Introduction
Live Video Analytics sur IoT Edge est idéal pour les développeurs de solutions IoT qui cherchent à créer des fonctionnalités comme la capture, le traitement et l’analyse de vidéos en temps réel à partir de caméras existantes pour extraire des insights métier dans votre solution IoT.
Supposons que vous êtes responsable de la création et du développement de solutions pour des clients du secteur de la distribution. Votre client est une chaîne mondiale du marché de la distribution. Les membres du personnel des magasins effectuent actuellement des inspections manuelles pour le réapprovisionnement des rayons vides. Votre client perd des ventes en raison du manque de disponibilité (rayons vides) dans les magasins. Par conséquent, ils veulent implémenter une solution qui implique la surveillance en temps réel d’un rayon avec une caméra.
Vous êtes intéressé par l’utilisation de l’analyse de vidéos avec du machine learning dans les magasins. Votre solution va capturer le flux vidéo en temps réel de caméras, comme les caméras de sécurité. Les images d’un flux vidéo seront analysées et traitées pour détecter les vides dans le rayon avec un niveau de confiance acceptable. Ainsi, votre client va recevoir une alerte si le rayon est vide et pourra automatiser le processus d’inspection manuelle des rayons de façon économique.
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
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