Azure PerceptでノンコーディングビジョンAIソリューション

Azure PerceptとAzure Percept Studioを使い、ノンコーディングでビジョンAIのデモを作成しました。

Azure Percept Studioでサンプルモデルをデプロイし、Power BIで推論結果の可視化を行っています。

Microsoft Tech Communityにて紹介されているデモシナリオをもとに作成をしました。

参考:Detecting room occupancy with Azure Percept

必要なリソース

  • Azure Percept(DK、Vision SoM)
  • Azure IoT Hub
  • Azure Stream Analytics
  • Power BI

デモ動画内容

デモ環境を作成する一連の流れを動画でまとめました。

  1. Azure Percept概要
  2. デモシナリオ
  3. サンプルモデルのデプロイ
  4. 人物検出の結果確認
  5. PowerBIでの検出結果の可視化

今回利用している人物検出モデルは、不特定の人の検出を行います(特定の人物を検出するものではありません)。

Azure Percept概要

デモ動画 -人物検出-

Azure Perceptを使った人物検出のデモを作成しました。

投稿者プロフィール
寺澤 駿

寺澤 駿

IoTやAzure Cognitive ServicesのAIを活用したデモ環境・ソリューション作成を担当。

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