Visão de IA do Azure

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A Visão de IA do Azure e outras ofertas dos Serviços de IA do Azure garantem uma disponibilidade de 99,9 por cento. Não é fornecido nenhum SLA para o escalão de preço Gratuito. Consulte os detalhes do SLA.

Não. A Microsoft elimina automaticamente as suas imagens e vídeos após o processamento e não efetua preparações com base nos seus dados para melhorar os modelos subjacentes. Os dados dos vídeos não saem das suas instalações e não são armazenados no edge no qual o contentor é executado. Obtenha mais informações sobre privacidade e termos de utilização.

Não, a análise espacial detete e localiza a presença humana em sequências de vídeo e apresenta uma caixa delimitada em torno de cada pessoa detetadas. Os modelos de IA não detetem rostos nem determinam identidades de indivíduos nem dados demográficos.

Os modelos de IA de análise espacial detetam e monitorizam movimentos no feed de vídeo, com base em algoritmos que identificam a presença de um ou mais humanos numa caixa delimitadora de corpo. Em cada pessoa e caixa delimitadora detetadas numa zona no campo de visão da câmara, os modelos de IA produzem dados do evento, incluindo as coordenadas da caixa delimitadora do corpo da pessoa, o tipo de evento (por exemplo, entrada ou saída da zona, atravessamento de linha direcional), um identificador pseudónimo para acompanhar a caixa delimitadora e a classificação de confiança da deteção. Estes dados de evento são enviados para a sua instância do Hub IoT do Azure.

Sim. Uma vez que a personalização do modelo é projetada para ser ajustada para o seu cenário específico, é necessário fornecer os dados etiquetados para preparar o seu modelo.

A funcionalidade de personalização de modelos do serviço está otimizada para reconhecer rapidamente as principais diferenças entre as imagens, para que possa começar a criar protótipos no seu modelo com uma pequena quantidade de dados. É possível começar com apenas uma imagem por etiqueta. Se tiver mais imagens etiquetadas, pode adicionar mais. Consoante a complexidade do problema e o grau de precisão necessário, pode continuar a adicionar imagens adicionais por etiqueta para melhorar o seu modelo.

Ambos. Pode utilizar o site para aceder a uma interface gráfica para gerir conjuntos de dados, treinar e avaliar modelos para uma experiência sem código ou, como alternativa, pode utilizar as APIs da Imagem Digitalizada.

Pode etiquetar as imagens no Azure Machine Learning Studio, que está integrado com o Vision Studio para facilitar a exportação de dados etiquetados. Também é possível rotular os dados no formato de arquivo COCO e importar diretamente o ficheiro COCO no Vision Studio. Consulte a documentação para obter detalhes.

A funcionalidade de personalização de modelos para a Visão de IA do Azure é a próxima geração da Visão Personalizada, com uma precisão melhorada e capacidades de aprendizagem com poucas tentativas. Pode continuar a utilizar a Visão Personalizada ou pode migrar os seus dados de preparação para voltar a preparar o seu modelo com a personalização de modelos da Visão de IA do Azure. Consulte a documentação para obter detalhes.

Depois de utilizar a Visão de IA do Azure para extrair informações e texto de imagens e vídeo, pode utilizar a análise de texto para analisar o sentimento, o Tradutor para traduzir texto para o seu idioma desejado ou a Leitura Avançada para ler o texto em voz alta e para o tornar mais acessível. Os serviços e capacidades relacionados incluem o Azure AI Document Intelligence  para extrair pares de valores-chave e tabelas de documentos, o Azure AI Video Indexer para extrair metadados avançados de ficheiros de áudio e vídeo e o Content Moderator para detetar texto ou imagens indesejados.