YOLO モデルを使用した Live Video Analytics によるエッジ デバイスでの物体検出
Live Video Analytics モジュールを使用して、機械学習ソリューションを IoT Edge デバイスにデプロイします。 このソリューションは、カメラからのビデオ フィードを処理し、YOLO モデルを使用してエッジにある物体を検出し、推論操作を実行するものです。 最後に、ソリューションが正常にデプロイされたことを確認し、Web アプリケーションからソリューションをテストします。
学習の目的
このモジュールでは、次のことを行います。
- Live Video Analytics on IoT Edge モジュールを使用してビデオ分析ソリューションを作成する
- インストーラーを使用して一連のモジュールを IoT Edge 仮想マシンにデプロイする
- エッジで迅速な推論を行うために、仮想デバイスを使用するアプリケーションを設定する
- 目的の AI モデルをビデオ分析ソリューションに導入する
- Web アプリケーションから、エッジにいる人物を検出するソリューションをテストする
"Oxford 大学と協力して作成 – Ajit Jaokar、人工知能: クラウドおよびエッジ実装コース。"
前提条件
- Azure サブスクリプション
- Azure Cloud Shell を使用できる
- Azure IoT Edge に関する基本的な知識
- Custom Vision に関する基本的な知識
- Live Video Analytics に関する基本的な知識
- コンテナーに関する基本的な知識
- Docker を使用するためのスキル