【微軟AI+IoT解決方案Azure Percept實作】使用Azure Percept DK 建立視訊範例

本文要分享的是在Azure平台上的Azure Percept Studio無程式視覺範例展示。在本範例中,需在Azure Percept Studio建立視覺範例,搭配Azure Percept DK 與Azure Percept視訊設備使用。

讀者需登入Azure Percept Studio的介面來使用試用範例視覺模型,或是讀者可以自行建立視覺原型,之後將模型部屬到Azure Percept DK時,就可以透過Wi-Fi開啟新的分頁來觀看Azure Percept DK視訊鏡頭的影像串流結果。

撰寫/攝影鈺莨
難度

★☆☆☆☆

時間

20分鐘

材料表

 

本文會分享Azure Percept Studio的試用範例視覺模型展示及自行建立視覺原型,部屬在Azure Percept DK的兩種例子。若讀者尚未設定Azure Percept DK裝置及IoT中樞,則可以

參考「微軟AI+IoT解決方案Azure Percept實作-建立Auzre網站的IOT中及「微軟AI+IoT解決方案Azure Percept實作-Auzre Percept DK硬體操作設置兩篇文章。

 

Azure Percept Studio的試用範例視覺模型展示

  1. 進入Azure Percept Studio

  1. 開啟[示範與教學課程]索引標籤

  1. 試用範例視覺模型中按下[檢視]

  1. 部屬視覺辨識範例
  • [Iot 中樞] 下拉式功能表中,選取您的 Azure Percept DK所連線的IoT中樞。
  • [裝置]下拉式功能表中,選取您的 Azure Percept DK裝置。
  • 從程式庫中選取範例模型,然後按一下[部署到裝置]。本範例選擇[一般物件偵測]。

5. 部屬成功,按下[檢視串流],即可成功看到影像。

  1. 開啟分頁的執行結果

 

Azure Percept Studio的自行建立視覺原型

  1. 進入Azure Percept Studio

  1. 開啟[示範與教學課程]索引標籤

3.選建立視覺原型中點選[建立]

  1. 專案詳細資料
  • [專案名稱] 中,可以自訂名稱。
  • [專案描述]中,可以任意填入內容。
  • 建立[資源],需點選[建立新的資源],相關說明請看第5步
  • [專案類型] 中,有物件偵測影像辨識可以選。
[註]兩者的差異在於物件偵測會有方框在同張畫面中框出不同種類物件位置,並可以隨著物件的位置不同而顯示辨識率和物件名稱,而影像辨識則無法框出物件位置,而只能顯示一種物件名稱和辨識率。按下[協助我選擇]會說明兩者的差異。本範例選擇物件偵測

  • 最後[最佳化]有分成正確性低延遲平衡。本範例選擇正確性。
  • 點選視窗底部[建立]。

以下為物件偵測及影像辨識兩者之不同圖示說明。

  1. 建立新的資源。
  • [名稱]中,名稱可以自訂。
  • [訂閱]下拉式功能表中,選取訂閱內容。
  • [資源群組]下拉式功能表中,選取裝置的資源群組。
  • [位置]下拉式功能表中,選取資源區域。本範例選取東南亞
  • [定價層]下拉式功能表中,選取S0。[註]微軟網站建議S0。
  • 點選視窗底部[建立]後,回到第4步。

  1. 設定影像擷取
  • [Iot 中樞] 下拉式功能表中,選取您的 Azure Percept DK所連線的IoT中樞。
  • [裝置]下拉式功能表中,選取您的 Azure Percept DK裝置。
  • 勾選[自動擷取影像],可在[擷取速率] 下拉式功能表中,選取慣用的擷取影像速率。

本範例選取每30秒1個畫面,而目標則選預設的25。

  • 點選視窗底部[下一步:為影像與訓練模型標記標籤]。

  1. 設定影像與訓練模型標記標籤。

按下在自訂視覺中開啟專案後,會開啟Azure 自訂視覺的平台。

8.需輸入帳號、密碼登入Azure自訂視覺平台。

輸入帳密後,需勾選條款就會進入Azure自訂視覺平台。

可以看見在自訂視覺平台已經建立物件辨識的專案,並點選此專案。

9.上傳圖片及標註。

按下[Add images],上傳需要訓練的圖片。

[註]一種類別,最低15張,否則無法訓練

上傳成功,按下[Done]。

標註物體

10. 訓練按下[Train]

11.選擇[Quick Training],之後按下[Train]。

訓練中,需等幾分鐘。

12.訓練完畢,顯示訓練結果。

13.關掉Azure 自訂視覺頁面,返回Azure Percept Studio頁面,並按下[部署模型]

14.部署模型

步驟與Azure Percept Studio的試用範例視覺模型展示的第5步相同,部署模型需花幾分鐘,部署完成按下[檢視串流]。

 

15.影像串流結果

以上為Azure Percept Studio的試用範例視覺模型展示及自行建立視覺原型,部屬在Azure Percept DK的兩種例子分享,其步驟中皆無須寫程式,希望各位讀者可以應用於生活中。

本文為Azure Percept系列文的第四篇,若讀者要建立另一個語音試用範例,請參考「微軟AI+IoT解決方案Azure Percept實作-使用Azure Percept DK 建立語音助理」。

 

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