はじめに
Live Video Analytics (LVA) on IoT Edge は、ライブ ビデオ分析機能を備えたソリューションを構築して、既存のカメラから取得されたビデオに対し、キャプチャ、処理、分析などの操作を実行し、ビジネス分析情報を抽出したいと考えている IoT 開発者に最適です。
たとえば、工場での安全性を確保するために、リアルタイム監視ソリューションを構築する場合、 このソリューションでは、カメラからのライブ フィードを使用して、人が機械の近くに立っている可能性を検出することができます。
製造工場では、安全に注意が必要なシステムを操作する担当者について、安全上の懸念が生じることがあります。 たとえば、電源装置の近くで作業する人がいる場合は、 その作業者が怪我をする可能性も十分考えられます。 安全上のインシデントが発生すると、作業時間の喪失、保険コストの増加、従業員の補償請求などといった影響も出る可能性があり、そのすべてがビジネスの運営に影響を与えます。
そのため、従業員の安全を維持することは、顧客にとっても非常に重要なことです。 より高い安全性基準を実現するには、工場のフロアで機械学習アルゴリズムによるビデオ分析を導入するのが効果的です。 導入するソリューションでは、カメラからライブ ビデオ ストリームをキャプチャすることになります。 ビデオ ストリームからの画像は、エッジでリアルタイムに分析および処理されます。 物体検出はリアルタイムで実行され、人が機械に近づき過ぎていることがソリューションによって検出されると、アラートが生成されます。 これにより、安全上の問題をより早期に特定し、防止することができます。
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
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