Изменить

Share via

Сбор и аналитика данных из видео для розничной торговли

Azure IoT Edge
Центр Интернета вещей Azure
Службы мультимедиа Azure
Azure Stack Edge
Служба приложений Azure

Идеи решения

Эта статья является идеей решения. Если вы хотите расширить содержимое с дополнительными сведениями, такими как потенциальные варианты использования, альтернативные службы, рекомендации по реализации или рекомендации по ценам, сообщите нам, предоставив отзыв GitHub.

Это решение описывает, как розничные торговцы, такие как продуктовые магазины, могут отслеживать события магазина и принимать немедленные меры для улучшения взаимодействия с клиентами. В этом решении камеры интернет-протокола с поддержкой 5G фиксируют видео в режиме реального времени инвентаризации полки, обуздания пикап и очередей кассира.

Архитектура

Снимок экрана: локальная запись видео и анализ с помощью Azure Stack Edge с помощью Видеоанализатора Azure и пространственного анализа. Уведомления о событиях передаются через Центр Интернета вещей Azure в веб-приложение для оповещений и Службы мультимедиа Azure служба хранилища для долгосрочного анализа.

Скачайте файл Visio для этой архитектуры.

Поток данных

  1. Ip-камеры с поддержкой 5G записывают видео в режиме реального времени и отправляют видеопоток на устройство 5G Radio Access Network (RAN).

  2. Радио 5G в хранилищах пересылает данные в ядро пакета 5G, работающее на сервере Azure Stack Edge IoT Edge.

  3. Ядро пакета проверяет подлинность устройств, применяет политики качества обслуживания (QoS) и направляет видеотрансляции в целевое приложение.

  4. Пользовательский модуль IoT Edge также выполняется на пограничном сервере, что обеспечивает низкую задержку, необходимую для транспорта и обработки видеопотоков.

  5. Пользовательский модуль упрощает настройку конвейера потоковой передачи видео и предварительной обработки видео для пространственного анализа.

  6. Модуль пространственного анализа на пограничном сервере анонимно подсчитывает автомобили, товары на полке или людей в очереди. Модуль отправляет эти уведомления о событиях в модуль Центр Интернета вещей Azure в облаке.

  7. Модуль Центр Интернета вещей записывает уведомления о событиях в веб-приложении и оповещает менеджеров или хранителей запасов, если определенные пороговые значения передаются.

  8. Учетная запись Службы мультимедиа Azure служба хранилища хранит события для долгосрочного анализа тенденций, чтобы помочь в планировании ресурсов.

Компоненты

Это решение использует следующие компоненты Azure:

  • Azure Stack Edge — это портфель устройств, которые приносят вычислительные ресурсы, хранилище и аналитику в IoT Edge. Azure Stack Edge выступает в качестве шлюза облачного хранилища, который позволяет передавать данные в Azure, сохраняя локальный доступ к файлам.
  • веб-приложения в службе Microsoft приложение Azure создают и развертывают критически важные веб-приложения, масштабируемые в бизнесе.
  • Центр Интернета вещей Azure — это облачная управляемая служба для двунаправленного взаимодействия между устройствами Интернета вещей и Azure.
  • Cлужбы мультимедиа служба хранилища использует служба хранилища Azure для хранения больших файлов мультимедиа.
  • Диспетчер сетевых функций Azure позволяет развертывать сетевые функции в IoT Edge с помощью согласованных средств и интерфейсов Azure.

Подробности сценария

Это решение описывает, как розничные торговцы, такие как продуктовые магазины, могут отслеживать события магазина и принимать немедленные меры для улучшения взаимодействия с клиентами. В этом решении камеры интернет-протокола с поддержкой 5G фиксируют видео в режиме реального времени инвентаризации полки, обуздания пикап и очередей кассира. Локальные устройства IoT Edge анализируют данные видео в режиме реального времени, чтобы определить количество людей в очередях проверка выхода, пустое место на полке или автомобили на парковке.

Анализ метрик может активировать события аномалий, чтобы предупредить менеджера магазина или руководителей акций принять корректирующие действия. Решение хранит сводные видео клипы или события в облаке для долгосрочного анализа тенденций.

Потенциальные варианты использования

Это решение идеально подходит для розничной торговли, автомобильной промышленности и объектов/отраслей недвижимости. Этот подход включает в себя следующие сценарии:

  • Мониторинг и поддержание ограничений на заполнение в учреждении.
  • Остановите несанкционированные пользователи от хвостирования других в офисное здание.
  • Предотвратить мошенничество в продуктовом магазине самообслуживания проверка out станции.

Соавторы

Эта статья поддерживается корпорацией Майкрософт. Первоначально он был написан следующими участник.

Автор субъекта:

Следующие шаги