Détection des vides sur des appareils périphériques avec Live Video Analytics en utilisant des images et des vidéos personnelles
Utilisez un module Live Video Analytics sur IoT Edge et déployez une solution de machine learning Custom Vision sur un appareil IoT Edge. La solution va identifier les vides dans les rayons. Vérifiez que la solution a été déployée avec succès et testez votre solution à partir d’une application web.
Objectifs d’apprentissage
Dans ce module, vous allez :
- Utiliser Live Video Analytics pour créer une solution d’analyse de vidéos avec Custom Vision
- Déployer un ensemble de modules sur une machine virtuelle IoT Edge en utilisant le programme d’installation
- Configurer une application qui utilise l’appareil virtuel pour de l’inférence rapide à la périphérie
- Déployer une solution qui va vous permettre de regarder des images avec des anomalies via une application web
« Produit en partenariat avec l’Université d’Oxford – Cours d’Ajit Jaokar, Intelligence artificielle : implémentations cloud et périphériques. »
Prérequis
- Un abonnement Azure
- Savoir utiliser Azure Cloud Shell
- Connaissance de base d’Azure IoT Edge
- Connaître les bases de Custom Vision
- Connaître les bases de Live Video Analytics