７カメラ非接続環境で設定を行う

本章では、カメラ非接続環境で本製品の設定を行う手順について記載します。
下記の表から設定方法を確かめて、該当する章をご参照ください。


設定方法	参照
[画像収集]はカメラ接続環境で実施し、[AI現場学習設定]はカメラ非接続環境(オフィスや自宅など)で実施する	7.1　一部工程をカメラ非接続環境で実施する
[画像収集]と[学習用の枠設定]をカメラ接続環境で途中まで実施し、続きをカメラ非接続環境で実施する	7.2　カメラ接続環境での作業を中断し、続きをカメラ非接続環境で行う

7.1一部工程をカメラ非接続環境で実施する

（１）

サブメニューの[AI現場学習の管理]を選択する

（２）

本製品の設定を行うカメラのチェックボックスにチェックを入れる

本製品の設定はカメラ1台ずつ行います。カメラのチェックボックスは１つだけチェックを入れてください。

（３）

[一部工程をカメラ非接続環境で実施する]を選択する

7.1.1画像収集

（１）

画像を収集したいカメラのチェックボックスにチェックを入れて、[表示]を押す

-

[画像収集画面]が別画面で表示されます。

（１）

保存フォルダを設定する

-

フォルダボタンを押すと、フォルダの参照画面が別画面で表示されます。

（２）

画像の保存先フォルダを選択し、[OK]を押す

（３）

学習に使用する画像を保存する

-

[手動保存]は、その都度手動で静止画を保存できます。

-

[自動保存]は、[保存間隔]と[保存数]を指定すると、自動的に[保存間隔]時間ごとに1枚ずつ[保存数]分静止画が保存されます。

・

[手動保存]

-

[撮影]を押すと、1枚の静止画が保存フォルダに保存されます。

・

[自動保存]

-

[保存間隔]：[10秒]、[20秒]、[30秒]、[40秒]、[50秒]、[1分]、[5分]、[10分]、[15分]、[30分]、[60分]から選択します。

-

[保存数]：[10]、[20]、...、[90]、[100]、[150]、[200]から選択します。

-

[開始]：自動保存を開始します。

-

自動保存を停止する場合は、[停止]を押します。

-

自動保存実行中は、[停止]の横に進捗が表示されます。

・保存済みの画像枚数は、画面下部に「保存済み枚数：〇」と表示されます。

・カメラの撮像モードは[16:9モード]に設定してください。

（４）

[閉じる]を押して、[画像収集]を終了する

7.1.2AI現場学習設定

カメラ非接続環境で、AI現場学習の設定を行います。[表示]を押すと、[AI現場学習設定画面]が別画面で表示されます。
[AI現場学習設定画面]では、学習モデル1の設定を行います。

7.1.2.1画像の入力

画面上部の点線枠に、7.1.1で現場で収集した画像またはフォルダをドラッグ&ドロップします。入力した画像は一覧に追加されます。

追加した画像を一覧から削除したい場合、対象画像のサムネイル左下のチェックボックスにチェックし、[画像削除]を押してください。学習済みの画像を削除すると、サムネイルに「No Image」と表示されます。

7.1.2.2検知オブジェクト設定

[表示]を押すと、[検知オブジェクト設定画面]が別画面で表示されます。

[検知オブジェクト設定画面]では、最大５つの検知オブジェクトについて下記を設定します。

・

[機能]

-

検知オブジェクトの機能を選択します。

-

[新規オブジェクト]：新たに検知したいオブジェクトを追加できます。

-

[誤検知改善]：人物、車、二輪車への誤検知を改善します。

-

[検知漏れ改善]：人物、車、二輪車の検知漏れを改善します。

・

[名称]

-

検知オブジェクトの名称を設定します。半角20文字以内で設定できます。

・

[対象]

-

[機能]に[誤検知改善]または[検知漏れ改善]を選択した場合、改善対象の検知オブジェクトを選択します。

-

[人物]、[車]、[二輪車]から選択してください。

・

ゴミ箱アイコン

-

クリックした後に[設定]を押すと、選択した検知オブジェクトの設定が削除されます。

・

[設定]

