Azure AI Vision

Azure AI Vision og andre Azure AI-tjenester garanterer 99,9 % tilgjengelighet. Det finnes ingen serviceavtale (SLA) for gratisprisnivået.

Nei. Microsoft sletter automatisk bildene og videoene dine etter behandling, og vi trener ikke på dataene for å forbedre de underliggende modellene. Videodataene forlater ikke lokalene dine, og videodata blir ikke lagret på kanten der beholderen kjører. Finn ut mer om personvern og bruksvilkår.

Nei, spatial analyse oppdager og finner personer til stede i videoopptak og viser en grenseboks rundt hver person som registreres. Modellene for kunstig intelligens oppdager ikke ansikter og bestemmer ikke enkeltpersoners identitet eller demografi.

Modellene spatial analyse basert på kunstig intelligens oppdager og sporer bevegelser i videofeeden basert på algoritmer som identifiserer tilstedeværelsen av en eller flere personer ved hjelp av en grenseboks for kroppen. For hver grenseboksbevegelse som oppdages i en sone i kamerafeltet, sender modellene for kunstig intelligens ut hendelsesdata, inkludert grensebokskoordinater for en persons kropp, hendelsestype (for eksempel at noen går inn eller ut av en sone eller krysser en linje i en bestemt retning), pseudonyme identifikatorer for å spore grenseboksen og en konfidenspoengsum for gjenkjenning. Disse hendelsesdataene sendes til din egen forekomst av Azure IoT Hub.

Ja. Ettersom Custom Vision er laget for å bli tilpasset til scenarioet ditt, må du selv sørge for merk data som lærer opp modellen.

Modelltilpasningsfunksjonen er optimalisert for raskt å gjenkjenne store forskjeller mellom bilder, slik at du kan lage en prototype av modellen din med små datamengder. Du kan begynne med så lite som ett bilde per etikett. Hvis du har flere merkede bilder, kan du legge til flere. Avhengig av kompleksiteten til problemet og graden av nøyaktighet som kreves, kan du fortsette å legge til flere bilder per etikett for å forbedre modellen.

Det er begge deler. Du kan bruke nettstedet til å få tilgang til et grafisk grensesnitt for administrasjon av datasett, opplæring og evaluering av modeller for en kodefri opplevelse. Eller, som et alternativ, kan du bruke AI Vision API-er.

Du kan merke bildene i Azure Machine Learning Studio, som er integrert med Vision Studio for enkel eksport av merkede data. Du kan også merke dataene i Common Objects in Context-filformatet (COCO) og importere COCO-filen direkte til Vision Studio. Vision Studio er et sett med brukergrensesnittbaserte verktøy som lar deg utforske, bygge og integrere funksjoner fra Azure AI Vision.

Modelltilpasningsfunksjonen for Azure AI Vision er neste generasjon av Custom Vision, med forbedret nøyaktighet og funksjoner for læring med få bilder. Du kan fortsette å bruke Custom Vision, eller du kan overføre opplæringsdataene for å lære opp modellen på nytt med modelltilpasning fra Azure AI Vision.

Når du har brukt Azure AI Vision til å trekke ut innsikt og tekst fra bilder og video, kan du bruke tekstanalyse til å analysere sentiment, Azure AI Translator til å oversette tekst til ønsket språk, eller Engasjerende leser til å lese teksten høyt, slik at den blir mer tilgjengelig. Relaterte tjenester og funksjoner inkluderer Azure AI Document Intelligence for å trekke ut nøkkelverdipar og tabeller fra dokumenter, Azure AI Video Indexer for å trekke ut avanserte metadata fra lyd- og videofiler og Azure AI Content Safety for å oppdage uønsket tekst eller bilder.