まとめ
今回使用した、従業員の安全シナリオについておさらいしましょう。 ある企業が、工場のフロアでの安全性インシデントについて懸念を抱えています。特に、人が機械に近づいた際の安全上のリスクについてです。 そのため、この会社では、既存のセキュリティ カメラを使用してリアルタイムのビデオ分析ソリューションをデプロイすることにしました。 このソリューションでは、Live Video Analytics on IoT Edge の機能を使用し、カメラに対して機械学習モデルを実行して、特定の信頼度レベルに基づき、危険な状態にある人物を検出します。 Live Video Analytics (LVA) on IoT Edge を使用すると、既存のカメラを利用してビデオ フィードを生成できます。 LVA on IoT Edge をカスタム エッジ モジュールやその他の Azure エッジ モジュールに接続することで、強力なハイブリッド アプリケーションを構築することもできます。
クリーンアップ
サブスクリプションで作業している場合は、プロジェクトの終了時に、作成したリソースが今後も必要かどうかを確認することをお勧めします。 リソースを実行したままにすると、お金がかかる場合があります。 リソースを個別に削除するか、リソース グループを削除してリソースのセット全体を削除することができます。