はじめに

完了

Live Video Analytics on IoT Edge は、既存のカメラからのライブ ビデオをキャプチャし、処理し、分析して、IoT ソリューションでビジネス分析情報を抽出するといった機能を構築することを求めている IoT ソリューション開発者に最適です。

あなたは、小売顧客向けソリューションの構築と開発を担当しているとします。 あなたの顧客はグローバルな小売市場チェーンです。 現在、店舗のスタッフは、空の陳列棚に在庫を補充するための調査を手作業で行っています。 顧客は、小売店での在庫なし (空の陳列棚) のせいで、売上を失っています。 そのため、カメラを使用した陳列棚のリアルタイム監視を含むソリューションを実装することを望んでいます。

あなたは、小売店での機械学習を使用したビデオ分析の使用に関心があります。 ソリューションでは、セキュリティ カメラなどのカメラからのライブ ビデオ ストリームがキャプチャされます。 ビデオ ストリームからの画像の分析と処理が行われ、許容できる信頼レベルで陳列棚の空きスペースが検出されます。 そのため、顧客は、陳列棚が空の場合にアラートを受け取り、陳列棚を手作業で調査するプロセスをコスト効率の高い方法で自動化できます。

The illustration shows the senario image.

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

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 を使用して、Custom Vision によりビデオ分析ソリューションをビルドする
  • 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の仮想デバイスを使用するアプリケーションを設定する
  • Web アプリケーションを使用して欠陥を含む画像を監視できるソリューションをデプロイする