バウンディングボックスとは？AIを用いた物体検出手法やできることを解説！

AI技術の進化は、ドローンの可能性を大きく拡げています。

特に物体検出技術を活用したAIドローンは、多岐にわたる用途での活動が注目されている。

この記事では、AIドローンと物体検出の関連性や主な利用シーンについて詳しく解説します。

バウンディングボックス（Bounding Box）とは
AIと物体検出
物体検出に欠かせないアノテーション (Annotation) とは
物体検出の代表的な手法
物体検出で実現できる技術
まとめ

バウンディングボックス（Bounding Box）とは

バウンディングボックスは、画像内の特定の物体を囲む矩形のことを指します。

これは物体検出の際の基本的な手法であり、画像の中から物体を特定して、その位置情報を示すために使用されます。

矩形は物体の位置、形、大きさを簡単に理解するための視覚的なツールとして利用されます。

この技術は、多くのAIベースのアプリケーションで広く使用されています。

AIと物体検出

近年、物体検出の技術は、深層学習と呼ばれるAIの一部門によって大きく進展してきました。

特に、畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks, CNN) は、画像データの特徴を自動的に学習する能力が高いため、物体検出に非常に適しています。

物体検出 (Object Detection) とは

物体検出は、画像内の異なる物体を自動的に識別し、それぞれの位置を矩形で囲むことを目的とする技術です。

この矩形は通常「バウンディングボックス」と呼ばれます。

物体検出のタスクは、何が画像の中に存在しているのか (classification) と、それらがどこにあるのか (localization) の2つの要素から構成されます。

主な物体検出アルゴリズム

R-CNN (Regions with CNN features): R-CNNは、異なるサイズと形の提案領域を生成し、それぞれの領域をCNNに通して特徴を抽出し、分類します。
Fast R-CNN: R-CNNの進化版で、画像を一度CNNに通して特徴マップを生成し、その上で物体提案と分類を行います。これにより、速度が大幅に向上しています。
Faster R-CNN: 物体の提案自体もニューラルネットワークを使って行い、さらなる速度の向上を実現しています。
YOLO (You Only Look Once): 画像全体を一度だけ処理して、バウンディングボックスとクラスの予測を同時に行う手法。非常に高速で、リアルタイム処理に適しています。
SSD (Single Shot MultiBox Detector): YOLOと同様に、一度の処理で複数のバウンディングボックスとクラスの予測を行います。

物体検出の応用例

監視カメラ: 犯罪や事故の予防、状況把握のために、人や車の動きを検出・追跡します。
医療診断: X線やMRI画像から、異常な領域や腫瘍を自動的に検出します。
自動運転車: 車や歩行者、障害物を検出し、衝突を避けるための判断材料とします。
AR (拡張現実): 現実の物体を認識し、その上にデジタル情報を重ねて表示します。
小売業: 店舗内の商品棚から、欠品や在庫の状況を自動的に認識します。

物体検出の技術は、計算能力の向上、アルゴリズムの進化、そして大量のアノテーションされたデータの利用により、急速に発展してきました。

これにより、実用的なアプリケーションが増え続けており、今後もこの分野の研究や進展が盛んに行われることが予想されます。

物体検出に欠かせないアノテーション (Annotation) とは

アノテーションとは、データにメタデータや補足情報を追加することを指します。

物体検出の文脈では、主に画像内の特定の物体の位置やカテゴリをラベル付けする作業を指します。

具体的には、物体の位置を示すバウンディングボックスや、その物体が何であるかを示すクラスラベルなどの情報を画像に追加します。

物体検出のためのアノテーション

バウンディングボックス: 物体が画像内でどの位置にあるかを示す四角形の領域。通常、左上と右下の座標によって定義されます。
クラスラベル: バウンディングボックスで囲まれた物体が何であるかを示すラベル。例: “犬”, “車”, “人” など。
セグメンテーションマスク: 物体の正確な形や境界を示すためのピクセル単位でのラベル付け。例えば、人の形を精密に取り囲む情報など。

なぜアノテーションが重要か

学習データの品質: 深層学習をはじめとする機械学習のアルゴリズムは、データに基づいてモデルを学習します。正確なアノテーションは、モデルが正確な予測をする上での土台となります。
モデルの汎用性: 多様なデータに対する正確なアノテーションは、モデルがさまざまなシチュエーションでうまく機能するために不可欠です。
評価の正確性: テストデータにおいても、正確なアノテーションがなければ、モデルの性能を正しく評価することができません。

