Grablo プラットフォームとコントローラーのバージョンごとのアップデート情報です。
Web 画面、ローカル画面、インストーラー、トレイメニュー、機器から届くメッセージが 17 言語で表示されるようになりました。言語を選択していない場合は OS の表示言語が使用され、対応していない言語の場合は英語で表示されます。
インターネットが一時的に切断されたあと、クラウド接続が再接続された時点でプログラムが終了することがある問題を修正しました。
初回起動時にインターネットに接続されていないために AI モデルをダウンロードできない場合、「停止中」とだけ表示するのではなく、インターネット接続が必要であることを画面で案内するようになりました。
最初の AI モデルのダウンロード中に画面を更新したり閉じたりすると、カメラが実行中でも、次に画面を開いたときにセットアップガイドが最初のステップから再表示される問題を修正しました。
記録の多いカードを選択したときに、一部の記録が「履歴」に表示されなかったり、カードの検索が遅くなったりする問題を修正しました。
Linux で、インストールまたはアップデート中にサービスの登録に失敗しても成功と表示され、アップデート後にプログラムが再起動しないことがある問題を修正しました。失敗した場合はエラーとして表示されるようになり、アプリから開始したアップデートは元の状態に戻されます。
カメラのマイク、または機器に接続した PC のマイクが特定の音を拾ったときに、通知を送ったりアクションを実行したりできるようになりました。通知を追加するときに、マイク付きのカメラとこの PC のマイクを選択できます。
マイク付きのカメラでは、ライブビューのスピーカーボタンで音を聞けます。音はミュートの状態で始まり、音声のないカメラではボタンが表示されません。
インストーラーに、サイレン、アラーム、ドアチャイムなど 14 種類の内蔵サウンドが含まれるようになりました。メディア再生のアクションを追加すると防犯サイレンが既定で選択されるため、すぐに使用できます。
Zigbee デバイスに値を送信したあと、指定した時間が経過してから別の値を送信できます。たとえば、サイレンをオンにして 30 秒後にオフにできます。
Home Assistant に送信される検知結果に、検知の種類、登録名、ナンバープレート、信頼度が含まれるようになりました。Home Assistant のオートメーションで、検知した内容に応じて異なる動作を設定できます。
「アクションを追加」画面で、スマートフォンへの通知、メディア再生、音声読み上げ、Telegram、Webhook、Home Assistant、Zigbee にそれぞれ対応するアイコンが表示されるようになりました。
リモート画面でクラウドファイルを使ってメディア再生アクションを追加すると、「クラウドファイルのダウンロード URL を取得できませんでした」というエラーで適用されない問題を修正しました。
Windows で、通知とアクションの数が一定数を超えると、すべての通知が動作しなくなる問題を修正しました。
設定を保存したあとの再起動に、ストレージデバイスによって数十秒から数分かかる問題を修正しました。
一部のカメラで、映像の設定によっては再接続が繰り返される問題を修正しました。
人物カードを選択したときに、まれに「検索できませんでした」と表示される問題を修正しました。
Web 画面やローカル画面を長時間開いたままにすると、ログアウトされる問題を修正しました。
設定を保存して機器が再起動している間に、新しく追加したカメラや通知が 2 つずつ表示される問題を修正しました。
プログラムが終了する原因となりうる異常なリクエストへの対応を修正しました。また、エラーが発生したときに診断用の記録を残すようになりました。
Linux のデスクトップメニューからはじめて Grablo Spot を開くと、ローカルアカウントの設定画面に直接移動するようになりました。また、ローカル画面のブラウザータブにも Grablo のアイコンが表示されます。
ローカル画面のログイン画面とアカウント作成画面で、表示言語を選択できるようになりました。
アドレスや認証情報が正しくないカメラがあると、ほかのカメラの映像が約 90 秒ごとに途切れる問題を修正しました。接続できないカメラには、そのカメラの表示枠に「カメラに接続できませんでした」と表示されるようになりました。
ほかのファイルが入っているフォルダーや存在しないフォルダーを保存フォルダーに選択すると、すぐに警告が表示され、保存されないようになりました。これまでは、保存したあとに監視を開始できませんでした。
ローカル画面で最初に設定した機器を Grablo アカウントに連携すると、別の空の場所が作成され、監視が止まったり設定の競合ウィンドウが表示されたりする問題を修正しました。機器を選択すると、機器に設定されている場所がそのままアカウントに登録されるようになりました。
ローカル画面で、機器が識別子ではなく、インストール先の PC の名前で表示されるようになりました。
ライブビューと拡大表示で、FPS の表示が拡大ボタンと重なる問題を修正しました。Spot では FPS を表示しないようになりました。
写真と動画を拡大表示するビューアーのボタン名とスクリーンリーダー用のラベルが、表示言語に合わせて表示されるようになりました。また、案内文の製品名を Grablo Spot に統一しました。
Spot に専用インストーラー「Grablo Spot」が登場しました。Windows、macOS、Linux 用のインストーラー、Raspberry Pi イメージ、Home Assistant アドオン、Docker イメージがすべて Spot 用に用意され、ダウンロードページから入手できます。
Grablo Spot を実行している機器が、独自の Web 画面「ローカル画面」を提供するようになりました。同じネットワーク上の PC やスマートフォンのブラウザーで http://device-IP:8127 を開き、機器に保存されるローカルアカウントを作成すると、Grablo アカウントやサブスクリプションがなくても、ほとんどの機能を使用できます。
カメラとアクションの設定が機器に保存されるようになりました。ローカル画面とリモートアクセスは同じ設定と記録を使用し、一方で変更した内容はもう一方にも反映されます。既存の Web の場所の設定は、その場所を Web で開いたときに機器へ移されます。設定ファイルが破損した場合は、最新の正常なバックアップから自動的に復元されます。
アカウントに機器のソフトウェアが 2.0 以降の機器があると、場所メニューの一番上に「複数の場所を表示」が表示されます。複数の場所のカメラを 1 つの画面で表示でき、拡大したカメラは高画質で表示されます。
2.0 に移行した設定は以前のバージョンでは読み込めないため、2.0 を実行している機器には 1.x をインストールできません。
「通知」タブは「アクション」になりました。人物、顔、車両を検知したときに、スマートフォンへの通知に加えて、「メディアを再生」「文章を読み上げる」「Telegram」「Webhook」「Home Assistant」「Zigbee」を実行できます。種類ごとに 1 つずつ追加するとすべて同時に実行され、スマートフォンへの通知を外してほかのアクションだけにすることもできます。
「説明に一致する人物を検知」または「説明に一致する車両を検知」を選び、「赤いトップスの人」「白い SUV」のように見た目を入力します。登録していない人物や車両も条件として使用できるようになります。
「メディアを再生」で、サイレン、ドアチャイム、犬の鳴き声、火災警報音など 13 種類の既定のサウンドを使用できるようになりました。削除したサウンドは元に戻りません。
人物、車両、顔のカードで、各滞在の時間が、カメラが最初に捉えた瞬間から最後に映った瞬間までになりました。これまでは分析に使用した数枚の写真の間の時間だったため、実際より短く見えていました。アップデート後に作成された記録に適用されます。
車両の通行が多い場所で、監視の停止や設定保存後の再起動に数分かかることがありました。この問題を修正し、ほとんどの場合は数秒以内に停止するようになりました。
多くの人物や車両を記録している間、カードの整理処理が記録を長時間占有し、画面での操作が数秒待たされることがありました。この現象が大幅に少なくなりました。
設定を保存した直後、機器が再起動している一瞬が停止と判断され、保存した変更が適用されずにスキップされることがありました。この問題を修正しました。
人物、顔、車両の画面を切り替えても、それぞれの画面の検索内容が保持されます。検索できなかったときや時間がかかりすぎたときは、「再試行」と「検索をクリア」ですぐに続けられます。
今月の中継サーバーのデータ量を使い切り、直接接続もできない場合、これまでは 30 秒以上接続を試みてからお知らせが表示されていました。現在は約 10 秒で表示されます。
