よくある質問

Frequently Asked Questions

chevron-rightChlorosを使用して、MAPIR以外のブランドのカメラの画像を処理することはできますか?hashtag

いいえ、ChlorosはMAPIR製カメラの画像処理のみに対応しています。 詳細については、対応カメラモデルの一覧をご覧ください。MAPIR Cloud では、他のカメラの画像処理も提供しています。完全なリストはこちらarrow-up-rightをご覧ください。

chevron-rightキャリブレーションターゲットなしで、画像の反射率をキャリブレーションすることはできますか?hashtag

いいえ。非ターゲット画像の撮影時にキャリブレーションターゲットの画像も併せて撮影していない場合、画像のピクセル値を既知の反射率(%)に関連付けることはできません。また、MAPIR光センサーのログを含めない場合、周囲光のスペクトルが測定されず、反射率の結果は正確になりません。

chevron-rightChlorosでの処理前に画像を編集できますか?hashtag

いいえ。Chlorosは、入力データが変更されていないことを前提としています。ファイル名を変更しないでください。

chevron-rightMAPIR および Survey3 カメラを自動露出に設定し、Chloros で画像を処理することはできますか?hashtag

いいえ。Survey3の画像データセットは、露出が固定(ロック)されている必要があるため、自動シャッタースピードや自動ISOは使用できません。同じカメラモデルのすべての画像は、同一のシャッタースピードとISO(露出)でなければなりません。

chevron-rightChlorosはオルソモザイク画像の処理や分析が可能ですか?hashtag

いいえ。MAPIRでは、オルソモザイク地図のような合成画像ではなく、個々のカメラ画像のみがサポートされています。

chevron-rightChlorosのターゲット検出ステップを高速化するにはどうすればよいですか?hashtag

ファイルブラウザのテーブルで、右側の列にあるターゲット画像を事前に選択しておくと、Chloros はその画像内のみをキャリブレーションターゲットとして検索するため、処理が大幅に高速化されます。

chevron-right画像を MAPIR Cloudarrow-up-right にアップロードする場合、アップロード前に Chloros で処理すべきですか?hashtag

当社のオンライン処理プラットフォーム MAPIR Cloudarrow-up-right へのアップロードを予定している場合は、アップロード前に画像を編集しないでください。Cloud では、同じ処理に加え、さらに高度な処理が行われます。

chevron-rightMAPIRは将来的にX機能をサポートする予定はありますか?MAPIRにX機能が搭載されることを強く希望しています。hashtag

弊社では、製品に関するフィードバックを常時歓迎しております。製品に問題が見つかった場合や、改善に関するご提案がございましたら、お問い合わせarrow-up-rightよりご意見をお寄せください。弊社の研究開発(R&D)の多くは、お客様からの最も重要なニーズを反映して進められています。

chevron-rightChlorosはLinuxで利用可能ですか?hashtag

はい!Chloros 1.1.0は、.debパッケージを介して、Linuxのamd64(x86_64)およびarm64(NVIDIA Jetson JetPack 6)をサポートしています。 CLIおよびPythonは、Linux上で完全にサポートされています。 LinuxにはGUIがありません。すべての操作はCLIまたはPython SDK を通じて行われます。詳細については、Linux 概要 をご覧ください。

chevron-rightNVIDIA Jetson で Chloros を実行できますか?hashtag

はい!Chloros 1.1.0は、JetPack 6を実行するJetson Nano、Orin Nano、Orin NX、AGX Orinを含むNVIDIA Jetsonプラットフォームに対応しています。Chlorosは、お使いのJetsonモデルを自動的に検出し、処理戦略を最適化します。 セットアップおよびデプロイの手順については、NVIDIA Jetsonガイドをご覧ください。

chevron-rightChlorosは、私のハードウェアに合わせて自動的に最適化されますか?hashtag

はい!Chloros 1.1.0 には、CPU、GPU、RAM、および(Jetson では)温度センサーを自動検出する Dynamic Compute Adaptation が含まれています。 その後、高メモリシステムでは GPU_PARALLEL、リソースが限られたデバイスでは GPU_SINGLE、NVIDIA GPU を搭載していないシステムでは CPU_PARALLEL など、最適な処理戦略が選択されます。手動での設定は不要です。

chevron-right4スレッド処理パイプラインとは何ですか?hashtag

Chloros 1.1.0は、Chloros以上のユーザー向けに4スレッドのパイプラインアーキテクチャを採用しています: スレッド1(検出)は画像を読み込み、キャリブレーションターゲットを検出します。スレッド2(キャリブレーション)は反射率キャリブレーションを計算します。スレッド3(処理)はGPUアクセラレーションによるデベイヤー処理とインデックス計算を実行します。スレッド4(エクスポート)は出力ファイルを書き込みます。 スループットを最大化するため、複数の画像を異なるスレッドで同時に処理できます。詳細については、処理パイプラインを参照してください。

chevron-rightChlorosのインストール環境で診断を実行するにはどうすればよいですか?hashtag

selftest コマンドを使用して、バージョン確認、ポートの可用性、バックエンドの起動、API 接続性、システム情報、ノイズ除去モデル、CUDA の可用性を含む 7 つのシステム診断を実行します:

これは、Linux/Jetsonシステムにおいて、GPUおよびCUDAの設定を確認する際に特に役立ちます。

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