アノテーションの課題

コスト: 大量の画像データに正確なアノテーションを付けるのは、時間と労力がかかる作業です。専門知識が必要な場合もあります。
一貫性: 異なるアノテーター間での一貫性の確保は、特に大規模なアノテーション作業において課題となることがあります。

物体検出におけるアノテーションは、モデルの訓練や評価の土台となるため、非常に重要です。

そのため、効率的かつ正確にアノテーションを行うツールやサービスも多く提供されており、研究者や開発者はこれらを活用してデータセットの質を向上させる努力を続けています。

物体検出の代表的な手法

物体検出の手法は数多く存在しますが、代表的なものとしてR-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSDなどが挙げられます。

これらの手法は、異なるアプローチや特性を持っており、使用シーンやニーズに応じて選択されます。

R-CNN (Regions with CNN features) とは

R-CNNは、2014年にRoss Girshickらによって提案された物体検出のための手法です。

R-CNNは、深層学習（特にCNN、Convolutional Neural Networks）を利用して物体の位置とクラスを同時に検出することを目的としています。

R-CNNの主な動作手順

領域提案 (Region Proposals): まず、画像からSelective Searchというアルゴリズムを用いて約2000の領域提案（物体が存在する可能性がある領域）を生成します。
特徴抽出: それぞれの提案された領域をCNNに通し、特徴ベクトルを抽出します。この際、領域が固定サイズでなければならないため、異なるサイズの領域を同じサイズに変形してからCNNに入力します。
分類: 抽出された特徴をSVM（Support Vector Machine）に入力して、それぞれの領域がどのクラスに属するのかを分類します。
バウンディングボックスの回帰: 同時に、CNNからの出力を利用して、提案された領域の位置を微調整し、正確なバウンディングボックスを生成します。

R-CNNの長所と短所

長所:

精度: R-CNNは、当時の他の物体検出手法に比べて高い精度を持っていました。
Fine-tuning: 事前に学習されたCNNモデル（例：VGG, AlexNet）を利用して特徴抽出を行い、物体検出のタスクに合わせて微調整（Fine-tuning）が可能です。

短所:

計算コスト: 1つの画像に対して約2000の領域提案を生成し、それぞれの領域に対してCNNを実行する必要があるため、計算量が非常に大きい。
時間: 上記の理由から、R-CNNはリアルタイム処理には不向きでした。
複数の学習ステップ: R-CNNは、CNNのFine-tuning、SVMの学習、バウンディングボックス回帰の3つのステップで学習を行う必要があり、実装や学習が複雑でした。

これらの短所を克服するために、R-CNNの後継としてFast R-CNN、Faster R-CNNなどの手法が提案され、計算速度や学習の効率性が大きく向上しています。

Fast R-CNNとは

Fast R-CNNは、R-CNNの後継モデルとして、2015年にRoss Girshickによって提案されました。

Fast R-CNNは、R-CNNの多くの短所を改善することを目的としており、特に計算速度の向上と学習プロセスの単純化に焦点を当てています。

Fast R-CNNの主な動作手順

全画像の特徴抽出: R-CNNとは異なり、領域ごとに特徴を抽出するのではなく、画像全体をCNNに一度通して特徴マップを取得します。
ROI (Region of Interest) Pooling: 画像から領域提案を生成するためのアルゴリズム（例：Selective Search）を使用してROIを取得します。このROIを先に取得した特徴マップ上での領域として扱い、固定サイズの特徴ベクトルに変換します（このプロセスをROI Poolingと呼びます）。
分類とバウンディングボックス回帰: ROI Poolingで取得した固定サイズの特徴ベクトルをフル接続層に通して、物体のクラスとバウンディングボックスのオフセットを同時に予測します。

Fast R-CNNの特徴

高速化: R-CNNが各領域ごとにCNNを実行していたのに対し、Fast R-CNNは画像全体を一度だけCNNに通すことで大幅に計算コストを削減しました。
単一のネットワークでの学習: SVMやバウンディングボックス回帰のための別々の学習プロセスを必要とするR-CNNとは異なり、Fast R-CNNは一つのネットワークで全てを学習することができます。
ROI Pooling: 領域提案のサイズを固定のサイズに変換するROI Pooling層を導入しました。これにより、異なるサイズの領域でも、同じサイズの特徴ベクトルを取得できるようになりました。