保存期間が長く、保存されている記録が多い場所では、古い記録の削除中に録画と分析が遅れることがありました。整理処理は新しく追加された分に合わせて少しずつ行われるようになり、ディスクの空き容量が逼迫している場合は動画ファイルから先に削除されます。
すべてのカメラが検知時のみ録画する場所で、保存期間を過ぎた動画が削除されていませんでした。録画方式にかかわらず、整理処理は監視の開始から 30 秒後と、その後 1 時間ごとに実行されるようになりました。保存期間を変更すると、監視を再開した時点で適用されます。
範囲を削除しても動画ファイルが残り、容量を使い続けることがありました。この問題を修正しました。ほかのプログラムがファイルを使用しているために削除できない範囲は記録とともに残され、使用中だったことが表示されるので、少し時間をおいてからもう一度削除してください。
範囲のダウンロードまたは削除を開いている間は、タイムラインのバーをドラッグした範囲がそのまま選択範囲になります。選択中は動画が一時停止し、それまで再生していた場合は選択後に再生が続きます。
範囲や録画したクリップをダウンロードするときに、機器がファイルを作り終えるのを待たなくなりました。受信しながらディスクに書き込まれ、長い範囲でもカメラごとに 1 つのファイルになります。Safari とアプリでは、これまでどおり複数のファイルに分けて受信します。
設定を保存すると機器は新しい設定で再起動しますが、その再起動中にウィンドウを閉じると、機器が停止したままになることがありました。機器が再起動を一度に処理するようになったため、ウィンドウを閉じても再起動が完了します。
保存されている記録が多い場所では、記録タブが開くまでに時間がかかったり、人物タブのあとにタイムラインに移動すると数十秒間映像が表示されなかったりすることがありました。どちらも修正しました。
言葉で探す検索ができなかったときに、機器のメモリ不足などの理由が表示されるようになりました。メモリ不足が一時的なものだった場合は、次回もう一度試みます。顔を登録するときに、写真から顔が見つからなかった場合もお知らせします。
グラフィックスカードのアクセラレーションをオンにした一部の Windows 機器で、監視の開始直後に検知が止まることがありました。グラフィックスカードを一度だけ準備して終了まで使い続けるようにしたため、この現象は大幅に起こりにくくなりました。
スマートフォンの画面上部にある 1 つの一覧から、人物、車両、タイムライン、登録済みの顔と車両の画面を選べるようになりました。
複数のカードをまとめて登録すると一部のカードが知らないうちに抜け落ちることがあり、滞在が 1 回だけの顔カードは登録する方法がありませんでした。どちらも修正しました。新しい顔に既存の名前を入力した場合は、その人物に黙って統合されるのではなく、ブロックされるようになりました。顔と車両は、どちらもカードから登録します。
機器が切断されている間、記録タブや検索で、誰もいない、録画がない、結果がないと表示されることがありました。現在は、接続を待っていることが表示されます。また、カメラの名前を変更すると、過去の記録にも新しい名前が表示されるようになりました。
パフォーマンス設定の検知の遅延の項目を削除し、1 秒に固定しました。3 秒または 5 秒に設定していた場所は、次に設定を保存したときに 1 秒に変更されます。
D:spot のように完全なパスではない保存フォルダーを入力すると、入力欄ですぐにお知らせするようになりました。
監視したい範囲を描くと、その中にいる人物と車両だけが録画、通知、カードの対象になります。通りの向こう側を人が横切るといった無関係な動きは除外され、カードと通知にはゾーンの名前が表示されます。ゾーンの外の分析が減るため、機器の負荷も軽くなります。
カメラごとに、検知したときだけ録画するか、終日録画するかを選択できます。常時録画するカメラはタイムラインで途切れなく再生でき、人物や車両が映っている範囲もこれまでどおり探せます。保存期間を過ぎた録画は自動的に削除されます。
これまでは、モニターを接続していない Windows や Mac の機器をアップデートするには、誰かが機器の前でインストーラーを操作する必要がありました。現在は、画面でアップデートを押すと、機器が自動的にインストールして再接続します。新しいバージョンが正常に起動しない場合は、自動的に以前のバージョンに戻ります。
最初の場所を作成すると、機器の接続、認識する対象の選択、カメラの追加、開始の 4 つのステップが 1 つずつ表示されます。機器が接続されると次に進み、監視が正常に開始されると閉じます。
録画に検知の 5 秒前から含まれるようになったため、人が画面に入ってくる瞬間が切れなくなり、短時間しかいなかった人物も録画されます。書き込み中の録画もすぐに開けます。
選択した写真をそのまま使用し、判定を少し厳しくしたため、色や車種の異なる車が結果に混ざることが大幅に減りました。また、複数の車両カードを選択してまとめて登録できます。
録画の再生時に、すべてのボックスが 1 秒から 3 秒ごとに一斉にちらつく問題と、カメラの再接続後に数分前のボックスが表示される問題を修正しました。
停止を押したあと、監視が実際に止まるまで長時間かかることがありました。この問題を修正しました。
新しい場所では、検知の精度が「バランス」、人物カードの人物の最小サイズが画面の 20% で始まるようになりました。すでにこれらの値を設定している場所では、その値が維持されます。
登録済みの機器がない状態で機器のウィンドウを開くと、空の一覧ではなく、追加画面が直接表示されるようになりました。
ゾーンの編集中に、編集前の形が画面に残って重なる問題を修正しました。
Android の Chrome で、全画面で開くウィンドウの下部が、アドレスバーの高さの分だけ隠れる問題を修正しました。
小さい表示から全画面に切り替えると、これまでは数秒間ぼやけて見えていました。現在は 1 秒以内にフル画質の映像に切り替わります。
1 つの画面に複数のカメラを表示すると、映像が乱れたり画質がばらついたりすることがありました。現在は、表示サイズごとに決まった画質で安定して送信されます。
画面を別のタブに切り替えたまま数時間経つと、映像がしばらく止まったままになってから復旧することがありました。この問題を修正しました。
ページの下のほうにあるカメラが 30 秒ごとに再接続し、ほかのカメラの映像も一時的に途切れていました。この問題を修正しました。
画面の端に停まっている車が一時的に隠れるたびに、新しいカードが作成されていました。現在は、実際に画面から出ていった車だけが立ち去ったものとして扱われます。
一時的に切断されている間に設定を保存すると、機器が古い設定のまま動作していました。現在は、再接続したときに保存した設定で再起動します。一時停止した機器は一時停止したままになります。
設定の「機器」の項目に、機種名と並んで、機器のソフトウェアのバージョンと、直接接続か中継サーバー経由かが表示されるようになりました。
ディスクがいっぱいになったときの古い記録の削除が速くなりました。また、場所のフォルダーを移動したときにファイルが残ることがある問題と、監視を一時停止している間にフォルダーをコピーできないことがある問題も修正しました。
人物と顔に加えて、車両も認識できるようになりました。画面に入ってきた車両のナンバープレートを読み取ってナンバーごとにカードを作成し、その車両の来訪をすべて 1 か所にまとめます。ナンバーの一部を覚えていれば検索できます。ナンバーを読み取れなかった車両にも、その出現ごとにカードが作成されるため、あとからナンバーを手動で入力できます。
よく訪れる車両や探している車両のナンバーを登録すると、その車両が現れたときに通知されます。1 台ずつでも、まとめてでも登録でき、登録した車両は編集、削除、検索ができる表で管理できます。ナンバーを 1 文字程度読み違えても、同じ車両として扱われます。
種類ごとに個別にオン/オフを切り替えられます。使用しない種類をオフにすると、その分だけ機器の負荷が軽くなり、その種類の通知も止まります。検知の精度と判定基準は種類ごとの設定ページで設定するようになり、登録した顔と車両は「登録一覧」でまとめて管理できます。
記録タブが、シーンの一覧からタイムラインに変わりました。カメラごとに 1 日の録画範囲がバーで表示され、時点を押すとその瞬間から複数のカメラが一緒に再生されます。表示している範囲だけをダウンロードしたり削除したりでき、カメラが多い場合はページに分けて表示されます。
人物カードを開くと、いつ、どのカメラに滞在していたかが順に表示されます。滞在を押すとその範囲の録画が 1 つずつ展開され、別の人が混ざっていた場合はその場で取り除けます。
録画を再生すると、人物と車両の周りにボックスが表示されるようになりました。映像の中で誰のことかがわかり、ボックスを押すとその人物や車両のほかの記録を検索できます。
似た色のトップスを着た別の人で結果が埋め尽くされることがなくなりました。検索のしきい値が人物のグループ化の設定に連動するようになったため、グループ化を厳しくすると検索も厳しくなります。
