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基于 AI 的客流量检测

Azure Stack Hub
Azure 虚拟机
Azure 虚拟网络
Azure VPN 网关

获取有关客户如何根据商店布局接收其当前产品的见解。

体系结构

显示混合客流量检测体系结构的体系结构图。

下载此体系结构的 Visio 文件。

数据流

  1. 自定义视觉 AI 开发工具包从 IoT 中心获取配置，该配置将安装 IoT Edge 运行时和 ML 模型。
  2. 如果该模型看到某个人，则会拍照并将其上传到 Azure Stack Hub blob 存储。
  3. blob 服务在 Azure Stack Hub 上触发 Azure Function。
  4. Azure Function 会调用使用人脸 API 的容器，以获取图像中的人口统计数据和情绪数据。
  5. 该数据是匿名的并将发送到 Azure 事件中心群集。
  6. 事件中心群集会将数据推送到流分析。
  7. 流分析将聚合数据并将其推送到 Power BI。 Power BI 提供易用的仪表板界面用于查看 Azure 流分析的输出。

组件

店内硬件

  • 自定义视觉 AI 开发工具包使用仅捕获人像的本地 ML 模型来执行店内筛选，以便进行分析。 通过 IoT 中心安全地预配和更新此信息。

Azure

  • Azure 事件中心是一个完全托管的实时数据引入服务，它简单、可信任且可缩放。 每秒从任何源流式传输数百万个事件，以生成动态数据管道，并立即响应业务挑战。
  • Azure 流分析是一种易于使用的实时分析服务，专为任务关键型工作负载而设计。 从零开始到生产只需几分钟时间。 它是一种 SQL 解决方案 — 使用自定义代码和内置的机器学习功能轻松将其扩展，以实现更高级的方案。
  • Microsoft Power BI 是一套业务分析工具，用于在整个组织内提供见解。 连接数百个数据源、简化数据准备工作、加快临时分析。 生成美观的报表，然后发布它们供组织在 Web 和移动设备上使用。

Azure Stack Hub

  • Azure Stack Hub 扩展了 Azure，让你可以在本地环境中运行应用，并在数据中心提供 Azure 服务。
  • 应用程序服务资源提供程序 (RP) 为边缘组件提供基础，其中包括用于 Web 应用、API 和 Functions 的托管和管理功能。
  • Azure Kubernetes 服务 (AKS) 引擎。 包含已部署到 Azure Stack Hub 的 AKS 引擎群集的 AKS RP 提供可缩放且可复原的引擎来运行人脸 API 容器。
  • 人脸 API 容器。 使用人脸 API 容器的 Azure 认知服务 RP 提供人口统计数据、情绪和独立访客检测。
  • Blob 存储。 从 AI 开发工具包捕获的图像将上传到 Azure Stack Hub 的 Blob 存储。
  • Azure Functions。 在 Azure Stack Hub 上运行的 Azure Function 会接收 Blob 存储的输入，并管理与人脸 API 的交互。 它将匿名数据发送到位于 Azure 中的事件中心群集。

备选方法

在 Azure Stack Hub 上运行的 Azure Function 是一个很好的计算选项。 但是，还有其他计算选项可供选择，例如在 Azure App 服务上运行的自定义应用。

方案详细信息

可能的用例

此解决方案概述一种用于分析零售商店的访客流量的基于 AI 的客流量检测体系结构。 该解决方案使用 Azure、Azure Stack Hub 和自定义视觉 AI 开发工具包从实际操作生成见解。

在此方案中，无需在每个区域派驻员工，并且无需组建分析师团队来审查商店的所有摄像头素材。 此外，该解决方案不要求商店提供足够的带宽将视频从其所有摄像头流式传输到云中进行分析。 该解决方案提供一种不引人注目且不侵犯隐私的方式来确定其客户的人口统计数据、忠诚度以及对商店展示和产品的反应。

注意事项

这些注意事项实施 Azure 架构良好的框架的支柱原则，即一套可用于改善工作负载质量的指导原则。 有关详细信息，请参阅 Microsoft Azure 架构良好的框架。

可靠性

由于此解决方案是分层的，因此请务必考虑如何应对网络或电源故障。 请参阅“Microsoft Azure 架构良好的框架 (WAF)”中的复原能力和依赖性、有关在 Azure 应用程序中设计可靠性的最佳做法和 Azure Stack Hub 可靠性，以提高解决方案的复原能力。

根据业务需要，你可能想要实现一种机制 - 可在本地缓存图像，然后在连接返回时将其转发到 Azure Stack Hub。 如果位置足够大，请将使用人脸 API 容器的 Data Box Edge 部署到该位置。

安全性

安全性针对蓄意攻击及滥用宝贵数据和系统提供保障措施。 有关详细信息，请参阅安全性支柱概述。

此解决方案捕获客户图像，因此安全性是极其重要的考虑因素。 请参阅 WAF 数据保护指南来保护存储帐户，包括配置正确的访问策略和定期轮换密钥。 确保存储帐户和事件中心具有符合公司和政府隐私法规的保留策略。

通过标识和访问管理提供安全性，确保将用户访问级别分层。 分层可确保用户只能访问其角色所需的数据。

卓越运营

卓越运营涵盖了部署应用程序并使其在生产环境中保持运行的运营流程。 有关详细信息，请参阅卓越运营支柱概述。

监视和诊断至关重要。 云应用程序在远程数据中心内运行，你在此中心内无法完全控制基础结构，或者在某些情况下无法控制操作系统。 使用 Azure Stack Hub 上的 Azure Monitor 来可视化、查询、路由、存档指标和日志并对其执行其他操作。 按照监视云应用程序的操作清单为解决方案实现全面的监视策略。

此解决方案可能跨越许多设备和位置，因而变得不好管理。 Azure 的 IoT 服务可自动将新的位置和设备联机，并使其保持最新状态。

性能效率

性能效率是指工作负载能够以高效的方式扩展以满足用户对它的需求。 有关详细信息，请参阅性能效率要素概述。

若要使此解决方案能够跨多个摄像机和位置进行扩展，需要确保所有组件都能处理增加的负载。 可能需要采取以下措施：

  • 增加流分析流式处理单元的数量。
  • 横向扩展人脸 API 部署。
  • 提高事件中心群集吞吐量。
  • 在极端情况下，可能需要从 Azure Functions 迁移到虚拟机。

使用性能效率检查表从可伸缩性的角度审查你的设计。

部署此方案

部署基于 AI 的客流量检测解决方案，该解决方案使用 Azure、Azure Stack Hub 和自定义视觉 AI 开发工具包从实际操作中生成见解。 该解决方案分析零售店的访客流量。 请参阅使用 Azure 和 Azure Stack Hub 部署基于 AI 的客流量检测解决方案。

作者

本文由 Microsoft 维护， 它最初是由以下贡献者撰写的。

首席作者：

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后续步骤

请参阅以下文章来详细了解此体系结构中介绍的主题：