Wizja platformy Azure AI

Wyświetl dostępność według regionów.

Usługa Wizja platformy Azure AI i inne oferty usług platformy Azure AI gwarantują dostępność na poziomie 99,9%. Dla warstwy cenowej Bezpłatna nie obowiązuje żadna umowa SLA. Zobacz szczegóły umowy SLA.

Nie. Firma Microsoft automatycznie usuwa obrazy i nagrania wideo po ich przetworzeniu. Twoje dane nie są używane do trenowania modeli bazowych w celu ich usprawnienia. Dane wideo nie opuszczają twojej lokalizacji, a dane wideo nie są przechowywane w obszarze brzegowym na którym działa kontener. Dowiedz się więcej o ochronie prywatności i warunkach użytkowania.

Nie, analiza przestrzenna wykrywa i lokalizuje obecność człowieka w materiałach wideo i generuje pole ograniczenia wokół każdej wykrytej osoby. Modele sztucznej inteligencji nie wykrywają twarzy ani nie określają tożsamości ani danych demograficznych poszczególnych osób.

Modele AI analizy przestrzennej wykrywają i śledzą ruchy w strumieniu wideo na podstawie algorytmów, które identyfikują obecność co najmniej jednej osoby przez pole ograniczenia ciała. Dla każdej osoby i pola ograniczenia wykrytego w strefie w polu widzenia kamery model sztucznej inteligencji generuje dane zdarzenia, w tym współrzędne pola ograniczenia ciała osoby’, typ zdarzenia (na przykład wpis strefy lub wyjście lub przekreślanie linii kierunkowej), pseudonimowe identyfikatory do śledzenia pola ograniczenia i wskaźnik ufności wykrywania. Te dane zdarzenia są wysyłane do Twojego własnego wystąpienia usługi Azure IoT Hub.

Tak. Ponieważ dostosowywanie modelu zostało zaprojektowane tak, aby było dostosowane do danego scenariusza, należy podać dane oznaczone etykietami, aby wytrenować model.

Funkcja dostosowywania modelu usługi jest zoptymalizowana pod kątem szybkiego rozpoznawania istotnych różnic między obrazami, dzięki czemu można rozpocząć tworzenie prototypów modelu przy użyciu niewielkiej ilości danych. Możesz zacząć od zaledwie jednego obrazu na etykietę. Jeśli masz więcej obrazów oznaczonych etykietami, możesz dodać więcej. W zależności od złożoności wymaganego problemu i stopnia dokładności można nadal dodawać dodatkowe obrazy na etykietę, aby ulepszyć model.

Jest zarówno witryną, jak i usługą. Witryna służy do uzyskiwania dostępu do interfejsu graficznego do zarządzania zestawami danych, trenowania i oceniania modeli na potrzeby środowiska bez użycia kodu lub alternatywnie do korzystania z interfejsów API przetwarzania obrazów.

Obrazy można oznaczać etykietami w usłudze Azure Machine Learning Studio, która jest zintegrowana z programem Vision Studio w celu łatwego eksportowania danych oznaczonych etykietami. Możesz również oznaczyć dane etykietami w formacie pliku COCO i zaimportować plik COCO bezpośrednio w programie Vision Studio. Zapoznaj się z dokumentacją, aby uzyskać szczegółowe informacje.

Funkcja dostosowywania modelu dla usługi Wizja platformy Azure AI to następna generacja usługi Custom Vision z ulepszoną dokładnością i możliwościami uczenia się z kilku ujęć. Możesz nadal korzystać z usługi Custom Vision lub przeprowadzić migrację danych szkoleniowych, aby ponownie wytrenować model za pomocą funkcji dostosowywania modelu usługi Wizja platformy Azure AI. Zapoznaj się z dokumentacją, aby uzyskać szczegółowe informacje.

Po użyciu usługi Wizja platformy Azure AI do wyodrębniania szczegółowych informacji i tekstu z obrazów oraz klipów wideo możesz użyć analizy tekstu do analizowania tonacji, usługi Translator do tłumaczenia tekstu na żądany język lub Czytnika immersyjnego do czytania tekstu na głos, dzięki czemu staje się on bardziej dostępny. Powiązane usługi i możliwości obejmują usługę Azure Form Recognizer do wyodrębniania par klucz-wartość i tabel z dokumentów, usługę Azure AI Video Indexer do wyodrębniania zaawansowanych metadanych z plików audio i wideo oraz usługę Content Moderator do wykrywania niechcianego tekstu lub obrazów.