人物カードと車両カードの一覧の横に、期間バーを追加しました。バーの太さでカードが集中している時期がわかり、時点を押すとその期間に直接移動します。並び順を逆にして、古いものから見ることもできます。
実際の現場での測定結果をもとに、新しい場所の既定値を調整しました。人物カードの人物の最小サイズは画面の 25%、分析は 1 秒あたり 10 回で、人物認識は速度優先が既定になったため、一般的な性能の機器でも余裕があります。すでにこれらの値を設定している場所では、その値が維持されます。
これまでは、機器が映像にボックスを描き込んでから送信していました。現在は位置だけを送信して画面側で描画するため、機器の負荷が軽くなり、各ボックスが分析したフレームに正確に重なり、分析と分析の間もボックスが途切れずに表示されます。
小さく表示すれば小さい映像を、大きく表示すれば大きい映像を受信します。画面に表示されていないカメラはまったく受信せず、再び表示されたときに再開するため、1 つの画面に複数のカメラを表示する場合のデータ使用量が大幅に減ります。また、別のタブから戻ったあとに映像が 20 秒以上止まる問題も修正しました。
1 台の機器に複数の場所がある場合、録画と記録が 1 つのフォルダーに混ざって蓄積され、ある場所の保存期間による削除で別の場所の記録が消えることがありました。現在は、場所ごとに専用のフォルダーがあります。以前に保存した記録は初回起動時にそれぞれの場所のフォルダーに移され、フォルダーを別のディスクに移動してもそのまま使い続けられます。誤って別の場所のフォルダーを指定した場合は、その場でお知らせします。
人や車両がまれにしか通らない現場で、通り過ぎたばかりの人物のカードが作成されない問題を修正しました。
複数の人が近い距離で通り過ぎたときに、隣の人が 1 枚のカードに混ざったり、同じ人物が 2 回登録されたりすることが大幅に減りました。また、接続が切れて復旧したあとに、ナンバーや番号があとから来た人に引き継がれる問題も修正しました。
画面を長時間開いている間に新しいリリースが公開されると、自動的に最新の画面に切り替わります。見ている画面はそのままで、別の操作をしている間にだけ切り替わるため、作業が中断されることはなく、手動で再読み込みする必要もありません。
Android の戻るボタンで、開いているウィンドウを閉じられるようになりました。全画面で開く画面は、すべて左上の戻るマークを使用するようになりました。
1 つの長いページだったマニュアルが、表紙、章、節の 3 階層になりました。左側の目次から節に直接移動でき、マニュアル内を検索することもできます。
これまでは、「人物」タブを開くとカードの写真を作成するために映像を読み直していたため、最初の表示に数秒かかっていました。現在は、カメラが人を捉えた時点で写真が準備されるため、タブを開くとすぐにカードが表示されます。
通りすがりの人が、別の人のカードのカバー写真になることがなくなりました。同時に画面に映っていた 2 人が 1 枚のカードにまとめられることもなくなり、複数の人が含まれて範囲が広がりすぎたカードは再び分割されます。
1 秒あたり約 3 フレームしか届かないカメラで、同じ人物に新しい番号が振られ続け、グループ化が乱れていました。この問題を修正し、フレームの到着が遅くても 1 人の人物として追跡されるようになりました。
2 人がすれ違ったり、1 人が別の人の後ろを通ったりしたときに、その瞬間に 2 人が入れ替わることがありました。この現象が大幅に減り、隠れてから再び現れた人も同じ人物として追跡が続きます。
これまでは、保存される記録が増えるにつれて検索が遅くなっていました。ストレージの使い方も見直したため、長期間使用している機器でも、新品のときに近い速度で検索できます。
登録済みの顔の表示と削除が、カメラの状態に左右されなくなりました。記録からの顔の登録は順番に処理されて結果が通知されるため、複数をまとめて追加する場合でも結果を確認できます。
ロジックにエラーが表示されたときに、そのエラーを確認済みとしてマークできるようになりました。エラーの状態そのものは変わらず、表示だけが消えるため、新しいエラーと既知のエラーを区別しやすくなります。
PID ループの結果が数値でない場合に、その値が出力に渡されなくなりました。設定した読み取りまたは書き込みの範囲外にある Modbus アドレスで、前回の値を黙って再利用したり、誤った場所に書き込んだりすることもなくなりました。また、ロジックが処理を最後まで終えず、停止を押しても止まらない問題も修正しました。
一度停止したあとにログ表示を開くと、プログラムが終了することがありました。この問題と、停止して再開したあとに人物カードが作成されなくなる問題を修正しました。
ユーザーにとって役に立たない開発用のメモをログファイルから削除したため、問題が発生したときに必要な情報を見つけやすくなりました。
Docker でインストールした場合や Home Assistant アドオンを実行している場合、イメージのベースとなっていた Linux のリリースがサポート終了を迎え、セキュリティアップデートが提供されなくなっていました。イメージを現行のリリースに移行したため、再びセキュリティアップデートの対象になります。インストール方法と設定に変更はありません。いつもどおりイメージを pull してください。
すでに録画したカメラの映像から人物を探す、そのための新製品です。ルールを作る必要も、デバイスを配線する必要もありません。カメラを追加すると記録が始まり、以下で説明する 4 つの方法で検索できます。
記録に残った人物と顔が、人ごとに自動でグループ化されます。これまでは、誰かを探すにはまずその人を見つけなければなりませんでしたが、「人物」タブを開けば、その期間に通った全員がすでにグループ化されています。顔でグループ化するか見た目でグループ化するかを選択できるため、顔が見えない角度で撮影された場合でも、服装や体格でグループ化されます。人物カードに名前を付けると、以後はその名前で検索できます。
確実でないグループが勝手に統合されることはありません。複数の写真が並べて表示され、同じ人物かどうかを確認されます。確認したものだけが統合され、違うと答えた組み合わせは再び表示されません。統合は元に戻せないため、写真をよく確認してから判断してください。
探しているシーンを説明すると、最も近い記録が見つかります。「赤いコートの人」のように入力すると、一致する記録が集められます。名前を登録していない人物にも使用できます。
トップスとボトムスの色、年齢層、メガネ、トップスの柄、スカートやブーツ、バッグなどの持ち物、人物の向きで検索できます。色の検索では近い色合いも含めるように設定できるため、照明によって色の見え方が変わっても見逃しません。
記録を確認しているときに画面上の人物を押すと、その人物のほかの記録が見つかります。顔による検索には名前の登録が不要で、見た目による検索では服装、体格、持ち物が考慮されるため、顔が見えない角度からでも検索できます。
クリップの長さを固定時間ではなく「検知している間」に設定すると、条件が成立している間は録画が続き、状況が終わると停止します。どのくらい続くかわからない場合に使用してください。1 台のカメラで同時に使用できるこの録画は 1 つです。
30 日分の記録の検索にかかる時間が、約 4 秒から約 0.5 秒になりました。記録が非常に多く蓄積されている場合でも、30 秒以上かかっていた検索が約 3 秒で完了します。また、登録済みの顔の一覧もすぐに開きます。
画面内に動きがない間は分析を休止するため、機器の負荷が軽くなります。また、1 秒あたりの分析回数を 1 回から 10 回の範囲で、機器やシーンに合わせて設定できます。
記録を削除すると、その検索に使用していたデータも消去されるため、ストレージ容量が確実に回復します。保存期間を過ぎて記録が自動的に削除される場合も同様です。
遅れて接続したカメラで分析が開始されない問題、多くの記録を書き込んでいる間に画面が一時的に止まったように見える問題、人物のグループ化が途中で止まる問題など、複数の問題をまとめて修正しました。
カメラの映像を短いリングバッファーに常に保持するようになったため、条件が成立すると、その瞬間の前後の時間が 1 本の動画として保存されます。1 枚の静止画では決して見えなかったイベントに至るまでの経緯が、発生の数秒前から記録に残ります。イベント前とイベント後の長さは、項目ごとに個別に設定できます。
新しいアクションで、条件とは関係なく好きなときに録画を開始、停止できるようになりました。作業の全工程を残したい場合に便利で、録画中に電源が切れても、それまでに書き込まれた分は再生できます。
ログ一覧のサムネイルに再生バッジが表示され、押すとその場で動画が再生されるようになりました。写真と動画は同じビューアーで左右にページ送りできるため、ウィンドウを閉じて項目を探し直す必要がありません。一度受信した動画は、次回からすぐに開きます。再生バーにはイベントが発生した瞬間が示されるため、どこを見ればよいかがすぐにわかります。