-

クリックすると、設定が反映されます。

7.1.2.3学習枠設定

画像一覧に表示されている画像をクリックすると、[学習用の枠設定画面]が別画面で表示されます。

（１）

[モード]で[枠の追加]を選択して、画像上に学習用の枠を描画する

-

学習用の枠は、画像上でドラッグすることで、長方形で設定できます。

-

学習用の枠の内側で右クリックすると、[学習用の枠設定画面]にメニューが表示されます。メニューで[削除]を選択すると、右クリックした学習用の枠を削除できます。また、メニューで[(検知オブジェクトの名称)に変更]を選択すると、選択した検知オブジェクトの学習用の枠に変更できます。[モード]で[枠の編集]を選択している場合でも、同様の操作ができます。

（２）

[モード]で[枠の編集]を選択して、描画した学習枠を編集する

-

描画した学習用の枠をクリックすると、枠の大きさや位置を変更したり、×アイコンをクリックすることで削除することができます。

-

人物・車・二輪車および学習したオブジェクトの検知結果（灰色枠）のアイコンをクリックすると、選択中の検知オブジェクトの学習用の枠に設定されます。

-

人物・車・二輪車および学習したオブジェクトの検知結果（灰色枠）とアイコンは、[灰色枠の表示・非表示]のチェックボックスで表示・非表示を切り替えることができます。

・描画した学習用の枠のサイズが、最小サイズ未満または最大サイズを超過している場合、自動的に枠のサイズが調整されます。最小サイズと最大サイズについては、下記を参照してください。

→1.3　カメラの設置条件

・人物・車・二輪車および学習したオブジェクトの検知結果は、[AI現場学習設定画面]の[検知枠を表示]にチェックを入れると表示されます。

・学習用の枠は、画像１枚あたり合計100個まで設定できます。

（３）

その他の画像にも学習用の枠を設定する場合、[次へ]を押す

-

別画像の設定画面に遷移されます。

（４）

全ての学習用画像の設定を完了したら、[閉じる]を押す

-

[学習用の枠設定画面]が閉じられて、[AI現場学習設定画面]に戻ります。

7.1.2.4学習実行

（１）

学習に使用する学習用画像を選択する

-

図のように、対象画像のサムネイル左下のチェックボックスにチェックします。

-

学習には最低10枚以上の画像が必要です。また、最大200枚まで学習することができます。

-

学習用画像に含められる学習用の枠は、最大1000個までです。

・学習用の枠を設定すると、画像のチェックボックスは自動的にチェックされます。

・[検知枠を表示]にチェックを入れると、人物・車・二輪車および学習したオブジェクトの検知結果が灰色の枠で表示されます。人物・車・二輪車および学習したオブジェクトの検知結果は、それぞれの検知閾値以上の検知結果が表示されます。検知閾値については、下記を参照してください。

→7.2.2.5　検知結果確認

（２）

[学習開始]を押して、学習を実行する

-

学習が完了すると、確認画面が表示されます。

7.1.2.5検知結果確認

学習結果の確認を行います。[表示]を押すと、[検知結果確認画面]が別画面で表示されます。

[検知結果確認画面]では、検知精度をシミュレーションしたい画像を入力すると、検知結果が表示されます。表示された検知結果を見ながら閾値を変更し、検知枠が正しく表示されるように調整します。

・

[人物判定閾値]

-

人物としての検知閾値を設定します。値が小さいほど人物として検知しやすくなりますが、誤った検知をしやすくなります。
10~99
初期設定：20

・

[車判定閾値]

-

車としての検知閾値を設定します。値が小さいほど車として検知しやすくなりますが、誤った検知をしやすくなります。
10~99
初期設定：70

・

[二輪車判定閾値]

-

二輪車としての検知閾値を設定します。値が小さいほど二輪車として検知しやすくなりますが、誤った検知をしやすくなります。
10~99
初期設定：55

・

[閾値設定(現場学習オブジェクト)]

-

オブジェクト1~5としての検知閾値を設定します。値が小さいほどオブジェクト1~5として検知しやすくなりますが、誤った検知をしやすくなります。
10~99
初期設定：50

・

[アイコンを非表示にする]

