使用Raspberry Pi 3在Azure IoT Edge上实现Custom Vision的教程

Custom Vision + Azure IoT Edge on Raspberry Pi 3 教程

Custom-vision-service-iot-edge-raspberry-piSample showing how to deploy a AI model from the Custom Vision service to a Raspberry Pi 3 device using Azure IoT Edge项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/Custom-vision-service-iot-edge-raspberry-pi

项目介绍

本项目展示了如何将Custom Vision模型部署到运行Azure IoT Edge的Raspberry Pi 3设备上。Custom Vision是一个图像分类器，可以在云端使用您自己的图像进行训练。Azure IoT Edge允许您在视频数据生成的位置附近运行此模型，从而为视频流添加意义，例如检测道路交通状况、估计排队时间、寻找停车位等，同时保持视频数据的私密性，降低带宽成本，甚至可以在离线状态下运行。

项目快速启动

环境准备

1. Azure订阅：如果您没有Azure订阅，请创建一个免费的Azure账户。
2. Raspberry Pi 3：确保您的Raspberry Pi 3已连接到网络并安装了必要的软件。
3. Azure IoT Edge：在Raspberry Pi 3上安装Azure IoT Edge运行时。

代码部署

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/Azure-Samples/Custom-vision-service-iot-edge-raspberry-pi.git
   cd Custom-vision-service-iot-edge-raspberry-pi
   

2. 配置Azure IoT Edge：

   sudo iotedgectl setup --connection-string <your-connection-string> --auto-cert-gen-force-no-passwords
   

3. 部署Custom Vision模型：

   sudo iotedgectl deploy --module-image <your-custom-vision-image>
   

应用案例和最佳实践

应用案例

1. 交通监控：使用Custom Vision模型检测道路上的交通状况，如拥堵、事故等。
2. 停车场管理：实时检测停车场的空闲车位，并将信息发送给管理系统。
3. 安全监控：通过图像识别检测异常行为，如入侵者或可疑活动。

最佳实践

1. 模型优化：定期更新和优化Custom Vision模型，以提高准确性和性能。
2. 数据隐私：确保视频数据在本地处理，避免上传到云端，保护用户隐私。
3. 带宽优化：通过在边缘设备上运行模型，减少数据传输，降低带宽成本。

典型生态项目

1. Azure IoT Hub：用于管理和监控IoT设备，与Azure IoT Edge无缝集成。
2. Azure Functions：用于处理和分析从IoT设备收集的数据，实现自动化操作。
3. Azure Stream Analytics：用于实时数据分析，提供实时洞察和决策支持。

通过结合这些Azure服务，可以构建一个完整的IoT解决方案，实现从数据收集、处理到分析和决策的全流程自动化。

Custom-vision-service-iot-edge-raspberry-piSample showing how to deploy a AI model from the Custom Vision service to a Raspberry Pi 3 device using Azure IoT Edge项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/Custom-vision-service-iot-edge-raspberry-pi

作者：怀琪茵Crown