Düzenle

Azure Özel Görüntü İşleme Bilişsel Hizmeti ile görüntü sınıflandırıcı modeli

Azure
GitHub

Çözüm fikirleri

Bu makale bir çözüm fikridir. İçeriği olası kullanım örnekleri, alternatif hizmetler, uygulama konuları veya fiyatlandırma yönergeleri gibi daha fazla bilgiyle genişletmemizi isterseniz GitHub geri bildirimi sağlayarak bize bildirin.

Bu mimaride simülasyon insansız hava aracı tarafından çekilen görüntüleri sınıflandırmak için Özel Görüntü İşleme kullanılır. Yapay zekayı ve Nesnelerin İnterneti'ni (IoT) birleştirmek için bir yol sağlar. Azure Özel Görüntü İşleme, nesne algılama amacıyla da kullanılabilir.

Mimari

Diagram of the Search and Rescue Lab architecture to create an image classifier model.

Bu mimarinin bir Visio dosyasını indirin.

Workflow

  1. İnsansız hava aracıyla çekilen görüntüleri çekmek için AirSim'in 3B işlenmiş ortamını kullanın. Görüntüleri eğitim veri kümesi olarak kullanın.
  2. Özel Görüntü İşleme projesindeki veri kümesini içeri aktarın ve etiketleyin. Bilişsel hizmet modeli eğitip test eder.
  3. Modeli yerel olarak kullanabilmeniz için TensorFlow biçiminde dışarı aktarın.
  4. Model bir kapsayıcıya veya mobil cihazlara da dağıtılabilir.

Components

Microsoft AirSim drone simülatörü

Microsoft AirSim İnsansız Hava Aracı simülatörü, Unreal Engine üzerine kurulmuştur. Simülatör açık kaynak, platformlar arasıdır ve yapay zeka araştırmalarına yardımcı olmak için geliştirilmiştir. Bu mimaride modeli eğitmek için kullanılan görüntü veri kümesini oluşturur.

Azure Özel Görüntü İşleme

Azure Özel Görüntü İşleme, Azure Bilişsel Hizmetler'in bir parçasıdır. Bu mimaride bir görüntü sınıflandırıcı modeli oluşturur.

TensorFlow

TensorFlow , makine öğrenmesi (ML) için açık kaynak bir platformdur. ML modellerini geliştirmenize ve eğitmene yardımcı olan bir araçtır. Modelinizi TensorFlow biçimine aktardığınızda, betiğinizde yerel olarak kullanabileceğiniz Özel Görüntü İşleme modeline sahip bir protokol arabellek dosyanız olur.

Senaryo ayrıntıları

Azure Bilişsel Hizmetler, Yapay Zeka (AI) çözümleri için birçok olasılık sunar. Bunlardan biri, görüntü sınıflandırıcılarınızı oluşturmanızı, dağıtmanızı ve geliştirmenizi sağlayan Azure Özel Görüntü İşleme'dir. Bu mimaride simülasyon insansız hava aracı tarafından çekilen görüntüleri sınıflandırmak için Özel Görüntü İşleme kullanılır. Yapay zekayı ve Nesnelerin İnterneti'ni (IoT) birleştirmek için bir yol sağlar. Azure Özel Görüntü İşleme, nesne algılama amacıyla da kullanılabilir.

Olası kullanım örneği

Bu çözüm kurtarma, simülasyon, robot, uçak, havacılık ve havacılık sektörleri için idealdir.

Microsoft Arama ve Kurtarma Laboratuvarı, Özel Görüntü İşleme için varsayımsal bir kullanım örneği önerir. Laboratuvarda, 3B işlenmiş bir ortamda Microsoft AirSim simülasyonlu insansız hava aracı uçuracaksınız. Bu ortamdaki hayvanların sentetik görüntülerini yakalamak için simülasyon insansız hava aracını kullanırsınız. Görüntülerden oluşan bir veri kümesi oluşturduktan sonra, Özel Görüntü İşleme sınıflandırıcı modelini eğitmek için veri kümesini kullanırsınız. Modeli eğitmek için görüntüleri hayvanların adlarıyla etiketlersiniz. İnsansız hava aracını tekrar uçurduğunda, hayvanların yeni görüntülerini al. Bu çözüm, her yeni görüntüde hayvanın adını tanımlar.

Laboratuvarın pratik bir uygulamasında gerçek bir insansız hava aracı, Microsoft AirSim simülasyon insansız hava aracının yerini alır. Bir evcil hayvan kaybolursa, sahibi evcil hayvanın görüntülerini Özel Görüntü İşleme model eğitmenine sağlar. Simülasyonda olduğu gibi görüntüler de modeli evcil hayvanı tanıyacak şekilde eğitmek için kullanılır. Ardından, insansız hava aracı pilotu kayıp evcil hayvanın bulunabileceği bir alanı arar. Yol boyunca hayvanları bulduğunda, insansız hava aracının kamerası görüntüleri yakalayabilir ve hayvanın kayıp evcil hayvan olup olmadığını belirleyebilir.

Bu senaryoyu dağıtın

Bu başvuru mimarisini dağıtmak için Arama ve Kurtarma Laboratuvarı'nın GitHub deposunda açıklanan adımları izleyin.

Katkıda Bulunanlar

Bu makale Microsoft tarafından yönetilir. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunanlar tarafından yazılmıştır.

Asıl yazarlar:

Sonraki adımlar

Diğer Azure Mimari Merkezi makalelerini okuyun: