AI-R: モデルの切り替えと信頼性制御

AI-R により、検出モデルをより詳細に制御できるようになり、オペレーターが環境に合わせて検出精度とパフォーマンスをリアルタイムで設定できるようになりました。

このリリースでは、2 つの強力な新しいコントロールが導入されています。

1. モデルの選択:の間で切り替えますより大きなオブジェクトの検出そしてより小さな物体の検出
2. 信頼閾値の調整:ダッシュボードから直接検出感度を微調整して、AI-R が考えられるすべての検出を捕捉することを優先するか、信頼性の高い結果のみをフィルタリングするかを決定できます。

検出動作の構成

でAI-Rの設定Cockpit ビュー内のパネルには、次のものが表示されます。

モデルタイプドロップダウン

• 大きな物体検出モデル– 近距離で信頼性の高い人や車両の検出用に最適化されています。
• 微小物体検出モデル– 長距離の人物や車両の識別、または広域監視ミッションでターゲットが小さく見える場合に最適化されています。

信頼しきい値スライダー

の信頼閾値スライダーを使用して、次の値を選択できます。0% と 100%、AI が物体を検出済みとしてラベル付けする前にどの程度自信を持っていなければならないかを決定します。

• 値が低いほど検出数が多くなります (厳密さが低くなります)。
  • 小さな物体や遠くにある物体の検出など、何かを見逃したくない場合に便利です。
• 値が大きいほど検出数が少なくなります (精度が高くなります)。
  • 精度が重要な環境に役立ちます。 例: 境界セキュリティまたは自動アラート

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