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Operaciones de análisis espacial

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Importante

El 30 de marzo de 2025, se retirará Análisis espacial de Visión de Azure AI. Realice la transición a Video Indexer de Azure AI u otra solución de código abierto antes de la fecha especificada. Le animamos a hacerlo lo antes posible para disfrutar de las grandes ventajas de Video Indexer de Azure AI. Además de las características conocidas que ya está utiliza, esta es una comparación rápida entre Análisis espacial de Visión de Azure AI y Video Indexer de Azure AI.

Característica Análisis espacial de Visión de Azure AI Video Indexer de Azure AI
Compatibilidad de Edge Sí Sí
Detección de objetos Solo detección de personas y vehículos Detecta más de 1000 objetos
Procesamiento de audio y voz No compatible Compatible (incluye transcripción de voz, traducción y resumen)
Compatible >(incluye transcripción de voz, traducción y resumen)
Detección y seguimiento de eventos Compatible (seguimiento de personas y vehículos, detección de eventos) Todavía no compatible con Edge. Compatible de forma parcial con entornos de nube.
Compatibilidad con Azure Arc No compatible Compatibilidad nativa
Área de enfoque Análisis visual con seguimiento especializado Análisis completo del contenido visual y de audio

Desde ahora hasta el 30 de marzo de 2025, puede seguir usando Análisis espacial de Visión de Azure AI, o bien realizar la transición a Video Indexer de Azure AI antes de la fecha especificada. Después del 30 de marzo de 2025, el contenedor de Análisis espacial ya no se admitirá y dejará de procesar nuevas secuencias.

El análisis espacial permite analizar secuencias de vídeo desde dispositivos de cámara en tiempo real. Para cada dispositivo de cámara que configure, las operaciones de análisis espacial generarán un flujo de salida de mensajes JSON enviados a la instancia de Azure IoT Hub.

El contenedor de análisis espacial implementa las operaciones siguientes. Puede configurar estas operaciones en el manifiesto de implementación del contenedor.

Identificador de operación Descripción
cognitiveservices.vision.spatialanalysis-personcount Cuenta a las personas que se encuentran en una zona designada del campo visual de la cámara. La zona debe quedar completamente cubierta por una sola cámara para que PersonCount registre un total preciso.
Emite un evento personCountEvent inicial y, luego, eventos personCountEvent cuando el recuento cambia.
cognitiveservices.vision.spatialanalysis-personcrossingline Hace un seguimiento de cuando una persona cruza una línea designada en el campo visual de la cámara.
Emite un evento personLineEvent cuando la persona cruza la línea y proporciona información direccional.
cognitiveservices.vision.spatialanalysis-personcrossingpolygon Emite un evento personZoneEnterExitEvent cuando una persona entra o sale de la zona designada y proporciona información direccional con el lado de la zona que se ha cruzado. Emite un evento personZoneDwellTimeEvent cuando la persona sale de la zona y proporciona información direccional, así como el número de milisegundos que la persona pasó dentro de la zona.
cognitiveservices.vision.spatialanalysis-persondistance Comprueba si las personas infringen una regla de distancia mínima.
Emite un evento personDistanceEvent de manera periódica con la ubicación de cada infracción de distancia.
cognitiveservices.vision.spatialanalysis La operación genérica que se puede usar para ejecutar todos los escenarios mencionados anteriormente. Esta opción es más útil si quiere ejecutar varios escenarios en la misma cámara o usar los recursos del sistema (por ejemplo, la GPU) más eficazmente.

Todas las operaciones anteriores también están disponibles en la versión .debug del servicio (por ejemplo, cognitiveservices.vision.spatialanalysis-personcount.debug). La depuración permite visualizar fotogramas de vídeo a medida que se procesan. Deberá ejecutar xhost + en el equipo host para habilitar la visualización de los eventos y los fotogramas de vídeo.

Importante

Los modelos de IA de Visión de Azure AI detectan y localizan la presencia humana en las secuencias de vídeo y muestran un rectángulo de selección alrededor del cuerpo humano. Los modelos de IA no intentan detectar las identidades ni los datos demográficos de los individuos.

Parámetros de la operación.

A continuación se incluyen los parámetros necesarios para cada una de estas operaciones de análisis espacial.

Parámetros de la operación. Descripción
Operation ID Identificador de operación de la tabla anterior.
enabled Booleano: true o false
VIDEO_URL Dirección URL de RTSP del dispositivo de cámara (ejemplo: rtsp://username:password@url). El análisis espacial admite la secuencia con codificación H.264 mediante RTSP, HTTP o mp4. Video_URL se puede proporcionar como un valor de cadena de Base64 ofuscado mediante el cifrado AES, y, si la dirección URL del vídeo se ofusca, KEY_ENV y IV_ENV se deben proporcionar como variables de entorno. Se puede encontrar una utilidad de ejemplo para generar claves y cifrado aquí.
VIDEO_SOURCE_ID Nombre descriptivo para el dispositivo de cámara o la secuencia de vídeo. Se devolverá con la salida JSON del evento.
VIDEO_IS_LIVE True para dispositivos de cámara; false para vídeos grabados.
VIDEO_DECODE_GPU_INDEX GPU con la que se va a decodificar el fotograma de vídeo. De manera predeterminada, es 0. Este valor debe ser igual que gpu_index en otra configuración de nodo, como DETECTOR_NODE_CONFIG y CAMERACALIBRATOR_NODE_CONFIG.
INPUT_VIDEO_WIDTH Ancho de fotograma de la secuencia o vídeo de entrada (por ejemplo, 1920). Es un campo opcional y, si se proporciona, el fotograma se escalará hasta esta dimensión mientras se conserva la relación de aspecto.
DETECTOR_NODE_CONFIG JSON que indica en qué GPU se va a ejecutar el nodo detector. Debería tener el siguiente formato: "{ \"gpu_index\": 0 }",.
TRACKER_NODE_CONFIG JSON que indica si se debe calcular la velocidad en el nodo de seguimiento, o no. Debería tener el siguiente formato: "{ \"enable_speed\": true }",.
CAMERA_CONFIG JSON que indica los parámetros calibrados de la cámara para varias cámaras. Si la aptitud que ha usado requiere calibración y ya tiene el parámetro de la cámara, puede usar esta configuración para proporcionarlo directamente. Debe tener el siguiente formato: "{ \"cameras\": [{\"source_id\": \"endcomputer.0.persondistancegraph.detector+end_computer1\", \"camera_height\": 13.105561256408691, \"camera_focal_length\": 297.60003662109375, \"camera_tiltup_angle\": 0.9738943576812744}] }", source_id se usa para identificar cada cámara. Se puede obtener de source_info del evento que hemos publicado. Solo surtirá efecto cuando do_calibration=false se encuentre en DETECTOR_NODE_CONFIG.
CAMERACALIBRATOR_NODE_CONFIG JSON que indica en qué GPU se va a ejecutar el nodo de calibración de la cámara y si se debe usar la calibración o no. Debería tener el siguiente formato: "{ \"gpu_index\": 0, \"do_calibration\": true, \"enable_orientation\": true}",.
CALIBRATION_CONFIG JSON que indica los parámetros para controlar cómo funciona la calibración de la cámara. Debería tener el siguiente formato: "{\"enable_recalibration\": true, \"quality_check_frequency_seconds\": 86400}",.
SPACEANALYTICS_CONFIG Configuración JSON para la zona y la línea tal como se describe a continuación.
ENABLE_FACE_MASK_CLASSIFIER True para habilitar la detección de personas que lleven máscaras faciales en la secuencia de vídeo; False para deshabilitarla. De manera predeterminada, esta opción está deshabilitada. La detección de máscaras faciales requiere que el parámetro de ancho de vídeo de entrada sea 1920 "INPUT_VIDEO_WIDTH": 1920. El atributo de máscara facial no se devolverá si la persona detectada no está mirando a la cámara o está demasiado lejos de ella. Para más información, consulte la ubicación de la cámara.
STATIONARY_TARGET_REMOVER_CONFIG Archivo JSON que indica los parámetros para eliminar destinos fijos, lo que permite aprender y omitir destinos falsos positivos fijos a largo plazo, como maniquíes o personas en imágenes. La configuración debería tener el siguiente formato: "{\"enable\": true, \"bbox_dist_threshold-in_pixels\": 5, \"buffer_length_in_seconds\": 3600, \"filter_ratio\": 0.2 }"

Configuración de parámetros del nodo de detección

A continuación se muestra un ejemplo de los parámetros DETECTOR_NODE_CONFIG de todas las operaciones de análisis espacial.

