Blue IrisにCodeProject.AIを導入する方法

Blue IrisにCodeProject.AIを導入する方法

AIの導入と設定方法

🔎 AI（人工知能）を使用すると、Blue IrisにはAIプロジェクトやディープスタックといったAIを活用できる便利な機能が備わっています。この機能により、人、犬、車、トラック、ボートなどを検出することができ、確認された場合にのみプッシュ通知を受け取るように設定できます。これにより、影のようなランダムな通知の数が減り、誤検知が制限されます。Blue Irisは以前はディープスタックAIを利用していましたが、最近ではコードプロジェクトAIに移行しました。それでもディープスタックは動作しますが、Blue Irisチームはコードプロジェクトに移行しようとしているようです。私の提案は、あなたも同じようにすることです。では、さっそくコンピュータにコードプロジェクトAIをインストールして始めましょう。

🔧 Code Project AIのインストール方法:

1. Code Project AIのウェブサイトにアクセスするために、Blue Irisの設定アイコンをクリックします。 2.ニュースと更新を確認するためのウィンドウが表示されます。左下に「Code Project AIをインストール」というオプションがありますので、それをクリックします。 3.ウェブ上で最新バージョンをダウンロードすることができます。この動画の撮影時点では、最新バージョンは2.0.8です。 4.ダウンロードしたファイルを開き、解凍します。解凍後、code-projectというフォルダが作成されます。このフォルダをダブルクリックすると、インストールが開始されます。 5.利用規約に同意し、「はい」をクリックします。インストールには少し時間がかかります。人工知能や機械学習のモデルを使用するためには、大量のデータをダウンロードする必要があります。たとえば、人の特徴はさまざまな形やサイズ、色の画像の一部です。これがソフトウェアのトレーニングに使用され、人を検出することができます。同様に、犬や他の物体のトレーニングも同じです。したがって、ソフトウェアがこれらの画像を認識し、処理するためには、モデルをダウンロードする必要があります。 6.コードプロジェクトAIとディープスタックAIのメリットは、ローカルで実行できることです。ローカルマシンで実行することもできますし、サーバー上のDockerイメージなどで実行することもできます。ただし、このプロセスには時間がかかるため、しばらくは反応がないかのように見えるかもしれません。実際には、バックグラウンドで処理が行われています。また、コードプロジェクトAIの実行にはシステムリソースが必要です。Blue Irisが動きを検出したときに、コードプロジェクトに静止画像を送信し、コードプロジェクトがその画像を解析してBlue Irisに返答する必要があります。この処理にはCPUサイクルやGPUサイクルが必要です。したがって、既に高いCPU使用率やGPU使用率を持つPCでは、同じデバイスでコードプロジェクトAIを実行できない場合があります。ただし、状況によっては異なる結果が得られることもあります。例えば、ドライブウェイカメラだけでこの検出を行い、他のカメラは単に録画するだけで十分な場合、負荷は少なくなります。したがって、同じデバイス上でコードプロジェクトAIを実行できる可能性があります。

📷 Blue IrisへのAIサーバーの設定:

1. Blue Irisの設定に戻り、AIを選択します。ローカルPC上で実行されているため、ローカルホストIPアドレスを入力します。デフォルトのポート番号は、Code Project AIに設定されているものです。また、Blue Irisと一緒に自動的に起動および停止するように設定することをお勧めします。
2. コンピュータにGPUまたはグラフィックカードが搭載されている場合は、GPUを使用するオプションを選択できます。ただし、私の場合は低出力のグラフィックカードしか使用していないため、CPUを使用するように設定しています。
3. AIダッシュボードを開いて、Blue Irisから送信されたオブジェクトの処理状況を確認することもできます。ここでは、AIの処理にCPUが使用されていることが分かります。

➕ カメラの設定とAIへの送信:

1. カメラの設定で、トリガーとして「モーション」を選択します。モーション検知がすでに設定されている場合は、そのまま使用します。最小オブジェクトサイズやコントラストなどのオプションは検知の感度に影響しますが、デフォルトのままにしておくことをおすすめします。また、オブジェクトの検出を有効にするかどうかも選択できます。
2. 「動きが検出」と「人工知能」に移動し、「コードプロジェクトAI」を選択します。デフォルトではいくつかのオブジェクトが選択されていますが、必要に応じて調整することもできます。最小信頼度は、AIがどの程度自信を持っているかを示しており、50がデフォルトです。また、リアルタイムのイメージ送信間隔も設定できます。
3. その他の設定項目についてはデフォルト値を使用することをおすすめしますが、詳細な設定を行いたい場合は各項目を調整してください。
4. モーションが検出されたときのアクションを設定する場合は、「アラート」を選択し、必要なアクションを設定します。デフォルトでは、確認された場合のみアクションが発生しますが、それ以外の場合でもアクションを行いたい場合は、チェックボックスをオンにします。

これで、Code Project AIをBlue Irisにインストールして設定する方法についてわかりました。AI機能を使用することで、誤検知が減り、正確な通知を受け取ることができます。AI機能については、カスタムモデルの作成などの高度な機能についても紹介します。Blue IrisとAIの使用に関する質問や意見がある場合は、コメントでお知らせください。

目次：

1. AIの導入と設定方法 1.1 Code Project AIのインストール方法 1.2 Blue IrisへのAIサーバーの設定 1.3 カメラの設定とAIへの送信

Highlights:

• Blue IrisのAI機能を使用すると、誤検知を減らし、確実な通知を受け取ることができます。
• AIプロジェクトやディープスタックを使用して、人、犬、車、トラック、ボートなどを検出します。
• Code Project AIはオープンソースプロジェクトであり、ローカルで実行されます。
• パソコンのCPUやGPUの利用率によって、同じデバイス上でコードプロジェクトAIを実行できない場合があります。
• カスタムモデルの作成やライセンスプレート認識など、AI機能の高度な設定も可能です。

FAQ: Q: Blue IrisでAIを使用するための最小の要件は何ですか？ A: Blue IrisのAI機能を利用するためには、Blue Irisソフトウェアと互換性のあるコンピュータおよびインターネット接続が必要です。

Q: Code Project AIとディープスタックAIの違いは何ですか？ A: Code Project AIはBlue Irisでデフォルトとして使用されるAIエンジンであり、ディープスタックAIは以前のデフォルトエンジンです。両方のエンジンは類似した機能を提供しますが、個々のニーズに応じて使用することができます。

Q: なぜBlue IrisとコードプロジェクトAIを同じコンピュータで実行する必要がありますか？ A: Blue IrisとコードプロジェクトAIを同じコンピュータで実行すると、通信の遅延やネットワークの制約が減少し、効率的に動作します。ただし、高いCPU使用率やGPU使用率の場合は、別のコンピュータやクラウドインスタンスでコードプロジェクトAIを実行することもできます。

リソース:

• Blue Iris公式サイト
• Code Project AIのGitHubリポジトリ

Note: This content is generated by an AI model, and while it has been reviewed and edited by a human content Writer, there may still be some errors or inaccuracies in the text. Please verify the information provided before making any decisions based on it.