Azure IoT Edge視覺 AI 中的影像儲存體
影像儲存體和管理是 Azure IoT Edge電腦視覺解決方案中的重要功能。
映射儲存需求包括：
- 快速儲存，以避免管線瓶頸和資料遺失
- 邊緣和雲端中的儲存體和標籤
- 輕鬆擷取已儲存的原始影像以進行標籤
- 影像分類以方便擷取
- 命名和標記以連結具有推斷中繼資料的影像
您可以使用數種不同的方式來合併 Blob 儲存體、Azure IoT 中樞和IoT Edge來儲存影像資料。 例如：
- 使用Azure IoT Edge Blob 儲存體模組，自動透過原則將映射同步至Azure Blob 儲存體。
- 將映射儲存至本機主機檔案系統，並使用自訂模組將它們上傳至 Blob 儲存體。
- 使用本機資料庫來儲存映射，並將其同步至雲端資料庫。
範例儲存體工作流程
下列步驟描述使用 IoT Edge Blob 儲存體模組的一般工作流程。
IoT Edge Blob 模組會將原始資料儲存在本機擷取之後，並加上時間戳記和序號，以唯一識別影像檔。
在IoT Edge Blob 模組上設定的原則會自動將影像資料上傳至Azure Blob 儲存體，並排序。
為了節省空間，IoT Edge裝置會在特定時間範圍之後自動刪除本機資料。 裝置在 上傳選項時也會保留 ，以確保所有映射在刪除之前同步至雲端。
本機分類或標籤會使用將影像讀取到使用者介面的模組。 標籤資料會與影像 URI 建立關聯，以及座標和類別。
本機資料庫會儲存映射中繼資料，並使用遙測訊息同步至雲端。 本機儲存體支援輕鬆查閱使用者介面。
在評分執行期間，機器學習模型會偵測比對模式，並產生感興趣的事件。
- 此模型會透過參考影像 URI 的遙測，將此中繼資料傳送至雲端。
- 或者，此模型也會將此中繼資料儲存在邊緣使用者介面的本機資料庫中。
- 映射本身會繼續儲存在IoT Edge Blob 模組中，並同步至Azure Blob 儲存體。
參與者
本文由 Microsoft 維護。 它原本是由下列參與者所撰寫。
主體作者：
- Keith Hill |資深 PM 經理
若要查看非公用LinkedIn設定檔，請登入 LinkedIn。