{
"gpu_index": 0,
"enable_breakpad": false
}
Nombre Escribir Description
gpu_index string Índice de la GPU en que se ejecutará esta operación.
enable_breakpad bool Indica si se habilitará Breakpad, que se usa para generar volcados de memoria para su uso en la depuración. De forma predeterminada, su valor es false. Si lo establece en true, también debe agregar "CapAdd": ["SYS_PTRACE"] en la parte HostConfig del contenedor createOptions. De forma predeterminada, el volcado de memoria se carga en la aplicación RealTimePersonTracking de AppCenter; si quiere que se carguen en su propia aplicación de AppCenter, puede invalidar la variable de entorno RTPT_APPCENTER_APP_SECRET con el secreto de su aplicación.

Configuración de los parámetros del nodo de calibración de la cámara

A continuación se muestra un ejemplo de los parámetros CAMERACALIBRATOR_NODE_CONFIG de todas las operaciones de análisis espacial.

{
  "gpu_index": 0,
  "do_calibration": true,
  "enable_breakpad": false,
  "enable_orientation": true
}
Nombre Escribir Description
do_calibration string Indica que la calibración está activada. do_calibration debe ser true para que cognitiveservices.vision.spatialanalysis-persondistance funcione correctamente. do_calibration se establece de forma predeterminada en True.
enable_breakpad bool Indica si se habilitará Breakpad, que se usa para generar volcados de memoria para su uso en la depuración. De forma predeterminada, su valor es false. Si lo establece en true, también debe agregar "CapAdd": ["SYS_PTRACE"] en la parte HostConfig del contenedor createOptions. De forma predeterminada, el volcado de memoria se carga en la aplicación RealTimePersonTracking de AppCenter; si quiere que se carguen en su propia aplicación de AppCenter, puede invalidar la variable de entorno RTPT_APPCENTER_APP_SECRET con el secreto de su aplicación.
enable_orientation bool Indica si desea calcular la orientación de las personas detectadas, o no. enable_orientation se establece de forma predeterminada en True.

Configuración de calibración

Este es un ejemplo de los parámetros CALIBRATION_CONFIG de todas las operaciones de análisis espacial.

{
  "enable_recalibration": true,
  "calibration_quality_check_frequency_seconds": 86400,
  "calibration_quality_check_sample_collect_frequency_seconds": 300,
  "calibration_quality_check_one_round_sample_collect_num": 10,
  "calibration_quality_check_queue_max_size": 1000,
  "calibration_event_frequency_seconds": -1
}
Nombre Escribir Descripción
enable_recalibration bool Indica si la recalibración automática está activada. El valor predeterminado es true.
calibration_quality_check_frequency_seconds int Número mínimo de segundos entre cada comprobación de calidad para determinar si se necesita o no una nueva calibración. El valor predeterminado es 86400 (24 horas). Solo se usa con enable_recalibration=True.
calibration_quality_check_sample_collect_frequency_seconds int Número mínimo de segundos entre la recopilación de nuevas muestras de datos para la recalibración y la comprobación de calidad. El valor predeterminado es 300 (5 minutos). Solo se usa con enable_recalibration=True.
calibration_quality_check_one_round_sample_collect_num int Número mínimo de muestras de datos nuevas que se van a recopilar por cada ronda de recopilación de muestras. El valor predeterminado es 10. Solo se usa con enable_recalibration=True.
calibration_quality_check_queue_max_size int Número máximo de muestras de datos que se van a almacenar cuando se calibre el modelo de cámara. El valor predeterminado es 1000. Solo se usa con enable_recalibration=True.
calibration_event_frequency_seconds int Frecuencia de salida (segundos) de los eventos de calibración de cámara. Un valor de -1 indica que no se debe enviar la calibración de la cámara, a menos que se haya cambiado la información de calibración de la cámara. El valor predeterminado es -1.

Salida de calibración de la cámara

A continuación se muestra un ejemplo de la salida de calibración de la cámara si está habilitada. Los puntos suspensivos indican que hay más objetos del mismo tipo en una lista.

{
  "type": "cameraCalibrationEvent",
  "sourceInfo": {
    "id": "camera1",
    "timestamp": "2021-04-20T21:15:59.100Z",
    "width": 512,
    "height": 288,
    "frameId": 531,
    "cameraCalibrationInfo": {
      "status": "Calibrated",
      "cameraHeight": 13.294151306152344,
      "focalLength": 372.0000305175781,
      "tiltupAngle": 0.9581864476203918,
      "lastCalibratedTime": "2021-04-20T21:15:59.058"
    }
  },
  "zonePlacementInfo": {
    "optimalZoneRegion": {
      "type": "POLYGON",
       "points": [
        {
          "x": 0.8403755868544601,
          "y": 0.5515320334261838
        },
        {
          "x": 0.15805946791862285,
          "y": 0.5487465181058496
        }
      ],
      "name": "optimal_zone_region"
    },
    "fairZoneRegion": {
      "type": "POLYGON",
      "points": [
        {
          "x": 0.7871674491392802,
          "y": 0.7437325905292479
        },
        {
          "x": 0.22065727699530516,
          "y": 0.7325905292479109
        }
      ],
      "name": "fair_zone_region"
    },
    "uniformlySpacedPersonBoundingBoxes": [
      {
        "type": "RECTANGLE",
        "points": [
          {
            "x": 0.0297339593114241,
            "y": 0.0807799442896936
          },
          {
            "x": 0.10015649452269171,
            "y": 0.2757660167130919
          }
        ]
      }
    ],
    "personBoundingBoxGroundPoints": [
      {
        "x": -22.944068908691406,
        "y": 31.487680435180664
      }
    ]
  }
}

Consulte Salida de la operación de análisis espacial para obtener detalles sobre source_info.