ログ記録アクションで、記録するカメラと値を個別に選べるようになりました。たとえばカメラ 1 で人を検知したときに、カメラ 2 とカメラ 3 の映像も残せるため、判定に関わらないカメラも録画できます。項目ごとに対象とクリップの長さを設定でき、既存の設定はそのまま引き継がれます。
物体がゾーンに入ったと判定する方法を、人や車両が地面に接する点、物体の中心、ゾーンとの重なりの割合から選べるようになりました。これまでは中心点だけが使用されていたため、斜めから撮影するカメラでは、判定が被写体の実際の立ち位置からずれていました。地面との接点を使用すると、遠くの被写体も正確に判定できます。既存のプロジェクトはこれまでとまったく同じように動作します。
記録されたシーンのうち、学習サンプルとして登録済みのものをコントローラーが記憶するようになりました。別の PC や別のブラウザーでプロジェクトを開いても登録済みのシーンには印が付いたままなので、同じシーンが二重に登録されることはなく、複数の人で確認する場合も進捗が共有されます。学習画面でサンプルを削除すると、そのシーンを再び登録できるようになります。
写真や動画が増えて空き容量が少なくなると、古いファイルから自動的に削除されます。ログの項目そのものは残り、ファイルだけが削除されるため、いつ何が起きたかの記録は失われません。設定は不要で、自分で指定したパスに保存したファイルが削除されることはありません。
画質やバッファーサイズなど判断が難しい値は、カメラとデバイスに合わせて自動的に選択されるようになりました。設定するのは、保存先と、イベント前後の長さだけです。メモリに余裕のあるデバイスでは、イベント前の映像を最大 5 分まで保持できます。
ブラウザーを長時間開いていた場合や別のタブから戻ったあとに、カメラの表示が接続中のままになり、ページを更新しないと表示されないことがありました。最初のフレームが届くまでに時間がかかるカメラがまったく表示されない問題や、再生中のストリームが接続中に戻ってしまう問題もありました。これらをすべて修正しました。
グラフィックスアクセラレーション用のハードウェアがない PC や仮想環境 (Windows) で、ネットワークカメラがフレームをまったく受信できず、再接続を繰り返すことがありました。使用可能なアクセラレーション方式を事前に確認するようになり、どれも使用できない場合は自動的に別の方式に切り替わります。
連続録画で保存した動画が、最初から最後まで真っ黒で再生されることがありました。USB Web カメラなど、保存前にフレームを再エンコードするカメラで発生していました。
イベントが立て続けに発生すると、動画がイベントごとに保存されず、互いを途中で打ち切ってしまい、最新の動画は次のイベントが発生するまで再生できませんでした。現在は、イベントごとにイベント前後の時間をすべて含む動画が個別に作成されます。
ログの項目を削除しても、動画ファイルがディスクに残っていました。また、複数の条件がある項目で写真の一部しか削除されない関連の問題も修正しました。
頂点の数が非常に多いゾーンを描くと、分析が止まることがありました。
動画を再生すると自動的に全画面に切り替わり、再生バーのイベントの印が見えなくなっていました。
斜めの多角形の領域で、ラベルが対応する領域から離れた何もない場所に表示されていました。現在は、ラベルが図形の一番上の頂点に付くため、どの領域の名前なのかがすぐにわかります。長方形の領域は変わりません。
多角形で描いた領域には、ラベルがまったく表示されていませんでした。複数の領域を使用していると画面上で区別できませんでしたが、現在は名前が正しく表示されます。
領域が画面の上端や右端に接していると、ラベルが画面からはみ出し、切れたり完全に隠れたりしていました。現在は、ラベルが常に画面内に表示されます。
領域が形によって異なる色で描かれていたため、検知結果と混同しやすくなっていました。現在は形にかかわらず 1 つの色で描かれるため、検知した物体と設定した領域をひと目で区別できます。
これまで分析領域は長方形しか指定できませんでしたが、任意の形の多角形で描けるようになりました。斜めのコンベアや通路など、長方形ではどうしても不要な範囲まで含んでしまう場面でも、必要な範囲だけを正確に指定できます。すべての AI 分析で同じように使用できます。
記録したシーンを確認しているときに AI が誤って判定したものを見つけたら、その場で学習サンプルとして登録できます。見逃したものや誤検知したものを集めて再学習すると、精度を着実に高められます。画像分類、異常検知、顔の登録で使用できます。
学習画面で、新しく追加されてまだ学習に反映されていないサンプルに印が付くようになりました。何が追加されたか、再学習が必要かどうかをひと目で確認できます。
異常検知の学習画面と登録画面に、現在のスコアが判定の境界とともに表示されるようになりました。感度を調整しながら、現在のシーンが正常からどれだけ外れているかを確認できます。
データログ記録アクションで、記録する変数を個別に選べるようになりました。項目の種類ごとに保存先を分ける必要がなくなり、すべてをまとめて保存できるため、設定が大幅にシンプルになります。既存の設定はそのまま動作します。
異常検知で複数の処理コアを同時に使用するようになりました。1 フレームの判定にかかる時間が大幅に短縮され、分析中も映像がなめらかに表示されます。
異常と判定された箇所を強調表示するときに、周囲の範囲も考慮して孤立した小さな点を除外するようになりました。実際の欠陥箇所だけが表示されるため、はるかに見やすくなります。
文字認識の結果が、フレームごとにわずかに揺らいでいました。現在は複数のフレームをまとめて考慮し、最も信頼できる結果だけを出力するため、手ぶれや照明の変化があっても値が安定します。
トリガーで 1 回だけ分析するときに、その時点の結果が変数に届かなかったり、古い値が残ったりすることがありました。この問題を修正しました。複数のアクションが同じ分析を共有する場合もそれぞれの結果が正確に記録され、連続分析と並行して実行しても互いに干渉しなくなりました。
顔認識で、指定した分析領域が無視され、画面全体が検索されていました。現在は、設定した領域内だけを検索します。
停止状態でのプレビューが、分析器に設定した値とは異なる動作をしていました。現在はプレビューが実際の分析と同じ設定で実行されるため、プレビューで確認した内容が実行開始後もそのまま反映されます。
書き込んだばかりの記録が知らないうちに消える問題、停止中に過去の記録を表示できない問題、記録が多く蓄積されると接続できなくなる問題など、記録に関する複数の問題をまとめて修正しました。また、異常検知のプレビューが止まる問題と、欠陥の強調表示が実際の判定とは異なる基準で描かれる問題も修正しました。
カメラの画像をいくつか例として登録すると、デバイスがその場で独自の画像分類器を学習します。別のサーバーやオンラインでの学習は必要ありません。デバイス上で直接学習し、指定したカテゴリを自分で見分けます。
正常な状態の画像で学習させると、いつもと違うものや欠陥を自動的に見つけます。製品の外観検査など、「正常と異なるもの」を見つける必要がある作業に適しています。
許可したい車両のナンバープレートを、デバイス上で直接登録、管理できます。別名付きでナンバープレートを追加、削除、一覧表示でき、認識したナンバープレートが登録済みかどうかをすぐに確認できるため、駐車場や入退管理に便利です。
プログラムを停止せずに、カメラの映像を見ながらその場で顔を登録できます。登録用の写真を管理したり、登録前に認識結果をプレビューしたりできます。
IP カメラやネットワークストリームの音声を、音声分析、音声認識、AI 音声分析の入力として使用できるようになりました。ストリームのアドレスと、必要に応じてユーザー名とパスワード (認証情報) を設定してください。
好きなタイミングで信号を送ると、AI が分析を 1 回だけ実行して結果を記録します。分析を常に実行し続ける必要はなく、必要なときにだけ 1 回実行するため、効率が向上します。
AI の認識の信頼度 (%) を、画面上でリアルタイムに確認できるようになりました。
Home Assistant に公開する項目に、独自の表示名を設定できるようになりました。
ネットワーク音声の接続が切れても自動的に再接続するため、音声入力が途切れることなく続きます。
通信デバイスとメディアデバイスが、一時的なエラーから自動的に復旧するようになりました。また、ネットワーク音声と単発分析に関する複数の安定性の問題を修正しました。
AI チャット、メール、Telegram 通知のアクションで、複数のファイルをまとめて添付できるようになりました。これまでは 1 つのファイルしか送信できませんでしたが、複数の写真や文書などのファイルを一緒に送信できます。固定のファイルだけでなく、状況によって変わるパスや変数にも対応しています。
