Идеи решения
Эта статья является идеей решения. Если вы хотите расширить содержимое с дополнительными сведениями, такими как потенциальные варианты использования, альтернативные службы, рекомендации по реализации или рекомендации по ценам, сообщите нам, предоставив отзыв GitHub.
Бесконтактный бизнес является новым нормальным. Мир стал более осведомленным о том, и угрожал, поверхности, что многие люди касаются каждый день. Бесконтактные интерфейсы позволяют реже использовать (или совсем не использовать) точки физического контакта, такие как кнопки светофора, сенсорные экраны, дверные ручки и кнопки лифта, за счет средств бесконтактного взаимодействия, безопасных и привлекательных для пользователей.
Avanade и группа задач Microsoft COVID-19 сотрудничают для разработки бесконтактных интерфейсов с помощью интеллектуальной пограничнойплатформы Azure. Это решение объединяет интеллектуальные и проницательные пограничные устройства Интернета вещей (IoT) с возможностями хранилища, вычислений, искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) облака Azure.
Устройства IoT Edge могут быстро распознавать и реагировать на речь, изображение, жест или много модальные входные данные с помощью встроенной обработки. Центр Интернета вещей Azure в облаке управляет устройствами и подключает их к ресурсам Azure. Azure Cognitive Services и Машинное обучение постоянно переобучение и обновление моделей для повышения точности интерфейса и производительности.
Потенциальные варианты использования
- Включите общедоступные точки касания в сенсорные интерфейсы для использования, таких как доступ к зданиям и комнатам, элементы управления лифтом, розничные и виртуальные машины продаж, а также передачи и передачи трафика.
- Используйте голосовые или другие элементы управления без контакта с типичными мобильными конечными точками, такими как телефоны.
Архитектура
Скачайте файл Visio для этой архитектуры.
- Конечные точки, такие как микрофоны, камеры и сенсорные экраны, собирают данные.
- Подключение единиц голосовой обработки на устройствах IoT Edge применяет наборы когнитивных навыков и обновляет модели машинного обучения к локальным данным.
- Центр Интернета вещей в облачных элементах управления Azure и взаимодействует с пограничными устройствами, получая данные и отправляя обновленные модели.
- служба хранилища Azure хранит отправленные данные.
- Машинное обучение Azure использует данные для переобучения моделей ИИ.
- Центр Интернета вещей отправляет обновленные модели машинного обучения на пограничные устройства.
Компоненты
- Служба Azure IoT Edge развертывает облачные рабочие нагрузки для запуска на устройствах IoT Edge через стандартные контейнеры. Модули могут запускать ИИ, другие службы Azure и сторонние службы или собственную бизнес-логику. Интеллектуальные устройства IoT Edge могут быстро и автономно реагировать, а также ограничивать затраты путем предварительной обработки и отправки только необходимых данных в облако.
- Центр Интернета вещей Azure предоставляет серверную часть, размещенную в облаке, для подключения практически любого устройства Интернета вещей к службам Azure. Центр Интернета вещей обеспечивает высокую безопасность и надежную двунаправленную связь, управление и подготовку для устройств IoT Edge.
- служба хранилища Azure предоставляет гибкое, масштабируемое, безопасное хранилище в облаке Azure. Текущее решение использует блочные BLOB-объекты для хранения неструктурированных данных, страничных BLOB-объектов для чтения и записи случайных сегментов данных и хранилища файлов для общих папок.
- Azure Cognitive Services — это семейство служб ИИ и когнитивных API, которые помогают создавать интеллектуальные приложения. Например, голосовое управление может использовать службы распознавания речи в тексте и динамике. Расширение решения для распознавания изображений или лиц может использовать Компьютерное зрение, Пользовательское визуальное распознавание и распознавание лиц.
- Машинное обучение (ML) использует алгоритмы для автоматического улучшения прогнозов или решений компьютеров с помощью интерфейса. Алгоритмы машинного обучения создают и постоянно обучают математические модели. Машинное обучение Azure позволяет создавать, обучать, развертывать, отслеживать и управлять моделями машинного обучения в масштабе облака.
Следующие шаги
- Дополнительные сведения см. в этом случае iotcovidsupport@microsoft.com.
- Голосовое управление — это базовая функция в этом решении. Платформа может потенциально расшириться до нескольких типов распознавания, таких как лица и жесты. Дополнительные сведения см. в статье "Выбор технологии Azure Cognitive Services".
- Решение может поддерживать глобальное развертывание с помощью API перевода речи Cognitive Services.
- Обзор схем обучения и модулей Интернета вещей.