Развертывание решения определения посещаемости на основе искусственного интеллекта с использованием Azure и Azure Stack Hub

  • Статья

В статье описывается, как развернуть решение с использованием ИИ, которое создает полезные сведения на основе реальных действий, используя Azure, Azure Stack Hub и комплект SDK для искусственного интеллекта Пользовательского визуального распознавания.

В этом решении вы узнаете, как выполнять следующие задачи:

  • Развертывание пакетов облачных приложений (CNAB) на пограничных устройствах.
  • Развертывание приложения, охватывающего границы облака.
  • Использование комплекта SDK для искусственного интеллекта Пользовательского визуального распознавания для вывода на пограничных устройствах.

Совет

Схема основных аспектов проектирования гибридных приложений Microsoft Azure Stack Hub — это расширение Azure. Azure Stack Hub обеспечивает гибкость и высокую скорость внедрения инноваций облачных вычислений в локальной среде. Это решение позволяет использовать единственное гибридное облако, с помощью которого можно создавать и развертывать гибридные приложения в любой точке мира.

В руководстве по проектированию гибридных приложений перечислены основные аспекты качественного программного обеспечения (размещение, масштабируемость, доступность, устойчивость, управляемость и безопасность), которые следует учитывать при разработке, развертывании и использовании гибридных приложений. Эти рекомендации помогут оптимизировать разработку гибридных приложений и предотвратить появление проблем с рабочими средами.

Необходимые компоненты

Прежде чем приступить к работе с этим руководством по развертыванию, не забудьте выполнить следующие действия:

Развертывание гибридного облачного приложения

Сначала с помощью Porter CLI создайте набор учетных данных, а затем разверните облачное приложение.

  1. Клонируйте или скачайте репозиторий , содержащий пример кода решения.

  2. Porter создаст набор учетных данных, которые будут автоматизировать развертывание приложения. Перед выполнением команды создания учетных данных убедитесь, что у вас есть следующее:

    • Субъект-служба для доступа к ресурсам Azure, включая идентификатор субъекта-службы, ключ и DNS клиента.
    • Идентификатор вашей подписки Azure.
    • Субъект-служба для доступа к ресурсам Azure Stack Hub, включая идентификатор субъекта-службы, ключ и DNS клиента.
    • Идентификатор вашей подписки Azure Stack Hub.
    • Ключ API Распознавания лиц Azure Cognitive Services и URL-адрес конечной точки ресурса.

  3. Запустите процесс создания учетных данных Porter и следуйте инструкциям на экране.

    porter creds generate --tag intelligentedge/footfall-cloud-deployment:0.1.0

  4. Для выполнения Porter также требуется набор параметров. Создайте текстовый файл параметров и введите приведенные ниже пары "имя — значение". Обратитесь к администратору Azure Stack Hub, если вам нужна помощь по какому-либо из требуемых значений.

    Примечание.

    Значение resource suffix используется для того, чтобы у ресурсов развертывания были уникальные имена в Azure. Это должна быть уникальная строка из букв и цифр, не длиннее 8 символов.

    azure_stack_tenant_arm="Your Azure Stack Hub tenant endpoint"
azure_stack_storage_suffix="Your Azure Stack Hub storage suffix"
azure_stack_keyvault_suffix="Your Azure Stack Hub keyVault suffix"
resource_suffix="A unique string to identify your deployment"
azure_location="A valid Azure region"
azure_stack_location="Your Azure Stack Hub location identifier"
powerbi_display_name="Your first and last name"
powerbi_principal_name="Your Power BI account email address"

    Сохраните текстовый файл и запишите его путь.

  5. Теперь вы готовы к развертыванию гибридного облачного приложения с помощью Porter. Выполните команду установки и понаблюдайте, как ресурсы развертываются в Azure и Azure Stack Hub:

    porter install footfall-cloud –tag intelligentedge/footfall-cloud-deployment:0.1.0 –creds footfall-cloud-deployment –param-file "path-to-cloud-parameters-file.txt"

  6. После завершения развертывания запишите следующие значения:

    • строка подключения камеры;
    • строка подключения учетной записи хранилища изображений;
    • имена групп ресурсов.

Подготовка комплекта SDK для искусственного интеллекта Пользовательского визуального распознавания

Затем настройте комплект SDK для искусственного интеллекта Пользовательского визуального распознавания, как показано в этом кратком руководстве. Кроме того, необходимо настроить и протестировать камеру, используя строку подключения, полученную на предыдущем шаге.

Развертывание приложения для камеры

С помощью Porter CLI создайте набор учетных данных, а затем разверните приложение камеры.

  1. Porter создаст набор учетных данных, которые будут автоматизировать развертывание приложения. Перед выполнением команды создания учетных данных убедитесь, что у вас есть следующее:

    • Субъект-служба для доступа к ресурсам Azure, включая идентификатор субъекта-службы, ключ и DNS клиента.
    • Идентификатор вашей подписки Azure.
    • Строка подключения учетной записи хранилища изображений, полученная при развертывании облачного приложения.

  2. Запустите процесс создания учетных данных Porter и следуйте инструкциям на экране.

    porter creds generate --tag intelligentedge/footfall-camera-deployment:0.1.0

  3. Для выполнения Porter также требуется набор параметров. Создайте текстовый файл параметров и введите следующий текст. Обратитесь к администратору Azure Stack Hub, если вы не знаете какие-либо из требуемых значений.

    Примечание.

    Значение deployment suffix используется для того, чтобы у ресурсов развертывания были уникальные имена в Azure. Это должна быть уникальная строка из букв и цифр, не длиннее 8 символов.

    iot_hub_name="Name of the IoT Hub deployed"
deployment_suffix="Unique string here"

    Сохраните текстовый файл и запишите его путь.

  4. Теперь вы готовы к развертыванию приложения камеры с помощью Porter. Выполните команду установки и понаблюдайте, как будет создано развертывание IoT Edge.

    porter install footfall-camera –tag intelligentedge/footfall-camera-deployment:0.1.0 –creds footfall-camera-deployment –param-file "path-to-camera-parameters-file.txt"

  5. Убедитесь, что развертывание камеры завершено, просмотрев кадры с камеры по адресу https://<camera-ip>:3000/, где <camara-ip> является IP-адресом камеры. Этот шаг может занять до 10 минут.

Настройка Azure Stream Analytics

Теперь, когда данные передаются в Azure Stream Analytics с камеры, необходимо вручную авторизовать их для взаимодействия с Power BI.

  1. В портал Azure откройте все ресурсы и задание process-footfall[yoursuffix].

  2. В разделе Топология задания области задания Stream Analytics выберите вариант Выходные данные.

  3. Выберите приемник выходных данных traffic-output.

  4. Щелкните Обновить авторизацию и войдите в учетную запись Power BI.

    Снимок экрана: запрос на продление авторизации в Power BI.

  5. Сохраните параметры вывода.

  6. Перейдите на панель Обзор и выберите Запуск, чтобы начать отправку данных в Power BI.

  7. Выберите время начала создания выходных данных задания Сейчас, а затем — Запуск. Вы можете просматривать состояние задания на панели уведомлений.

Создание панели мониторинга Power BI

  1. После успешного выполнения задания перейдите на сайт Power BI и войдите с помощью рабочей или учебной учетной записи. Если запрос задания Stream Analytics выдает результаты, то созданный набор данных footfall-dataset находится на вкладке Наборы данных.

  2. В рабочей области Power BI выберите + Создать, чтобы создать панель мониторинга с именем Анализ посещаемости.

  3. В верхней части окна щелкните Добавить плитку. Затем выберите Пользовательские данные потоковой передачи и нажмите кнопку Далее. Выберите footfall-dataset в разделе Ваши наборы данных. Выберите Карта из раскрывающегося списка Тип визуализации и добавьте age в раздел Поля. Нажмите кнопку Далее, чтобы ввести имя для плитки, а затем выберите Применить для создания плитки.

  4. При необходимости можно добавить дополнительные поля и карты.

Тестирование решения

Обратите внимание, как изменяются данные в картах, созданных в Power BI, когда перед камерой проходят разные люди. Отображение вывода после записи может занять до 20 секунд.

Удаление решения

Если вы хотите удалить решение, выполните следующие команды с помощью Porter, используя те же файлы параметров, которые были созданы для развертывания:

porter uninstall footfall-cloud –tag intelligentedge/footfall-cloud-deployment:0.1.0 –creds footfall-cloud-deployment –param-file "path-to-cloud-parameters-file.txt"

porter uninstall footfall-camera –tag intelligentedge/footfall-camera-deployment:0.1.0 –creds footfall-camera-deployment –param-file "path-to-camera-parameters-file.txt"

Следующие шаги