Fast R-CNNは、R-CNNの計算効率や学習の問題点を大幅に改善した物体検出手法です。

しかしながら、領域提案の生成には依然として時間がかかっていました。この問題を解決するために、次世代のFaster R-CNNが提案され、領域提案の生成もネットワーク内で行うように進化しました。

Faster R-CNNとは

Faster R-CNNは、Fast R-CNNの進化形として、Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sunらによって2015年に提案されました。

Faster R-CNNの最大の特徴は、物体検出に必要な「領域提案」の生成も含めて、全てを一つの深層学習モデル内で行う点にあります。

これによって、Fast R-CNNにおける最も時間のかかっていた部分が大幅に高速化されました。

Faster R-CNNの主な動作手順

全画像の特徴抽出: まず、入力画像全体をCNNに通して特徴マップを得ます。
RPN (Region Proposal Network): この特徴マップ上で、RPNという小さなネットワークをスライドさせて領域提案とその領域の物体らしさを予測します。RPNは、複数のアンカーボックス（あらかじめ定義された形状のボックス）を元にして、それぞれのボックスに物体が含まれる確率とボックスの形状の修正量を出力します。
ROI Pooling: RPNから得られた領域提案を特徴マップ上でのROIとして扱い、ROI Poolingを行い、固定サイズの特徴ベクトルに変換します。
分類とバウンディングボックス回帰: Fast R-CNNと同様に、ROI Poolingで得られた特徴ベクトルを使用して、物体のクラスとバウンディングボックスの修正量を予測します。

Faster R-CNNの特徴

高速化: 領域提案の生成も深層学習モデル内で行うため、それまでの手法と比べて大幅な高速化を実現しました。
End-to-End: Faster R-CNNは、領域提案から物体検出までの全てのプロセスを一つのネットワークで学習・予測することができるEnd-to-Endのモデルです。
RPNの導入: Region Proposal Network (RPN) の導入により、適切な物体の領域を提案する能力も同時に学習されます。

Faster R-CNNは、物体検出の分野において、領域提案の生成から物体の分類、バウンディングボックスの回帰までの全てを一つのモデルで行う革命的な手法として登場しました。

RPNの導入により、物体検出の精度と速度の双方を向上させることができ、多くの研究者やエンジニアに採用されています。

SSDとは

SSD、すなわちSingle Shot MultiBox Detectorは、2016年にWei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhanらによって提案された物体検出手法です。

SSDは、その名前が示す通り「一度のショット」で物体の位置とクラスを同時に予測することができる特徴を持ちます。

Faster R-CNNのように領域提案と検出を別々のステップで行うのではなく、SSDはこれらのステップを一つに統合しています。

SSDの主な動作手順

特徴抽出: 入力画像は、VGGやMobileNetのようなベースとなるCNNネットワークを通して特徴を抽出します。
複数のスケールの特徴マップ: SSDは複数のスケールの特徴マップを利用して物体検出を行います。これにより、さまざまなサイズの物体を効果的に検出することができます。
Default Boxes: 各特徴マップのセルには、いくつかの「Default Boxes（デフォルトボックス）」または「Anchor Boxes（アンカーボックス）」が定義されています。これらは事前に定義された形状のボックスで、物体の存在確率とバウンディングボックスの修正量を予測します。
分類と位置の回帰: 各Default Boxに対して、物体のクラスとバウンディングボックスの修正量を予測します。

SSDの特徴

高速化: SSDは一度のフォワードパスで物体検出を完了するため、高速な予測が可能です。
複数スケールの対応: 複数のスケールの特徴マップを使用することで、大小さまざまな物体に対応することができます。
End-to-End: SSDは領域提案と物体検出を一つのモデルで行うEnd-to-Endのアーキテクチャです。

