I.はじめに
人工知能とコンピュータビジョン技術の継続的な発展に伴い、目標検出はインテリジェント監視、自動運転、ロボットなどの分野における重要な技術の1つとなっています。リアルタイムの目標検出では、システムの応答速度と精度に対してより高い要件が求められます。この記事では、OpenCV と YOLOv3 を使用してリアルタイム ターゲット検出を実現する方法を紹介し、OpenCV を使用してリアルタイム ターゲット検出用の YOLOv3 モデルを呼び出し、同時に識別されたターゲット オブジェクトを円で囲む方法を示します。
OpenCV (Open Source Computer Vision) は、多くのコンピュータ ビジョン アルゴリズムを含むオープン ソースのコンピュータ ビジョン ライブラリであり、画像処理、コンピュータ ビジョン アプリケーション開発などに使用できます。OpenCV は、クロスプラットフォーム、高効率、安定性、使いやすさという利点を備えており、科学研究、工業生産、その他の分野で広く使用されています。
YOLOV3 (You Only Look Once) はターゲット検出アルゴリズムです。従来のターゲット検出アルゴリズムと比較して、YOLOv3 は検出速度と精度が高く、強力な汎化能力を備えており、さまざまなシナリオのターゲット検出タスクに適応できます。
リアルタイムターゲット検出システムは、インテリジェント監視、自動運転、インテリジェントロボットなどの多くの分野に応用できます。インテリジェント監視の分野では、リアルタイムのターゲット検出を使用して、人の侵入や花火などの監視画面内の異常状況を検出できます。また、自動運転の分野では、リアルタイムのターゲット検出を使用して、道路上の車両、歩行者などを検出して運転の安全性を向上させる自然、インテリジェント ロボットの分野では、リアルタイムのターゲット検出を使用して環境内の物体を識別し、ロボットの自律的なナビゲーションや掴み操作の実行を支援できます。
Qt によって作成されたインターフェイス、ターゲット検出の実行結果:
