Visione di Azure AI

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Visione di Azure AI e altre offerte di Servizi di Azure AI garantiscono una disponibilità al 99,9%. Per il piano tariffario Gratuito non è previsto alcun contratto di servizio. Vedi i dettagli del contratto di servizio.

No. Microsoft elimina automaticamente le immagini e i video dopo l'elaborazione e non eseguire il training sui tuoi dati per migliorare i modelli sottostanti. I dati video non lasciano la sede locale e non vengono archiviati nel dispositivo perimetrale in cui viene eseguito il container. Altre informazioni sulla privacy e sulle condizioni di utilizzo.

No, l'analisi spaziale rileva e individua la presenza umana nelle riprese video e produce un riquadro delimitatore intorno a ogni persona rilevata. I modelli di intelligenza artificiale non rilevano i visi, né determinano l'identità o i dati demografici degli individui.

I modelli di intelligenza artificiale per l’analisi spaziale rilevano e tengono traccia dei movimenti nel feed video in base ad algoritmi che identificano la presenza di una o più persone mediante un riquadro delimitatore del corpo. Per ogni persona e per ogni riquadro di delimitatore rilevato in una zona nel campo visivo della telecamera, i modelli di intelligenza artificiale producono dati sull'evento che includono le coordinate del riquadro delimitatore del corpo di una persona, il tipo di evento (ad esempio, l'ingresso o l'uscita da una zona o l'attraversamento di linee direzionali), gli identificatori pseudonimi per tracciare il riquadro delimitatore e un punteggio di attendibilità del rilevamento. I dati dell'evento vengono inviati alla tua istanza dell'hub IoT di Azure.

Sì. Poiché la personalizzazione del modello è progettata per essere ottimizzata in base allo scenario, è necessario fornire i dati etichettati per eseguire il training del modello.

La funzionalità di personalizzazione del modello del servizio è ottimizzata per riconoscere rapidamente le principali differenze tra le immagini, in modo da iniziare a creare prototipi del modello con una piccola quantità di dati. Puoi iniziare con un'unica immagine per etichetta. Se hai più immagini etichettate, puoi aggiungerne altre. A seconda della complessità del problema e del grado di precisione richiesto, è possibile continuare ad aggiungere altre immagini per etichetta per migliorare il modello.

Entrambi. Puoi usare il sito per accedere a un'interfaccia grafica per la gestione di set di dati, il training e la valutazione dei modelli per un'esperienza senza codice o, in alternativa, è possibile usare le API di Visione artificiale.

È possibile etichettare le immagini in Azure Machine Learning Studio, che è integrato con Vision Studio per semplificare l'esportazione dei dati etichettati. È anche possibile etichettare i dati nel formato di file COCO e importare il file COCO direttamente in Vision Studio. Per informazioni dettagliate, vedi la documentazione.

La funzionalità di personalizzazione del modello per Visione di Azure AI per la visione è la nuova generazione di Visione personalizzata, con una maggiore precisione e capacità di apprendimento in poche riprese. Puoi continuare a usare Visione personalizzata oppure eseguire la migrazione dei dati di training per riqualificare il modello con la personalizzazione del modello da Servizio cognitivo di Visione di Azure AI. Per informazioni dettagliate, vedi la documentazione.

Dopo aver usato Visione di Azure AI per estrarre informazioni dettagliate e testo da immagini e video, puoi usare Analisi del testo per analizzare la valutazione, Traduttore per tradurre il testo nella lingua desiderata, oppure Strumento di lettura immersiva per leggere il testo ad alta voce, rendendolo più accessibile. I servizi e le funzionalità correlati includono Informazioni sui documenti di Azure AI  per estrarre coppie chiave-valore e tabelle da documenti, Video Indexer di Azure AI per l'estrazione di metadati avanzati da file audio e video e Content Moderator per rilevare testo o immagini indesiderati.