Nombre del campo ZonePlacementInfo Tipo Description
optimalZonePolygon object Un polígono en la imagen de la cámara donde se pueden colocar líneas o zonas para las operaciones, con el fin de obtener resultados óptimos.
Cada par de valores representa la x e y de los vértices de un polígono. El polígono representa las áreas en las que se hace un seguimiento o un recuento de las personas y los puntos de polígono se basan en coordenadas normalizadas (0-1), donde la esquina superior izquierda es (0.0, 0.0) y la esquina inferior derecha es (1.0, 1.0).
fairZonePolygon object Un polígono en la imagen de la cámara donde se pueden colocar líneas o zonas para las operaciones, con el fin de obtener resultados buenos, pero posiblemente no óptimos.
Consulte optimalZonePolygon arriba para obtener una explicación detallada del contenido.
uniformlySpacedPersonBoundingBoxes list Una lista de rectángulos delimitadores de personas dentro de la imagen de cámara distribuidos uniformemente en un espacio real. Los valores se basan en coordenadas normalizadas (0-1).
personBoundingBoxGroundPoints list Lista de coordenadas en el plano del suelo con respecto a la cámara. Cada coordenada corresponde a la parte inferior derecha del rectángulo delimitador de uniformlySpacedPersonBoundingBoxes con el mismo índice.
Para más información sobre cómo se calculan las coordenadas en el plano de planta, consulte los campos centerGroundPointX/centerGroundPointY de la sección Formato JSON para Conclusiones de IA de cognitiveservices.vision.spatialanalysis-persondistance.

Ejemplo de la salida de información de la selección de ubicación de zona visualizada en un fotograma de vídeo: Visualización de información de la selección de ubicación de zona

La información de la selección de ubicación de zona proporciona sugerencias para las configuraciones, pero deben seguirse las directrices de Configuración de la cámara para obtener mejores resultados.

Configuración de parámetros del nodo de seguimiento

Puede configurar el cálculo de la velocidad a través de la configuración de parámetros del nodo de seguimiento.

{
"enable_speed": true,
"remove_stationary_objects": true,
"stationary_objects_dist_threshold_in_pixels": 5,
"stationary_objects_buffer_length_in_seconds": 3600,
"stationary_objects_filter_ratio": 0.2
}
Nombre Escribir Descripción
enable_speed bool Indica si desea calcular la velocidad de las personas detectadas, o no. enable_speed se establece de forma predeterminada en True. Se recomienda encarecidamente habilitar tanto la velocidad como la orientación para tener los mejores valores estimados.
remove_stationary_objects bool Indica si desea quitar objetos fijos. remove_stationary_objects se establece de forma predeterminada en True.
stationary_objects_dist_threshold_in_pixels int El umbral de distancia de vecindad para determinar si dos cuadros de detección se pueden tratar como parte de la misma detección. stationary_objects_dist_threshold_in_pixels se establece de forma predeterminada en 5.
stationary_objects_buffer_length_in_seconds int El período mínimo de tiempo en segundos que el sistema tiene que volver a mirar para determinar si un destino es fijo o no. stationary_objects_buffer_length_in_seconds se establece de forma predeterminada en 3600.
stationary_objects_filter_ratio FLOAT Si un destino se detecta repetidamente en la misma ubicación (definida en stationary_objects_dist_threshold_in_pixels) para un valor mayor de stationary_objects_filter_ratio (0,2 significa 20 %) del intervalo de tiempo stationary_objects_buffer_length_in_seconds, se tratará como un destino fijo. stationary_objects_filter_ratio se establece de forma predeterminada en 0.2.

Configuración y salida de operaciones de análisis espacial

Configuración de zona para personcount

A continuación se muestra un ejemplo de una entrada JSON para el parámetro SPACEANALYTICS_CONFIG que configura una zona. Puede configurar varias zonas para esta operación.

{
  "zones": [
    {
      "name": "lobbycamera",
      "polygon": [[0.3,0.3], [0.3,0.9], [0.6,0.9], [0.6,0.3], [0.3,0.3]],
      "events": [
        {
          "type": "count",
          "config": {
            "trigger": "event",
            "focus": "footprint"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
Nombre Escribir Description
zones list Lista de zonas.
name string Nombre descriptivo de esta zona.
polygon list Cada par de valores representa la x e y de los vértices de un polígono. El polígono representa las áreas en las que se realiza el seguimiento o el recuento de personas. Los puntos de polígono se basan en coordenadas normalizadas (0-1), en las que la esquina superior izquierda indica 0,0, 0,0 y la esquina inferior derecha indica 1,0, 1,0.
threshold FLOAT Los eventos se generan cuando la persona tiene un tamaño mayor que este número de píxeles dentro de la zona. Se trata de un campo opcional y el valor está en relación (0-1). Por ejemplo, el valor 0,0253 será de 13 píxeles en un vídeo con ancho de imagen = 512 (0,0253 X 512 = ~13).
type string Para cognitiveservices.vision.spatialanalysis-personcount, debería ser count.
trigger string Tipo de desencadenador para enviar un evento. Los valores admitidos son event para enviar eventos cuando el recuento cambia o interval para enviar eventos de manera periódica, independientemente de si el recuento ha cambiado o no.
output_frequency int Velocidad a la que se generan los eventos. Cuando output_frequency = X, se genera cada X evento, por ejemplo, output_frequency = 2 significa que se genera evento por medio. output_frequency se aplica a event y interval.
focus string Ubicación del punto en el rectángulo delimitador de la persona usado para calcular los eventos. El valor del foco puede ser footprint (la superficie de la persona), bottom_center (la parte inferior central del rectángulo delimitador de la persona) o center (el centro del cuadro delimitador de la persona).

Configuración de línea para personcrossingline

A continuación se muestra un ejemplo de una entrada JSON para el parámetro SPACEANALYTICS_CONFIG que configura una línea. Puede configurar varias líneas de cruce para esta operación.

{
   "lines": [
       {
           "name": "doorcamera",
           "line": {
               "start": {
                   "x": 0,
                   "y": 0.5
               },
               "end": {
                   "x": 1,
                   "y": 0.5
               }
           },
           "events": [
               {
                   "type": "linecrossing",
                   "config": {
                       "trigger": "event",
                       "focus": "footprint"
                   }
               }
           ]
       }
   ]
}
Nombre Escribir Description
lines list Lista de líneas.
name string Nombre descriptivo de esta línea.
line list Definición de la línea. Se trata de una línea direccional que le permite comprender "entrada" frente a "salida".
start value pair Coordenadas x, y para el punto inicial de la línea. Los valores flotantes representan la posición del vértice relativa a la esquina superior izquierda. Para calcular los valores x, y absolutos, debe multiplicar estos valores por el tamaño del fotograma.
end value pair Coordenadas x, y para el punto final de la línea. Los valores flotantes representan la posición del vértice relativa a la esquina superior izquierda. Para calcular los valores x, y absolutos, debe multiplicar estos valores por el tamaño del fotograma.
threshold FLOAT Los eventos se generan cuando la persona tiene un tamaño mayor que este número de píxeles dentro de la zona. Se trata de un campo opcional y el valor está en relación (0-1). Por ejemplo, el valor 0,0253 será de 13 píxeles en un vídeo con ancho de imagen = 512 (0,0253 X 512 = ~13).
type string Para cognitiveservices.vision.spatialanalysis-personcrossingline, debería ser linecrossing.
trigger string Tipo de desencadenador para enviar un evento.
Valores admitidos: "event": se activa cuando alguna persona cruza la línea.
focus string Ubicación del punto en el rectángulo delimitador de la persona usado para calcular los eventos. El valor del foco puede ser footprint (la superficie de la persona), bottom_center (la parte inferior central del rectángulo delimitador de la persona) o center (el centro del cuadro delimitador de la persona). El valor predeterminado es footprint.

Configuración de zona para personcrossingpolygon

Este es un ejemplo de una entrada JSON para el parámetro SPACEANALYTICS_CONFIG que configura una zona. Puede configurar varias zonas para esta operación.

