サポートされているコンピュータービジョンモデルとカメラ

AWS Panorama は PyTorch、Apache MXNet、TensorFlow で構築されたモデルをサポートしています。アプリケーションをデプロイすると、AWS Panorama はモデルを SageMaker Neo でコンパイルします。SageMaker Neo と互換性のあるレイヤーを使用している限り、Amazon SageMaker またはお使いの開発環境でモデルを構築できます。

動画を処理して画像を取得してモデルに送信するには、AWS Panorama アプライアンスは RTSP プロトコルを使用して H.264 でエンコードされたビデオストリームに接続します。AWS Panorama は、さまざまな一般的なカメラの互換性をテストします。

サポートされているモデル

AWS Panorama 用のアプリケーションを構築するときは、アプリケーションがコンピュータビジョンに使用する機械学習モデルを提供します。モデルフレームワークによって提供される、事前構築済みでトレーニング済みのモデル、サンプルモデル、または自分で構築してトレーニングしたモデルを使用できます。

注記

AWS Panorama でテストされたビルド済みモデルのリストについては、「モデルの互換性」を参照してください。

アプリケーションをデプロイすると、AWS Panorama は SageMaker Neo コンパイラーを使ってコンピュータービジョンモデルをコンパイルします。SageMaker Neo は、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) のインスタンスでも、AWS Panorama アプライアンスなどのエッジデバイスでも、ターゲットプラットフォームで効率的に実行されるようにモデルを最適化するコンパイラーです。

AWS Panorama は、SageMaker Neo がエッジデバイスでサポートしている PyTorch、Apache MXNet、TensorFlow のバージョンをサポートしています。独自のモデルを構築する場合、SageMaker Neo リリースノートに記載されているフレームワークバージョンを使用できます。SageMaker では、組み込み型の画像分類アルゴリズムを使用できます。

AWS Panorama でのモデルの使用の詳細については、「コンピュータービジョンモデル」を参照してください。

サポート対象カメラ

AWS Panorama アプライアンスは、ローカルネットワーク経由で RTSP を出力するカメラからの H.264 ビデオストリームをサポートします。2 メガピクセルを超えるカメラストリームの場合、アプライアンスは画像を 1920x1080 ピクセル、またはストリームの縦横比を維持する同等のサイズに縮小します。

以下のカメラモデルは、AWS Panorama アプライアンスとの互換性がテストされています。

• Axis — M3057-PLVE、M3058-PLVE、P1448-LE、P3225-LV Mk II

• LaVIEW — LV-PB3040W

• Vivotek – IB9360-H

• Amcrest – IP2M-841B

• Anpviz — IPC-B850W-S-3X、IPC-D250W-S

• WGCC – Dome PoE 4MP ONVIF

アプライアンスのハードウェア仕様については、「AWS Panorama アプライアンスの仕様」を参照してください。