Azure 인텔리전트 에지를 사용한 비접촉식 IoT 인터페이스

Azure AI 서비스
Azure IoT Edge
Azure IoT Hub
Azure Storage
Azure Machine Learning

솔루션 아이디어

이 문서는 솔루션 아이디어입니다. 잠재적인 사용 사례, 대체 서비스, 구현 고려 사항 또는 가격 책정 지침과 같은 추가 정보로 콘텐츠를 확장하려면 GitHub 피드백을 제공하여 알려주세요.

비접촉식 비즈니스는 새로운 표준입니다. 세계는 많은 사람들이 매일 만지는 표면을 더 잘 인식하고 위험에 처해 있습니다. 비접촉식 인터페이스는 사용자에게 안전하고 만족스러운 터치프리 환경을 만들어 신호등 버튼, 터치 스크린, 도어 핸들 및 엘리베이터 컨트롤과 같은 물리적 터치포인트를 줄이거나 제거합니다.

Avanade와 Microsoft 코로나19 태스크 포스는 Azure 지능형 에지 플랫폼을 사용하여 비접촉식 인터페이스를 개발하기 위해 협력했습니다. 이 솔루션은 Azure 클라우드의 스토리지, 컴퓨팅, AI(인공 지능) 및 기계 학습(ML) 기능과 지능적이고 지각적인 IoT(사물 인터넷) 에지 디바이스를 결합합니다.

IoT Edge 디바이스는 온보드 처리를 사용하여 음성, 이미지, 제스처 또는 다중 모달 입력을 빠르게 인식하고 응답할 수 있습니다. 클라우드의 Azure IoT Hub는 디바이스를 제어하고 Azure 리소스에 연결합니다. Azure Cognitive Services 및 Machine Learning은 모델을 지속적으로 재학습하고 업데이트하여 인터페이스 정확도와 성능을 개선합니다.

잠재적인 사용 사례

  • 공용 터치포인트를 건물 및 객실 액세스, 엘리베이터 제어, 소매 및 자동 판매기 판매, 대중교통 및 교통 신호와 같은 사용을 위해 터치 없는 인터페이스로 전환합니다.
  • 휴대폰과 같은 일반적인 모바일 엔드포인트에서 음성 또는 기타 비접촉식 컨트롤을 사용합니다.

아키텍처

Architecture diagram: Contactless interfaces and other IoT edge devices used as part of an Azure intelligent cloud solution.

이 아키텍처의 Visio 파일을 다운로드합니다.

  1. 마이크, 카메라 및 터치 스크린과 같은 엔드포인트에서 데이터를 수집합니다.
  2. IoT Edge 디바이스에서 음성 처리 단위를 온보딩하면 인식 기술 집합 및 업데이트된 기계 학습 모델이 로컬 데이터에 적용됩니다.
  3. Azure 클라우드의 IoT 허브는 에지 디바이스를 제어하고 통신하여 데이터를 수신하고 업데이트된 모델을 보냅니다.
  4. Azure Storage는 업로드된 데이터를 저장합니다.
  5. Azure Machine Learning은 데이터를 사용하여 AI 모델을 다시 학습합니다.
  6. IoT Hub는 업데이트된 기계 학습 모델을 에지 디바이스에 푸시합니다.

구성 요소

  • Azure IoT Edge 서비스는 표준 컨테이너를 통해 IoT Edge 디바이스에서 실행되도록 클라우드 워크로드를 배포합니다. 모듈은 AI, 다른 Azure 및 타사 서비스 또는 고유한 비즈니스 논리를 실행할 수 있습니다. IoT Edge 지능형 디바이스는 신속하게 오프라인으로 응답할 수 있으며 필요한 데이터만 전처리하고 클라우드로 전송하여 비용을 제한할 수 있습니다.
  • Azure IoT Hub 는 거의 모든 IoT 디바이스를 Azure 서비스에 연결하는 클라우드 호스팅 백 엔드를 제공합니다. IoT Hub는 IoT Edge 디바이스에 대해 매우 안전하고 안정적인 양방향 통신, 관리 및 프로비저닝을 지원합니다.
  • Azure Storage는 Azure 클라우드에서 유연하고 확장 가능하며 안전한 스토리지를 제공합니다. 현재 솔루션은 블록 Blob을 사용하여 비정형 데이터를 저장하고, 페이지 Blob을 사용하여 임의의 작은 데이터 세그먼트를 읽고 쓰고, 파일 공유를 위한 파일 스토리지를 저장합니다.
  • Azure Cognitive Services는 지능형 앱을 빌드하는 데 도움이 되는 AI 서비스 및 인식 API 제품군입니다. 예를 들어 음성 제어는 음성 텍스트 변환화자 인식 서비스를 사용할 수 있습니다. 솔루션을 이미지 또는 얼굴 인식으로 확장하면 Computer Vision, Custom Vision얼굴 인식을 사용할 수 있습니다.
  • ML(Machine Learning)은 알고리즘을 사용하여 환경을 통해 기계 예측 또는 결정을 자동으로 개선합니다. 기계 학습 알고리즘은 수학 모델을 빌드하고 지속적으로 학습시킵니다. Azure Machine Learning을 사용하면 클라우드 규모에서 ML 모델을 빌드, 학습, 배포, 추적 및 관리하는 데 도움이 됩니다.

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