SeaTrack-DeepSORT: 複雑な海洋環境におけるビジョンベースの船舶検出およびマルチオブジェクトトラッキングフレームワーク
SeaTrack-DeepSORT: A Vision-Based Ship Detection and Multi-Object Tracking Framework for Complex Maritime Environments
インテリジェント海洋システムと無人水上車両(USV)の発展に伴い、複雑な海洋環境における正確な船舶検出とマルチオブジェクトトラッキングが不可欠となっている。本稿では、この課題に対応するため、SeaTrack-DeepSORTという検出・追跡フレームワークを提案する。このフレームワークは、マルチスケール検出と信頼度依存のステート更新、および運動補償アソシエーションを連携させる。SeaDet-YOLO検出器は、YOLOv11にADownダウンサンプリングと追加のP2検出ヘッドを組み込んでいる。DeepSORTベースのトラッカーは、二次測定ノイズスケーリング、予測ターゲット中心のECCアフィン補正、および2段階のアソシエーションを組み合わせ、検出信頼度を用いてアソシエーションと一致した観測値の重み付けの両方をガイドする。複数の海洋データセットでの広範な実験により、SeaTrack-DeepSORTは安定した連続した軌道を維持しながら、検出および追跡性能を向上させることが示された。このフレームワークは、USVの自律認識とインテリジェント監視をサポートする。
- SeaTrack-DeepSORT という船舶検出・マルチオブジェクト追跡フレームワークを提案し、複雑な海洋環境での検出・追跡性能向上と安定した連続軌道の維持を複数データセットの実験で示した
- 検出器 SeaDet-YOLO は YOLOv11 に ADown ダウンサンプリングと追加の P2 検出ヘッドを組み込み、マルチスケール検出を強化している
- DeepSORT ベースのトラッカーに二次測定ノイズスケーリング、予測ターゲット中心の ECC アフィン補正、2段階アソシエーションを組み合わせ、検出信頼度でアソシエーションと観測値の重み付けをガイドする
- 無人水上車両(USV)の自律認識とインテリジェント監視への応用を想定している
学術論文レベルの検出・追跡フレームワーク提案であり、商用展開や資金調達、規制といった投資判断に直結する事象は含まれない。ただし、自律航行USV向けの知覚AIは防衛・海洋監視・港湾自動化の領域で実装が進むテーマであり、SeaDet-YOLOやDeepSORT改良といった検出・追跡スタックの性能向上は、同領域のソフトウェア資産を持つ企業の競争力評価に間接的に効いてくる。投資家としては、論文単体ではなく、これがどのUSV/海洋監視プラットフォームに採用されるか、そして商用契約や調達に結びつくかを追うべき。