AI (人工知能): 設定 (せってい)

Agent DVRは、AIモデルファイル（.onnx）を使用したライブリアルタイムのオブジェクト認識をサポートしています。この機能を使用するには、ライセンス（またはアクティブなサブスクリプション）が必要です。外部AIサーバーを使用するための設定については、AIサーバーを参照してください。

始めるには、カメラを編集し、オブジェクト認識タブに移動します。上部でAIサーバーを選択します。デフォルトは内部で、これはAgent DVRの内蔵AIです。AIサーバーを使用したい場合は、サーバー設定 - AI設定 - AIサーバーで追加し、ここで選択します。

以下の詳細は、Agent DVRをその高速な内蔵AIで設定するためのものです。例えば、Ultralytics YOLOモデルなど、他のモデルも追加できます。

• モデル： 使用したいAIモデルを選択します。Agentは必要に応じて内蔵モデルを自動的にダウンロードします。Tinyモデルは、低スペックのハードウェアや多数のカメラに適しています。Mediumモデルは、より高い精度を提供しますが、より多くの処理能力を使用します。
• モード： AIがビデオのフレームを処理するタイミングを選択します。Intervalを選択すると、Agentは下の処理レートフィールドを使用して、ビデオフィードを継続的に分析します。
• オーバーレイ： ライブビデオにリアルタイムの結果を描画するにはチェックを入れます。これは信頼度の調整に最適です。
• ぼかし： 認識されたオブジェクト（例えば、人）をぼかすにはチェックを入れます。
• GPUを使用： CPUの代わりにGPUを使用するにはチェックを入れます。
• 処理レート： これはモードがIntervalのときのみ使用され、フレームがモデルに送信されるレートを制御します。1秒間に1フレームの場合は1、1秒間に20フレームの場合は20、10秒ごとに1フレームの場合は0.1を入力します。
• 信頼度： これはモデルからの結果をフィルタリングします。誤検知を減らすためにこれを高く調整しますが、オブジェクトを見逃す可能性もあることに注意してください。
• コーナーをチェック： 詳細についてはコーナーのチェックを参照してください。
• 検出： AIに検出させたいオブジェクトを指定します。ここでのオプションのリストはモデルの設定から来ています。
• 静的オブジェクトを無視： 同じ場所で繰り返し見つかるオブジェクトを無視します。
• 許容範囲： これはオブジェクトが静的でないとフラグ付けされる前にどれだけ移動できるかを制御します。

カスタムモデル

独自のモデルをAIに追加するには、モデルファイル（.onnx）をAgentのモデルフォルダーにコピーし、モデルの追加を参照してください。

アクション

オブジェクト認識は、AI: オブジェクトが見つかりましたおよびAI: オブジェクトが見つかりませんでしたイベントを生成し、アクションで使用します。

写真

写真に関する情報は、写真を参照してください。

Agent DVRは、物体認識のためにONNXモデルファイルをサポートしています。事前学習済みモデルをダウンロードし、数ステップでONNX形式に変換できます。

以下の例では、Ultralyticsを介してYOLO26sモデルを使用しています。YOLO26sは、良好な速度/精度のトレードオフを持つ小型の汎用モデルです。

前提条件

• Python 3.10以上
• PATHにpipが利用可能
• インターネット接続
• 約1〜2GBの空きディスクスペース

ステップ1 – Ultralyticsのインストール

pip install ultralytics

ステップ2 – YOLO26sモデルのダウンロード

Ultralyticsは、初回使用時に自動的に事前学習済みの重みをダウンロードします：

yolo detect predict model=yolo26s.pt source=https://ultralytics.com/images/bus.jpg

ステップ3 – ONNXへの変換

ダウンロードが完了したら、モデルをONNX形式にエクスポートします：

yolo export model=yolo26s.pt format=onnx opset=12 simplify=True

Pythonの代替手段

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26s.pt")
model.export(format="onnx", opset=12, simplify=True)