{
"zones":[
   {
       "name": "queuecamera",
       "polygon": [[0.3,0.3], [0.3,0.9], [0.6,0.9], [0.6,0.3], [0.3,0.3]],
       "events":[{
           "type": "zonecrossing",
           "config":{
               "trigger": "event",
               "focus": "footprint"
               }
           }]
   },
   {
       "name": "queuecamera1",
       "polygon": [[0.3,0.3], [0.3,0.9], [0.6,0.9], [0.6,0.3], [0.3,0.3]],
       "events":[{
           "type": "zonedwelltime",
           "config":{
               "trigger": "event",
               "focus": "footprint"
               }
           }]
   }]
}
Nombre Escribir Description
zones list Lista de zonas.
name string Nombre descriptivo de esta zona.
polygon list Cada par de valores representa la x e y de los vértices del polígono. El polígono representa las áreas en las que se realiza el seguimiento o el recuento de personas. Los valores flotantes representan la posición del vértice relativa a la esquina superior izquierda. Para calcular los valores x, y absolutos, debe multiplicar estos valores por el tamaño del fotograma.
target_side int Especifica un lado de la zona definida por polygon para medir el tiempo durante el que las personas se enfrentan a ese lado mientras están en la zona. "dwellTimeForTargetSide" generará esa hora estimada. Cada lado es un borde numerado entre los dos vértices del polígono que representa la zona. Por ejemplo, la arista entre los dos primeros vértices del polígono representa el primer lado ("side"=1). El valor de target_side está entre [0,N-1] donde N es el número de lados de polygon. Este campo es opcional.
threshold FLOAT Los eventos se generan cuando la persona tiene un tamaño mayor que este número de píxeles dentro de la zona. Se trata de un campo opcional y el valor está en relación (0-1). Por ejemplo, el valor 0,074 será de 38 píxeles en un vídeo con ancho de imagen = 512 (0,074 X 512 = ~38).
type string Para cognitiveservices.vision.spatialanalysis-personcrossingpolygon, debe ser zonecrossing o zonedwelltime.
trigger string Tipo de desencadenador para enviar un evento.
Valores admitidos: "event": se activa cuando alguna persona entra o sale de la zona.
focus string Ubicación del punto en el rectángulo delimitador de la persona usado para calcular los eventos. El valor del foco puede ser footprint (la superficie de la persona), bottom_center (la parte inferior central del rectángulo delimitador de la persona) o center (el centro del cuadro delimitador de la persona). El valor predeterminado es footprint.

Configuración de zona para persondistance

Este es un ejemplo de una entrada JSON para el parámetro SPACEANALYTICS_CONFIG que configura una zona para cognitiveservices.vision.spatialanalysis-persondistance. Puede configurar varias zonas para esta operación.

{
"zones":[{
   "name": "lobbycamera",
   "polygon": [[0.3,0.3], [0.3,0.9], [0.6,0.9], [0.6,0.3], [0.3,0.3]],
   "events":[{
       "type": "persondistance",
       "config":{
           "trigger": "event",
           "output_frequency":1,
           "minimum_distance_threshold":6.0,
           "maximum_distance_threshold":35.0,
           "aggregation_method": "average",
           "focus": "footprint"
          }
          }]
   }]
}
Nombre Escribir Description
zones list Lista de zonas.
name string Nombre descriptivo de esta zona.
polygon list Cada par de valores representa la x e y de los vértices del polígono. El polígono representa las áreas en las que se cuentan las personas y se mide la distancia entre ellas. Los valores flotantes representan la posición del vértice relativa a la esquina superior izquierda. Para calcular los valores x, y absolutos, debe multiplicar estos valores por el tamaño del fotograma.
threshold FLOAT Los eventos se generan cuando la persona tiene un tamaño mayor que este número de píxeles dentro de la zona. Se trata de un campo opcional y el valor está en relación (0-1). Por ejemplo, el valor 0,0253 será de 13 píxeles en un vídeo con ancho de imagen = 512 (0,0253 X 512 = ~13).
type string Para cognitiveservices.vision.spatialanalysis-persondistance, debería ser persondistance.
trigger string Tipo de desencadenador para enviar un evento. Los valores admitidos son event para enviar eventos cuando el recuento cambia o interval para enviar eventos de manera periódica, independientemente de si el recuento ha cambiado o no.
output_frequency int Velocidad a la que se generan los eventos. Cuando output_frequency = X, se genera cada X evento, por ejemplo, output_frequency = 2 significa que se genera evento por medio. output_frequency se aplica a event y interval.
minimum_distance_threshold FLOAT Distancia en pies que desencadenará un evento "TooClose" cuando las personas estén más cerca de esa distancia entre sí.
maximum_distance_threshold FLOAT Distancia en pies que desencadenará un evento "TooFar" cuando las personas estén más lejos de esa distancia entre sí.
aggregation_method string El método para el resultado persondistance agregado. El elemento aggregation_method se aplica tanto a mode como a average.
focus string Ubicación del punto en el rectángulo delimitador de la persona usado para calcular los eventos. El valor del foco puede ser footprint (la superficie de la persona), bottom_center (la parte inferior central del rectángulo delimitador de la persona) o center (el centro del cuadro delimitador de la persona).

Configuración de spatialanalysis

A continuación se muestra un ejemplo una entrada JSON para el parámetro SPACEANALYTICS_CONFIG que configura una línea y zona para cognitiveservices.vision.spatialanalysis. Puede configurar varias líneas o zonas para esta operación y cada línea o zona puede tener eventos diferentes.

{
  "lines": [
    {
      "name": "doorcamera",
      "line": {
        "start": {
          "x": 0,
          "y": 0.5
        },
        "end": {
          "x": 1,
          "y": 0.5
        }
      },
      "events": [
        {
          "type": "linecrossing",
          "config": {
            "trigger": "event",
            "focus": "footprint"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "zones": [
    {
      "name": "lobbycamera",
      "polygon": [[0.3, 0.3],[0.3, 0.9],[0.6, 0.9],[0.6, 0.3],[0.3, 0.3]],
      "events": [
        {
          "type": "persondistance",
          "config": {
            "trigger": "event",
            "output_frequency": 1,
            "minimum_distance_threshold": 6.0,
            "maximum_distance_threshold": 35.0,
            "focus": "footprint"
          }
        },
        {
          "type": "count",
          "config": {
            "trigger": "event",
            "output_frequency": 1,
            "focus": "footprint"
          }
        },
        {
          "type": "zonecrossing",
          "config": {
            "focus": "footprint"
          }
        },
        {
          "type": "zonedwelltime",
          "config": {
            "focus": "footprint"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Configuración de la cámara

Consulte las instrucciones de la colocación de la cámara para más información sobre cómo configurar zonas y líneas.

Salida de la operación de análisis espacial

Los eventos de cada operación se emiten a Azure IoT Hub en formato JSON.

Formato JSON para personcount AI Insights

JSON de ejemplo de un evento generado por esta operación.

