演習 - AI モデルを導入してビデオ分析ソリューションをデプロイする
YOLO モデルをエッジ デバイスにデプロイしたので、Vision on Edge ソリューション モデルをデプロイできます。
以下のものがあることを確認してください。
- http://{module-name}:80/score という形式の予測エンドポイント
- オブジェクト ラベルを含んだダウンロードした tag.txt ファイル
- rtsp://rtspsim:554/media/<video-name> という形式の RTSP URL
Web アプリケーションに接続する
この演習では、Vision on Edge ソリューションの Web アプリケーションに接続します。 まず、ビデオをストリームするカメラを追加します。
ブラウザーを開き、http://<replace_your_public_ip_address>:8181 に接続します。
パブリック IP アドレスを確認するために、仮想マシンの概要ページに移動し、アドレスをコピーします。
Vision on Edge ソリューションに接続したら、[ホーム] ページを選択します。
カメラを追加する
この手順では、ビデオ フィードをストリームするカメラを追加します。
[カメラ] ページに移動し、カメラを追加します。
必要な情報を入力します。
- カメラ名: カメラに名前を付けます
- RTSP URL: rtsp://rtspsim:554/media/<video-name> という形式の URL を入力します
- 場所: 場所を作成するか、既存の場所を選択します
事前トレーニング済みの YOLO モデルを Vision on Edge ソリューションにアップロードする
AI モデルをプラットフォームに導入するには、[モデル] を選択し、[+] を選択して開始します。
必要な情報を入力します。
- モジュール名: モデルに名前を付けます
- エンドポイント: http://{module name}:80/score という形式の予測エンドポイントを入力します
- ラベル: tag.txt ファイルをアップロードします
- ヘッダー: 必要ない場合は空のままにします
[追加] を選択します。
ソリューションのデプロイを作成する
[デプロイ] ページに移動します。
タスクをデプロイするために、必要な情報を入力します。
- デプロイに名前を付ける
- モデルを選択する
- カメラを選択する
- オブジェクトを選択する
[展開] を選択します。
ビデオ ストリームでギャップが識別されることを確認します。
