精度と性能を調整する

検知を見逃す場合、存在しない対象にルールが反応する場合、またはコントローラーの動作が遅い場合は、分析の設定を調整します。

性能に関わる 3 つの設定: モード、検知 FPS、GPU アクセラレーション

分析はコントローラーの計算リソースを共有します。性能には 3 つの設定が影響します。

設定	目安
モード	Raspberry Pi では高速、PC や Jetson では高精度をおすすめします。
検知 FPS	AI が 1 秒間に分析する回数。初期値は 5 (異常検知は 1) です。
GPU アクセラレーション	物体検知、顔認識、OCR で使用できます。内蔵 GPU や古い GPU では CPU より遅くなることがあるため、性能を確認してください。

選べるモードは分析によって異なります。物体検知、顔認識、火災検知では高速、バランス、高精度を、ナンバープレートとカスタム異常検知では高速と高精度を選べます。

QR/バーコード、OCR、カスタム分類は 1 つのモデルを使うため、モードの項目はありません。火災検知には 3 つの値が表示されますが、モデルは 1 つだけなので、どれを選んでも結果は同じです。

分析と分析の間の表示は補間されるため、検知 FPS が低くても映像がカクカクして見えることはありません。一般に、精度の高いモデルを 1 秒に 5 回実行するほうが、高速なモデルを 1 秒に 30 回実行するよりも、低い負荷でよい結果が得られます。

検知ゾーン: 画面の一部だけを数える

物体の条件は、初期状態では画面全体が対象です。条件パネルで検知ゾーンを四角形または多角形で描くと、ゾーン内の検知だけが数えられます。

検知した物体はボックスとして扱われるため、「内側」の定義が必要です。それを決めるのがゾーンの判定位置です。

基準	使用例
下端中央 (接地点)	地面にいる人や車両。ゾーンは床に描きます。初期値で、ほとんどの場合に適しています。
ボックスの中心	天井のカメラや、地面に接していない対象。
重なりの割合	ボックスがゾーンと一定の割合以上重なった時点で進入とみなす場合。

重なりの割合を 100% にすると、ボックス全体がゾーン内に入っている必要があります。1% から 5% のような非常に低い値では、伸ばした腕や、ゾーンに一部だけ重なった遠くの物体にも反応します。多くの場合、これは意図した動作ではありません。