動画の中の人と車を、
枠で追いかける。

1 分ほどの動画 3 本に、学習なしの軽い検知モデルをかけた結果です。枠・ID・数は動画と同時に動きます。右の数字は、重い基準モデルの答えとどれだけ一致したかです。

枠 ID 軌跡計数ライン信頼度 ≥ 0.40

画面内の検知数の推移（線）と基準モデルの数（点）。押すとその時点へ0.0s

01 — 検知

YOLO11s（約 940 万パラメータ）を COCO で学習済みのまま使用。人・自転車・車・バイク・バス・トラックの 6 種だけを残し、幅 640（人流だけ 960）の画像で推論しています。

02 — 追跡

フレームごとの枠を ByteTrack で同じ物どうしにつなぎ、ID を振っています。ID の数で「何台・何人通ったか」を数え、枠のちらつきも抑えます。

03 — 精度

人手の正解ラベルはまだ無いため、10 フレームに 1 枚を 6 倍大きい YOLO11x（幅 960〜1280・信頼度 0.5）にかけ、その答えを仮の正解として一致度を出しています。本当の精度は、人が枠を直した正解で測り直す前提です。

動画の中の人と車を、枠で追いかける。