複数のネットワーク (ONVIF) カメラを接続するときに、1 台ずつ順番に待つのではなく同時に接続するようになったため、複数のカメラを使用する構成の準備が大幅に速くなりました。また、コントローラーが各カメラのアドレスを記憶して次回は直接接続するため、再起動後の最初の接続も速くなります。応答しないカメラはすばやくスキップされ、ほかのカメラの接続を妨げなくなりました。
Windows でカメラの検索がまれに止まる問題と、複数のカメラを同時に接続しているときにカメラが「見つかりません」と表示されることがあるまれなケースを修正しました。また、全体的な接続の安定性も強化しました。
ONVIF IP カメラの検索と接続の仕組みを、より標準に沿うように作り直しました。見つかっても接続できなかった一部のカメラ (Dahua の一部の機種など) が確実に接続できるようになり、NAS などのカメラ以外のデバイスは検索結果から除外されます。
データベース保存アクションで、同じ項目が 2 回保存されることがある問題を修正しました。また、空の値や複数行の結果を扱うときの安定性も向上しました。
遅延タイマー (PEND) に、設定した条件が成立している間は出力をオンのまま保つ「保持」オプションが追加され、タイマーの動作をより細かく調整できるようになりました。また、従来のタイマーも意図どおりに正確に動作するよう整理しました。
記録したログを複数選択してまとめて削除できるようになり、一緒に保存されたキャプチャ写真やファイルもあわせて整理されます。保存数の上限が手動で記録した項目にも適用されるようになり、ログの削除に伴ってストレージ容量が自動的に回復します。
顔認識の登録一覧に、人物ごとに登録されたサンプルの数が表示されるようになりました。また、一覧を破損させるおそれのある無効な文字を名前に使用できなくなりました。
特定の状況で、カメラのライブ映像が接続中のまま止まる問題を修正しました。アプリがこの状態を検知して自動的に復旧します。
ストレージがいっぱいのときにキャプチャの保存が知らないうちに失敗するケースの検知を改善し、サブフォルダーへのキャプチャの保存とファイルサイズの計算も修正しました。
映像認識の処理中にまれに発生するエラーを修正し、より安定して動作するようになりました。
映像上の検知ボックスが検知と検知の間に引きずられ、残像が残る問題を修正しました。現在は、ボックスがより正確な位置にすっきりと表示されます。
プロジェクトの起動時に、実際に使用する機能に必要なファイルだけをダウンロードするようになりました。使用しない機能のファイルはスキップされるため、プロジェクトがより速く、軽く起動します。
音声案内と音声認識の機能で、音声モデルを読み込めないことがある問題を修正しました。
MQTT メッセージの受信と、一部の Zigbee デバイスおよび Modbus デバイスの設定で、接続や実行ができないことがある問題を修正しました。
カメラの映像の特定の範囲を選択し、拡大してから認識できるようになりました。その範囲を先に拡大するため、遠くの物体や小さな物体もより正確に検知されます。物体、顔、姿勢、手、色、QR コード、文字、ナンバープレート、火災の検知など、すべての映像認識に適用されます。範囲を選択しない場合は、これまでどおり画面全体が使用されます。
物体検知エンジンを新しいものに置き換え、精度を高めました。「高速」「バランス」「高精度」の 3 つのレベルから、環境に合わせて選択できます。
1 つのコマンドで、人と車など複数の種類の物体を同時に検知し、絞り込めるようになりました。また、検知コマンドもシンプルになりました。
分析項目ごとに検知頻度を設定し、不要な処理を減らしてデバイスの負荷を軽くできるようになりました。また、検知と検知の間も検知ボックスがなめらかに表示され、ちらつきや残像がなくなりました。
プッシュ通知に添付する画像が、モバイルの通知バナーに合わせて自動的にリサイズされるようになったため、通知がより速く確実に届きます。
顔認識、火災検知、物体検知や顔検知の結果が、画面上でちらついたり、しきい値付近でオンとオフを繰り返したりしていました。このリリースでは、これを大幅に軽減しました。1 つのフレームで判定するのではなく、複数のフレームを組み合わせることで、はるかに安定した結果が得られます。
顔認識では、「顔なし / 不明 / 登録名」の 3 つの状態で結果がよりわかりやすく表示されるようになり、登録済みの顔の一覧も確認できます。
顔認識のスナップショットなどの結果ファイルを安全に保存できる専用のデータフォルダーを追加しました。Windows、macOS、Linux で同じように動作し、プログラムをアップデートまたは再インストールしても保存したファイルは保持されます。
データログの表に保存された画像がある場合、表から直接サムネイルと全画面の画像を表示できるようになりました。
全画面で表示する画像が、ディスプレイの解像度に合わせて描画されるようになったため、4K などの高解像度ディスプレイでもより鮮明に表示されます。
スケジュール実行に関する複数の問題を修正しました。繰り返し回数を指定したスケジュールが設定より 1 回少なく実行される問題、毎月と毎年の繰り返しスケジュールが実行されない問題を修正し、開始時刻と終了時刻が同じ場合は終日 (24 時間) として正しく扱われるようになりました。
アクションがオフ (無効) になっている別のアクションや制御を呼び出したときに、エラーで停止するのではなくスムーズにスキップするようになりました。一部の項目をオフにしても、全体の流れが止まることはありません。
プロジェクトを実行するときに、プロジェクトで実際に使用する設定だけを準備するようになりました。使用しないカメラ、分析器などの設定は起動時にスキップされるため、重い設定が多いプロジェクトでも起動が速くなり、メモリやリソースの使用量も減ります。
Grablo を Home Assistant アドオンとして、または Docker でインストールできるようになりました。Home Assistant アドオンとしてインストールした場合は、サーバーのアドレスや認証情報を入力しなくても自動的に接続されます。
カメラの再接続の安定性を向上し、韓国語 (非 ASCII) の文字を含む Windows のフォルダーパスの処理など、複数のバグを修正しました。
プッシュ通知の添付ファイルのパスを、固定値だけでなく変数や式で設定できるようになりました。たとえば、一時フォルダーのパスとファイル名を組み合わせて、実行のたびに新しく作成されるファイルを自動的に添付できます。
Windows で、フォルダー名やファイル名に韓国語などの非 ASCII 文字を含むパスが正しく見つからない問題を修正しました。このようなパスにあるファイルも正しく読み込み、保存できるようになりました。(Windows 10 以降で対応)
AI 分析アクションで物体、顔、色、異常の検知を使用するときに、別のコマンドを使わずにメインのコマンドで検知ゾーンを直接設定できるようになりました。ゾーンを描くとその範囲だけが分析され、設定しない場合は画面全体が分析されます。既存のアクションはこれまでどおり動作します。
ファイルアクションに、システムの一時フォルダーのパスを返すコマンドを追加しました。Windows、macOS、Linux のそれぞれのオペレーティングシステムに合った一時フォルダーが自動的に使用されるため、一時的に必要なファイルの保存に便利です。
AI 異常検知の結果が画面の隅にずれて描画される問題を修正し、実際に検知された位置に正確に表示されるようになりました。
異常な入力や外部データによってプログラムが予期せず終了する可能性があった複数の状況を防止し、変数の保存失敗やファイルのアップロードの処理を強化しました。通常の使用には影響ありません。
AI カメラの映像のどの範囲を分析またはキャプチャするかを選べるようになりました。カメラの設定で名前付きの領域を作成し、AI 分析器や画像キャプチャのアクションで領域を選択すると、必要な部分だけを処理できます。
画像キャプチャで、画面上の情報 (フレームレートなど) や分析のオーバーレイを含まない、カメラのきれいな元の画像が保存されるようになりました。
特定の条件で AI 映像分析が停止することがある問題を修正し、映像を回転したときの分析領域とオーバーレイのずれも修正しました。
AI カメラの姿勢分析で、首が横にどれだけ傾いているかを測定できるようになりました。既存の「背骨の傾き」と組み合わせて使用すると、姿勢をより詳しく確認できます。
AI カメラの一部の分析コマンドが実行されない問題を修正しました。
Grablo が Modbus スレーブとして動作する場合、通信が専用のバックグラウンドタスクで処理されるようになり、安定性と応答性が向上しました。予期しない通信エラーはほかの設定に影響を与えずに安全に処理され、待機中の不要な CPU 使用率も削減されました。
一部の Windows システムで、Modbus デバイスに接続できないことがある問題を修正しました。Windows でも Modbus 通信が正しく接続されるようになりました。
前回のアップデートで追加した入力の自動整形が、Home Assistant のアドレス、カメラのアドレス、ファイルパスなど一部の項目に適用されていませんでした。この問題を修正し、より多くの設定項目で細かな書式の違いが整えられるようになりました。
