練習 - 設計電腦視覺解決方案

  • 5 分鐘

在本課程模組中，您將使用可透過音訊進行通訊的 IoT Edge 裝置，來建立影像辨識解決方案。 此解決方案會使用三個 Azure 服務，每個服務都有免費層服務。

您將設定 Linux 電腦的 IoT Edge 執行時間，以作為 IoT Edge 裝置。 您將使用 Visual Studio Code，在邊緣部署您的解決方案。

解決方案元件

解決方案會在 Azure IoT Edge 上執行，並由數個共同運作的服務組成。

  • 相機擷取模組會使用相機來掃描項目。
  • 影像分類別模組會識別項目。 影像分類別模組包含機器學習模型，該模型已使用水果的影像進行定型，將已掃描的項目分類。
  • 文字轉換語音模組會將項目標籤轉換成語音。 在此之後，會在喇叭上播放掃描的項目名稱。 文字轉換語音模組會使用 Azure 語音服務，將掃描的項目名稱轉換成音訊語音。
  • USB 相機會擷取要購買的項目影像。
  • 喇叭可用來播放從文字辨識的項目。
  • Azure IoT 中樞 (免費層) 管理用來執行解決方案的 Azure IoT Edge 裝置。
  • Azure 語音服務 (免費層) 會產生自然語音，通知購物者有關掃描的項目。
  • Azure 自訂視覺服務可用來建置用於影像分類的水果模型。
  • Visual Studio Code 是一種原始程式碼編輯器。 您可使用 Visual Studio Code 作為 IoT 裝置的開發工具。

遵循步驟

整體課程模組的步驟如下：

  1. 設定 IoT Edge 裝置

    a. 建立 IoT 中樞

    b. 在您的中樞內建立邊緣裝置

    c. 在 Linux 上安裝 Azure IoT Edge 執行階段

    d. 將連接字串設定為 Azure IoT Edge

  2. 複製存放庫

  3. 建立 Azure 語音服務

  4. 建置及部署解決方案

  5. 監視解決方案

完成此課程模組之後，您的 Linux 電腦將作為 IoT Edge 裝置，並將其設定為 IoT 中樞。 您將在邊緣裝置上部署模組。 產生的解決方案會針對自助結帳案例，使用 Azure AI 服務來執行影像分類。