> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://help.verkada.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://help.verkada.com/verkada-cameras/ja/fen-xi/vehicle-analytics/lprtonomi.md).

# LPRと分析（日中のみ）

VerkadaのLPRおよび分析機能により、対応カメラはナンバープレートの読み取り結果と車両・人物属性を同時に撮影できます。以前は、カメラはナンバープレート認識（LPR）か一般的な分析のどちらか一方しか実行できませんでした。この機能により、1台のカメラで1回の撮影で両方の処理を行え、サイトに出入りするナンバープレート、人物、車両を可視化できます。

***

#### 要件

* **対応モデル：** この機能は、最新のBulletシリーズであるCBx3ラインのみをサポートしています。ほかのカメラモデルでは、LPRと車両属性の検出を同時に行うことはできません。
* **日中のみ：** カメラはLPRと車両分析を同時に実行できます。 **日中** の時間帯のみ。

#### 仕組み

この機能はエッジ処理を使用して、車両をリアルタイムで分析します。

* **1回の撮影：** 1台のカメラがナンバープレート番号を撮影し、以下を含む主要な車両属性を特定します： **メーカー、モデル、色**、単一のビデオストリーミングするから。
* **合理化された資産追跡：** Commandは、ナンバープレートと車両属性データを一緒にインデックス化します。同じ検索インターフェースから、特定のナンバープレート番号を検索したり、車両の色、メーカー、モデルで結果を絞り込んだりできます。

***

## LPRと車両分析を有効にする

{% hint style="danger" %}
必要な権限は **Org Admin** または **Site Admin** です。分析設定を変更するには、カメラが設置されているサイトの権限が必要です。
{% endhint %}

{% stepper %}
{% step %}
**Verkada Command で、\[All Products] > \[Cameras] に移動します。**
{% endstep %}

{% step %}
**カメラ一覧から、設定する対応カメラを選択します。**
{% endstep %}

{% step %}
**右上の \[Settings] をクリックします。**
{% endstep %}

{% step %}
**左側の \[Analytics] をクリックします。**
{% endstep %}

{% step %}
**ナンバープレート認識をオンにして、セットアップを完了します。**
{% endstep %}

{% step %}
**車両履歴をオンにします。**&#x20;

これにより、CB63カメラの車両検出に基づいて車両属性を検索できるようになります。
{% endstep %}

{% step %}
**（任意）人物履歴を有効にします。**&#x20;

これにより、CB63カメラの人物検出の属性を検索できるようになります。
{% endstep %}

{% step %}
**変更を適用するには、\[Save] をクリックします。**
{% endstep %}
{% endstepper %}

***

## 車両イベントの検索とフィルタ

有効にすると、撮影されたナンバープレートや車両属性、人物属性（人物履歴を有効にしている場合）を検索およびフィルタできます。

{% stepper %}
{% step %}
**Verkada Command で、\[All Products] > \[Cameras] に移動します。**
{% endstep %}

{% step %}
**左側のナビゲーションで、\[Vehicles] を選択します。**
{% endstep %}

{% step %}
**ページ上部の検索バーとフィルタのドロップダウンを使用して、検索条件を絞り込みます。**

* 完全または部分的な **ナンバープレート** 番号を入力します。
* 次を使用します： **属性** フィルタを使用して、次のような特定の車両特性を選択します： **色**, **メーカー**、または **モデル**.
  {% endstep %}

{% step %}
**検索結果を確認します。**&#x20;

撮影された任意の車両サムネイルをクリックすると、関連する動画記録、ナンバープレートの読み取り結果、および検出された車両属性を表示できます。
{% endstep %}
{% endstepper %}


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://help.verkada.com/verkada-cameras/ja/fen-xi/vehicle-analytics/lprtonomi.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