{
    "events": [
        {
            "id": "b013c2059577418caa826844223bb50b",
            "type": "personCountEvent",
            "detectionIds": [
                "bc796b0fc2534bc59f13138af3dd7027",
                "60add228e5274158897c135905b5a019"
            ],
            "properties": {
                "personCount": 2
            },
            "zone": "lobbycamera",
            "trigger": "event"
        }
    ],
    "sourceInfo": {
        "id": "camera_id",
        "timestamp": "2020-08-24T06:06:57.224Z",
        "width": 608,
        "height": 342,
        "frameId": "1400",
        "cameraCalibrationInfo": {
            "status": "Calibrated",
            "cameraHeight": 10.306597709655762,
            "focalLength": 385.3199462890625,
            "tiltupAngle": 1.0969393253326416
        },
        "imagePath": ""
    },
    "detections": [
        {
            "type": "person",
            "id": "bc796b0fc2534bc59f13138af3dd7027",
            "region": {
                "type": "RECTANGLE",
                "points": [
                    {
                        "x": 0.612683747944079,
                        "y": 0.25340268765276636
                    },
                    {
                        "x": 0.7185954043739721,
                        "y": 0.6425260577285499
                    }
                ]
            },
            "confidence": 0.9559211134910583,
            "metadata": {
                "centerGroundPointX": "2.6310102939605713",
                "centerGroundPointY": "0.0",
		"groundOrientationAngle": "1.3",
                "footprintX": "0.7306610584259033",
                "footprintY": "0.8814966493381893"
            },
           "attributes": [
                {
                    "label": "face_mask",
                    "confidence": 0.99,
                    "task": ""
                }
            ]
        },
        {
            "type": "person",
            "id": "60add228e5274158897c135905b5a019",
            "region": {
                "type": "RECTANGLE",
                "points": [
                    {
                        "x": 0.22326200886776573,
                        "y": 0.17830915618361087
                    },
                    {
                        "x": 0.34922296122500773,
                        "y": 0.6297955429344847
                    }
                ]
            },
            "confidence": 0.9389744400978088,
             "metadata": {
                "centerGroundPointX": "2.6310102939605713",
                "centerGroundPointY": "18.635927200317383",
		"groundOrientationAngle": "1.3",
                "footprintX": "0.7306610584259033",
                "footprintY": "0.8814966493381893"
            },
           "attributes": [
                {
                    "label": "face_mask",
                    "confidence": 0.99,
                    "task": ""
                }
            ]
       }
    ],
    "schemaVersion": "2.0"
}
Nombre de campo de evento Tipo Description
id string Id. de evento
type string Tipo de evento
detectionsId array Matriz de tamaño 1 del identificador único de la detección de personas que desencadenó este evento
properties collection Colección de valores
trackinId string Identificador único de la persona detectada
zone string Campo "name" del polígono que representa la zona que se cruzó
trigger string El tipo de desencadenador es "event" o "interval" en función del valor de trigger en SPACEANALYTICS_CONFIG
Nombre del campo de detecciones Tipo Description
id string Id. de detección
type string Tipo de detección
region collection Colección de valores
type string Tipo de región
points collection Puntos superior izquierdo e inferior derecho cuando el tipo de región es RECTANGLE (RECTÁNGULO)
confidence FLOAT Confianza del algoritmo
attributes array Matriz de atributos. Cada atributo consta de etiqueta, tarea y confianza.
label string El valor del atributo (por ejemplo, {label: face_mask} indica que la persona detectada lleva una mascarilla).
confidence (attribute) FLOAT El valor de confianza del atributo, en el intervalo de 0 a 1 (por ejemplo, {confidence: 0.9, label: face_nomask} indica que la persona detectada no lleva una mascarilla).
task string La tarea o clase de clasificación de atributos.
Nombre del campo SourceInfo Tipo Description
id string Camera ID (Identificador de la cámara)
timestamp Fecha Fecha UTC cuando se emitió la carga de JSON
width int Ancho del fotograma de vídeo
height int Alto del fotograma de vídeo
frameId int Identificador del fotograma
cameraCallibrationInfo collection Colección de valores
status string Estado de la calibración en el formato de state[;progress description]. El estado puede ser Calibrating, Recalibrating (si está habilitada la recalibración) o Calibrated. La parte de descripción del progreso solo es válida cuando está en estado Calibrating y Recalibrating, y se usa para mostrar el progreso del proceso de calibración actual.
cameraHeight FLOAT Alto de la cámara sobre el suelo en pies. Se deduce a partir de la calibración automática.
focalLength FLOAT Longitud focal de la cámara en píxeles. Se deduce a partir de la calibración automática.
tiltUpAngle FLOAT Ángulo de inclinación de la cámara desde el vertical. Se deduce a partir de la calibración automática.

Formato JSON para personcrossingline AI Insights

Ejemplo de JSON para las detecciones generadas por esta operación.

{
    "events": [
        {
            "id": "3733eb36935e4d73800a9cf36185d5a2",
            "type": "personLineEvent",
            "detectionIds": [
                "90d55bfc64c54bfd98226697ad8445ca"
            ],
            "properties": {
                "trackingId": "90d55bfc64c54bfd98226697ad8445ca",
                "status": "CrossLeft"
            },
            "zone": "doorcamera"
        }
    ],
    "sourceInfo": {
        "id": "camera_id",
        "timestamp": "2020-08-24T06:06:53.261Z",
        "width": 608,
        "height": 342,
        "frameId": "1340",
        "imagePath": ""
    },
    "detections": [
        {
            "type": "person",
            "id": "90d55bfc64c54bfd98226697ad8445ca",
            "region": {
                "type": "RECTANGLE",
                "points": [
                    {
                        "x": 0.491627341822574,
                        "y": 0.2385801348769874
                    },
                    {
                        "x": 0.588894994635331,
                        "y": 0.6395559924387793
                    }
                ]
            },
            "confidence": 0.9005028605461121,
            "metadata": {
                "centerGroundPointX": "2.6310102939605713",
                "centerGroundPointY": "18.635927200317383",
		"groundOrientationAngle": "1.3",
                "trackingId": "90d55bfc64c54bfd98226697ad8445ca",
                "speed": "1.2",
                "footprintX": "0.7306610584259033",
                "footprintY": "0.8814966493381893"
            },
           "attributes": [
                {
                    "label": "face_mask",
                    "confidence": 0.99,
                    "task": ""
                }
            ]
        }
    ],
    "schemaVersion": "2.0"
}
Nombre de campo de evento Tipo Description
id string Id. de evento
type string Tipo de evento
detectionsId array Matriz de tamaño 1 del identificador único de la detección de personas que desencadenó este evento
properties collection Colección de valores
trackinId string Identificador único de la persona detectada
status string Dirección de los cruces de líneas, ya sea "CrossLeft" o "CrossRight" La dirección se basa en imaginarse de pie en el "inicio" de cara al "final" de la línea. CrossRight cruza de izquierda a derecha. CrossLeft cruza de derecha a izquierda.
orientationDirection string La dirección de orientación de la persona detectada después de cruzar la línea. El valor puede ser "Left", "Right" o "Straight". Este valor se genera si enable_orientation se establece en True en CAMERACALIBRATOR_NODE_CONFIG
zone string Campo "name" de la línea que se cruzó
Nombre del campo de detecciones Tipo Description
id string Id. de detección
type string Tipo de detección
region collection Colección de valores
type string Tipo de región
points collection Puntos superior izquierdo e inferior derecho cuando el tipo de región es RECTANGLE (RECTÁNGULO)
groundOrientationAngle FLOAT Ángulo, en radianes, en el sentido de las agujas reloj de la orientación de la persona del plano del suelo inferido
mappedImageOrientation FLOAT Ángulo proyectado, en radianes, en el sentido de las agujas del reloj de la orientación de la persona en el espacio de imágenes 2D
speed FLOAT Velocidad estimada de la persona detectada. La unidad es foot per second (ft/s)
confidence FLOAT Confianza del algoritmo
attributes array Matriz de atributos. Cada atributo consta de etiqueta, tarea y confianza.
label string El valor del atributo (por ejemplo, {label: face_mask} indica que la persona detectada lleva una mascarilla).
confidence (attribute) FLOAT El valor de confianza del atributo, en el intervalo de 0 a 1 (por ejemplo, {confidence: 0.9, label: face_nomask} indica que la persona detectada no lleva una mascarilla).
task string La tarea o clase de clasificación de atributos.
Nombre del campo SourceInfo Tipo Description
id string Camera ID (Identificador de la cámara)
timestamp Fecha Fecha UTC cuando se emitió la carga de JSON
width int Ancho del fotograma de vídeo
height int Alto del fotograma de vídeo
frameId int Identificador del fotograma

Importante

El modelo de IA detecta a una persona independientemente de si el rostro de la persona está frente a la cámara o no. El modelo de IA no ejecuta el reconocimiento facial y no emite información biométrica alguna.