ステップ4 – ONNXファイルの場所を特定

エクスポートされた

yolo26s.onnx

runs/export

ステップ5 – Agent DVRにコピー

ONNXファイルをAgent DVRのONNXモデルフォルダ（Agentサーバー上）に移動します。例えば：

Agent\Media\Models\ONNX\

ステップ6 – Agent DVRにモデルを追加

1. サーバー設定 > AI設定 > AIモデルに移動します。
2. 設定をクリックし、新しいモデルを追加します。
3. 名前（例：

   yolo26s

   ）を入力し、ドロップダウンから

   .onnx

   ファイルを選択します。
4. 残りのオプションはデフォルトのままにし、OKをクリックします。
5. カメラを編集し、物体認識タブを開き、サーバーを内部に設定し、新しいモデルを選択します。

Agent DVRは、AIを使用したライブリアルタイムの顔認識をサポートしています。この機能を使用するには、ライセンス（または有効なサブスクリプション）が必要です。外部AIサーバーを使用するための設定については、AIサーバーを参照してください。

始めるには、カメラを編集し、顔認識タブに移動します。上部でAIサーバーを選択します。デフォルトは内部で、これはAgent DVRの内蔵AIです。AIサーバーを使用する場合は、サーバー設定 - AI設定 - AIサーバーで追加し、ここで選択します。

以下の詳細は、Agent DVRをその高速内蔵AIで設定するためのものです。

• モード: AIがビデオのフレームを処理するタイミングを選択します。間隔を選択すると、Agentは下の処理レートフィールドを使用して、ビデオフィードを継続的に分析します。
• オーバーレイ: ライブビデオにリアルタイムの結果を描画するにはチェックを入れます。これは信頼度の調整に最適です。
• ぼかし: 顔をぼかすにはこれにチェックを入れます。
• GPUを使用: CPUの代わりにGPUを使用するにはこれにチェックを入れます。
• 処理レート: これはモードが間隔のときのみ使用されます - フレームがモデルに送信されるレートを制御します。1秒間に1フレームの場合は1、1秒間に20フレームの場合は20、10秒ごとに1フレームの場合は0.1を入力します。
• 信頼度: これはモデルからの結果をフィルタリングします。誤検出を減らすためにこれを高く調整しますが、人を見逃す可能性もあることに注意してください。
• コーナーをチェック: 詳細についてはコーナーのチェックを参照してください。

認識する顔

認識したい人の写真をアップロードするには「顔を編集」をクリックします。同じ人の複数の写真をアップロードすることで結果を改善できます。ファイルシステムから画像をアップロードするか、内蔵ウェブカメラを使用して写真をキャプチャできます（SSLまたはlocalhostが必要です）。

アクション

顔認識は、AI: 顔認識済みおよびAI: 顔未認識イベントを生成し、アクションで使用します。

写真

写真に関する情報は、写真を参照してください。

Agent DVRはライブリアルタイムナンバープレート認識をサポートしています。この機能を使用するには、ライセンス（またはアクティブなサブスクリプション）が必要です。外部AIサーバーを使用するための設定については、AIサーバーを参照してください。

始めるには、カメラを編集し、LPRタブに移動します。上部でAIサーバーを選択します。デフォルトはInternalで、これはAgent DVRの内蔵AIです。AIサーバーを使用する場合は、サーバー設定 - AI設定 - AIサーバーで追加し、ここで選択してください。

以下の詳細は、Agent DVRをその高速内蔵AIで設定するためのものです。

• モード: AIがビデオのフレームを処理するタイミングを選択します。Intervalを選択すると、Agentは下の処理レートフィールドを使用してビデオフィードを継続的に分析します。
• オーバーレイ: ライブビデオにリアルタイムの結果を描画するにはチェックを入れます。これは信頼度の調整に最適です。
• ぼかし: 検出されたナンバープレートをぼかすにはチェックを入れます。
• GPUを使用: CPUの代わりにGPUを使用するにはチェックを入れます。これは現在、GPUドライバーとランタイムサポートのためにWindowsまたはmacOSでのみ機能します。Linuxは現在CPUにフォールバックします。
• 処理レート: これはモードがIntervalのときのみ使用され、フレームがモデルに送信されるレートを制御します。1秒あたり1フレームの場合は1、1秒あたり20フレームの場合は20、10秒ごとに1フレームの場合は0.1を入力します。
• 信頼度: これはモデルからの結果をフィルタリングします。誤検出を減らすためにこれを高く調整しますが、オブジェクトを見逃す可能性もあることに注意してください。
• コーナーをチェック: 詳細についてはコーナーのチェックを参照してください。

