Verification Blog
検証ブログ
実環境での検証レポートを条件別に公開しています。精度データと考察を参考にしてください。
幹線道路2026-04-21
公開GT付きデータセットで検証：幹線道路の車両カウント精度91%
スペイン・マドリードM-30道路の公開交通データセット（GRAM-RTM）を使用し、LiDAR等で検証済みのグランドトゥルース270台に対してAI計測294台（精度91.1%）を達成。バイク検出の課題も正直に報告。
乗用車・バン (car+van): 88.4%
トラック類: —
バイク: 0%
+1件幹線道路2026-04-21
俯瞰カメラでの精度改善：カウントライン設定で55%→87%に向上
橋上設置の俯瞰カメラ映像（GRAM-RTM M-30-HD）で、カウントライン未設定では55%だった精度が、y=25%に横ラインを設定することで86.6%まで改善。カメラ角度ごとの最適設定を解説。
ラインなし（初期設定）: 55.3%
縦ライン x=50%: 27.7%
横ライン y=25%（最適）: 86.6%
+1件交差点2026-04-21
交差点カウントの限界と学び：信号停止が引き起こす6倍過検出の正体
スペイン・マドリードの交差点映像（GRAM-RTM Urban1）で、ラインなし設定では信号停止による再認識ミスで1431台（GT比590%過検出）。縦ラインx=55%で91台（GT比37%）まで絞り込み成功。単一ラインによる交差点カウントの可能性と限界を正直に報告。
ラインなし（初期設定）: 590%過検出
横ライン y=65%: 12.3%
縦ライン x=55%（最良）: 37.4%
ドローン・航空2026-04-22
高度140mドローン上空映像での検証：汎用YOLOv8の限界と専用モデルの必要性
韓国・ソンド国際ビジネス地区の交差点を高度140mのドローンで撮影した4K映像（Songdo Trafficデータセット）で検証。研究機関アノテーションGT=125台に対してYOLOv8m（汎用COCOモデル）は29台（23.2%）の検出に留まった。高空ドローン映像が汎用モデルに難しい理由を技術的に解説。
乗用車・バン: 23.6%
バス: 75.0%
トラック: 0%
+2件幹線道路2026-04-23
路面レベルカメラで精度25%→113%に改善：フレームレートがByteTrackを壊す仕組み
米国イリノイ州の高速道路で路面レベル（高さ0.5m）に設置されたカメラ映像（ITS2017 Validationデータセット）を検証。5fps処理では14台（GT比25%）だった精度が、15fps処理＋カウントライン設定で片方向62〜65台（GT比113%）まで改善。ByteTrackが高速車両を取り逃がすメカニズムを解説。
5fps処理 ラインなし（旧設定）: 25.5%
15fps処理 ラインなし: 過剰検出
15fps処理 縦ライン x=0.5（最良）: —
+1件