アドレス (URL)、ファイルやフォルダーのパス、メール、デバイスのポートなど、多くの入力欄で細かな書式の違いが自動的に整えられるようになりました。コピーして貼り付けたときに紛れ込む前後の空白や引用符は削除され、アドレスの http:// を省略しても自動的に補完されます。メールの宛先はカンマに加えてセミコロンや改行でも区切ることができ、デバイスの MAC アドレスは区切り文字なしでも入力できます。小さな入力ミスによる接続や実行の失敗が大幅に減ります。
入力した Home Assistant のアドレスが、エンティティとサービスのリアルタイム照会に正しく適用されない場合がある問題を修正しました。設定の保存とリアルタイム照会で、アドレスが同じように扱われるようになりました。
音声認識 (STT) と音声読み上げ (TTS) で使用できる言語別のモデルを大幅に増やしました。音声認識は英語、韓国語、中国語、日本語、ドイツ語、スペイン語、ポルトガル語、ロシア語に対応し、さらに韓国語、中国語、日本語、英語、広東語を同時に認識できる新しい多言語モデルも追加しました。音声合成には、英語、中国語、ドイツ語、フランス語、ポルトガル語、ヒンディー語の新しい音声を追加しました。一覧にないモデルを自分で指定することもできます。
音声認識 (STT) で、音声の入力ソースを選べるようになりました。マイクに加えて、デバイスで再生している音 (スピーカー出力) を認識の対象に選択できるため、再生中の音声を簡単に文字に起こせます。
新しいアクションの種類「LLM AI 問い合わせ」を追加しました。OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Ollama、OpenAI Compatible などの LLM プロバイダーに問い合わせのテキスト (プロンプト) を送信し、応答を変数に保存します。画像の添付 (JPEG/PNG/WebP) はすべてのプロバイダーで、PDF は OpenAI と Anthropic で使用できます。添付した画像は自動的に縮小されるため、転送が速くなり、コストも抑えられます。使用する前に、[設定] > [LLM AI] で各プロバイダーの API キーとモデルを登録してください。
プッシュ通知のアクションで、ファイルを添付できるようになりました。キャプチャした画像や文書ファイルを通知と一緒に届けられます。
Windows でテキストファイルを読み込むと、「File read error: No error」という誤解を招くメッセージが表示されることがある問題を修正しました。Windows の C ランタイムはテキストモードで CRLF→LF の変換を行うため、ファイルの終端では実際に読み込んだバイト数が要求したサイズより小さくなることがあり、これまではそれが誤ってエラーとして扱われていました。EOF はエラーとして扱われなくなり、実際の I/O の失敗だけが報告されます。ファイルの読み書きの動作そのものは変わりません。
ナンバープレート認識 (LPR) で、FAST と ACCURATE の品質プリセットを使用できるようになりました。FAST は Raspberry Pi 4 などの低消費電力ボードに、ACCURATE はミニ PC や amd64 環境に適しています。韓国のナンバープレートのモデルを、実測の認識精度が 99.3% に達する v2 モデルに置き換えました。
データログ記録の各チャンネルで、一定間隔での自動記録をオン/オフできるようになり、チャンネルを 1 回記録する新しいアクションの種類 (データログ記録) を追加しました。イベントに応じたログ記録など、トリガーによるスナップショットが可能になります。
HA の再起動後に Grablo が Home Assistant のセッション切断を検知できず、復旧するには STOP→RUN を行う必要があった問題を修正しました。30 秒ごとの RFC 6455 PING/PONG ハートビートで切断されたセッションを検知し、約 30 秒以内に自動的に再接続するようになりました。
旧バージョン (v0.x から v1.2.x) のギャラリーのサンプルプロジェクトが絶対パスで参照するシステムアセットファイルを、Linux パッケージに直接同梱するようにしました。インポートした旧バージョンのサンプルは、追加のダウンロードなしですぐに動作します。同梱するアセット: SoundFont (TimGM6mb.sf2)、サンプルメディア (sample.mid/mp3/wav/jpg)、OPC-UA 証明書 (cert.der/key.der)。
ナンバープレート認識 (LPR) の「信頼度 (%)」出力変数が、ラベルの「%」表記と異なり 0 から 1 の範囲で値を出力していた問題を修正しました。「最小信頼度 (%)」入力の尺度に合わせて、0 から 100 の範囲に修正しました。「すべてスキャン」の JSON 出力の信頼度フィールドも、0 から 100 に統一しました。
AI カメラで、ナンバープレートの自動認識に対応しました。ラテン文字 (ヨーロッパ、アメリカなど) と韓国のナンバープレートの 2 つのモデルを使用できます。ラテン文字モデルは 66 か国の検証データでナンバープレートの精度約 97.4%、韓国モデルは約 96.5% に達します。複数フレームの多数決によって 1 フレームでの読み違いが自動的に補正され、安定した結果が得られます。モデルは初回使用時にダウンロードされ、その後はオフラインでも動作します。
Home Assistant の初期化が、ほかのモジュールの起動を妨げなくなりました。これまで高負荷時 (複数のカメラと AI 機能を同時に起動する場合など) に表示されていた「タイムアウト」エラーはなくなり、バックグラウンドで接続が完了するまでアクションには「サーバーに接続中...」と表示され、接続後は自然に再開します。また、再接続の間隔を 60 秒から 30 秒に短縮しました。
AI モデルのダウンロード中や展開中に電源が切れた場合、次回の起動時に破損したモデルファイルを自動的に検知して再インストールします。フォルダーを手動で整理する必要はなく、ライン通過、顔認識、音声認識などの AI 機能は次回の RUN で正常に動作します。
モデルのダウンロードとアーカイブの展開が完了した直後に、データをすぐにディスクに書き込むようになりました。Raspberry Pi などの SD カード環境で、突然の停電によるファイル破損のリスクが大幅に減ります。
AI カメラの分析で使用する CPU が、以前のバージョンの約半分になりました。また、画面上の検知ボックスの残像もなくなり、すっきりとした結果が表示されます。
音声のテキスト変換と音の分類で、オペレーティングシステムとデバイスに最適なアクセラレーション方式が自動的に使用されるようになりました。同じ入力に対して、より速く応答します。
Raspberry Pi 5 や Apple シリコン搭載の Mac などの新しいチップでは、AI 映像分析でより高速な処理経路が自動的に使用されます。同じハードウェアで、同じ時間内により多くのフレームを分析できます。
最新のシステム映像ライブラリを搭載したシステムで、カメラの録画やストリーミングができないことがある問題を修正しました。
画面に表示した写真や動画で顔認識をだまそうとする試みをブロックする新機能を追加しました。本物の顔と画面上の画像を自動的に見分けるため、より安全に使用できます。この機能は状況に合わせてオン/オフを切り替えられます。
手、足、肩などの体の部位の動きが、よりなめらかに表示されるようになりました。映像の揺れが減り、動きがはるかに自然に見えます。
映像で人や物体を追跡するときに、画像が一時的に不鮮明になっても同じ対象を追い続けるようになりました。
顔の登録時と認識時に発生していた複数の軽微な問題を修正しました。
1 人につき、異なる角度 (正面、左、右) や異なる表情で複数のサンプルを登録できるようになりました。認識では登録したすべてのサンプルの中から最も一致するものが使用されるため、さまざまな姿勢や表情でも安定して識別できます。
Debian Trixie (13) や PipeWire ベースの Raspberry Pi OS のリリースで、音声認識、音声合成、メディア再生が動作しないことがある問題を修正しました。インストーラーがユーザーセッションの PipeWire オーディオソケットを自動的に検出するため、手動で設定しなくてもそのまま音声機能を使用できます。
音声認識で使用するモデルは、インストーラーに同梱するのではなく、初回使用時に自動的にダウンロードされるようになりました。インストーラーが小さくなったため、インストールが速くなります。
火災検知で映像をより細かく分析するようになったため、小さな炎や遠くの炎もこれまでより確実に検知されます。また、カメラ分析器で精度モード (高速 / バランス / 高精度) を選択することもできます。
