本研究は、大学食堂の混雑緩和を目的として、YOLOとDeepSORTを用いた人流カウントの最適化を目指す。食堂は、入退室口の密集やオクルージョン、設置環境によるカメラ映像の制約といった制限のある環境に該当する。そこで、人の検出と追跡を処理するシステムアーキテクチャを構築し、YOLO、DeepSORTのパラメータの調整やカウンティングラインの線分化などチューニングを施す。また、混雑予測モデルのインプットデータとして活用するための技術的な基盤構築とその評価を行う。