時系列に配置されたJPEG画像を自動比較し、画像間の差分や人物の登場を検出して自動停止するプログラムを作成する。監視カメラの映像解析、定点観測の変化検出、時系列画像の自動分析などを想定して作成する。
OpenCV は、AI モデルや機械学習モデルを組み込める環境を提供しているライブラリであるので、OpenCVで基本的な画像処理を行いYOLOにて人物検出を行うこととする。YOLO「You Only Look Once」は、画像ファイルにおける物体検出（object detection）を高速・効率的に行うための深層学習アルゴリズムである。YOLOは「AI（深層学習）を使った物体検出アルゴリズム」である。
YOLOは、画像や動画に対して「この画像に何が写っていて、どこに写っているかを予測する」ためのモデルであり、典型的な ニューラルネットワークを用いた機械学習／深層学習モデル である。
OpenCVは基盤技術として利用され、YOLOは物体検出の先進技術として利用され、互いに補完し合う関係で設計されている。両方のライブラリーを使い、監視カメラ映像での人の検出やリアルタイム物体認識の可能性を調査検討する。
※作成したpythonコード（847行のスクリプト）
時系列に配置されたJPEG画像を自動比較し、画像間の差分や人物の登場を検出して自動停止する機能を提供する。
主要機能:
- 時系列JPEG画像の自動読み込み・比較
- 差分検出による変化の可視化（赤色ハイライト）
- YOLOv8/HOGによる高精度人物検出（青色矩形表示）
- 照明変化無視機能（日照条件変化の除外）
- 差分・人物検出時の自動停止・再開機能
- 各種パラメータの調整可能なGUI
