Objekterkennung auf Edgegeräten mit Live Video Analytics und dem YOLO-Modell
Verwenden Sie ein Live Video Analytics-Modul, um eine Lösung für maschinelles Lernen auf einem IoT Edge-Gerät bereitzustellen. Die Lösung verarbeitet einen Videofeed von Kameras und erkennt Objekte am Edge mithilfe eines YOLO-Modells, um Rückschlussvorgänge durchzuführen. Überprüfen Sie, ob die Lösung erfolgreich bereitgestellt wurde, und testen Sie Ihre Lösung in einer Webanwendung.
Lernziele
In diesem Modul lernen Sie Folgendes:
- Verwenden von Live Video Analytics in einem IoT Edge-Modul zum Erstellen einer Videoanalyselösung
- Bereitstellen mehrerer Module auf einem virtuellen IoT Edge-Computer mithilfe des Installationsprogramms
- Einrichten einer Anwendung, die am Edge ein virtuelles Gerät für schnelle Rückschlüsse verwendet
- Integrieren eines KI-Modells Ihrer Wahl in die Videoanalyselösung
- Testen einer Lösung, die eine Person am Edge in einer Webanwendung erkennt
„Erstellt in Zusammenarbeit mit der University of Oxford – Ajit Jaokar, Artificial Intelligence: Cloud and Edge Implementations course (Künstliche Intelligenz: Kurs für Cloud- und Edge-Implementierung).“
Voraussetzungen
- Ein Azure-Abonnement
- Kenntnisse über die Verwendung von Azure Cloud Shell
- Grundkenntnisse über Azure IoT Edge
- Grundkenntnisse über Custom Vision
- Grundkenntnisse über Live Video Analytics
- Grundkenntnisse über Container
- Gute Kenntnisse im Umgang mit Docker