Obsolescente. Biblioteca cliente de Azure Video Analyzer Edge para JavaScript

Artículo
11/16/2024

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

Azure Video Analyzer es un [Servicio de IA aplicado de Azure][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 el aprendizaje automático de código abierto o [Azure Machine Learning][machine-learning].

Use la biblioteca cliente para Video Analyzer Edge para:

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

Vínculos clave:

documentación del producto de
métodos directos
código fuente

Empezar

Instalación del 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 activay una cadena de conexión de dispositivo IoT para usar este paquete.
Para interactuar con Azure IoT Hub, deberá ejecutar npm install azure-iothub
Deberá 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 el Ejemplos para obtener código de inicio.

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

Conceptos clave

Topología de canalización frente a canalización dinámica

Una topología de canalización de es un plano técnico o plantilla para crear instancias de canalizaciones dinámicas. 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 en directo que hacen referencia a la misma topología, pero con valores diferentes para los parámetros. Para obtener 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 directo

Para crear una instancia de canalización activa, 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, a continuación, enviar esa solicitud de método mediante la CloudToDeviceMethoddel SDK de IoT.

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

ejemplos de
del SDK de dispositivo IoT de Azure
sdk del servicio Azure IoTHub

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