Share via

Menyebarkan solusi deteksi langkah kaki berbasis AI menggunakan Azure dan Azure Stack Hub

  • Artikel

Artikel ini menjelaskan cara menerapkan solusi berbasis AI yang menghasilkan wawasan dari tindakan dunia nyata dengan menggunakan Azure, Azure Stack Hub, dan Custom Vision AI Dev Kit.

Dalam solusi ini, Anda belajar caranya:

  • Menyebarkan Cloud Native Application Bundles (CNAB) di tepi.
  • Menyebarkan aplikasi yang meliputi batas cloud.
  • Gunakan Custom Vision AI Dev Kit untuk membuat inferensi di tepi.

Tip

Diagram pilar hibrid Microsoft Azure Stack Hub adalah ekstensi Azure. Azure Stack Hub menghadirkan kelincahan dan inovasi komputasi cloud ke lingkungan lokal Anda, memungkinkan satu-satunya cloud hibrid yang memungkinkan Anda membangun dan menyebarkan aplikasi hibrid di mana saja.

Artikel Perspektif desain aplikasi hibrid mengulas pilar kualitas perangkat lunak (penempatan, skalabilitas, ketersediaan, ketahanan, kemampuan manajemen, dan keamanan) untuk merancang, menyebarkan, dan mengoperasikan aplikasi hibrid. Pertimbangan desain membantu mengoptimalkan desain aplikasi hibrid, meminimalkan tantangan di lingkungan produksi.

Prasyarat

Sebelum memulai panduan penerapan ini, pastikan Anda:

Sebarkan aplikasi cloud hibrid

Pertama, Anda menggunakan Porter CLI untuk menghasilkan set kredensial, lalu menerapkan aplikasi cloud.

  1. Mengkloning atau mengunduh repositori yang berisi kode sampel solusi.

  2. Porter akan menghasilkan serangkaian kredensial yang akan mengotomatiskan penyebaran aplikasi. Sebelum menjalankan perintah pembuatan kredensial, pastikan hal-hal berikut telah tersedia:

    • Perwakilan layanan untuk mengakses sumber daya Azure, termasuk ID perwakilan layanan, kunci, dan DNS penyewa.
    • ID Langganan untuk langganan Azure Anda.
    • Perwakilan layanan untuk mengakses sumber daya Azure Stack Hub, termasuk ID perwakilan layanan, kunci, dan DNS penyewa.
    • ID Langganan untuk langganan Azure Stack Hub Anda.
    • Kunci Azure Cognitive Services Face API dan URL titik akhir sumber daya Anda.

  3. Jalankan proses pembuatan kredensial Porter dan ikutilah petunjuk:

    porter creds generate --tag intelligentedge/footfall-cloud-deployment:0.1.0

  4. Porter juga membutuhkan satu set parameter untuk dijalankan. Buat file teks parameter dan masukkan pasangan nama/nilai berikut. Tanyakan kepada administrator Azure Stack Hub Anda apakah Anda memerlukan bantuan dengan salah satu nilai yang diperlukan.

    Catatan

    Nilairesource suffix tersebut digunakan untuk memastikan bahwa sumber daya penyebaran Anda memiliki nama unik di seluruh Azure. Nama tersebut harus berupa serangkaian huruf dan angka yang unik, tidak lebih dari 8 karakter.

    azure_stack_tenant_arm="Your Azure Stack Hub tenant endpoint"
azure_stack_storage_suffix="Your Azure Stack Hub storage suffix"
azure_stack_keyvault_suffix="Your Azure Stack Hub keyVault suffix"
resource_suffix="A unique string to identify your deployment"
azure_location="A valid Azure region"
azure_stack_location="Your Azure Stack Hub location identifier"
powerbi_display_name="Your first and last name"
powerbi_principal_name="Your Power BI account email address"

    Simpan file teks dan catat jalurnya.

  5. Anda sekarang siap untuk menyebarkan aplikasi cloud hibrid menggunakan Porter. Jalankan perintah pasang dan amati saat sumber daya disebarkan ke Azure dan Azure Stack Hub:

    porter install footfall-cloud –tag intelligentedge/footfall-cloud-deployment:0.1.0 –creds footfall-cloud-deployment –param-file "path-to-cloud-parameters-file.txt"

  6. Setelah penyebaran selesai, catat nilai-nilai berikut:

    • String koneksi kamera.
    • String Koneksi Akun Penyimpanan Penggunaan.
    • Nama grup sumber daya.

Siapkan Custom Vision AI DevKit

Selanjutnya, siapkan Custom Vision AI Dev Kit seperti yang ditunjukkan dalam mulai cepat Vision AI DevKit. Anda juga mengatur dan menguji coba kamera Anda, menggunakan string koneksi yang disediakan pada langkah sebelumnya.

Menyebarkan aplikasi kamera

Pertama, Anda menggunakan Porter CLI untuk menghasilkan set kredensial, lalu menyebarkan aplikasi cloud.

