Modèles et caméras de vision par ordinateur pris en charge - AWS Panorama

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Modèles et caméras de vision par ordinateur pris en charge

AWS Panorama prend en charge les modèles PyTorch créés avec Apache MXNet etTensorFlow. Lorsque vous déployez une application, AWS Panorama compile votre modèle dans SageMaker Neo. Vous pouvez créer des modèles sur Amazon SageMaker ou dans votre environnement de développement, à condition d'utiliser des couches compatibles avec SageMaker Neo.

Pour traiter des vidéos et obtenir des images à envoyer à un modèle, l'appliance AWS Panorama se connecte à un flux vidéo codé H.264 à l'aide du protocole RTSP. AWS Panorama teste la compatibilité de diverses caméras courantes.

Modèles pris en charge

Lorsque vous créez une application pour AWS Panorama, vous fournissez un modèle d'apprentissage automatique que l'application utilise pour la vision par ordinateur. Vous pouvez utiliser des modèles prédéfinis et préentraînés fournis par des cadres de modèles, un exemple de modèle ou un modèle que vous créez et entraînez vous-même.

Note

Pour obtenir la liste des modèles prédéfinis qui ont été testés avec AWS Panorama, consultez la section Compatibilité des modèles.

Lorsque vous déployez une application, AWS Panorama utilise le compilateur SageMaker Neo pour compiler votre modèle de vision par ordinateur. SageMakerNeo est un compilateur qui optimise les modèles pour qu'ils s'exécutent efficacement sur une plate-forme cible, qui peut être une instance d'Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) ou un appareil périphérique tel que l'appliance AWS Panorama.

AWS Panorama prend en charge les versions d'PyTorchApache MXNet et celles TensorFlow qui sont prises en charge par SageMaker Neo pour les appareils de périphérie. Lorsque vous créez votre propre modèle, vous pouvez utiliser les versions du framework répertoriées dans les notes de mise à SageMaker jour de Neo. DansSageMaker, vous pouvez utiliser l'algorithme de classification d'images intégré.

Pour plus d'informations sur l'utilisation de modèles dans AWS Panorama, consultezModèles de vision par ordinateur.

Caméras compatibles

L'appliance AWS Panorama prend en charge les flux vidéo H.264 provenant de caméras émettant du RTSP sur un réseau local. Pour les flux de caméra supérieurs à 2 mégapixels, l'appliance réduit l'image à 1920 x 1080 pixels ou à une taille équivalente préservant le rapport hauteur/largeur du flux.

La compatibilité des modèles de caméra suivants avec l'appliance AWS Panorama a été testée :

  • Axe : M3057-PLVE, M3058-PLVE, P1448-LE, P3225-LV Mk II

  • LaView— LV-PB3040W

  • Vivotek — IB9360-H

  • Amcrest — IP2M-841B

  • Application — IPC-B850W-S-3X, IPC-D250W-S

  • WGCC — Dome PoE 4 mégapixels ONVIF

Pour les spécifications matérielles de l'appliance, reportez-vous à la sectionSpécifications de l'appliance AWS Panorama.