-

チェックを入れると、検知オブジェクトのアイコンを非表示にします。

入力画像の形式は、.jpgと.pngに対応しています。

7.1.2.6学習データの保存

AI現場学習設定を学習データとして保存します。

（１）

[保存]を押す

-

フォルダの参照画面が別画面で表示されます。

（２）

学習データの保存先フォルダを選択し、[OK]を押す

-

学習データの保存が開始されます。

-

保存された学習データは、zipファイルとして保存されます。

（３）

[完了]ボタンを押して、AI現場学習設定を終了する

学習モデルの学習情報をクリアし新規に学習を実行する場合は、[初期化]ボタンを押してください。[初期化]ボタンを押すと、AI現場学習設定で設定済みの値と画像が全て削除されますのでご注意ください。

7.1.3アップロード・検知結果確認

[AI現場学習設定]で保存した学習データをカメラにアップロードします。

（１）

[開始]を押す

-

ファイル選択画面が別画面で表示されます。

（２）

7.1.2.6で保存した学習データ(zipファイル)を選択して、[開く]を押す

-

確認画面が別画面で表示されて、[OK]を押すとアップロードが開始されます。

（３）

アップロードが完了したら、[表示]を押す

-

デモ画面が別画面で表示されます。デモ画面については、下記を参照してください。
→５　デモ画面

データをアップロードする対象カメラのチェックボックスにチェックを入れていない場合、[開始]を押すことができません。対象カメラのチェックボックスを１つだけチェックを入れてから[開始]を押してください。

7.2カメラ接続環境での作業を中断し、続きをカメラ非接続環境で行う

（１）

[AI現場学習設定画面]を閉じる

-

[AI現場学習の管理]画面に戻ります。

（２）

サブメニューの[AI現場学習の管理]を選択する

（３）

本製品の設定を行うカメラのチェックボックスにチェックを入れる

本製品の設定はカメラ１台ずつ行います。カメラのチェックボックスは１つだけチェックを入れてください。

（４）

[作業を中断し、続きをカメラ非接続環境で行う場合]をクリックする

-

項目が展開され、設定が表示されます。

7.2.1ダウンロード

作業途中のデータ（学習用画像、学習用の枠設定）をカメラ非接続環境に持ち帰るために、カメラからダウンロードします。

（１）

[開始]を押す

-

フォルダの参照画面が別画面で表示されます。

（２）

データの保存先フォルダを選択し、[OK]を押す

-

データのダウンロードが開始されます。

-

ダウンロードしたデータは、zipファイルとして保存されます。

データをダウンロードする対象カメラのチェックボックスにチェックを入れていない場合、[開始]を押すことができません。対象カメラのチェックボックスを１つだけチェックを入れてから[開始]を押してください。

7.2.2AI現場学習設定

カメラ非接続環境で、AI現場学習の設定を行います。[表示]を押すと、[AI現場学習設定画面]が別画面で表示されます。
[AI現場学習設定画面]では、学習モデル1の設定を行います。

7.2.2.1ダウンロードファイルの入力

画面上部の点線枠に、7.2.1でカメラからダウンロードしたzipファイルまたは画像をドラッグ&ドロップします。入力した画像は一覧に追加されます。

追加した画像を一覧から削除したい場合、対象画像のサムネイル左下のチェックボックスにチェックし、[画像削除]を押してください。

7.2.2.2検知オブジェクト設定

[表示]を押すと、[検知オブジェクト設定画面]が別画面で表示されます。

[検知オブジェクト設定画面]では、最大５つの検知オブジェクトについて下記を設定します。

・

[機能]

-

検知オブジェクトの機能を選択します。

-

[新規オブジェクト]：新たに検知したいオブジェクトを追加できます。

-

[誤検知改善]：人物、車、二輪車への誤検知を改善します。

-

[検知漏れ改善]：人物、車、二輪車の検知漏れを改善します。

・

[名称]

-

検知オブジェクトの名称を設定します。半角20文字以内で設定できます。

・

[対象]

-

[機能]に[誤検知改善]または[検知漏れ改善]を選択した場合、改善対象の検知オブジェクトを選択します。

-

[人物]、[車]、[二輪車]から選択してください。

・

ゴミ箱アイコン

-

クリックした後に[設定]を押すと、選択した検知オブジェクトの設定が削除されます。

・

[設定]

