフレームワークにエクスポートすることはパフォーマンス向上につながりますが、それでも改善の余地があります。

ウルトラリティクスの[TrackZone]は、特定のエリア内でのオブジェクト追跡に焦点を当てることで、全体のフレームを処理する必要がなくなり、プロセスを大幅に加速させます。この文章では以下について説明します：- TrackZoneとは？ - TrackZoneの応用例。 - ゾーン内でオブジェクトを追跡するためのPythonコード。 - TrackZoneの利点。それでは、早速始めましょう！🚀---### TrackZoneとは？その名が示す通り、TrackZoneは特定の領域内でオブジェクトを追跡することに特化したウルトラリティクスのソリューションです。このアプローチによって、トラッキングプロセスが最適化されます。

このアプローチは、フレーム全体を分析するのではなく、一部のみを処理することで追跡速度を大幅に改善します。TrackZoneはUltralyticsがサポートする任意のモデルと組み合わせて使用できます。

### TrackZoneの応用
TrackZoneはさまざまな産業において効率的なオブジェクトトラッキングのために多用途で利用されています。例えば、**スマート交通管理**では、車両の追跡や特定エリアでの交通渋滞予測が可能です。これは駐車場やバス停など特定の場所を監視し、道路全体を監視する必要がないため、とても効率的です。

さらに、この技術にはYOLOv11モデルが使用されており、その特徴や学習データセットに基づくトラッキング手法（例：カルマンフィルタやSORT）の選択理由も考慮されています。また、検出精度向上のためには調整可能なハイパーパラメータ（IoU閾値やスコア閾値など）についても触れることで、有益な情報を提供できるでしょう。このようにしてTrackZoneは、高度なオブジェクトトラッキング機能を実現しています。

小売業や在庫管理においては、特定の地域、つまり小売店の棚を監視することで、商品を効果的に追跡することが可能です。通常、小売モールのカメラは棚監視専用には設置されていないため、全体の映像を分析するのではなく、必要なエリアにのみ焦点を当てることができるという利点があります。また、生産ラインの監視では、アクティブな生産エリアだけをモニタリングし、全体のフレームを見る必要がないため、最も重要な場所で正確な追跡を実現できます。

UltralyticsはPythonでTrackZone機能を提供しており、CLIを使えば一行のコマンドで簡単に実行できます。各ソリューションでは、動画のパスを設定する必要があり、モデルファイルもオプションとして指定可能です。TrackZoneでも同様に、動画のパスを指定すればOKですし、必要に応じてモデルファイルのパスも追加できます。

さらに、トラッキング精度を向上させるためにYOLO11のモデルパラメータ（例えばバッチサイズや学習率）を調整したり、オブジェクト検出用の画像解像度や前処理手法もカスタマイズできる点が魅力的です。また、異なる材質や光条件下での追跡性能について言及することで、多様な環境への適応性を示すことが重要です。このような柔軟性のおかげで、多様な状況下でも高い性能が期待できるでしょう。

ただし、これはオプションであり、処理にはデフォルトのモデル「yolo11n.pt」が使用されます。**Python**

cv2from ultralytics import solutionscap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")assert cap.isOpened(), "ビデオファイルの読み込みエラー"w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,                                       cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,                                       cv2.CAP_PROP_FPS))# 定義された領域ポイントregion_points = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]# ビデオライターvideo_writer = cv2.VideoWriter("object_counting_output.avi",                              cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))# TrackZoneを初期化（フレーム全体ではなくゾーン内の物体追跡）trackzone = solutions.TrackZone(    show=True,  # 出力を表示するかどうか    region=region_points,  # 領域ポイントを渡す    model="yolo11n.pt",  # YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLO11など    # line_width=2,  # バウンディングボックスとテキスト表示用の線幅設定    # classes=[0, 2],  # 特定クラス（人や車など）のカウント)# ビデオを処理while cap.isOpened():    success, im0 = cap.read()    if not success:        break    im0 = trackzone.trackzone(im0)    video_writer.write(im0)

CLI（コマンドラインインターフェース）では、Pythonと同様に、TrackZoneソリューションを`region`や`source`などの引数を使って設定できます。利用可能な引数の完全なリストは、引数セクションで確認できます。

以下にTrackZoneの例を実行する方法を示します。

yolo solutions trackzone show=True  

ソース動画を渡す場合は、次のように記述します。

yolo solutions trackzone show=True source="path/to/video/file.mp4"  

地域の座標を指定するには、次のように入力します。

yolo solutions trackzone show=True \region=[(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]  

これで完了です！コードを実行すると、出力された動画が表示されますので、お楽しみに。

TrackZoneには、従来のオブジェクトトラッキングモジュールに対していくつかの優れた利点があります。以下にその主な特徴を挙げます。

- **スピード**：フレーム全体を追跡するのではなく、特定の領域のみを処理することで、高速なパフォーマンスを実現しています。

- **精度**：ズームインしたエリアに焦点を合わせることで、対象物の検出と追跡がより効果的になります。これにより、指定した範囲内での精度が大幅に向上します。

- **エッジデバイスとの互換性**：低消費電力のエッジデバイス（例えばNVIDIA Jetson）でも十分な性能を発揮できるため、IoTシステムにも最適です。

以上からもわかるように、TrackZoneはさまざまな環境条件や用途に柔軟に対応できる能力を持っています。これによって、より正確で効果的なオブジェクトトラッキングが実現されます。

TrackZoneは低解像度のビデオフィードを扱うことができますか？はい、TrackZoneは低品質の映像でも物体を検出できるよう最適化されており、監視システムに非常に適しています。どの業界でこの技術は利用可能ですか？交通、リテール、医療、スポーツ、ロジスティクスといった業界が、この技術の恩恵を大いに受けることができます。また、TrackZoneの領域座標を設定することはできますか？はい、Ultralyticsのパーキングアノテーターを使って簡単に領域座標を設定することが可能です。

TrackZoneは、全フレームではなく特定の領域に焦点を当てることで最適化されたパフォーマンスを提供するオブジェクト追跡の画期的なソリューションです。このアプローチにより、処理速度が向上し、精度も改善されるため、さまざまな業界で柔軟に活用できるツールとなっています。交通管理から小売棚や生産ラインの監視まで、多様なアプリケーションで効率的かつ効果的に機能します。その統合の容易さと強力な能力により、実際のオブジェクト追跡の課題解決に実践的な方法を提供しています。

最新の記事では、TrackZoneを利用したオブジェクト追跡の原理やアルゴリズムについて詳しく説明しており、読者が理解を深められる内容になっています。また、使用する素材やデータセットの特性についても触れています。さらに、YOLOv11などカスタマイズ可能なトレーニング手法やパラメータ設定について紹介しながら、具体的な応用例も交えていますので、とても参考になります。