探すべきナンバープレート

• ナンバープレート: カンマ区切りのナンバープレートのリストまたはナンバープレートを含むCSVファイルのURLを入力します。Agent DVRはこれらのナンバープレートに対してナンバープレート認識済みおよびナンバープレート未認識イベントを生成し、アクションをトリガーできます。
• リロード間隔: URLからプレートリストを再読み込みする頻度を設定します。
• 正規化: 一般的に誤認識されるプレートを調整してマッチングを改善します。

アクション

オブジェクト認識は、AI: ナンバープレート認識済みおよびAI: ナンバープレート未認識イベントを生成し、アクションで使用します。

写真

写真に関する情報は、写真を参照してください。

Agent DVRでアラートフィルタリングを設定するには、以下の手順に従ってください：

• モーションディテクターを設定して有効にします。最小限のCPU使用量のために、シンプルディテクターを使用してください。監視したいエリアをカバーするために、少なくとも1つのゾーンが定義されていることを確認してください。
• アラートタブで、モードをアクションのみに設定し、アラートを有効にします。
• 録画タブで、モードをアラートに設定します（録画を希望する場合）。
• オブジェクト認識タブでオブジェクト認識を有効にします。モードをモーション検出に設定し、モデルを選択して検索をクリックし、人物、犬、車などの検出対象を選択します。
• タブメニューのアクションに移動し、イベントAI: オブジェクト検出のアクションを追加します。

  オブジェクトを検出する場所を指定するためにゾーンを選択します。例えば、ドライブウェイと道路の異なるゾーンを設定します。ドライブウェイゾーンを選択すると、そこに車が検出された場合のみアラートがトリガーされます。

  タスクの下で、追加をクリックしてアラートタスクを作成します。確認のためにOKを2回クリックします。

Agent DVRは、動体検知時にAIオブジェクト認識を処理します。指定されたオブジェクトが選択されたゾーン内で検出されると、アクションをトリガーしてアラートを発生させます。ゾーンが選択されていない場合、すべてのゾーンに対してアラートが発生します。

LPR認識、顔認識、または音声認識についても同様にアラートフィルターを設定してください。

動体検知トリガーなしで常時AIオブジェクト認識を行うには、オブジェクト認識のモードをインターバルに設定します。ハードウェアリソースへの影響を監視し、必要に応じて調整してください。

異なるゾーン内の異なるオブジェクトに対して複数のアクションを構成できます。検出されたオブジェクトを参照するために、アクション内で{AI}タグを使用してください。

AIが録画を効果的にフィルタリングしていない場合は、次のことを考慮してください：

• [Available options]のいずれかに一致するようにFind設定を確認してください。
• Agentの左上にあるマスターアラートスイッチが閉じた南京錠を表示していることを確認してください。これはアクティブなアラートを示しています。
• 録画モードがAlertに設定されていることを確認してください。Detectではありません。
• アラートモードがActions Onlyに設定されていることを確認してください。
• Object Recognitionの下でConfidenceレベルを下げてみてください。
• エラーメッセージが表示されている場合は、/logs.htmlをチェックしてください。これはサーバーの問題やネットワークのブロックを示している可能性があります。
• AIサーバーのパフォーマンスを監視し、システムの過負荷やタイムアウトが発生していないことを確認してください。
• AIがすべてのオブジェクトクラスを検出する場合、GPUの問題を示している可能性があります。GPUドライバーを確認するか、CPUベースのAIモジュールに切り替えてください。