ネットワークが一時的に途切れたあと、リモート映像が黒い画面のまま止まることがある問題を修正しました。再接続されると、映像が自動的に再開します。
Zigbee デバイスの追加モーダルを閉じてもデバイスの検索が止まらなくなり、インタビュー中のデバイスが一覧に表示されるため、進行状況を確認できます。
グラフの期間選択を、Grafana のような統合 UI に刷新しました。クイックプリセット、カレンダー、日時の直接入力を 1 か所で使用でき、◀ ▶ ボタンで前後の期間にすばやく移動できます。グラフの種類、期間、Y 軸などの表示設定はウィジェットごとに保存され、次に開いたときに復元されます。また、エネルギー量や生産数のように累積していく値を、区間ごとの増分 (1 時間、1 日、1 か月単位) として棒グラフで表示できるようになりました。
Grablo がプリインストールされた Raspberry Pi OS イメージを提供開始しました。SD カードに書き込んで起動するだけで使用できます。
コントローラーの再起動後にフロントエンドが「接続中...」のまま止まることがある問題と、強制アップデート後にモーダルを閉じると P2P 接続が切断される問題を修正しました。
データログコンポーネントの収集間隔の設定が無視され、既定の 1 秒間隔になってしまう問題を修正しました。プロジェクトで指定した間隔が正確に適用されるようになりました。
接続が一時的に途切れたときのカメラの復旧方法を改善しました。これまでは、まれに一時的なエラーが蓄積して、ハードウェアアクセラレーションによるデコードが無効になったり、再接続が繰り返されたりすることがありました。今回のアップデートでは、Frigate や go2rtc などの業務用 NVR システムと同じ方式で、再接続のたびにクリーンな状態から始めるようにしました。ONVIF 対応カメラでは、キーフレームを即座に要求することで、約 200 ms で映像が復旧します。
RUN 時のクラウドダウンロードと Zigbee ランタイムのインストールの進行状況を、1 つのセッションに統合しました。複数のタブで開いた場合やダウンロード中にページを再読み込みした場合でもモーダルが一貫して表示され、途中の段階で表示がちらつく問題も解消しました。
Zigbee ランタイムは、Zigbee ドングルを実際に使用する場合にのみダウンロードされるようになりました。Zigbee を使用しない場合はインストーラーが約 30 MB 小さくなり、はじめて Zigbee を使用する場合は必要なファイルが必要なタイミングで自動的にダウンロードされます。ダウンロードしたファイルはキャッシュされるため、次回以降はすぐに起動します。既存の Zigbee ユーザーには影響はなく、追加のダウンロードなしでこれまでどおり動作します。
STT (音声認識)、TTS (音声読み上げ)、Modbus、OPC UA といった外部ライブラリを使用するモジュールで、まれに発生していたクラッシュを解消しました。また、特殊な構成のネットワークで ONVIF カメラを自動検索する際に発生することがあったクラッシュも修正しました。
人や物体が一時的に隠れたときに、追跡 ID が誤って入れ替わるケースを減らしました。歩行者のラインカウントなど、追跡を利用する機能の精度が向上しています。
macOS で RTSP カメラと USB カメラが安定して表示されるようになりました。一部のカメラで画面が灰色や緑色になったり、色が崩れたりする問題を解消しました。
コントローラーの起動直後に RTSP/ONVIF カメラへの接続に失敗した場合、Grablo が自動的に 1 回再試行するようになりました。接続の成功率が大きく向上しています。
1.8.2 以降、32 ビット版 Raspberry Pi OS (armhf) 向けのビルドは配布されなくなりました。Raspberry Pi 3 以降をお使いの場合は、64 ビット版 Raspberry Pi OS (arm64) に切り替えて arm64 ビルドをご利用ください。Pi 0/Zero/Pi 2 をお使いの場合は、引き続き 1.8.1 を使用できます。
コントローラーの再起動、アップグレード、一時的なネットワーク切断のあと、フロントエンドがより速く確実に再接続するようになりました。これまで「接続中」のまま止まっていた問題を解消し、コントローラーが復帰すると 5 から 15 秒以内に映像が再開します。
2 台以上のカメラを同時にストリーミングしているときに、1 台しか再開しない、または他のカメラの再開に時間がかかる問題を修正しました。ブラウザーを最小化したあとや、モバイルアプリをバックグラウンドから戻したあとも、すべてのカメラが同時にすぐ再開します。
ランタイムがホストのハードウェアを自動的に検出し、最適な H.264 エンコーダー/デコーダーを選択するようになりました。macOS VideoToolbox、NVIDIA NVENC/NVDEC、Intel Quick Sync、Raspberry Pi BCM2711 V4L2 M2M、Rockchip MPP などを活用して、CPU の負荷を最小限に抑えます。
RUN/STOP をすばやく切り替えたときのエンコーダー初期化の競合、すばやい再接続時に SRTP のリプレイ検出によって復帰できなくなる問題、その他のストリーミングの安定性に関するさまざまな問題を修正しました。
Home Assistant とリアルタイムで連携できるようになりました。複数の Home Assistant サーバーを同時に接続し、スマートホームのセンサー、スイッチ、照明を Grablo から直接操作したり、Grablo の変数を Home Assistant に公開したりできます。
Zigbee ドングルを抜き差ししたときや、Zigbee サービスが予期せず停止したときに、自動的に検出して復旧します。操作しなくても通常の動作に戻ります。
AI 分析モデルごとに GPU アクセラレーションのオン/オフを切り替えられるようになりました。ハードウェアの状況や他の処理との性能バランスに応じて、モデルごとに CPU と GPU を選択できます。
スマート照明、温湿度センサー、スイッチ、ボタンなど、3,400 種類以上の Zigbee デバイスを Grablo に直接接続できます。設定画面で見つかったデバイスを追加すれば、アクションでセンサーの値を読み取ったり、デバイスを制御したりできます。
変数の変化を時系列で自動的に記録します。最大サイズ、レコード数、保存日数で保存の上限を設定でき、長期間の監視データを安全に管理できます。
5 つの AI 分析モデルを新たに追加しました。
これまでは、検知ゾーンと基準点を X1、Y1、X2、Y2 の値として個別に入力する必要がありました。今後は映像のプレビュー上でドラッグして、直接描画・配置できます。物体、顔、姿勢、手、色、QR コード/バーコードの検知に適用されます。
IP カメラ (ONVIF) に接続するときに、より高画質の映像が自動的に選択されるようになりました。H.264/H.265 の映像が優先されるため、画質とストリーミング効率の両方が向上します。
Debian 13 などの最新の Linux 環境で、インストールが正しく進まない問題を修正しました。
製品名を Grablo から Grablo IoT Core に変更しました。
Debian 11-13、Ubuntu 22.04/24.04、Raspberry Pi OS など、さまざまな Linux ディストリビューションでのインストールと実行の安定性が向上しました。
不要なコンポーネントを削除し、パッケージサイズの縮小とインストールの高速化を実現しました。
ONVIF 対応のネットワークカメラ (IP カメラ) を自動的に検索して接続できるようになりました。カメラの映像をリアルタイムでストリーミングでき、カメラの IP アドレスが変わっても自動的に認識されます。
ユーザーのモバイルアプリにプッシュ通知を送信できます。タイトルとメッセージは自由に設定でき、変数の値を含めることもできます。たとえば、温度が一定のしきい値を超えたときに「現在の温度: 35°C」のような通知を受け取れます。
カメラの映像が表示されるまでの時間を大幅に短縮しました。これまではストリームの開始に 5 から 10 秒かかっていましたが、現在はほぼ即座に表示されます。
スリープモードに入るときにまれに発生していたクラッシュを修正しました。
スリープモードから復帰したあと、Web ブラウザーとの接続が自動的に復元されるようになりました。
デバイスがスリープモードから復帰したときにプログラムがクラッシュする問題を修正しました。スリープから復帰すると、Grablo は自動的に通常の動作を再開します。
繰り返し出力される警告ログを減らし、ログファイルを読みやすくしました。
Grablo が macOS で使えるようになりました。Apple シリコン (M1/M2/M3/M4) 搭載の Mac と Intel 搭載の Mac の両方に対応しています。他のプラットフォームと同じようにダウンロードしてインストールできます。
