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Detectar anomalias
Detecta anomalias na imagem fornecida.
A resposta de DetectAnomalies
inclui uma previsão booleana de que a imagem contém uma ou mais anomalias e um valor de confiança para a previsão. Se o modelo for um modelo de segmentação, a resposta incluirá o seguinte:
Uma imagem de máscara que cobre cada tipo de anomalia em uma cor exclusiva. Você pode
DetectAnomalies
armazenar a imagem da máscara na memória compartilhada ou devolvê-la como bytes da imagem.A área percentual da imagem que um tipo de anomalia cobre.
A cor hexadecimal de um tipo de anomalia na imagem da máscara.
nota
O modelo que você usa DetectAnomalies
deve estar em execução. Você pode obter o status atual chamando Descreva o modelo. Para começar a executar um modelo, consulte Modelo inicial.
DetectAnomalies
suporta bitmaps (imagens) compactados no formato RGB888 intercalado. O primeiro byte representa o canal vermelho, o segundo byte representa o canal verde e o terceiro byte representa o canal azul. Se você fornecer a imagem em um formato diferente, como BGR, as previsões de DetectAnomalies estão incorretas.
Por padrão, o OpenCV usa o formato BGR para bitmaps de imagem. Se você estiver usando o OpenCV para capturar imagens para análise, deverá converter DetectAnomalies
a imagem para o formato RGB888 antes de passá-la para o. DetectAnomalies
A dimensão mínima da imagem suportada é 64x64 pixels. A dimensão máxima da imagem suportada é 4096x4096 pixels.
Você pode enviar a imagem na mensagem protobuf ou por meio de um segmento de memória compartilhada. Serializar imagens grandes na mensagem protobuf pode aumentar significativamente a latência das chamadas para. DetectAnomalies
Para obter a menor latência, recomendamos que você use memória compartilhada.
rpc DetectAnomalies(DetectAnomaliesRequest) returns (DetectAnomaliesResponse);
Solicitação de Detectar anomalias
Os parâmetros de entrada para DetectAnomalies
.
message Bitmap { int32 width = 1; int32 height = 2; oneof data { bytes byte_data = 3; SharedMemoryHandle shared_memory_handle = 4; } }
message SharedMemoryHandle { string name = 1; uint64 size = 2; uint64 offset = 3; }
message AnomalyMaskParams { SharedMemoryHandle shared_memory_handle = 2; }
message DetectAnomaliesRequest { string model_component = 1; Bitmap bitmap = 2; AnomalyMaskParams anomaly_mask_params = 3; }
Bitmap
A imagem com a qual você deseja analisar DetectAnomalies
.
width
A largura da imagem em pixels.
height
A altura da imagem em pixels.
byte_data
Bytes de imagem passados na mensagem protobuf.
identificador_de_memória compartilhada
Bytes de imagem passados no segmento de memória compartilhada.
Alça de memória compartilhada
Representa um segmento de memória compartilhada POSIX.
name
O nome do segmento de memória POSIX. Para obter informações sobre como criar memória compartilhada, consulte shm_open
tamanho
O tamanho do buffer da imagem em bytes a partir do deslocamento.
deslocamento
O deslocamento, em bytes, do início do buffer de imagem a partir do início do segmento de memória compartilhada.
Parâmetros da máscara de anomalia
Parâmetros para gerar uma máscara de anomalia. (Modelo de segmentação).
identificador_de_memória compartilhada
Contém os bytes da imagem da máscara, caso shared_memory_handle
não tenha sido fornecida.
Solicitação de Detectar anomalias
componente_modelo
O nome do AWS IoT Greengrass V2 componente que contém o modelo que você deseja usar.
Bitmap
A imagem com a qual você deseja analisarDetectAnomalies
.
parâmetros de máscara de anomalia
Parâmetros opcionais para a saída da máscara. (Modelo de segmentação).
Detecte uma resposta de anomalias
A resposta do DetectAnomalies
message DetectAnomalyResult { bool is_anomalous = 1; float confidence = 2; Bitmap anomaly_mask = 3; repeated Anomaly anomalies = 4; float anomaly_score = 5; float anomaly_threshold = 6; }
message Anomaly { string name = 1; PixelAnomaly pixel_anomaly = 2;
message PixelAnomaly { float total_percentage_area = 1; string hex_color = 2; }
message DetectAnomaliesResponse { DetectAnomalyResult detect_anomaly_result = 1; }
Anomalia
Representa uma anomalia encontrada em uma imagem. (Modelo de segmentação).
name
O nome de um tipo de anomalia encontrado em uma imagem. name
mapeia para um tipo de anomalia no conjunto de dados de treinamento. O serviço insere automaticamente o tipo de anomalia de fundo na resposta de DetectAnomalies.
pixel_anomalia
Informações sobre a máscara de pixels que cobre um tipo de anomalia.
Anomalia de pixels
Informações sobre a máscara de pixels que cobre um tipo de anomalia. (Modelo de segmentação).
área_percentual total
A área percentual da imagem que o tipo de anomalia cobre.
cor hexadecimal
Um valor de cor hexadecimal que representa o tipo de anomalia na imagem. A cor é mapeada para a cor do tipo de anomalia usado no conjunto de dados de treinamento.
Detectar um resultado de anomalia
é_anômalo
Indica se a imagem contém uma anomalia. true
se a imagem contiver uma anomalia. false
se a imagem estiver normal.
confidence
A confiança que DetectAnomalies
se tem na precisão da previsão. confidence
é um valor de ponto flutuante entre 0 e 1.
máscara de anomalia
se shared_memory_handle não tiver sido fornecido, contém os bytes da imagem da máscara. (Modelo de segmentação).
anomalias
Uma lista de 0 ou mais anomalias encontradas na imagem de entrada. (Modelo de segmentação).
pontuação_anomalia
Um número que quantifica quantas anomalias previstas para uma imagem se desviam de uma imagem sem anomalias. anomaly_score
é um valor flutuante que varia de 0.0
a (menor desvio de uma imagem normal) a 1,0 (maior desvio de uma imagem normal). O Amazon Lookout for Vision retorna um valor anomaly_score
para, mesmo que a previsão de uma imagem seja normal.
limite_de_anomalia
Um número (flutuante) que determina quando a classificação prevista para uma imagem é normal ou anômala. Imagens com um anomaly_score
valor igual ou superior ao valor de anomaly_threshold
são consideradas anômalas. Um anomaly_score
valor abaixo anomaly_threshold
indica uma imagem normal. O valor anomaly_threshold
que um modelo usa é calculado pelo Amazon Lookout for Vision quando você treina o modelo. Não é possível definir ou alterar o valor de anomaly_threshold
Códigos de status
Código | Número | Descrição |
---|---|---|
OK |
0 |
|
UNKNOWN |
2 |
Ocorreu um erro desconhecido. |
ARGUMENTO_INVÁLIDO |
3 |
Um ou mais parâmetros de entrada são inválidos. Check the the the error for more details. |
NÃO_ENCONTRADO |
5 |
Um modelo com o nome especificado não foi encontrado. |
RECURSO_ESGOTADO |
8 |
Não há recursos suficientes para realizar essa operação. Por exemplo, o Lookout for Vision Edge Agent não consegue acompanhar o ritmo das chamadas para |
CONDIÇÃO_PRÉVIA FALHADA |
9 |
|
INTERNO |
13 |
Ocorreu um erro interno. |