Formato JSON para personcrossingpolygon AI Insights

Ejemplo JSON de las detecciones generadas por esta operación con el tipo zonecrossing SPACEANALYTICS_CONFIG.

{
    "events": [
        {
            "id": "f095d6fe8cfb4ffaa8c934882fb257a5",
            "type": "personZoneEnterExitEvent",
            "detectionIds": [
                "afcc2e2a32a6480288e24381f9c5d00e"
            ],
            "properties": {
                "trackingId": "afcc2e2a32a6480288e24381f9c5d00e",
                "status": "Enter",
                "side": "1"
            },
            "zone": "queuecamera"
        }
    ],
    "sourceInfo": {
        "id": "camera_id",
        "timestamp": "2020-08-24T06:15:09.680Z",
        "width": 608,
        "height": 342,
        "frameId": "428",
        "imagePath": ""
    },
    "detections": [
        {
            "type": "person",
            "id": "afcc2e2a32a6480288e24381f9c5d00e",
            "region": {
                "type": "RECTANGLE",
                "points": [
                    {
                        "x": 0.8135572734631991,
                        "y": 0.6653949670624315
                    },
                    {
                        "x": 0.9937645761590255,
                        "y": 0.9925406829655519
                    }
                ]
            },
            "confidence": 0.6267998814582825,
            "metadata": {
                "centerGroundPointX": "2.6310102939605713",
                "centerGroundPointY": "18.635927200317383",
		"groundOrientationAngle": "1.3",
                "trackingId": "afcc2e2a32a6480288e24381f9c5d00e",
                "speed": "1.2",
                "footprintX": "0.7306610584259033",
                "footprintY": "0.8814966493381893"
            },
           "attributes": [
		{
		    "label": "face_mask",
		    "confidence": 0.99,
		    "task": ""
		}
            ]
	}
    ],
    "schemaVersion": "2.0"
}

Ejemplo JSON de las detecciones generadas por esta operación con el tipo zonedwelltime SPACEANALYTICS_CONFIG.

{
    "events": [
        {
            "id": "f095d6fe8cfb4ffaa8c934882fb257a5",
            "type": "personZoneDwellTimeEvent",
            "detectionIds": [
                "afcc2e2a32a6480288e24381f9c5d00e"
            ],
            "properties": {
                "trackingId": "afcc2e2a32a6480288e24381f9c5d00e",
                "status": "Exit",
                "side": "1",
	        "dwellTime": 7132.0,
	        "dwellFrames": 20            
            },
            "zone": "queuecamera"
        }
    ],
    "sourceInfo": {
        "id": "camera_id",
        "timestamp": "2020-08-24T06:15:09.680Z",
        "width": 608,
        "height": 342,
        "frameId": "428",
        "imagePath": ""
    },
    "detections": [
        {
            "type": "person",
            "id": "afcc2e2a32a6480288e24381f9c5d00e",
            "region": {
                "type": "RECTANGLE",
                "points": [
                    {
                        "x": 0.8135572734631991,
                        "y": 0.6653949670624315
                    },
                    {
                        "x": 0.9937645761590255,
                        "y": 0.9925406829655519
                    }
                ]
            },
            "confidence": 0.6267998814582825,
	    "metadata": {
                "centerGroundPointX": "2.6310102939605713",
                "centerGroundPointY": "18.635927200317383",
		"groundOrientationAngle": "1.2",
		"mappedImageOrientation": "0.3",
		"speed": "1.2",
		 "trackingId": "afcc2e2a32a6480288e24381f9c5d00e",
                "footprintX": "0.7306610584259033",
                "footprintY": "0.8814966493381893"
            }
        }
    ],
    "schemaVersion": "2.0"
}
Nombre de campo de evento Tipo Description
id string Id. de evento
type string Tipo de evento. El valor puede ser personZoneDwellTimeEvent o personZoneEnterExitEvent.
detectionsId array Matriz de tamaño 1 del identificador único de la detección de personas que desencadenó este evento
properties collection Colección de valores
trackinId string Identificador único de la persona detectada
status string Dirección de los cruces de los polígonos, ya sea "Enter" "Exit"
side int Número del lado del polígono que cruzó la persona. Cada lado es un borde numerado entre los dos vértices del polígono que representa la zona. La arista entre los dos primeros vértices del polígono representa el primer lado. El "lado" está vacío cuando el evento no está asociado a un lado específico debido a una oclusión. Por ejemplo, se produjo una salida al desaparecer una persona, pero no se la ve cruzar un lado de la zona, o bien se produjo una entrada al aparecer una persona en la zona, pero no se la vio cruzar un lado.
dwellTime FLOAT El número de milisegundos que representa el tiempo que la persona pasó en la zona. Este campo se proporciona cuando el tipo de evento es personZoneDwellTimeEvent.
dwellFrames int El número de fotogramas que la persona estuvo en la zona. Este campo se proporciona cuando el tipo de evento es personZoneDwellTimeEvent.
dwellTimeForTargetSide FLOAT El número de milisegundos que representa el tiempo que la persona pasó en la zona y estuvo mirando a target_side. Este campo se proporciona cuando enable_orientation tiene el valor True en CAMERACALIBRATOR_NODE_CONFIG y el valor de target_side se establece en SPACEANALYTICS_CONFIG
avgSpeed FLOAT La velocidad media de la persona en la zona. La unidad es foot per second (ft/s)
minSpeed FLOAT La velocidad mínima de la persona en la zona. La unidad es foot per second (ft/s)
zone string Campo "name" del polígono que representa la zona que se cruzó
Nombre del campo de detecciones Tipo Description
id string Id. de detección
type string Tipo de detección
region collection Colección de valores
type string Tipo de región
points collection Puntos superior izquierdo e inferior derecho cuando el tipo de región es RECTANGLE (RECTÁNGULO)
groundOrientationAngle FLOAT Ángulo, en radianes, en el sentido de las agujas reloj de la orientación de la persona del plano del suelo inferido
mappedImageOrientation FLOAT Ángulo proyectado, en radianes, en el sentido de las agujas del reloj de la orientación de la persona en el espacio de imágenes 2D
speed FLOAT Velocidad estimada de la persona detectada. La unidad es foot per second (ft/s)
confidence FLOAT Confianza del algoritmo
attributes array Matriz de atributos. Cada atributo consta de etiqueta, tarea y confianza.
label string El valor del atributo (por ejemplo, {label: face_mask} indica que la persona detectada lleva una mascarilla).
confidence (attribute) FLOAT El valor de confianza del atributo, en el intervalo de 0 a 1 (por ejemplo, {confidence: 0.9, label: face_nomask} indica que la persona detectada no lleva una mascarilla).
task string La tarea o clase de clasificación de atributos.

Formato JSON para persondistance AI Insights

Ejemplo de JSON para las detecciones generadas por esta operación.

