Bearbeiten

Freigeben über

Videoaufnahme und Analysen für den Einzelhandel

Azure IoT Edge
Azure IoT Hub
Azure Stack Edge
Azure App Service

Lösungsmöglichkeiten

In diesem Artikel ist ein Lösungsvorschlag beschrieben. Ihr Cloudarchitekt kann diesen Leitfaden verwenden, um die Hauptkomponenten einer typischen Implementierung dieser Architektur zu visualisieren. Verwenden Sie diesen Artikel als Ausgangspunkt, um eine gut durchdachte Lösung zu entwerfen, die den spezifischen Anforderungen Ihrer Workload entspricht.

Diese Lösung beschreibt, wie Einzelhändler wie z. B. Supermärkte, Schaufensterereignisse überwachen und sofort Maßnahmen ergreifen können, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Bei dieser Lösung erfassen 5G-fähige IP-Kameras (Internet Protocol, Internetprotokoll) Echtzeitvideos des Lagerbestands, der Abholung und der Kassiererwarteschlangen.

Architektur

Screenshot, der die lokale Videoaufnahme und -analyse durch Azure Stack Edge mit Azure Video Analyzer und räumlicher Analyse zeigt. Ereignisbenachrichtigungen werden über Azure IoT Hub an eine Web-App für Benachrichtigungen und an Azure Media Services Storage zur langfristigen Analyse übergeben.

Laden Sie eine Visio-Datei dieser Architektur herunter.

Datenfluss

  1. 5G-fähige IP-Kameras erfassen Videos in Echtzeit und senden den Videofeed an ein 5G RAN-Gerät (Radio Access Network, Funkzugangsnetz).

  2. Die 5G-Radios in den Speichern geben die Daten an den 5G-Paketkern weiter, der auf dem Azure Stack Edge IoT Edge-Server läuft.

  3. Der Paketkern authentifiziert die Geräte, wendet Quality of Service (QoS)-Richtlinien an und leitet den Videodatenverkehr an die Zielanwendung weiter.

  4. Das benutzerdefinierte IoT Edge-Modul wird ebenfalls auf dem Edge-Server ausgeführt, der für die geringe Latenz sorgt, die für den Transport und die Verarbeitung der Video-Feeds erforderlich ist.

  5. Das benutzerdefinierte Modul vereinfacht das Einrichten einer Video-Streaming-Pipeline und die Vorverarbeitung des Videos für die räumliche Analyse.

  6. Das Modul zur räumlichen Analyse auf dem Edge-Server zählt anonym Autos, Waren in einem Regal oder Personen in einer Schlange. Das Modul sendet diese Ereignisbenachrichtigungen an das Azure IoT Hub-Modul in der Cloud.

  7. Das IoT Hub-Modul zeichnet die Ereignisbenachrichtigungen in einer Web-App auf und warnt Store-Manager oder Bestandsverwalter, wenn bestimmte Schwellenwerte überschritten werden.

  8. Ein Azure Media Services Storage-Konto speichert Ereignisse für die langfristige Trendanalyse, um die Ressourcenplanung zu unterstützen.

Komponenten

Diese Lösung verwendet die folgenden Azure-Komponenten:

  • Azure Stack Edge ist ein Portfolio von Geräten, die IoT Edge mit Rechenleistung, Speicher und Business Intelligence versorgen. Azure Stack Edge fungiert als Cloudspeicher-Gateway, das Datenübertragungen zu Azure ermöglicht, während der lokale Zugriff auf Dateien erhalten bleibt.
  • Web-Apps in Microsoft Azure App Service erstellt und implementiert unternehmenskritische Webanwendungen, die mit Ihrem Unternehmen skalieren.
  • Azure IoT Hub ist ein cloudbasierter verwalteter Dienst für die bidirektionale Kommunikation zwischen IoT-Geräten und Azure.
  • Media Services Storage verwendet Azure Storage, um große Mediendateien zu speichern.
  • Azure Network Function Manager ermöglicht die Bereitstellung von Netzwerkfunktionen für IoT Edge unter Verwendung einheitlicher Azure-Tools und -Schnittstellen.

Szenariodetails

Diese Lösung beschreibt, wie Einzelhändler wie z. B. Supermärkte, Schaufensterereignisse überwachen und sofort Maßnahmen ergreifen können, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Bei dieser Lösung erfassen 5G-fähige IP-Kameras (Internet Protocol, Internetprotokoll) Echtzeitvideos des Lagerbestands, der Abholung und der Kassiererwarteschlangen. Lokale IoT Edgegeräte die Videodaten in Echtzeit analysieren, um die Anzahl der Personen in Warteschlangen, leeren Warteschlangen oder Autos auf dem Parkplatz zu erkennen.

Die Metrikanalyse kann Anomalieereignisse auslösen, um den Vorgesetzten oder die Vorgesetzten des Ladens zu warnen, Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Die Lösung speichert zusammenfassende Videoclips oder Ereignisse in der Cloud für die langfristige Trendanalyse.

Mögliche Anwendungsfälle

Diese Lösung eignet sich ideal für den Einzelhandel, die Automobilindustrie sowie für die Gebäude- und Immobilienbranche. Dieser Ansatz enthält die folgenden Szenarios:

  • Überwachen und Verwalten von Belegungsgrenzwerten in einem Betrieb.
  • Verhindern, dass nicht autorisierte Benutzer andere Personen in ein Bürogebäude einschleusen.
  • Verhindern von Betrug an automatischen Kassen in Supermärkten.

Beitragende

Dieser Artikel wird von Microsoft gepflegt. Er wurde ursprünglich von folgenden Mitwirkenden geschrieben:

Hauptautor:

Nächste Schritte