📚 学習データを集める 枠付き50枚 + 背景100枚が目安
毎日の入出庫で学習モードを回す。傷ありだけでなく、傷なしの反射・汚れ・水滴・影・リベット・継ぎ目も誤検出を防ぐ大切な教材です。色違い・天候違いの車も。
→ 学習モードで撮影 → その場で枠付け → 自動で教材に登録
スマホで撮って学習データを貯め、AIが育ったら判定モードへ。最終的にはゲートを 車が通過して10秒で「退場OK / 要検査」を自動で出すのがゴールです。
ホーム画面から選びます。今の段階では①学習モードを毎日回すのが中心です。
OK/NG判定はしません。淡々と撮ってAIの教材を貯めるモード。
学習済みモデルで実車をチェック。パネルごとにOK / △ / NGを表示。
倉庫の据置カメラで一斉撮影 → 10秒で自動判定 → ランプ点灯。
撮影時に傷を四角で囲み、この5種類から選びます。囲まなければ「傷なし」として登録され、 背景データになります。
同じ車の同じ面にすでに記録された傷は繰り返し鳴りません。増えた傷だけを見張ります。
アプリの「ロードマップ」画面で、今どのステージまで進んでいるかが自動表示されます。
毎日の入出庫で学習モードを回す。傷ありだけでなく、傷なしの反射・汚れ・水滴・影・リベット・継ぎ目も誤検出を防ぐ大切な教材です。色違い・天候違いの車も。
データが貯まったら学習データ画面の「💻 Macで学習」を押すだけ。数十分で完了し、以降の判定に自動で使われます。
実車を判定して見逃し・誤検出を確認。間違えた写真を教材に足して再学習。この輪を回すほど賢くなります。
倉庫にネットワークカメラを設置(4K推奨・パネル1〜1.5m間隔)。ゲートカメラのナンバー読取で一斉撮影を自動発火。倉庫LANとサーバーはVPNで接続します。
車が定位置に停まって10秒でOK/要検査を確定し、青/黄ランプを点灯。要検査は検査員がスマホアラート(写真付き)を見て現場へ向かい、その場でスマホから傷を登録します。
新しい異常なし。そのまま退場できます。
検査員のスマホに写真付きアラート。現場で確認し、その場で傷を登録します。