Feat/mike/89 bbox analysis within roi

[kei-asami]

対応Issue

issue #89

なぜやったか

カメラ映像から入庫・出庫台数を自動でカウントする仕組みが必要だったため．従来の単純な座標比較では蛇行・一時停止・bboxの揺れによる誤判定が課題だった．

何をやったか

raspi/roi-counter/ に，ROI内を通過する車両の進行度 s を用いた入出庫カウントシステムを実装した．

• コアモジュール (src/)：ROI判定・進行度計算・状態機械・描画
• スクリプト群 (scripts/)：ROI確認・単体分析・閾値スイープ・複数動画MAE算出
• 分析スクリプト (analysis/)：スイープ結果のヒートマップ可視化
• 本番推論スクリプト (main.py)
• ユニットテスト (tests/)：21件全通過

どのように実装したか

ROI内に設けた3つのバンド（入口側・中央・奥側）を車両が横断したかどうかで入出庫を判定するバンドベース状態機械を採用した．

• 進行度 s = (y_max - y) / (y_max - y_min)（0.0=道路側，1.0=駐車場側）
• s < s_low で入庫候補（IN_CANDIDATE），s > s_high に到達で入庫確定
• 逆方向で出庫判定，カウント済みは重複カウントしない

2動画（IMG_2787, IMG_2788）に対して s_low（0.10〜0.40）× s_high（0.60〜0.90）の49パターンをスイープした結果，s_high ∈ {0.60, 0.65} の14パターンで MAE = 0.0 を達成した．

検出モデルは YOLOv8s，検出クラスは car（2）と truck（7）．

画面スクリーンショット等

テスト項目

• uv run pytest raspi/roi-counter/tests/ が全件通過することを確認
• scripts/01_show_roi.py を実行してROIとバンドラインが正しく描画されることを確認
• scripts/02_run_analysis.py を実行して data/outputs/ に result.json・vehicles.csv・frames.csv・annotated.mp4 が出力されることを確認
• scripts/03_sweep_params.py を実行して data/outputs/ に results.csv が出力されることを確認
• scripts/04_multi_video_mae.py を実行して data/outputs/ に results.csv・mae_summary.csv が出力されることを確認
• main.py を実行して入庫・出庫カウントが表示されることを確認

備考

• S1 Score・F1 Score はフレーム単位のイベントGT（何フレーム目に入出庫したかなど）が必要なため未対応．現状は Count Error / MAE のみで評価している．
• 処理速度は約 45〜55 ms/frame（CPU推論）．