牧草地から倉庫まで、数えて測る

ベルトコンベヤの上に設置したカメラが、フレームごとにベルト幅のどれだけが穀物（大豆、トウモロコシ、小麦、コーヒー）、ミール、鉱石、砕石、砂で覆われているかを測定します。積載率をリアルタイムおよび時系列で表示し、空運転（生産を伴わないエネルギー消費と摩耗）、こぼれのおそれがある過積載、蛇行やこぼれの原因となる片寄り積載を検出します。さらに積載率と速度を組み合わせた流量指数で、供給量のバランス調整を支援します。

仕組み

1. 1ユーザーがベルト区間の4隅を指定すると、画像が補正（遠近の除去）され、ベルト幅方向の走査線に分割されます。
2. 2テキスト指示によるセグメンテーション（CLIPSeg）で、学習なしに搬送物と空のベルトを区別します。そのフレーム自体に合わせた色・テクスチャモデルが積載の境界を精緻化します。
3. 3各走査線でベルト幅に対する被覆率を測定し、その平均を積載率とします。積載の重心から片寄りを判定します。
4. 4見かけの速度は流れ方向の位相相関で測定し、隣接する構造物の動きを差し引きます（カメラの揺れを補正）。
5. 5設定可能な積載帯（空、低、最適、過積載）に応じて、空ベルト、過積載・こぼれ、片寄り積載を写真付きでアラート通知します。

導入効果

• 空運転の時間をなくし、エネルギー、ベルト、ローラーの摩耗を直接削減します。
• 製品ロス、清掃、停止の原因となる過積載とこぼれを防ぎます。
• ベルトが蛇行する前に片寄り積載を検知します。
• 供給量を常に可視化し、ホッパー、乾燥機、破砕機のバランスを調整できます。

固定カメラやドローンで動物を自動カウントします。ゲート、追い込み通路、通路を通る牛（仮想ライン）、上空から見た放牧地や肥育場の群れ、囲いの中の羊や山羊、鶏舎の家禽に対応。AIが一頭ごとに種類を判別し、牧羊犬や人を区別し、頭数を推定してエリアの占有率を測ります。時間がかかりミスも多い手作業の頭数確認に代わる方法です。

仕組み

1. 1テキスト指示による検出（OWLv2）：AIが各フレームで「牛」「羊」「山羊」「馬」「豚」「鶏」を探します。専用の学習は不要で、どの品種でも、ドローンの視点でも使えます。
2. 2地上カメラ向けには、1秒あたりより多くのフレームを分析できる高速モード（COCOで学習したYOLO11）があります。
3. 3密集した群れや上空からの映像では、画像を重なり合うタイルに分割し（SAHI手法）、各タイルを高解像度で分析します。検出結果は同じ動物を二重に数えないよう統合します。
4. 4各動物に軌跡（ByteTrack）を割り当て、ゲートや通路の仮想ラインを越えたときに種類別で一度だけカウントします。
5. 5推定頭数＝画面内で安定した最大カウント（5フレームの中央値）。放牧地や肥育場の上空飛行に便利です。
6. 6牧羊犬や人は表示しますが、カウントには含めません。
7. 7占有率＝画像のうち動物が占める割合。収容上限を設定すると、その瞬間の画像付きでアラートを出します。

導入効果

• 作業を止める必要があり大きなロットでは間違いやすい、手作業の頭数確認が不要に。
• 種類別・通過方向別のカウントを、証拠となる録画付きで。
• ドローンを飛ばすだけで、囲いに集めることなく数分で頭数を棚卸し。
• テキスト指示の検出で、モデルを学習させずに新しい種類に対応。

固定カメラやドローンで動物を自動カウントします。ゲート、追い込み通路、通路を通る牛（仮想ライン）、上空から見た放牧地や肥育場の群れ、囲いの中の羊や山羊、鶏舎の家禽に対応。AIが一頭ごとに種類を判別し、牧羊犬や人を区別し、頭数を推定してエリアの占有率を測ります。時間がかかりミスも多い手作業の頭数確認に代わる方法です。

仕組み

1. 1テキスト指示による検出（OWLv2）：AIが各フレームで「牛」「羊」「山羊」「馬」「豚」「鶏」を探します。専用の学習は不要で、どの品種でも、ドローンの視点でも使えます。
2. 2地上カメラ向けには、1秒あたりより多くのフレームを分析できる高速モード（COCOで学習したYOLO11）があります。
3. 3密集した群れや上空からの映像では、画像を重なり合うタイルに分割し（SAHI手法）、各タイルを高解像度で分析します。検出結果は同じ動物を二重に数えないよう統合します。
4. 4各動物に軌跡（ByteTrack）を割り当て、ゲートや通路の仮想ラインを越えたときに種類別で一度だけカウントします。
5. 5推定頭数＝画面内で安定した最大カウント（5フレームの中央値）。放牧地や肥育場の上空飛行に便利です。
6. 6牧羊犬や人は表示しますが、カウントには含めません。
7. 7占有率＝画像のうち動物が占める割合。収容上限を設定すると、その瞬間の画像付きでアラートを出します。

導入効果

• 作業を止める必要があり大きなロットでは間違いやすい、手作業の頭数確認が不要に。
• 種類別・通過方向別のカウントを、証拠となる録画付きで。
• ドローンを飛ばすだけで、囲いに集めることなく数分で頭数を棚卸し。
• テキスト指示の検出で、モデルを学習させずに新しい種類に対応。