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基本設定

VMS Client の カメラ設定 → プラグイン(インテグレーション) → SystemK AI Analysis Plugin → 基本設定 の項目です。AI モデル選定・解析性能・人物追跡に関わる設定が含まれます。

基本設定 GroupBox の全項目

項目一覧

UI 表示名 デフォルト 範囲 内容
モデルタイプ 高精度 高精度 / 中精度高速 使用する AI モデル。モデル選択 も参照
高精度 モデルサイズ S (高速・推奨デフォルト) L / M / S 高精度モデル選択時のサイズ
NMS 最適化版モデルを使用 ON bool 検出重複の高速処理。通常 ON のまま
フレームレート (fps) 5 1〜120 1 秒あたりの解析フレーム数
検出閾値 0.3 0.0〜1.0 人物検出のしきい値。低いほど検出数増・誤検出増
追跡閾値 0.23 0.0〜1.0 人物追跡の採用しきい値
マッチング閾値 0.8 0.0〜1.0 追跡マッチング閾値。エスカレータカメラは 0.4 推奨
マッチング保持時間 (秒) 3.0 0.1〜30.0 人物が一時消失しても追跡を保持する秒数
GPU を使用 (TensorRT) ON bool ON: GPU 高速モード / OFF: CPU 動作モード
入力サイズ (中精度) 192x256 (各解像度) 中精度高速モデル時のみ有効
キーポイント閾値 0.30 0.0〜1.0 骨格採用しきい値 (転倒検知タブ内に表示)
キーポイント平滑化係数 0.3 0.0〜1.0 骨格の揺らぎを抑える平滑化 (0 = 平滑化なし、転倒検知タブ内)

主要設定の指針

モデルタイプ / 高精度 モデルサイズ の選び方

シーン 推奨 理由
標準 (床面歩行) 高精度 + S (高速) デフォルト
多カメラ環境で GPU 控えめ 中精度高速 軽量、多カメラ向け
エスカレータ・屈曲転倒シーン 高精度 + L 走行転倒・屈曲転倒を捉えやすい
屋外汎用 高精度 + L 精度と誤検知抑制のバランス最良

カメラ毎に独立して切替可能。詳細: モデル選択

マッチング閾値 = 0.4 の使い時

エスカレータカメラ・人通りが密集するシーン では、デフォルトの 0.8 だと 遠近で大きさが大きく異なる人物同士が同一視され、転倒の誤検知が大量発生することがあります。

カメラ条件 推奨値
床面歩行・走行 0.800 据え置き (デフォルト)
エスカレータ周辺 0.400 に変更
人通り密集 (改札・出入口) 0.400 に変更検討

実例:

  • エスカレータカメラ 転倒 21 件/loop → 0 件 (マッチング閾値=0.4 で完全消滅)
  • B2F エスカレータ系 5 カメラ 誤検知計 43 件 → 0 件

フレームレート (fps) の指針

状況 推奨 fps
標準 5 (デフォルト、転倒・侵入・徘徊・ライン全対応)
カウント精度を上げたい 10〜15
負荷を絞りたい 3

転倒検知では 5 fps 以上を推奨します (内部ロジックが 5 fps 想定のため)。

GPU を使用 の ON/OFF

設定 動作モード 用途
ON (デフォルト) GPU 高速モード NVIDIA GPU 搭載環境の標準
OFF CPU 動作モード (Intel CPU 最適化) GPU 非搭載 PC、少数カメラ向け

GPU 搭載機では ON 推奨。GPU 非搭載 PC で動かす場合のみ OFF を使用してください。

設定変更の反映

変更内容 反映方法
しきい値・スイッチの変更 適用 ボタン → 即時反映
モデルタイプ / 高精度 モデルサイズ / GPU を使用 の変更 適用 → 内部の再構築 (キャッシュ済なら即時、未キャッシュなら 1〜3 分のフリーズあり)

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