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Conceptos de AWS Panorama
En AWS Panorama, puede crear aplicaciones de visión artificial y desplegarlas en el dispositivo AWS Panorama o en un dispositivo compatible para analizar las transmisiones de vídeo de las cámaras de red. Usted escribe el código de la aplicación en Python y crea contenedores de aplicaciones con Docker. Utiliza la CLI de la aplicación AWS Panorama para importar modelos de machine learning desde Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Las aplicaciones utilizan el SDK de la aplicación AWS Panorama para recibir entradas de vídeo de una cámara e interactuar con un modelo.
El dispositivo AWS Panorama
El dispositivo AWS Panorama es el hardware que ejecuta sus aplicaciones. Utilice la consola de AWS Panorama para registrar un dispositivo, actualizar su software e implementar aplicaciones en él. El software del dispositivo AWS Panorama se conecta a las transmisiones de las cámaras, envía fotogramas de vídeo a la aplicación y muestra la salida de vídeo en una pantalla conectada.
El dispositivo AWS Panorama es un dispositivo periférico con tecnología Nvidia Jetson AGX Xavier. En lugar de enviar las imágenes a la nube de AWS para su procesamiento, ejecuta las aplicaciones de forma local en un hardware optimizado. Esto le permite analizar el vídeo en tiempo real y procesar los resultados de forma local. El dispositivo necesita una conexión a Internet para informar de su estado, cargar registros y realizar actualizaciones e implementaciones de software.
Para obtener más información, consulte Administración del dispositivo AWS Panorama.
Dispositivos compatibles
Además del dispositivo AWS Panorama, AWS Panorama admite dispositivos compatibles de los socios de AWS. Los dispositivos compatibles admiten las mismas funciones que el dispositivo AWS Panorama. Registra y administra los dispositivos compatibles con la consola y la API de AWS Panorama, y crea e implementa aplicaciones de la misma manera.
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Lenovo ThinkEdge® SE70
: con tecnología Nvidia Jetson Xavier NX
El contenido y las aplicaciones de muestra de esta guía se han desarrollado con el dispositivo AWS Panorama. Para obtener más información sobre las características específicas de hardware y software de su dispositivo, consulte la documentación del fabricante.
Aplicaciones
Las aplicaciones se ejecutan en el dispositivo AWS Panorama para realizar tareas de visión artificial en transmisiones de vídeo. Puede crear aplicaciones de visión artificial combinando código Python y modelos de machine learning e implementarlas en el dispositivo AWS Panorama a través de Internet. Las aplicaciones pueden enviar vídeo a una pantalla o utilizar el SDK de AWS para enviar los resultados a los servicios de AWS.
Para crear e implementar aplicaciones, utilice la CLI de la aplicación AWS Panorama. La CLI de la aplicación AWS Panorama es una herramienta de línea de comandos que genera carpetas de aplicaciones y archivos de configuración predeterminados, crea contenedores con Docker y carga activos. Puede ejecutar varias aplicaciones en un dispositivo.
Para obtener más información, consulte Administración de aplicaciones AWS Panorama.
Nodos
Una aplicación consta de varios componentes denominados nodos, que representan entradas, salidas, modelos y código. Un nodo puede ser solo de configuración (entradas y salidas) o incluir artefactos (modelos y código). Los nodos de código de una aplicación se agrupan en paquetes de nodos que se cargan en un punto de acceso de Amazon S3, desde donde el dispositivo AWS Panorama puede acceder a ellos. Un manifiesto de aplicación es un archivo de configuración que define las conexiones entre los nodos.
Para obtener más información, consulte Nodos de aplicación.
Modelos
Un modelo de visión artificial es una red de machine learning que está entrenada para procesar imágenes. Los modelos de visión artificial pueden realizar diversas tareas, como la clasificación, la detección, la segmentación y el seguimiento. Un modelo de visión artificial toma una imagen como entrada y genera información sobre la imagen o los objetos de la imagen.
AWS Panorama admite modelos creados con PyTorch, Apache MXNet y TensorFlow. Puede crear modelos con Amazon SageMaker o en su entorno de desarrollo. Para obtener más información, consulte Modelos de visión artificial.
