I concetti di AWS Panorama

In AWS Panorama, crei applicazioni di visione artificiale e le distribuisci su AWS Panorama Appliance o su un dispositivo compatibile per analizzare i flussi video dalle telecamere di rete. Scrivi codice applicativo in Python e crei contenitori di applicazioni con Docker. Utilizzi l'interfaccia a riga di comando di AWS Panorama Application per importare modelli di machine learning localmente o da Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Le applicazioni utilizzano l'SDK dell'applicazione AWS Panorama per ricevere input video da una telecamera e interagire con un modello.

L'appliance AWS Panorama

L'AWS Panorama Appliance è l'hardware che esegue le tue applicazioni. La console AWS Panorama viene utilizzata per registrare un'appliance, aggiornarne il software e distribuirvi applicazioni. Il software su AWS Panorama Appliance si collega ai flussi delle telecamere, invia frame di video all'applicazione e visualizza l'output video su un display collegato.

AWS Panorama Appliance è undispositivo perimetrale alimentato da Nvidia Jetson AGX Xavier. Invece di inviare immagini aAWSCloud per l'elaborazione, esegue le applicazioni localmente su hardware ottimizzato. Ciò consente di analizzare i video in tempo reale ed elaborare i risultati localmente. L'appliance richiede una connessione Internet per segnalare lo stato, caricare i registri ed eseguire aggiornamenti e distribuzioni software.

Per ulteriori informazioni, consulta Gestione diAWS PanoramaAppliance.

Dispositivi compatibili

Oltre ad AWS Panorama Appliance, AWS Panorama supporta dispositivi compatibili daAWSPartner. I dispositivi compatibili supportano le stesse funzionalità di AWS Panorama Appliance. Registri e gestisci dispositivi compatibili con la console e l'API AWS Panorama e crei e distribuisci applicazioni nello stesso modo.

• Lenovo ThinkEdge® SE 70— Basato su Nvidia Jetson Xavier NX

I contenuti e le applicazioni di esempio di questa guida sono sviluppati con AWS Panorama Appliance. Per ulteriori informazioni su caratteristiche hardware e software specifiche per il tuo dispositivo, consulta la documentazione del produttore.

Applicazioni

Le applicazioni vengono eseguite su AWS Panorama Appliance per eseguire attività di visione artificiale su flussi video. Puoi creare applicazioni di visione artificiale combinando codice Python e modelli di apprendimento automatico e distribuirle su AWS Panorama Appliance tramite Internet. Le applicazioni possono inviare video a un display o utilizzare l'SDK AWS per inviare risultati ai servizi AWS.

Per creare e distribuire applicazioni, utilizzi l'interfaccia a riga di comando dell'applicazione AWS Panorama. L'interfaccia a riga di comando di AWS Panorama Application è uno strumento a riga di comando che genera cartelle applicative e file di configurazione predefiniti, crea contenitori con Docker e carica risorse. Puoi eseguire più applicazioni su un unico dispositivo.

Per ulteriori informazioni, consulta Gestione diAWS Panoramaapplicazioni.

Nodi

Un'applicazione è composta da più componenti denominatinodi, che rappresentano input, output, modelli e codice. Un nodo può essere solo configurato (ingressi e uscite) o includere artefatti (modelli e codice). Il nodo di codice di un'applicazione è inclusopacchetti di nodiche carichi su un punto di accesso Amazon S3, a cui può accedervi l'AWS Panorama Appliance. Unmanifesto dell'applicazioneè un file di configurazione che definisce le connessioni tra i nodi.

Per ulteriori informazioni, consulta Nodi di applicazione.

Modelli

Un modello di visione artificiale è una rete di apprendimento automatico addestrata per elaborare immagini. I modelli di visione artificiale possono eseguire varie attività come la classificazione, il rilevamento, la segmentazione e il tracciamento. Un modello di visione artificiale acquisisce un'immagine come input e fornisce informazioni sull'immagine o sugli oggetti in essa contenuti.

AWS Panorama supporta modelli creati con PyTorch, Apache MXNet e TensorFlow. Puoi creare modelli con Amazon SageMaker o nel tuo ambiente di sviluppo. Per ulteriori informazioni, consulta Modelli di visione artificiale.