物体検出（Object Detection）

物体検出（Object Detection）とは、画像や映像の中から複数の物体を自動的に検出し、それぞれの位置や種類を特定するAI技術です。 物体の「何が」「どこにあるか」を同時に認識できる点が特徴で、画像分類や顔認識よりも高度な処理を必要とします。 この技術は、深層学習モデル、特にCNN（畳み込みニューラルネットワーク）をベースとしたアルゴリズムが使われており、代表的な手法としては以下が挙げられます： • YOLO（You Only Look Once） • SSD（Single Shot MultiBox Detector） • Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks） 物体検出の主な活用例は以下の通りです： • 自動運転における歩行者や信号の検出 • 防犯カメラ映像からの不審物検出 • 倉庫や工場における在庫管理・ピッキング補助 • 医療画像からの異常組織の検出 • 小売店での顧客行動分析や棚割り管理 物体検出は、リアルタイム処理にも対応できる技術として進化を続けており、安全性・利便性・業務効率の向上に貢献する重要なコンピュータビジョンの分野です。