  1. Porter akan menghasilkan serangkaian kredensial yang akan mengotomatiskan penyebaran aplikasi. Sebelum menjalankan perintah pembuatan kredensial, pastikan hal-hal berikut telah tersedia:

    • Perwakilan layanan untuk mengakses sumber daya Azure, termasuk ID perwakilan layanan, kunci, dan DNS penyewa.
    • ID Langganan untuk langganan Azure Anda.
    • String koneksi akun penyimpanan gambar disediakan saat Anda menyebarkan aplikasi cloud.

  2. Jalankan proses pembuatan kredensial Porter dan ikutilah petunjuk:

    porter creds generate --tag intelligentedge/footfall-camera-deployment:0.1.0

  3. Porter juga membutuhkan satu set parameter untuk dijalankan. Buat file teks parameter dan masukkan pasangan nama/nilai berikut. Tanyakan kepada administrator Azure Stack Hub Anda jika Anda tidak mengetahui beberapa nilai yang diperlukan.

    Catatan

    Nilaideployment suffix tersebut digunakan untuk memastikan bahwa sumber daya penyebaran Anda memiliki nama unik di seluruh Azure. Nama tersebut harus berupa serangkaian huruf dan angka yang unik, tidak lebih dari 8 karakter.

    iot_hub_name="Name of the IoT Hub deployed"
deployment_suffix="Unique string here"

    Simpan file teks dan catat jalurnya.

  4. Anda sekarang siap untuk menyebarkan aplikasi kamera menggunakan Porter. Jalankan perintah pasang dan amati saat penyebaran IoT Edge dibuat.

    porter install footfall-camera –tag intelligentedge/footfall-camera-deployment:0.1.0 –creds footfall-camera-deployment –param-file "path-to-camera-parameters-file.txt"

  5. Pastikan bahwa penyebaran kamera selesai dengan melihat umpan kamera di https://<camera-ip>:3000/, di mana <camara-ip> adalah alamat IP kamera. Langkah mungkin akan memakan waktu hingga 10 menit.

Mengonfigurasi input Azure Stream Analytics

Sekarang data telah mengalir ke Azure Stream Analytics dari kamera, kita perlu mengotorisasinya secara manual untuk berkomunikasi dengan Power BI.

  1. Dari portal Microsoft Azure, buka Semua Sumber Daya, dan pekerjaan process-footfall[yoursuffix ].

  2. Di bagian Topologi Pekerjaan di pekerjaan Azure Stream Analytics, pilih opsi Output.

  3. Pilih output sink dari traffic-output.

  4. Pilih Perbarui otorisasi dan masuk ke akun Power BI Anda.

    Cuplikan layar yang memperlihatkan perintah perpanjangan otorisasi di Power BI.

  5. Simpan pengaturan output.

  6. Buka panel Gambaran Umum dan pilih Mulai mengirim data ke Power BI.

  7. Pilih Sekarang untuk waktu mulai output pekerjaan dan pilih Mulai. Anda dapat melihat status pekerjaan di bilah pemberitahuan.

Membuat Dasbor Power BI

  1. Setelah pekerjaan berhasil, buka Power BI dan masuk dengan akun kerja atau sekolah Anda. Jika kueri pekerjaan Analisis Aliran mengeluarkan output hasil, himpunan data langkah kaki yang Anda buat ada di bawah tab Himpunan Data.

  2. Dari ruang kerja Power BI Anda, pilih + Buat untuk membuat dasbor baru bernama Analisa Langkah Kaki.

  3. Di bagian atas jendela, pilih Tambahkan petak peta. Kemudian pilih Data Streaming Kustom lalu Berikutnya. Pilih kumpulan data langkah kaki di bawah Dataset Anda. Pilih Kartu dari drop-down Jenis visualisasi, dan tambahkan usia ke Bidang. Pilih Berikutnya untuk memasukkan nama untuk petak peta, lalu pilih Terapkan untuk membuat petak peta.

  4. Anda dapat menambahkan bidang dan kartu lainnya sesuai dengan keinginan.

Menguji solusi Anda

Amati bagaimana data dalam kartu yang Anda buat di Power BI berubah saat orang yang berbeda berjalan di depan kamera. Inferensi mungkin memerlukan waktu hingga 20 detik untuk muncul setelah direkam.

Menghapus Solusi Anda

Jika Anda ingin menghapus solusi, jalankan perintah berikut menggunakan Porter, menggunakan file parameter yang sama dengan yang Anda buat untuk penyebaran:

porter uninstall footfall-cloud –tag intelligentedge/footfall-cloud-deployment:0.1.0 –creds footfall-cloud-deployment –param-file "path-to-cloud-parameters-file.txt"

porter uninstall footfall-camera –tag intelligentedge/footfall-camera-deployment:0.1.0 –creds footfall-camera-deployment –param-file "path-to-camera-parameters-file.txt"

Langkah berikutnya