DetectAnomalies - Amazon Lookout for Vision

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DetectAnomalies

提供された画像の異常を検出します。

DetectAnomaliesからのレスポンスには、画像に1つ以上の異常が含まれているというブーリアン予測と、その予測に対する信頼度の値が含まれる。モデルがセグメンテーションモデルの場合、応答には以下が含まれます。

  • 各異常タイプを独自の色でカバーするマスク画像。DetectAnomaliesマスクイメージを共有メモリに保存することも、マスクをイメージバイトとして返すこともできます。

  • アノマリータイプがカバーする画像のパーセンテージ領域。

  • マスク画像上のアノマリータイプの 16 進数カラー。

注記

DetectAnomalies使用するモデルは実行中である必要があります。DescribeModel を呼び出すことで、現在のステータスを取得できます。モデルの実行を開始するには、を参照してくださいStartModel

DetectAnomaliesインターリーブ RGB888 形式のパックビットマップ (画像) をサポートします。最初のバイトは赤のチャネル、2 番目のバイトは緑のチャネル、3 番目のバイトは青のチャネルを表します。BGR などの別の形式で画像を提供すると、 DetectAnomalies からの予測は正しくありません。

デフォルトでは、OpenCV は画像ビットマップにBGR形式を使用します。OpenCV を使用して分析用の画像をキャプチャする場合はDetectAnomalies、画像をに渡す前に画像を RGB888 形式に変換する必要がありますDetectAnomalies

サポートされている画像の最小サイズは 64 x 64 ピクセルです。サポートされている画像の最大サイズは 4096 x 4096 ピクセルです。

イメージは protobuf メッセージまたは共有メモリセグメントを介して送信できます。大きな画像を protobuf メッセージにシリアル化すると、への呼び出しの待ち時間が大幅に長くなる可能性がありますDetectAnomalies。待ち時間を最小限に抑えるため、共有メモリの使用をお勧めします。

rpc DetectAnomalies(DetectAnomaliesRequest) returns (DetectAnomaliesResponse);

DetectAnomaliesRequest

の入力パラメーターDetectAnomalies

message Bitmap { int32 width = 1; int32 height = 2; oneof data { bytes byte_data = 3; SharedMemoryHandle shared_memory_handle = 4; } }
message SharedMemoryHandle { string name = 1; uint64 size = 2; uint64 offset = 3; }
message AnomalyMaskParams { SharedMemoryHandle shared_memory_handle = 2; }
message DetectAnomaliesRequest { string model_component = 1; Bitmap bitmap = 2; AnomalyMaskParams anomaly_mask_params = 3; }

ビットマップ

分析するイメージDetectAnomalies

イメージの幅 (ピクセル単位)。

height

イメージの高さ (ピクセル単位)。

バイトデータ

protobuf メッセージで渡されたイメージバイト数。

共有メモリハンドル

共有メモリセグメントに渡された画像バイト数。

SharedMemoryHandle

POSIX 共有メモリセグメントを表します。

name

POSIX メモリセグメントの名前。共有メモリーの作成については、shm_open を参照してください。

size

オフセットから始まるイメージバッファーサイズ (バイト単位)。

offset

共有メモリセグメントの先頭から画像バッファの先頭までのオフセット (バイト単位)。

AnomalyMaskParams

アノマリーマスクを出力するためのパラメーター。(セグメンテーションモデル)。

共有メモリハンドル

マスクの画像バイトが含まれます (shared_memory_handle指定されていない場合)。

DetectAnomaliesRequest

モデル_コンポーネント

AWS IoT Greengrass V2使用するモデルを含むコンポーネントの名前。

ビットマップ

分析するイメージDetectAnomalies

アノマリー_マスク_パラメータ

マスクを出力するためのオプションパラメータ。(セグメンテーションモデル)。

DetectAnomaliesResponse

からの応答DetectAnomalies

message DetectAnomalyResult { bool is_anomalous = 1; float confidence = 2; Bitmap anomaly_mask = 3; repeated Anomaly anomalies = 4; }
message Anomaly { string name = 1; PixelAnomaly pixel_anomaly = 2;
message PixelAnomaly { float total_percentage_area = 1; string hex_color = 2; }
message DetectAnomaliesResponse { DetectAnomalyResult detect_anomaly_result = 1; }

アノマリー

画像で見つかった異常を表します。(セグメンテーションモデル)。

name

画像で見つかった異常タイプの名前。 nameトレーニングデータセットの異常タイプにマップします。 DetectAnomaliesサービスはバックグラウンドアノマリータイプを応答フォームに自動的に挿入します。

ピクセル・アノマリー

アノマリータイプをカバーするピクセルマスクに関する情報。

PixelAnomaly

アノマリータイプをカバーするピクセルマスクに関する情報。(セグメンテーションモデル)。

合計パーセンテージエリア

アノマリータイプがカバーする画像のパーセンテージ領域。

hex_color

画像の異常タイプを表す 16 進数のカラー値。この色は、トレーニングデータセットで使用される異常タイプの色にマップされます。

DetectAnomalyResult

is_anomalous

画像に異常が含まれているかどうかを示します。 true画像に異常が含まれている場合 false画像が正常であれば。

confidence

DetectAnomalies予測の精度を示す信頼度。 confidenceは 0~1 の間の浮動小数点値をとります。

アノマリーマスク

shared_memory_handle が提供されていない場合は、マスクのイメージバイトが含まれます。(セグメンテーションモデル)。

異常

入力画像内で見つかった 0 個以上の異常のリスト。(セグメンテーションモデル)。

ステータスコード

コード 数値 説明

OK

0

DetectAnomalies予測に成功しました

UNKNOWN

2

不明なエラーが発生しました。

引数が無効です

3

1 つ以上の入力パラメータが無効です。詳細については、エラーメッセージを参照してください。

見つからない

5

指定された名前のモデルが見つかりませんでした。

リソース_枯渇した

8

この操作を実行するためのリソースが不足しています。たとえば、The Lookout for Vision Edge エージェントは、へのコールレートに追いつけませんDetectAnomalies。詳細については、エラーメッセージを参照してください。

前提条件が失敗しました

9

DetectAnomaliesRUNNING 状態ではないモデルに対して呼び出されました。

内部

13

内部エラーが発生しました。