Bluetooth シリアル通信で使用可能なチャネルが自動的に検出されるようになり、チャネル番号を手動で設定する必要がなくなりました。Linux、Windows、macOS で動作します。
MQTT 接続の認証情報に、より強力な保護を適用して安全に保存するようになりました。
WebRTC によるカメラ映像のストリーミングの安定性を向上しました。再ネゴシエーションの信頼性を高めるために Non-trickle ICE を採用し、映像トラックの管理における競合状態とデータ競合を修正しました。
音声は検出されたもののテキストに変換できなかった場合、エラーではなく、空のテキストで正常に完了したものとして扱うようになりました。特に韓国語モデルで発生していた不要なエラーが解消されます。
すでに実行中のコマンド (録音、タイマー、音声分析など) が重複して呼び出された場合も、エラーにならずに適切に処理されるようになりました。
Grablo が Windows PC で使えるようになりました。インストーラーでインストールし、システムトレイから実行するだけです。新しいバージョンがリリースされると、アップデートが自動的に配信されます。
MQTT、Modbus TCP、HTTP などのネットワークモジュールでホストアドレスを入力するときに、http:// などのプレフィックスや末尾のスラッシュが自動的に処理されるようになりました。
FTDI デバイスで SPI 通信の初期化に失敗する問題を修正しました。
AI カメラの分析結果がより安定しました。物体検知、顔検知/顔認識、姿勢推定、手の追跡、色の追跡、Teachable Machine、EdgeImpulse を含む、すべての AI ビジョン機能の安定性が向上しています。
音声検出モデルを最新バージョンにアップグレードしました。発話の開始点と終了点をより正確に検出することで、音声認識全体の精度が向上します。
On Device TTS/STT 設定のモデル選択を改善しました。これまではすべての言語のモデルが 1 つの一覧に表示されていましたが、今後はまず言語を選択すると、その言語のモデルだけが表示されます。
音声読み上げ (TTS) と音声認識 (STT) の対応言語を大幅に拡大しました。
AI、TTS、STT に必要なモデルが、クラウドから自動的にダウンロードされるようになりました。モデルが同梱されなくなったため、コントローラーのインストールサイズが大幅に小さくなりました。
リモート接続のデータ使用量をプロフィールで確認できるようになりました。毎月 3 GB の通信量を無料で利用できます。
1 ファイルあたりのアップロード上限を 250 MB に、合計の保存容量を 1 GB に拡大しました。
外部ネットワークから接続した場合でも、カメラのストリーミングを利用できるようになりました。
ステッパーウィジェットとドロップダウンウィジェットの不具合を修正しました。
ダッシュボードに 5 種類の新しいウィジェットを追加しました。
アカウントごとの画像ストレージを追加しました。画像をクラウドにアップロードして、ダッシュボードのウィジェットで使用できます。ギャラリー表示、ドラッグ＆ドロップによるアップロード、ファイル容量の管理に対応しています。
プロジェクトで使用するクラウドファイルが、RUN の実行時にコントローラーへ自動的にダウンロードされます。ダウンロードの進行状況はリアルタイムで確認でき、SHA-256 による検証でファイルの完全性が保証されます。
プロジェクトを共有し、他のユーザーと交流できるコミュニティ機能を追加しました。プロジェクトの公開、いいね、ブックマーク、コメント、通知に対応しています。
カメラで QR コードやバーコードをリアルタイムに認識します。EAN-13、Code 128、QR-Code など、さまざまなコードの種類に対応しています。
カメラの映像から文字をリアルタイムに認識します。複数の言語に対応し、認識結果のちらつきを防ぐ安定化処理も備えています。
ライントレースロボット向けのライン追跡機能を追加しました。黒いライン、白いライン、カスタムカラーの 3 つのモードに対応し、ラインの位置と角度の情報を出力します。
手の追跡にジェスチャー認識を追加しました。33 種類のジェスチャーを認識します。
顔検知に感情認識と年齢/性別の推定を追加しました。8 種類の感情を分類し、年齢と性別を推定します。
色の追跡の精度と安定性を向上しました。感度の設定がすべてのカラーモードに適用されるようになり、追跡のぶれも軽減されました。
AI カメラ全体の安定性を向上しました。分析中にフリーズする問題を修正し、音声認識 (STT) と音声読み上げ (TTS) の安定性も向上しました。
BeagleBone や Jetson など、Raspberry Pi 以外のボードでパッケージをインストールするときに発生していた raspi-config 関連のエラーを修正しました。
リモート接続用の P2P サーバーにおける IP の処理ロジックを簡素化し、接続の安定性を向上しました。
インストール後、Jetson Nano で Grablo サービスが起動しないことがある問題を修正しました。初回起動時にサービスが確実に起動するようになりました。
長期間の運用におけるシステム全体の安定性と信頼性を向上しました。
初回起動時にパブリック IP を検出できないことがある問題を修正しました。ネットワークの変化を自動的に検出するようになり、P2P によるリモート接続がより安定します。
長期間の運用中に発生することがあったメモリリークとクラッシュの問題を修正しました。システム全体の安定性が向上しています。
RUN/STOP モードの切り替え時にコントローラーが停止したままになることがある問題を修正しました。また、モードをすばやく切り替えたときに予期しない動作の原因となっていた、重複したリクエストの処理も解消しました。
必要な GStreamer プラグインを依存関係に追加し、H.264 映像のストリーミングの問題を修正しました。対応するすべてのプラットフォームで、映像のストリーミングが安定して動作するようになりました。
P2P 接続のためのパブリック IP アドレス検出の信頼性を向上しました。AWS checkip サービス、再試行ロジック、より適切なエラー処理を追加し、厳しいネットワーク環境でもリモート接続が安定するようにしました。
最新の Debian 13 オペレーティングシステムで安定して動作するようになりました。P2P 接続と音声分析機能の安定性も強化しました。
LXQT デスクトップ環境で動画が再生されない問題を修正しました。SDDM や LightDM などのさまざまなディスプレイマネージャーに対応し、GNOME、KDE、XFCE、LXQT などの主要なデスクトップ環境すべてで、メディアが正しく再生されるようになりました。
ネットワークが不安定な状況でも、映像のストリーミングが途切れにくくなりました。これまでの独自実装に代えて、WebRTC 標準の仕組みでパケットロスからの復旧を処理するため、映像がより確実に復旧します。
デバイスの接続方法を刷新しました。IP アドレスを手動で入力する必要はもうありません。
プロジェクトを作成するときに、対象のボードを選択します。エディターはボードに合わせて自動的に切り替わり、ピン配置図の表示、互換性のあるデバイスの絞り込み、I2C デバイスのスキャン、ADC/DAC/PWM チャネルの選択が可能になります。
対応ボード
Blockly エディターで変数を直接作成、編集できるようになりました。
ロジックブロックやダッシュボードのウィジェットをコピーして、プロジェクト内のどこにでも貼り付けられます。
使用中の変数とデバイスは、誤って削除されないよう保護されます。
[設定] → [AI アナライザー] に、顔認識用のデータベース名の入力欄を追加しました。用途に応じて複数の顔データベースを作成し、管理できます。
AI 分析で、Teachable Machine や Edge Impulse で学習したカスタムモデルを使用できるようになりました。自分で学習させたモデルを使って、画像分類、物体検知、異常検知を行えます。
Teachable Machine による分類
Edge Impulse による分類
Edge Impulse による物体検知
Edge Impulse Visual Anomaly
音声分析の音声ソースの選択を、[アクション] → [音声分析] から [設定] → [AI アナライザー] に移動しました。
音声分析を独立したアクションに分離しました。メディア再生や録音に限らず、あらゆる音声入出力デバイスで音声分析を使用できるようになりました。
AI 分析をカメラアクションから独立したアクションに分離しました。これにより、AI ビジョンのパイプラインをより柔軟に構成できます。
アクショングループに、新しい繰り返しオプション「範囲で指定」を追加しました。プログラミングの for ループと同様に、開始値、終了値、増分を指定して繰り返し実行できます。