SSDは、高速で精度の高い物体検出を実現するための手法として広く認知されています。

複数のスケールの特徴マップを効果的に使用することで、様々なサイズの物体を正確に検出する能力を持っています。

そのため、リアルタイムの物体検出や埋め込みシステムなどのアプリケーションでの利用が推奨されています。

YOLOとは

YOLO（You Only Look Once）は、Joseph Redmonらによって2016年に提案された物体検出手法です。

YOLOの最大の特徴は、その名前が示す通り「一度だけの処理」で画像全体を見て、物体の位置とそのカテゴリを同時に予測する能力を持つ点です。

これにより、他の伝統的な物体検出手法よりも非常に高速に動作します。

YOLOの主な動作手順

画像分割: 入力画像は、固定数のセル（例: 13×13）に分割されます。
各セルでの予測: 各セルは、複数のバウンディングボックスとその物体クラスを予測します。ただし、実際には各セルで予測された全てのボックスが物体を含んでいるわけではありません。
信頼度スコア: 予測された各バウンディングボックスには、そのボックスが物体を含む確率を示す「信頼度スコア」が付与されます。
非最大抑制: 予測された多数のバウンディングボックスの中から、信頼度スコアが高く、かつ重複度が低いボックスのみを最終的な検出結果として選択する非最大抑制（NMS）が適用されます。

YOLOの特徴

高速: YOLOは一度のフォワードパスで物体検出を行うため、非常に高速です。リアルタイムの物体検出に適しています。
背景の誤検出が少ない: 伝統的なスライディングウィンドウや領域提案ベースの手法と比べて、背景に対する誤検出が少ないです。
汎化能力: YOLOは異なるスケールやアスペクト比の物体に対しても良好な検出性能を示すことが知られています。

YOLOは、高速かつ高精度な物体検出手法として、研究や産業界で幅広く採用されています。

シンプルなアーキテクチャと直感的なアプローチにより、リアルタイムのアプリケーションや埋め込みシステムなど、多岐にわたる用途で利用されています。

YOLOのバージョン

YOLOはその後も継続的に改良され、YOLOv2（YOLO9000）、YOLOv3、YOLOv4など、さまざまなバージョンがリリースされています。

それぞれのバージョンで、精度の向上や計算速度の最適化などの改善が行われています。

物体検出で実現できる技術

物体検出技術は、自動運転車の障害物検出、監視カメラでの人物検出、医療画像診断など、さまざまなアプリケーションで利用されています。

これにより、より高度で安全な技術の実現が期待されています。

自動運転

自動運転車（Autonomous Vehicles, AV）は、センサーからの情報をもとに環境を理解し、安全かつ効率的に運転する能力を持っています。

物体検出は、この「環境を理解する」という部分において中心的な役割を果たします。

具体的には、車の周囲の環境内での他の車、歩行者、自転車、信号、標識などの物体や障害物を正確に検出、識別し、その位置や動きを予測するために使われます。

物体検出の役割

障害物検出: 道路上や車道の近くに存在する障害物を検出し、それを避けるか適切に対応するための情報を提供します。
歩行者と自転車の検出: 歩行者や自転車は動きが予測しにくいため、正確に検出してその動きを予測することは、安全な運転のために極めて重要です。
交通標識と信号の認識: 速度制限や一時停止、信号の色など、運転に関連する重要な指示を伝える標識や信号を認識します。
車線検出: 車線を正確に認識し、車両を正しい位置に保つためのガイダンスを提供します。
他の車両の検出: 前方や後方、横方向から接近してくる車両を検出し、適切な距離を保つための情報を提供します。

物体検出技術の重要性

自動運転車は、人の運転手が行うような瞬時の判断を必要とします。

例えば、歩行者が急に道路に飛び出してきた場合や、前方の車が急ブレーキをかけた場合など、即座に反応する必要があります。

このような状況での迅速かつ正確な判断をサポートするために、物体検出技術の精度が非常に重要となります。

異常検知

異常検知は、データや画像、動画などから正常なパターンと異なる「異常」なパターンを検出する技術を指します。

例えば、製造業での製品の不良検出、監視カメラでの不審者検出、医療画像における病変部位の発見など、多岐にわたる分野で利用されています。

物体検出技術を利用した異常検知は、多くの産業分野での課題解決に役立っています。

深層学習をベースにした高精度な検出能力により、人の目では見逃してしまうような微細な異常も確実に検出することができ、品質向上やリスクの低減に貢献しています。

物体検出と異常検知

物体検出技術は、画像内の特定の物体を検出・識別するもので、異常検知はこの技術をベースに、正常と異常の2つのクラスに分類することで、異常を検出する応用が可能です。

物体検出技術の利点

高精度: 物体検出技術は深層学習をベースにしており、大量のデータから学習することで非常に高い精度で異常を検出することができます。
リアルタイム: 現代の物体検出アルゴリズムはリアルタイムでの処理が可能で、実際の現場での迅速な異常検出が求められる場面で有効です。
転移学習: 一度学習されたモデルは、他のタスクや環境にも転用することができ、新しい状況やデータにも柔軟に対応することができます。

