AWS Panorama 概念

在 AWS Panorama 中，您可以创建计算机视觉应用程序并将其部署到 AWS Panorama Appliance 或兼容设备上，以分析来自网络摄像机的视频流。您可以用 Python 编写应用程序代码，并使用 Docker 构建应用程序容器。您可以使用 AWS Panorama Application CLI 在本地或从 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 导入机器学习模型。应用程序使用 AWS Panorama 应用程序 SDK 接收来自摄像机的视频输入，并与模型进行交互。

AWS Panorama Appliance

AWS Panorama Appliance 是运行应用程序的硬件。您可使用 AWS Panorama 控制台注册设备、更新其软件以及向其部署应用程序。AWS Panorama Appliance 上的软件可连接摄像机视频流，向您的应用程序发送视频帧，并在连接的显示器上显示视频输出。

AWS Panorama Appliance 是一款由 Nvidia Jetson AGX Xavier 提供支持的边缘设备。它不会将图像发送到 AWS 云端进行处理，而是在经过优化的硬件上本地运行应用程序。这使您能够实时分析视频并在本地处理结果。设备需要互联网连接以报告其状态、上传日志以及执行软件更新和部署。

有关更多信息，请参阅 管理 AWS Panorama 设备。

兼容设备

除 AWS Panorama Appliance 外，AWS Panorama 还支持 AWS 合作伙伴提供的兼容设备。兼容设备支持与 AWS Panorama Appliance 相同的功能。您可以使用 AWS Panorama 控制台和 API 注册并管理兼容设备，并以相同的方式构建和部署应用程序。

• Lenovo ThinkEdge® SE70 - 由 Nvidia Jetson Xavier NX 提供支持

本指南中的内容和示例应用程序是使用 AWS Panorama Appliance 开发的。有关设备特定硬件和软件功能的详细信息，请参阅制造商的文档。

应用程序

应用程序在 AWS Panorama Appliance 上运行，用于对视频流执行计算机视觉任务。您可以组合 Python 代码和机器学习模型，以构建计算机视觉应用程序，然后通过互联网将其部署到 AWS Panorama Appliance 上。应用程序可将视频发送到显示器，也可以使用 AWS SDK 将结果发送到 AWS 服务。

要构建和部署应用程序，您需要使用 AWS Panorama 应用程序 CLI。AWS Panorama 应用程序 CLI 是一个命令行工具，用于生成默认应用程序文件夹和配置文件、使用 Docker 构建容器并上传资产。您可以在一台设备上运行多个应用程序。

有关更多信息，请参阅 管理 AWS Panorama 应用程序。

节点

应用程序包含多个称为节点的组件，代表输入、输出、模型和代码。节点可以仅是配置（输入和输出），也可以包含构件（模型和代码）。应用程序的代码节点捆绑在您上传到 Amazon S3 接入点的节点包中，AWS Panorama Appliance 可以访问这些节点。应用程序清单是定义节点之间连接的配置文件。

有关更多信息，请参阅 应用程序节点。

模型

计算机视觉模型是一种机器学习网络，经过训练可以处理图像。计算机视觉模型可以执行各种任务，如分类、检测、分割和跟踪。计算机视觉模型将图像作为输入，并输出有关图像或图像中对象的信息。

AWS Panorama 支持使用 PyTorch、Apache MXNet 和 TensorFlow 构建的模型。您可以使用 Amazon SageMaker 或在自己的开发环境中构建模型。有关更多信息，请参阅 计算机视觉模型。