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リテール向けビデオ キャプチャと分析

Azure IoT Edge
Azure IoT Hub
Azure Media Services
Azure Stack Edge
Azure App Service

ソリューションのアイデア

この記事ではソリューションのアイデアについて説明します。 クラウド アーキテクトはこのガイダンスを使用すると、このアーキテクチャの一般的な実装の主要コンポーネントを視覚化しやすくなります。 ワークロードの特定の要件に適合する、適切に設計されたソリューションを設計するための出発点として、この記事を使用してください。

このソリューションでは、食料品店などの小売業者が店舗のイベントを監視し、カスタマー エクスペリエンスを向上させるために直ちにアクションを実行する方法について説明します。 このソリューションでは、5G 対応のインターネット プロトコル (IP) カメラにより、棚在庫、カーブサイド ピックアップ、レジ列をリアルタイム ビデオ キャプチャします。

アーキテクチャ

Azure Video Analyzer と空間分析を使用した、Azure Stack Edge によるオンプレミスのビデオ キャプチャと分析を示すスクリーンショット。イベント通知は、アラートのために Azure IoT Hub を介して Web アプリに渡され、長期的な分析のために Azure Media Services Storage に渡されます。

このアーキテクチャの Visio ファイルをダウンロードします。

データフロー

  1. 5G 対応 IP カメラによってビデオがリアルタイムでキャプチャされ、ビデオ フィードが 5G 無線アクセス ネットワーク (RAN) デバイスに送信されます。

  2. 店内の 5G 無線により、Azure Stack Edge IoT Edge サーバー上で実行されている 5G パケット コアにデータが転送されます。

  3. パケット コアでデバイスの認証と QoS (サービスの品質) ポリシーの適用が行われ、ビデオ トラフィックがターゲット アプリケーションにルーティングされます。

  4. カスタム IoT Edge モジュールはエッジ サーバーでも実行されるので、ビデオ フィードの転送と処理に必要な低遅延が実現します。

  5. カスタム モジュールにより、ビデオ ストリーミング パイプラインの設定と、空間分析用のビデオの前処理が簡単になります。

  6. エッジ サーバー上の空間分析モジュールにより、車、棚の商品、または列に並ぶ人が匿名でカウントされます。 このモジュールからクラウド内の Azure IoT Hub モジュールに、これらのイベント通知が送信されます。

  7. IoT Hub モジュールによってイベント通知が Web アプリに記録され、特定のしきい値を超えた場合はストア マネージャーまたは在庫管理者に警告が出されます。

  8. 長期的なトレンド分析をしてリソース計画に役立てるため、イベントが Azure Media Services ストレージ アカウントに格納されます。

コンポーネント

このソリューションでは、次の Azure コンポーネントを使用します。

  • Azure Stack Edge は、IoT Edge でコンピューティング、ストレージ、インテリジェンスを利用できるようにするデバイスのポートフォリオです。 Azure Stack Edge は、ファイルへのローカル アクセスを維持したまま Azure にデータ転送できるようにするクラウド ストレージ ゲートウェイとして機能します。
  • Microsoft Azure App Service の Web アプリにより、ビジネスに合わせてスケーリングするミッション クリティカルな Web アプリケーションを作成およびデプロイします。
  • Azure IoT Hub は、IoT デバイスと Azure 間の双方向通信に使用されるクラウドベースのマネージド サービスです。
  • Media Services Storage では、Azure Storage を使用して大きなメディア ファイルを格納します。
  • Azure Network Function Manager により、一貫性のある Azure ツールやインターフェイスを使用して、IoT Edge にネットワーク機能をデプロイできるようになります。

シナリオの詳細

このソリューションでは、食料品店などの小売業者が店舗のイベントを監視し、カスタマー エクスペリエンスを向上させるために直ちにアクションを実行する方法について説明します。 このソリューションでは、5G 対応のインターネット プロトコル (IP) カメラにより、棚在庫、カーブサイド ピックアップ、レジ列をリアルタイム ビデオ キャプチャします。 オンプレミスの IoT Edge デバイスによって、そのビデオ データがリアルタイムで分析され、レジ列の人数、空の棚スペース、または駐車場内の車の数が検出されます。

メトリック分析では、異常イベントをトリガーして、ストア マネージャーまたは在庫管理者に是正措置を講じるよう促すアラートを生成できます。 このソリューションでは、長期的な傾向分析のために、概要ビデオ クリップまたはイベントがクラウドに格納されます。

考えられるユース ケース

このソリューションは、小売、自動車、設備、不動産の各業界に最適です。 このアプローチには次のシナリオが含まれます。

  • 施設の収容人数制限を監視および維持する。
  • 承認されていないユーザーが他のユーザーの後についてオフィス ビルに入るのを禁止する。
  • 食料品店のセルフ レジでの不正行為を防ぐ。

共同作成者

この記事は、Microsoft によって保守されています。 当初の寄稿者は以下のとおりです。

プリンシパル作成者:

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