LiLz Guard - 「異常検知」の設定方法 – LiLz株式会社

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。プランを変更いただければ既存のLiLz Camで利用可能です。
・4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。

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、アラート設定（任意）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4枚 選択します（最大32枚まで選択可能）。

虫眼鏡アイコン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。

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。

検出感度の調整

「検出感度の調整」からAIモデルの検出感度（Anomaly Scoreの閾値）の設定が可能です。

閾値のデフォルト値は 50 となっています。画面中央に過去30回分の Anomaly Score のグラフと選択したAnomaly Score の日時での点検画像、異常ヒートマップ画像、異常ヒートマップ重ね合わせ画像、異常マスク画像が表示されます。
Anomaly Score の閾値を調整することで擬陽性を減らす、あるいは異常の検出感度を上げることが可能です。

閾値を変更して、過去の Anomaly Score のシミュレートができます。

データ範囲の矢印で表示する撮影範囲（30回分）を変更することができます。
また、グラフ内の特定の撮影日時の Anomaly Score を選択するとシミュレーション結果と画像が切り替わります。

高度な設定のパーセンタイルでは、Anomaly Score のパーセンタイル値の設定ができます。
画像の Anomaly Score として表示されている値は、撮影画像（範囲指定している場合はそのエリア内）の各ピクセルが持つ Anomaly Score のパーセンタイル値です（※デフォルト：100（100％に位置する値））。
設定されたパーセンタイルの値に基づき、画像全体の Anomaly Score を再計算します。