Penyimpanan gambar di Azure IoT Edge vision AI
Penyimpanan dan manajemen gambar adalah fungsi penting di Azure IoT Edge solusi visi komputer.
Persyaratan penyimpanan gambar meliputi:
- Penyimpanan cepat untuk menghindari penyempitan alur dan kehilangan data
- Penyimpanan dan pelabelan di tepi dan di cloud
- Pengambilan gambar mentah yang disimpan dengan mudah untuk pelabelan
- Kategorisasi gambar untuk pengambilan yang mudah
- Penamaan dan pemberian tag untuk menautkan gambar dengan metadata yang disimpulkan
Anda dapat menggabungkan Blob Storage, Azure IoT Hub, dan IoT Edge dengan beberapa cara berbeda untuk menyimpan data gambar. Contohnya:
- Gunakan modul penyimpanan blob Azure IoT Edge untuk menyinkronkan gambar secara otomatis ke Azure Blob Storage melalui kebijakan.
- Simpan gambar ke sistem file host lokal, dan unggah ke Blob Storage dengan menggunakan modul kustom.
- Gunakan database lokal untuk menyimpan gambar, dan menyinkronkannya ke database cloud.
Contoh alur kerja penyimpanan
Langkah-langkah berikut menjelaskan alur kerja umum yang menggunakan modul penyimpanan blob IoT Edge.
Modul blob IoT Edge menyimpan data mentah secara lokal setelah penyerapan, dengan stempel waktu dan penomoran urutan untuk mengidentifikasi file gambar secara unik.
Kebijakan yang ditetapkan pada modul blob IoT Edge secara otomatis mengunggah data gambar ke Azure Blob Storage, dengan pengurutan.
Untuk menghemat ruang, perangkat IoT Edge secara otomatis menghapus data lokal setelah rentang waktu tertentu. Perangkat juga memiliki opsi pertahankan saat mengunggah yang diatur, untuk memastikan semua gambar disinkronkan ke cloud sebelum penghapusan.
Kategorisasi atau pelabelan lokal menggunakan modul yang membaca gambar ke dalam antarmuka pengguna. Data label terkait dengan URI gambar, bersama dengan koordinat dan kategori.
Database lokal menyimpan metadata gambar, dan menyinkronkan ke cloud dengan menggunakan pesan telemetri. Penyimpanan lokal mendukung pencarian yang mudah untuk antarmuka pengguna.
Selama eksekusi penilaian, model pembelajaran mesin mendeteksi pola yang cocok dan menghasilkan peristiwa yang menarik.
- Model mengirimkan metadata ini ke cloud melalui telemetri yang mengacu pada URI gambar.
- Secara opsional, model juga menyimpan metadata ini di database lokal untuk antarmuka pengguna edge.
- Gambar itu sendiri terus disimpan dalam modul blob IoT Edge dan disinkronkan ke Azure Blob Storage.
Kontributor
Artikel ini dikelola oleh Microsoft. Ini awalnya ditulis oleh kontributor berikut.
Penulis utama:
- Bukit Keith | Manajer PM Senior
Untuk melihat profil LinkedIn non-publik, masuk ke LinkedIn.