物体検出で釣り場の混雑を捉えられるのか？

こんにちは。釣りを趣味としながらAI開発を本業としています、つりくず（@kuzu_tsuri）です。現在はCOVID-19のため、釣りを自粛中です。。。

今回取り上げるテーマは物体検出（Computer Vision）です！

利用するのは、YOLO（You Only Look One）と呼ばれるアルゴリズムで、リアルタイムで物体検出することができます。

検証のモチベーションとしては、やっぱり釣りです。最近ですと、COVID-19の影響もあり様々な釣り場が閉鎖されていますが、その影響もあり逆に混雑している釣り場もあるそうです。Twitter上では混雑している釣り場の写真が流れてくることもあります。

そこで、今回はYOLOを利用して、釣り場の混雑具合を検出できるかを試してみたいと思います！

物体検出の導入は、実は簡単にチャレンジできる！

今回は、釣り場の混雑具合を物体検出で検出することを目的に進めていきますが、物体検出の技術はもっと有用なユースケースがたくさんあります。

例えば、防犯の観点からは、監視カメラと連携させることで不審者を検知することができ、撮影された映像を犯罪発生後の証拠としてだけでなく、事前に検知することができるようになります。

一般的に、映像の解析を人手で行う際には、撮影した時間分の確認時間が必要です（早送りすればある程度はスピードアップできますが）。一方、物体検出技術を使えば人手を借りず、解析対象とすべき映像の場面を特定できるようになります。

また、同様の技術を用いることで不法入国者の検知や、テロの未然防止、自然災害時の火災、増水の事前検知など様々なところで利用されています。

ほかにも、コロナ禍で混んでいる場所を検知するとなると、渋谷のLive映像で人が何人いるか把握することができるようになります。

さて、このように幅広い応用が考えらえる物体検出技術ですが、気になってくるのが、この技術が自分たちの業務に活かせるか否かではないでしょうか。

おそらく、上記のユースケースから自分たちの業務に活かせるのでは？と考えているビジネスマンもいらっしゃると思います。その一方で、物体検出技術自体はいかにもAIっぽい処理であり、導入のハードルが高いと思う方もいらっしゃるかもしれません。

今回の記事ではYOLOを使うことで、既存の重みを使いながら簡易に人の検出にトライし、簡易的なPoC的なことを実施してみたいと思います！

釣り場のデータセットで試してみた