En desuso. Biblioteca cliente de Azure Video Analyzer Edge para JavaScript

Artículo
04/05/2023

En desuso. Estamos retirando el servicio de versión preliminar de Azure Video Analyzer, se recomienda realizar la transición y retirar las aplicaciones de Video Analyzer antes del 1 de diciembre de 2022. Este SDK ya no se mantiene.

Azure Video Analyzer es un [Azure Applied AI Service][applied-ai-service] que proporciona una plataforma para crear aplicaciones de vídeo inteligentes que pueden abarcar infraestructuras perimetrales y en la nube. La plataforma ofrece la capacidad de capturar, grabar y analizar vídeo en directo junto con la publicación de los resultados, el análisis de vídeo y vídeo, en los servicios de Azure en el perímetro o en la nube. Está diseñado para ser una plataforma extensible, lo que le permite conectar diferentes módulos perimetrales de inferencia de vídeo, como módulos de Cognitive Services, o módulos de inferencia personalizados que se han entrenado con sus propios datos mediante aprendizaje automático de código abierto o [Azure Machine Learning][machine-learning].

Use la biblioteca cliente de Video Analyzer Edge para:

Simplificación de las interacciones con los SDK de IoT de Microsoft Azure
Construcción mediante programación de topologías de canalización y canalizaciones dinámicas

Vínculos principales:

Introducción

Instalar el paquete

Instale la biblioteca cliente de Video Analyzer para Typescript con npm:

npm install @azure/video-analyzer-edge

Prerrequisitos

TypeScript v3.6.
Necesita una suscripción de Azure activa y una cadena de conexión de dispositivo IoT para usar este paquete.
Para interactuar con Azure IoT Hub deberá ejecutarnpm install azure-iothub
Tendrá que usar la versión del SDK que corresponde a la versión del módulo perimetral de Video Analyzer que está usando.

SDK	Módulo perimetral de Video Analyzer
1.0.0-beta.3	1.1
1.0.0-beta.2	1.0
1.0.0-beta.1	1.0

Creación de una topología de canalización y realización de solicitudes

Visite los ejemplos para el código de inicio.

Garantizamos que todos los métodos de instancia de cliente son seguros para subprocesos e independientes entre sí (instrucciones). Esto garantiza que la recomendación de reutilizar instancias de cliente siempre es segura, incluso entre subprocesos.

Conceptos clave

Topología de canalización frente a canalización en vivo

Una topología de canalización es un plano técnico o una plantilla para crear instancias de canalizaciones en directo. Define los parámetros de la canalización mediante marcadores de posición como valores para ellos. Una canalización activa hace referencia a una topología de canalización y especifica los parámetros. De este modo, puede tener varias canalizaciones activas que hacen referencia a la misma topología, pero con valores diferentes para los parámetros. Para más información, visite topologías de canalización y canalizaciones en directo.

Ejemplos

Creación de una topología de canalización

Para crear una topología de canalización, debe definir orígenes y receptores.

const rtspSource: RtspSource = {
  //Create a source for your pipeline topology
  name: "rtspSource",
  endpoint: {
    url: "${rtspUrl}",
    "@type": "#Microsoft.VideoAnalyzer.UnsecuredEndpoint",
    credentials: {
      username: "${rtspUserName}",
      password: "${rtspPassword}",
      "@type": "#Microsoft.VideoAnalyzer.UsernamePasswordCredentials"
    }
  } as UnsecuredEndpoint,
  "@type": "#Microsoft.VideoAnalyzer.RtspSource"
};

const nodeInput: NodeInput = {
  //Create an input for your sink
  nodeName: "rtspSource"
};

const videoSink: VideoSink = {
  name: "videoSink",
  inputs: [nodeInput],
  videoName: "video",
  localMediaCachePath: "/var/lib/videoanalyzer/tmp/",
  localMediaCacheMaximumSizeMiB: "1024",
  "@type": "#Microsoft.VideoAnalyzer.VideoSink"
};

const pipelineTopology: PipelineTopology = {
  name: "jsTestTopology",
  properties: {
    description: "description for jsTestTopology",
    parameters: [
      { name: "rtspUserName", type: "String", default: "testUsername" },
      { name: "rtspPassword", type: "SecretString", default: "testPassword" },
      { name: "rtspUrl", type: "String" }
    ],
    sources: [rtspSource],
    sinks: [videoSink]
  }
};

Creación de una canalización en vivo

Para crear una instancia de canalización en vivo, debe tener una topología de canalización existente.

const livePipeline: LivePipeline = {
  name: "jsLivePipelineTest",
  properties: {
    description: "description",
    topologyName: pipelineTopologyName,
    parameters: [{ name: "rtspUrl", value: "rtsp://sample.com" }]
  }
};

Invocar un método directo

Para invocar un método directo en el dispositivo, primero debe definir la solicitud mediante el SDK de Video Analyzer Edge y, después, enviar esa solicitud de método mediante el SDK de CloudToDeviceMethodIoT.

import { createRequest } from "@azure/video-analyzer-edge";
import { Client } from "azure-iothub";

const deviceId = process.env.iothub_deviceid;
const moduleId = process.env.iothub_moduleid;
const connectionString = process.env.iothub_connectionstring;
const iotHubClient = Client.fromConnectionString(connectionString); //Connect to your IoT Hub

const pipelineTopologySetRequest = createRequest("pipelineTopologySet", pipelineTopology);
const setPipelineTopResponse = await iotHubClient.invokeDeviceMethod(deviceId, moduleId, {
  methodName: pipelineTopologySetRequest.methodName,
  payload: pipelineTopologySetRequest.payload
});

Solución de problemas

Al crear una solicitud de método, recuerde comprobar la ortografía del nombre del método.

Pasos siguientes

Contribuciones

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