RescueScope — 災害対応のためのマルチターゲット視覚スタック

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RescueScope — 災害対応のためのマルチターゲット視覚スタック

RescueScope — 災害対応のためのマルチターゲット視覚スタック

RescueScope（multitarget-emergency-response）は、ドローンや移動式カメラからの映像をリアルタイムに安定化・解析し、生存者や救助隊、障害物を検出・追跡することで救助活動を支援する軽量な知覚パイプラインです。高速な候補検出と堅牢な軌跡管理（マルチターゲット追跡）を組み合わせ、遮蔽や混雑した現場でも移動予測と位置情報の一貫性を保ちます。実運用を想定した実装で、緊急時の意思決定を素早くすることを目的としています。（約300字）

https://github.com/metacore-stack/multitarget-emergency-response

概要

RescueScopeは、洪水・暴風・地震などの混乱した現場で救助活動を支援するために設計された視覚パイプラインです。ドローンや高所カメラ、車載端末からの動画を受け取り、まず映像を安定化してから動体候補を抽出。抽出された検出候補は追跡コア（カスタムDeepSORTと割り当てアルゴリズム）に渡され、個々の対象に対して耐障害性の高い軌跡を生成します。これにより、救助チームは生存者や危険物、救助隊員の移動をリアルタイムに把握できます。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 14
  • フォーク数: 4
  • ウォッチャー数: 14
  • コミット数: 30
  • ファイル数: 6
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 映像安定化と背景差分を組み合わせた候補検出でノイズに強い前処理
  • カスタム実装のDeepSORTに基づくマルチターゲット追跡（再識別と軌跡維持）
  • ハンガリアンアルゴリズムによるデータ関連（アサイン）処理で一致精度を向上
  • ドローンや移動体からのライブ映像向けにリアルタイム処理を意識した軽量設計

技術的なポイント

RescueScopeは「検出→安定化→追跡」のパイプラインを中心に設計されています。ファイル構成から読み取れる主要技術要素は、Background_subtraction.pyによる動体抽出（背景差分）と、Custom_DeepSORT.pyで実装された追跡コア、そしてトラッキングの割り当て問題を解くHungarian.pyです。背景差分は計算コストが低く、ドローン映像のような広域監視に適しており、物体検出の前段で候補を絞ることで処理効率を確保します。Custom_DeepSORTは既存のDeepSORTアプローチをベースに、災害現場特有の遮蔽や群衆状態でのIDスイッチを抑えるためのカスタムロジック（閾値調整や再識別特徴の扱い）を組み込んでいる想定です。Hungarian.pyは、複数検出と既存トラックの最適マッチングにハンガリアン法を適用し、動的な対象の出現・消失に対して安定したデータ関連を実現します。また、映像の安定化処理（README抜粋に言及）により、ドローンの揺れや視点変化による誤検出を低減し、追跡の継続性を高めています。全体として、軽量な前処理＋堅牢なマッチング戦略の組合せにより、現場でのリアルタイム運用や限られた計算リソースでの展開が想定されます。実装はPythonで統一されており、他システムとの連携やモデル更新も比較的容易です。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • Background_subtraction.py: file
  • Custom_DeepSORT.py: file
  • Hungarian.py: file
  • README.md: file

…他 1 ファイル

まとめ

災害現場向けに最適化された実用的なマルチターゲット追跡スタック。軽量で拡張しやすい実装。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

RescueScope: Adaptive Multi-Target Vision for Emergency Response

RescueScope delivers a resilient perception stack purpose-built for emergency crews navigating chaotic flood, storm, or quake zones. It fuses rapid object discovery with durable trajectory management so that operators always know where survivors, responders, and obstacles are moving.

The pipeline ingests video from drones, elevated rigs, or mobile units, stabilises the feed, and hands detection candidates to a tracking core tha…