異常検知の実例

製造ライン: 製品の不良品検出や、機械の故障前兆となる振動や音の検出など。
監視カメラ: 不審者や不審な動きを検出するために、物体検出技術を利用して人や車などの動きを検出し、その動きが異常かどうかを判断します。
医療: MRIやX線画像から、病変部位や異常な形状を持つ組織を検出します。

外観診断

外観診断は、製品や建物、構造物などの外面を視覚的に検査し、欠陥や損傷、不具合を見つける診断方法を指します。

従来、この作業は人の目や手によって行われてきましたが、人手による作業は時間がかかり、また、主観や経験に左右されるため、一貫性が担保されにくいという課題がありました。

物体検出技術と外観診断

物体検出技術は、画像や動画内の特定の物体や特徴を自動的に認識・検出する技術であり、外観診断における欠陥や損傷の検出に非常に適しています。

物体検出技術の利点

高精度: 深層学習を基盤とした物体検出アルゴリズムは、大量のデータから学習することで、微細な欠陥や損傷も高い精度で検出できます。
高速: 自動化されたシステムにより、人の目による検査よりも迅速に大量のデータを処理することができます。
客観性: 人の目に依存しないため、一貫性のある検査結果を得ることが可能です。

外観診断の実例

製造業: 製品の不良品検出や、部品の微細な傷や汚れの検出。
建設・土木: 橋やトンネル、ダムなどの構造物のひび割れや損傷をドローンやカメラを使用して検出します。
農業: 農作物の病害や成熟度を自動で判定します。

防犯・監視

防犯・監視は、不正行為、窃盗、不審者などの安全上のリスクを検出・予防するための監視活動を指します。

特に、商業施設、公共の場、住宅地、工場など、さまざまな場所で監視カメラが設置されており、これらの映像を元に安全を確保する活動が行われています。

物体検出技術と防犯・監視

物体検出技術は、監視カメラの映像内での人や車、物体の動きや挙動を自動で検出・識別することができるため、防犯・監視の分野での利用価値が非常に高いです。

物体検出技術の利点

リアルタイム検出: 物体検出アルゴリズムはリアルタイムでの検出が可能であり、緊急の状況に迅速に対応することができます。
持続的な監視: 人の目には疲れや集中力の低下がありますが、AIによる監視は24時間持続的に行うことができます。
異常検知: 通常の挙動から逸脱した動きや、特定のパターンを持つ行動（例: うろつく、走るなど）を検出し、アラートを発することができます。

防犯・監視の実例

不審者検出: 物体検出技術を使用して、特定のエリア内での不審な動きや停滞を検出します。
車両検出: 駐車場や道路での不正駐車や速度超過を検出するために使用されます。
人数カウント: 商業施設やイベント会場での人の流れや混雑状況をモニタリングします。
無人領域の監視: 通常は人の出入りがないはずのエリアに人が侵入した場合に、その動きを検出して警報を発します。

医療画像診断

医療画像診断は、MRI（磁気共鳴画像）、CT（コンピュータ断層撮影）、X線、超音波画像など、さまざまな医療画像を用いて疾患の診断や治療計画を立てる医療技術です。

これらの画像は、組織や器官の異常を詳細に捉えることができるため、正確な診断のために極めて重要です。

物体検出技術と医療画像診断

近年、深層学習を基盤とした物体検出技術が医療分野にも導入されてきています。

これにより、従来の画像診断に比べて、より高精度で迅速な診断が期待されています。

物体検出技術の応用例

腫瘍の検出: MRIやCT画像上での腫瘍の位置、大きさ、形状を自動で検出することができます。これにより、初期段階の腫瘍も見逃さずに発見することが可能となります。
網膜病変の識別: 網膜画像を分析して、網膜病変の初期段階を自動で識別することができます。これは、糖尿病性網膜症のような疾患の早期発見に役立ちます。
骨折や異常の検出: X線画像を用いて、骨の骨折や異常を自動で検出します。

物体検出技術の利点

高い精度: AIは大量のデータから学習するため、人の目では見逃しやすい微細な異常も検出することができます。
迅速な診断: 自動化された分析により、短時間での診断が可能となり、医師の作業効率も向上します。
持続的な学習: 新しいデータや症例が追加されることで、AIモデルは持続的に学習し、精度を向上させることができます。