{
    "events": [
        {
            "id": "9c15619926ef417aa93c1faf00717d36",
            "type": "personDistanceEvent",
            "detectionIds": [
                "9037c65fa3b74070869ee5110fcd23ca",
                "7ad7f43fd1a64971ae1a30dbeeffc38a"
            ],
            "properties": {
                "personCount": 5,
                "averageDistance": 20.807043981552123,
                "minimumDistanceThreshold": 6.0,
                "maximumDistanceThreshold": "Infinity",
                "eventName": "TooClose",
                "distanceViolationPersonCount": 2
            },
            "zone": "lobbycamera",
            "trigger": "event"
        }
    ],
    "sourceInfo": {
        "id": "camera_id",
        "timestamp": "2020-08-24T06:17:25.309Z",
        "width": 608,
        "height": 342,
        "frameId": "1199",
        "cameraCalibrationInfo": {
            "status": "Calibrated",
            "cameraHeight": 12.9940824508667,
            "focalLength": 401.2800598144531,
            "tiltupAngle": 1.057669997215271
        },
        "imagePath": ""
    },
    "detections": [
        {
            "type": "person",
            "id": "9037c65fa3b74070869ee5110fcd23ca",
            "region": {
                "type": "RECTANGLE",
                "points": [
                    {
                        "x": 0.39988183975219727,
                        "y": 0.2719132942065858
                    },
                    {
                        "x": 0.5051516984638414,
                        "y": 0.6488402517218339
                    }
                ]
            },
            "confidence": 0.948630690574646,
	    "metadata": {
                "centerGroundPointX": "-1.4638760089874268",
                "centerGroundPointY": "18.29732322692871",
		"groundOrientationAngle": "1.3",
                "footprintX": "0.7306610584259033",
                "footprintY": "0.8814966493381893"
            }
        },
        {
            "type": "person",
            "id": "7ad7f43fd1a64971ae1a30dbeeffc38a",
            "region": {
                "type": "RECTANGLE",
                "points": [
                    {
                        "x": 0.5200299714740954,
                        "y": 0.2875368218672903
                    },
                    {
                        "x": 0.6457497446160567,
                        "y": 0.6183311060855263
                    }
                ]
            },
            "confidence": 0.8235412240028381,
            "metadata": {
                "centerGroundPointX": "2.6310102939605713",
                "centerGroundPointY": "18.635927200317383",
		"groundOrientationAngle": "1.3",
                "footprintX": "0.7306610584259033",
                "footprintY": "0.8814966493381893"
            }
        }
    ],
    "schemaVersion": "2.0"
}
Nombre de campo de evento Tipo Description
id string Id. de evento
type string Tipo de evento
detectionsId array Matriz de tamaño 1 del identificador único de la detección de personas que desencadenó este evento
properties collection Colección de valores
personCount int Número de personas detectadas cuando se emitió el evento
averageDistance FLOAT Distancia promedio en pies entre todas las personas detectadas
minimumDistanceThreshold FLOAT Distancia en pies que desencadenará un evento "TooClose" cuando las personas estén más cerca de esa distancia entre sí.
maximumDistanceThreshold FLOAT Distancia en pies que desencadenará un evento "TooFar" cuando las personas estén más lejos de esa distancia entre sí.
eventName string El nombre de evento es TooClose cuando se infringe minimumDistanceThreshold, TooFar cuando se infringe maximumDistanceThreshold o unknown cuando la calibración automática no ha finalizado.
distanceViolationPersonCount int Número de personas detectadas en infracción de minimumDistanceThreshold o maximumDistanceThreshold
zone string Campo "name" del polígono que representa la zona en la que se supervisó la distancia entre las personas
trigger string El tipo de desencadenador es "event" o "interval" en función del valor de trigger en SPACEANALYTICS_CONFIG
Nombre del campo de detecciones Tipo Description
id string Id. de detección
type string Tipo de detección
region collection Colección de valores
type string Tipo de región
points collection Puntos superior izquierdo e inferior derecho cuando el tipo de región es RECTANGLE (RECTÁNGULO)
confidence FLOAT Confianza del algoritmo
centerGroundPointX/centerGroundPointY 2 valores flotantes Valores x, y con las coordenadas de la ubicación deducida de la persona en el suelo, en pies. x y y son coordenadas en el plano del suelo, suponiendo que el suelo sea el nivel. La ubicación de la cámara es el origen.

En centerGroundPoint, x es el componente de la distancia entre la cámara y la persona que está en el plano de imagen de la cámara. y es el componente de la distancia que es paralela al plano de imagen de la cámara.

Punto del suelo central de ejemplo

En este ejemplo centerGroundPoint es {centerGroundPointX: 4, centerGroundPointY: 5}. Esto significa que hay una persona a un metro y medio por delante de la cámara y a metro y medio por la derecha, mirando la habitación de arriba abajo.

Nombre del campo SourceInfo Tipo Description
id string Camera ID (Identificador de la cámara)
timestamp Fecha Fecha UTC cuando se emitió la carga de JSON
width int Ancho del fotograma de vídeo
height int Alto del fotograma de vídeo
frameId int Identificador del fotograma
cameraCallibrationInfo collection Colección de valores
status string Estado de la calibración en el formato de state[;progress description]. El estado puede ser Calibrating, Recalibrating (si está habilitada la recalibración) o Calibrated. La parte de descripción del progreso solo es válida cuando está en estado Calibrating y Recalibrating, y se usa para mostrar el progreso del proceso de calibración actual.
cameraHeight FLOAT Alto de la cámara sobre el suelo en pies. Se deduce a partir de la calibración automática.
focalLength FLOAT Longitud focal de la cámara en píxeles. Se deduce a partir de la calibración automática.
tiltUpAngle FLOAT Ángulo de inclinación de la cámara desde el vertical. Se deduce a partir de la calibración automática.

Formato JSON para spatialanalysis AI Insights

La salida de esta operación depende del elemento events configurado. Por ejemplo, si hay un evento zonecrossing configurado para esta operación, la salida será la misma que la de cognitiveservices.vision.spatialanalysis-personcrossingpolygon.

Uso de la salida generada por el contenedor

Puede que quiera integrar eventos o la detección del análisis espacial en la aplicación. Estos son algunos de los enfoques que se deben tener en cuenta:

  • Use el SDK de Azure Event Hubs del lenguaje de programación elegido para conectarse al punto de conexión de Azure IoT Hub y recibir los eventos. Para más información, consulte Leer mensajes del dispositivo a la nube desde el punto de conexión integrado.
  • Configure Enrutamiento de mensajes en la instancia de Azure IoT Hub para enviar los eventos a otros puntos de conexión o guardar los eventos en el almacenamiento de datos. Para más información, consulte Enrutamiento de mensajes de IoT Hub.
  • Configure un trabajo de Azure Stream Analytics para procesar los eventos en tiempo real a medida que llegan y crear visualizaciones.

Implementación de operaciones de análisis espacial a escala (varias cámaras)

Con el fin de obtener el mejor rendimiento y uso de las GPU, puede implementar cualquier operación de análisis espacial en varias cámaras mediante instancias de grafos. A continuación se muestra una configuración de ejemplo para ejecutar la operación cognitiveservices.vision.spatialanalysis-personcrossingline en 15 cámaras.

