[設定]タブでは、HubKit情報と通知、バックアップ・リストア、基本プロパティ設定、画像推論モデルのダウンロードとディスク管理の機能があります。
HubKit情報
設定を行っているHubのHub ID、HubKitのバージョン番号ならびにIPアドレスの表示、通知用メールサーバの設定を行うことができます。
HubにEdge TPUが接続されており使用可能となっている場合は Edge TPU接続状況は“使用可能“と表示されます。画像推論モデルのTensorFlowLiteを使用する場合、モデルパッケージで指定したLiteEdge.tfliteファイルとEdge TPUが使用されます。Edge TPUはCoral社の USB Accelerator での動作確認を行っております。
※ Gravio 4.5からライセンス管理機能が追加されました。Gravio 4.5以上をご使用の場合には こちら の手順でライセンスの登録を行ってください。
[Gravio 4.5以上] – Zigbeeデバイスのセンサーからの定期的な通信(約60分)が受信されず、その状態で一定期間データが受信できなかった場合(90分)続くと、通知設定で設定されたメールアドレスにデバイスからの通信がなくなったことを通知します。CO2は1分間信号が来ないときに発信されます。
- gmailのメールアドレスを使用してメール送信する場合の設定例は こちら を参照してください
バックアップ・リストア
アクション設定をGravio Cloudアカウントにバックアップすることができます。 これらの設定をGravioアカウントのホームフォルダにリストアすることができます。
機能パッケージ
エリア、レイヤー、トリガー、アクションと基本プロパティを1つの機能パッケージとして配布することができます。機能パッケージを作成するには予めエリア、レイヤー、トリガーとアクションを作成しておきます。
機能パッケージ一覧には現在登録されている機能パッケージがリスト表示されます。
「インポート」ボタンを押すと予め作成されている機能パッケージをインポートします。
「機能パッケージ作成」ボタンを押すと新規に機能パッケージを作成することができます。
機能パッケージを新規作成するにはに機能パッケージ名を入力して、パッケージに含めるトリガーとアクションを選択します。
「パッケージ作成」ボタンを押すと機能パッケージが作成されます。
「基本プロパティで使われているフィールドの値をからにして出力」をオンにすると、
環境に依存するLINEのトークンやAWSのアクセスキーIDやシークレットアクセスキーなどのセキュリティ情報を
削除してパッケージを作成するため安全に配布することができます。
機能パッケージが作成されるとには機能パッケージ一覧に表示されます。
「HubKitに適用」ボタンを押すとエリア、レイヤー、トリガー、アクションと基本プロパティが自動的に登録されます。
基本プロパティはセキュリティ情報はからで登録されますので、環境に合わせて値を設定します。
すでに登録されているアクション名と同じアクション名が機能パッケージに含まれている場合には登録が中断されます。
「ダウンロード」ボタンを押すと機能パッケージをローカルPCにダウンロードされます。
「削除」ボタンを押すとリストに登録されている機能パッケージを削除します。
基本プロパティ設定
アクションを実行する時の各コンポーネントで設定する下記の環境情報を基本プロパティとして一元管理して登録することができます。
GravioライトとGravio LEDマトリクスの物理デバイスID、SMTPサーバのサーバ情報、AWSのAccess Key・Secret Key・リージョン、GCPコネクションの秘密鍵JSON、SlackのToken、LINENotifyのToken、LINE WORKS Botコネクションのコネクション情報、TwilioのAccountSidとToken、Chromecastのデバイス、Aqara Smartプラグの物理デバイスID、MQTTのブローカー情報、HTTP Proxyのプロキシ情報
基本プロパティの名前を入力して、カテゴリーを選択します。
それぞれのカテゴリーで指定できる項目が表示されますので値を入力します。
画像推論モデル
リストより推論ファイルをダウンロードして利用することが可能です。(Gravio Freeのサービス購入者は1つのみ)
モデルパッケージのインポート・配置
ローカルに保存されているモデルパッケージを登録するにはインポート・配置ボタンを押してファイルを選択してからアップロードしてください。
モデルパッケージを作成
新たにTensorFlowかTensorFlowLiteのモデルパッケージを作成します。
認識タスクは“物体検出“か“画像分種“から選択します。“画像分種“の場合に作成できるのはTensowFlow Liteのみとなります。
TensorFlowで準備するファイル
TensorFlow モデルパッケージを作成するには以下のファイルを準備してください。
ファイル |
---|
TensorFlow メタファイル |
TensorFlow pbファイル |
TensorFlowで登録する項目
項目名 | 説明 |
---|---|
モデルパッケージ名 | 英文字で設定 |
TensorFlow メタファイル | 準備したファイルを選択 |
TensorFlow pbファイル | 準備したファイルを選択 |
メソッド | 数字を出力する場合はCountを、文字列を返す場合はGroupByを選択 |
出力形式 | 詳細情報を出力する場合はJSONを、値のみ出力する場合はValueを選択 |
検出値を含める | 検出値を含める場合に選択 |
信頼度の閾値 | 0.0から1.0の範囲で設定 |
TensorFlow Liteで準備するファイル
TensorFlow Liteモデルパッケージを作成するには以下のファイルを準備してください。
ファイル |
---|
Lite.tfliteファイル |
LiteEdge.tfliteファイル |
ラベルファイル |
TensorFlow Liteで登録する項目
項目名 | 説明 |
---|---|
モデルパッケージ名 | 英文字で設定 |
Lite.tfliteファイル | 準備したファイルを選択 |
LiteEdge.tfliteファイル | 準備したファイルを選択 |
ラベルファイル | 準備したファイルを選択 |
メソッド | 数字を出力する場合はCountを、文字列を返す場合はGroupByを選択(“画像分種“を選択した場合は指定できません) |
出力形式 | 詳細情報を出力する場合はJSONを、値のみ出力する場合はValue(“画像分種“を選択した場合はName)を選択 |
検出値を含める | 検出値を含める場合に選択 |
信頼度の閾値 | 0.0から1.0の範囲で設定 |
ディスク管理
ディスク使用量の表示とメンテナンス設定で、ディスクにメディアならびにログの保存期間と処理実行開始時間の登録をすることができます。
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