顧客分析

顧客分析は、消費者の購買履歴、行動パターン、意向などの情報を収集・解析し、その知見を元に商品の最適な配置、プロモーション戦略、新商品の開発などを行う手法です。

実店舗における物体検出の応用

顧客の動線分析:
- カメラやセンサーを使用して、顧客の店内の移動パターンを解析します。
- 物体検出技術は、顧客の動きや商品への関心をリアルタイムで捉え、どの商品が人気であるか、どのエリアが混雑しているかなどの情報を提供します。
顧客の属性分析:
- 顧客の年齢、性別、服装などの特徴を自動的に識別・分析します。
- これにより、ターゲット層に合わせた商品展開やプロモーションを行うことができます。
顧客の反応分析:
- 新商品やディスプレイに対する顧客の反応を分析します。
- 顧客が商品に手を伸ばす、長時間商品を眺めるなどの行動を検出し、その商品の人気度や関心度を推定します。

オンラインプラットフォームにおける物体検出の応用

商品画像分析:
- 顧客がアップロードした画像やレビュー内の画像から、商品の使用状況や組み合わせを分析することができます。
- この情報をもとに、関連商品の推薦やクロスセル戦略を策定することができます。
動画コンテンツ分析:
- 動画内の商品やブランドを自動的に検出・識別することで、広告やプロモーションの効果を評価することができます。

顔認証

顔認証は、個人の特定や認証を行うための技術で、顔の特徴やパターンを基にして、その人物を識別または認証します。

顔認証はセキュリティ、アクセス制御、モバイルデバイスのロック解除、決済認証など、多岐にわたる用途で利用されています。

物体検出技術と顔認証

物体検出技術は、顔認証プロセスの初期段階で用いられます。

具体的には、画像やビデオフレームから人の顔を正確に検出するための手段として機能します。

顔が検出された後、更なる解析や特徴抽出が行われ、顔認証の本質的なプロセスが始まります。

顔認証のプロセス

顔の検出: 画像またはビデオから人の顔を検出します。これは物体検出の基本的なアプローチを使用して行われます。
顔の整形: 顔の位置、角度、明るさなどを調整して、顔認証のための最適な状態にします。
特徴抽出: 検出された顔から、顔の特徴やパターンを抽出します。この特徴は、鼻、目、口、顎の形など、顔の各部分の相対的な位置や形状に基づいています。
一致の確認: 抽出された特徴を、既存のデータベースやテンプレートと照合して、一致するかどうかを確認します。

顔認証の用途

セキュリティ: 入室制御やコンピュータのロック解除など、セキュリティ目的での顔認証が増加しています。
モバイルデバイス: スマートフォンやタブレットのロック解除やアプリの認証に顔認証が使用されることが増えています。
決済: 顔認証を使用した無接触の決済システムも登場しており、これにより、PINやパスワードを入力することなく、顔だけで支払いができるようになっています。
カスタマイズ: 顔認証を使用して、個人を識別し、カスタマイズされたコンテンツや広告を提供するシステムも存在します。

AIドローン

AIドローンは、物体検出技術を用いて環境を認識し、リアルタイムでの判断やアクションを行うことが可能です。

例えば、障害物を自動的に避ける、特定の物体や人を追尾する、環境の変化を検出するなどのタスクを、AIの力を借りて高度に実行することができます。

AIドローンの主な用途

農業: ドローンは、大規模な農地を監視し、病気の兆候や害虫の侵入を早期に検出するのに役立ちます。また、作物の成長状況や水分量をモニタリングすることも可能です。
救助活動: 災害時や非常時に、人々の位置や状況を迅速に特定するためにドローンが利用されます。特に、難しい地形や危険な環境での検索に有効です。
配送: AmazonやGoogleなどの大手企業は、小包の配送にドローンを使用する研究を進めています。物体検出技術を利用することで、ドローンは障害物を避けながら、正確に荷物を配達することができます。
監視・警備: 特定の地域や施設の監視にドローンを使用することで、不審者や異常な状況を迅速に検出し、対応することができます。
映像撮影: 映画やテレビの制作で、ドローンを用いた空撮が増えています。AIを活用することで、特定の対象を自動的に追尾しながら高品質な映像を撮影することが可能です。
環境調査: 野生動物の動態や植生の変化をモニタリングするための調査に、ドローンが使用されることが増えています。