人/車両の検出ガイド

人/車両の検出モデルを使用すると、動画フレーム内の人物や車両を検出してカウントできます^*。このモデルは、動画ストリームを入力として受け取り、各フレームで検出された人物と車両の数を含むプロトコル バッファを出力します。モデルは 6 FPS で実行されます。

^{* 自動車、バス、トラック、自転車、オートバイ、救急車。}

モデル出力

人/車両検出モデルは、現在処理中のフレームで検出された人物と車両の数を示します。以下は、モデル出力のプロトコル バッファ定義です。出力ストリームの頻度は一定で、1 秒あたり 1 フレームです。

// The prediction result proto for Person/Vehicle Detection.
message OccupancyCountingPredictionResult {

 // Current timestamp.
 google.protobuf.Timestamp current_time = 1;

 // The entity info for annotations from the model.
 message Entity {
   // Label id.
   int64 label_id = 1;
   // Human readable string of the label.
   string label_string = 2;
 }

 // Identified box contains location and the entity of the object.
 message IdentifiedBox {
   // An unique id for this box.
   int64 box_id = 1;
   // Bounding Box in the normalized coordinates.
   message NormalizedBoundingBox {
     // Min in x coordinate.
     float xmin = 1;
     // Min in y coordinate.
     float ymin = 2;
     // Width of the bounding box.
     float width = 3;
     // Height of the bounding box.
     float height = 4;
   }
   // Bounding Box in the normalized coordinates.
   NormalizedBoundingBox normalized_bounding_box = 2;
   // Confidence score associated with this box.
   float score = 3;
   // Entity of this box.
   Entity entity = 4;
 }

 // A list of identified boxes.
 repeated IdentifiedBox identified_boxes = 2;

 // The statistics info for annotations from the model.
 message Stats {
   // The object info and count for annotations from the model.
   message ObjectCount {
     // Entity of this object.
     Entity entity = 1;
     // Count of the object.
     int32 count = 2;
   }
   // Counts of the full frame.
   repeated ObjectCount full_frame_count = 1;
 }

 // Detection statistics.
 Stats stats = 3;
}

ベスト プラクティスと制限事項

• 人物や車両が標準的な視点や一般的な視点とは異なるように見える、通常とは異なるカメラの視点（上から下への視点など）は避けてください。検出品質は、異常な視聴によって大きく影響を受ける可能性があります。
• 人や車両が完全に、またはほとんど映っていることを確認します。検出品質は、他のオブジェクトによる部分的な遮蔽の影響を受ける可能性があります。
• 人/車両の検出機能では、検出可能なオブジェクトの最小サイズが決まっています。このサイズは、カメラビューのサイズに対して約 2% です。対象となる人物や車両がカメラから離れすぎないようにします。これらのキー オブジェクトの表示サイズは十分に大きくする必要があります。
• 被写体は適切に照明されている必要があります。
• 動画ソースのカメラレンズがきれいであることを確認します。
• 人物や車以外の物体がカメラの視野の一部を遮らないようにします。
• 次の要因により、モデルのパフォーマンスが低下する可能性があります。データを取得する際は、次の要素を考慮してください。
  • 照明が不十分な場所。
  • 混雑や物体の遮蔽。
  • 珍しい視点。
  • 小さなオブジェクト サイズ。