撮影された画像から異常検知の設定を行い、異常検知AIモデルを作成します。
異常検知AIモデルが作成されると、次回の撮影画像よりAIの読み取り結果が確認できます。
前提
・LiLz Guardのプラン契約が必要です。プラン契約があれば既存のLiLz Camで利用可能です。
・10枚以上の正常画像が必要です。枚数が不足している場合は、画像が集まるまでお待ちください。
・異常検知AIモデルはカメラ1台に付き、最大2つまで作成可能です。
現時点のリリース情報
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1st Release |
※LiLz Guardは段階的にお役立ちできる機能を提供して参ります。
設定方法
1. 点検タイプを選択する
設定したいカメラを選択し、「点検対象を追加」ボタンより「点検タイプの選択」画面を開きます。
「異常検知」を選択し、「次へ」ボタンを押下します。
※非活性となっている場合は、プラン未契約または撮影枚数が不足しているため選択できません。
2. 異常検知の設定
点検対象の名前と検出範囲を指定し、「次へ」を押下します。
検出範囲で「範囲を指定」を選択した場合は、検出範囲を点で囲って指定します。
●（始点）を再度クリックすると確定し、検出範囲が水色で表示されます。
3. AIモデルの作成
表示された撮影画像から正常画像を 最低10枚 選択します（最大32枚まで選択可能）。
画像クリックで拡大画像が表示され、細部の確認ができます。
照明のON/OFF、人や物の有無、扉の開閉など、正常画像の様々な状況を登録すると精度が向上します。「保存」を押下すると、異常検知AIモデルの作成が開始されます。
※1st Releaseでは作成したAIモデルのアーカイブ機能がありません。
作成できるAIモデルは、カメラ1台に付き2つまでのため、ご注意ください。
4. 作成完了
AIモデルの作成が完了すると、組織管理者及び管理ユニットに所属するメンバーのメールアドレスに通知されます。
◆メールサンプル
・Subject: [Notice] LiLz Guard - AIモデル { 設定した名前 } が作成されました
・From: LiLz<no-reply@lilz.jp>
これで異常検知の設定が完了しました。
次回の撮影より、作成したAIモデルでの読み取り結果が確認できます。
異常検知結果の確認
読み取り結果は、設定した点検画像にヒートマップ画像を重ねて表示され、Anomaly Score（異常度）を 0 ～ 100 %の値で算出。閾値に基づき「正常」 or 「異常」を判定します。
画像クリックで拡大画像を表示し、きめ細かい点検が可能です。
2nd Release以降では、検出感度の設定機能、異常予測結果の確定処理（点検）機能、再学習機能、学習履歴の確認機能等、順次できるようになります。