  "properties.desired": {
      "globalSettings": {
          "PlatformTelemetryEnabled": false,
          "CustomerTelemetryEnabled": true
      },
      "graphs": {
        "personzonelinecrossing": {
        "operationId": "cognitiveservices.vision.spatialanalysis-personcrossingline",
        "version": 1,
        "enabled": true,
        "sharedNodes": {
            "shared_detector0": {
                "node": "PersonCrossingLineGraph.detector",
                "parameters": {
                    "DETECTOR_NODE_CONFIG": "{ \"gpu_index\": 0, \"batch_size\": 7, \"do_calibration\": true}",
                }
            },
            "shared_calibrator0": {
                "node": "PersonCrossingLineGraph/cameracalibrator",
                "parameters": {
                    "CAMERACALIBRATOR_NODE_CONFIG": "{ \"gpu_index\": 0, \"do_calibration\": true, \"enable_zone_placement\": true}",
                    "CALIBRATION_CONFIG": "{\"enable_recalibration\": true, \"quality_check_frequency_seconds\": 86400}",
                }
        },
        "parameters": {
            "VIDEO_DECODE_GPU_INDEX": 0,
            "VIDEO_IS_LIVE": true
        },
        "instances": {
            "1": {
                "sharedNodeMap": {
                    "PersonCrossingLineGraph/detector": "shared_detector0",
		    "PersonCrossingLineGraph/cameracalibrator": "shared_calibrator0",
                },
                "parameters": {
                    "VIDEO_URL": "<Replace RTSP URL for camera 1>",
                    "VIDEO_SOURCE_ID": "camera 1",
                    "SPACEANALYTICS_CONFIG": "{\"zones\":[{\"name\":\"queue\",\"polygon\":[[0,0],[1,0],[0,1],[1,1],[0,0]]}]}"
                }
            },
            "2": {
                "sharedNodeMap": {
                    "PersonCrossingLineGraph/detector": "shared_detector0",
		    "PersonCrossingLineGraph/cameracalibrator": "shared_calibrator0",
                },
                "parameters": {
                    "VIDEO_URL": "<Replace RTSP URL for camera 2>",
                    "VIDEO_SOURCE_ID": "camera 2",
                    "SPACEANALYTICS_CONFIG": "<Replace the zone config value, same format as above>"
                }
            },
            "3": {
                "sharedNodeMap": {
                    "PersonCrossingLineGraph/detector": "shared_detector0",
		    "PersonCrossingLineGraph/cameracalibrator": "shared_calibrator0",
                },
                "parameters": {
                    "VIDEO_URL": "<Replace RTSP URL for camera 3>",
                    "VIDEO_SOURCE_ID": "camera 3",
                    "SPACEANALYTICS_CONFIG": "<Replace the zone config value, same format as above>"
                }
            },
            "4": {
                "sharedNodeMap": {
                    "PersonCrossingLineGraph/detector": "shared_detector0",
		    "PersonCrossingLineGraph/cameracalibrator": "shared_calibrator0",
                },
                "parameters": {
                    "VIDEO_URL": "<Replace RTSP URL for camera 4>",
                    "VIDEO_SOURCE_ID": "camera 4",
                    "SPACEANALYTICS_CONFIG": "<Replace the zone config value, same format as above>"
                }
            },
            "5": {
                "sharedNodeMap": {
                    "PersonCrossingLineGraph/detector": "shared_detector0",
		    "PersonCrossingLineGraph/cameracalibrator": "shared_calibrator0",
                },
                "parameters": {
                    "VIDEO_URL": "<Replace RTSP URL for camera 5>",
                    "VIDEO_SOURCE_ID": "camera 5",
                    "SPACEANALYTICS_CONFIG": "<Replace the zone config value, same format as above>"
                }
            },
            "6": {
                "sharedNodeMap": {
                    "PersonCrossingLineGraph/detector": "shared_detector0",
		    "PersonCrossingLineGraph/cameracalibrator": "shared_calibrator0",
                },
                "parameters": {
                    "VIDEO_URL": "<Replace RTSP URL for camera 6>",
                    "VIDEO_SOURCE_ID": "camera 6",
                    "SPACEANALYTICS_CONFIG": "<Replace the zone config value, same format as above>"
                }
            },
            "7": {
                "sharedNodeMap": {
                    "PersonCrossingLineGraph/detector": "shared_detector0",
		    "PersonCrossingLineGraph/cameracalibrator": "shared_calibrator0",
                },
                "parameters": {
                    "VIDEO_URL": "<Replace RTSP URL for camera 7>",
                    "VIDEO_SOURCE_ID": "camera 7",
                    "SPACEANALYTICS_CONFIG": "<Replace the zone config value, same format as above>"
                }
            },
            "8": {
                "sharedNodeMap": {
                    "PersonCrossingLineGraph/detector": "shared_detector0",
		    "PersonCrossingLineGraph/cameracalibrator": "shared_calibrator0",
                },
                "parameters": {
                    "VIDEO_URL": "<Replace RTSP URL for camera 8>",
                    "VIDEO_SOURCE_ID": "camera 8",
                    "SPACEANALYTICS_CONFIG": "<Replace the zone config value, same format as above>"
                }
            },
            "9": {
                "sharedNodeMap": {
                    "PersonCrossingLineGraph/detector": "shared_detector0",
		    "PersonCrossingLineGraph/cameracalibrator": "shared_calibrator0",
                },
                "parameters": {
                    "VIDEO_URL": "<Replace RTSP URL for camera 9>",
                    "VIDEO_SOURCE_ID": "camera 9",
                    "SPACEANALYTICS_CONFIG": "<Replace the zone config value, same format as above>"
                }
            },
            "10": {
                "sharedNodeMap": {
                    "PersonCrossingLineGraph/detector": "shared_detector0",
		    "PersonCrossingLineGraph/cameracalibrator": "shared_calibrator0",
                },
                "parameters": {
                    "VIDEO_URL": "<Replace RTSP URL for camera 10>",
                    "VIDEO_SOURCE_ID": "camera 10",
                    "SPACEANALYTICS_CONFIG": "<Replace the zone config value, same format as above>"
                }
            },
            "11": {
                "sharedNodeMap": {
                    "PersonCrossingLineGraph/detector": "shared_detector0",
		    "PersonCrossingLineGraph/cameracalibrator": "shared_calibrator0",
                },
                "parameters": {
                    "VIDEO_URL": "<Replace RTSP URL for camera 11>",
                    "VIDEO_SOURCE_ID": "camera 11",
                    "SPACEANALYTICS_CONFIG": "<Replace the zone config value, same format as above>"
                }
            },
            "12": {
                "sharedNodeMap": {
                    "PersonCrossingLineGraph/detector": "shared_detector0",
		    "PersonCrossingLineGraph/cameracalibrator": "shared_calibrator0",
                },
                "parameters": {
                    "VIDEO_URL": "<Replace RTSP URL for camera 12>",
                    "VIDEO_SOURCE_ID": "camera 12",
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                }
            },
            "13": {
                "sharedNodeMap": {
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		    "PersonCrossingLineGraph/cameracalibrator": "shared_calibrator0",
                },
                "parameters": {
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                    "VIDEO_SOURCE_ID": "camera 13",
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            },
            "14": {
                "sharedNodeMap": {
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		    "PersonCrossingLineGraph/cameracalibrator": "shared_calibrator0",
                },
                "parameters": {
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            },
            "15": {
                "sharedNodeMap": {
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                "parameters": {
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                    "VIDEO_SOURCE_ID": "camera 15",
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            }
          }
        },
      }
  }
Nombre Escribir Descripción
batch_size int Si todas las cámaras tienen la misma resolución, establezca batch_size en el número de cámaras que se utilizarán en esa operación; de lo contrario, establezca batch_size en 1 o déjelo como predeterminado (1), lo que indica que no se admite ningún lote.

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