-

クリックすると、設定が反映されます。

7.2.2.3学習枠設定

画像一覧に表示されている画像をクリックすると、[学習用の枠設定画面]が別画面で表示されます。

（１）

[モード]で[枠の追加]を選択して、画像上に学習用の枠を描画する

-

学習用の枠は、画像上でドラッグすることで、長方形で設定できます。

-

学習用の枠の内側で右クリックすると、[学習用の枠設定画面]にメニューが表示されます。メニューで[削除]を選択すると、右クリックした学習用の枠を削除できます。また、メニューで[(検知オブジェクトの名称)に変更]を選択すると、選択した検知オブジェクトの学習用の枠に変更できます。[モード]で[枠の編集]を選択している場合でも、同様の操作ができます。

（２）

[モード]で[枠の編集]を選択して、描画した学習枠を編集する

-

描画した学習用の枠をクリックすると、枠の大きさや位置を変更したり、×アイコンをクリックすることで削除することができます。

-

人物・車・二輪車および学習したオブジェクトの検知結果（灰色枠）のアイコンをクリックすると、選択中の検知オブジェクトの学習用の枠に設定されます。

・描画した学習用の枠のサイズが、最小サイズ未満または最大サイズを超過している場合、自動的に枠のサイズが調整されます。最小サイズと最大サイズについては、下記を参照してください。

→1.3　カメラの設置条件

・人物・車・二輪車および学習したオブジェクトの検知結果は、[AI現場学習設定画面]の[検知枠を表示]にチェックを入れると表示されます。

・学習用の枠は、画像１枚あたり合計100個まで設定できます。

（３）

その他の画像にも学習用の枠を設定する場合、[次へ]を押す

-

別画像の設定画面に遷移されます。

（４）

全ての学習用画像の設定を完了したら、[閉じる]を押す

-

[学習用の枠設定画面]が閉じられて、[AI現場学習設定画面]に戻ります。

7.2.2.4学習実行

（１）

学習に使用する学習用画像を選択する

-

図のように、対象画像のサムネイル左下のチェックボックスにチェックします。

-

学習には最低10枚以上の画像が必要です。また、最大200枚まで学習することができます。

-

学習用画像に含められる学習用の枠は、最大1000個までです。

学習用の枠を設定すると、画像のチェックボックスは自動的にチェックされます。

（２）

[学習開始]を押して、学習を実行する

-

学習が完了すると、確認画面が表示されます。

7.2.2.5検知結果確認

学習結果の確認を行います。[表示]を押すと、[検知結果確認画面]が別画面で表示されます。

[検知結果確認画面]では、検知精度をシミュレーションしたい画像を入力すると、検知結果が表示されます。表示された検知結果を見ながら閾値を変更し、検知枠が正しく表示されるように調整します。

・

[人物判定閾値]

-

人物としての検知閾値を設定します。値が小さいほど人物として検知しやすくなりますが、誤った検知をしやすくなります。
10~99
初期設定：20

・

[車判定閾値]

-

車としての検知閾値を設定します。値が小さいほど車として検知しやすくなりますが、誤った検知をしやすくなります。
10~99
初期設定：70

・

[二輪車判定閾値]

-

二輪車としての検知閾値を設定します。値が小さいほど二輪車として検知しやすくなりますが、誤った検知をしやすくなります。
10~99
初期設定：55

・

[閾値設定(現場学習オブジェクト)]

-

オブジェクト1~5としての検知閾値を設定します。値が小さいほどオブジェクト1~5として検知しやすくなりますが、誤った検知をしやすくなります。
10~99
初期設定：50

・

[アイコンを非表示にする]

-

チェックを入れると、検知オブジェクトのアイコンを非表示にします。

入力画像の形式は、.jpgと.pngに対応しています。

7.2.2.6学習データの保存

AI現場学習設定を学習データとして保存します。

（１）

[保存]を押す

-

フォルダの参照画面が別画面で表示されます。

（２）

学習データの保存先フォルダを選択し、[OK]を押す

-

学習データの保存が開始されます。

-

保存された学習データは、zipファイルとして保存されます。

（３）

[完了]ボタンを押して、AI現場学習設定を終了する

学習モデル1の学習情報をクリアし新規に学習を実行する場合は、[初期化]ボタンを押してください。[初期化]ボタンを押すと、AI現場学習設定で設定済みの値と画像が全て削除されますのでご注意ください。ただし、学習モデル1以外の学習情報はクリアされません。

7.2.3アップロード・検知結果確認

下記を参照してください。
→7.1.3　アップロード・検知結果確認