マイクロソフトと NVIDIA のソリューションで、ビデオ分析がインテリジェント エッジで可能に


執筆者: Emmanuel Bertrand (Senior Program Manager, Azure IoT)

このポストは、2019 3 18 日に投稿された Microsoft and NVIDIA extend video analytics to the intelligent edge の翻訳です。

 

人工知能 (AI) のアルゴリズムは日々洗練され、高度化しています。それにより今やカメラを始めとする IoT デバイスが現実とデジタルをつなぐ架け橋となっています。この AI アルゴリズムによってアラートがトリガーされ、自動でアクションが取られます。たとえば、空いている駐車スペースや小売店の欠品商品を特定したり、太陽発電パネルの異常を検知したり、危険な場所に近づく作業員を検出したりすることができます。

こうした最新の AI アルゴリズムをデータセンターで処理するためには、安定した高帯域幅の接続でビデオ フィードをクラウドに配信する必要があります。しかし、これに使用されるカメラは遠隔地に設置されることも多く、接続が不安定だったり、帯域幅、セキュリティ、コンプライアンスが問題となったりして十分な感度が得られない場合があります。

これを受け、マイクロソフトと NVIDIA は連携して新たなアプローチに取り組むことにしました。具体的には、インテリジェントなビデオ分析をエッジで実行し、大容量の生のビデオ データを小容量のテレメトリに変換するという方法です。これにより、リアルタイムのパフォーマンスを配信できるようになり、ユーザーのコンピューティング コストも削減できます。この「センサーとしてのカメラ」とエッジ ワークロードは Azure IoT Edge によってローカルで管理され、カメラ ストリームの処理には NVIDIA DeepStream (英語) が使用されます。また、ビデオが変換された後、データは Azure IoT Hub によってクラウドに取り込むことができます。

Edge appliance and Azure cloud diagram

マイクロソフトと NVIDIA は、Azure IoT デバイス カタログを通じて、DeepStream を実行するエンタープライズ対応デバイスを提供することを予定しています。また、この NVIDIA DeepStream モジュールは、間もなく Azure IoT Edge Marketplace で提供を開始します。

マイクロソフトと NVIDIA は長年にわたり、お客様によるクラウドの GPU でのアプリの実行を支援してきました。今回の連携では、NVIDIA DeepStream Azure IoT Edge によって AI によるビデオ分析の範囲を拡大し、より安全に、より大規模に実行できるようにしました。NVIDIA GPU でエッジのビデオ分析を高速化し、Azure IoT Edge Azure IoT Hub で安全な接続と強力なデバイス管理を実現できます。マイクロソフトと NVIDIA の両社が提供するこれらのメリットをぜひご活用ください。

詳細については、Azure IoT EdgeNVIDIA DeepStream (英語) の製品ページをご覧ください。

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