技術乾貨丨攝像頭管理功能架構,EdgeX ONVIF/USB 管理和推理平臺

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關於2022 EdgeX中國挑戰賽  

2022 EdgeX中國挑戰賽暨中關村國際前沿科技創新大賽EdgeX專題賽正式拉開帷幕。大賽由北京市科委、中關村管委會指導,由Linux基金會主辦,由阿里雲、百度智慧雲、EMQ、GSMA 5G IN、英特爾、InnoSpace、中科創達、VMware、紫竹ET孵化器等聯合承辦單位共同支援,將在線上線下同步開賽。

本次大賽分設兩大賽道:健康、教育、消費品行業賽道和工業、能源、供應鏈賽道。大賽致力於構建一個物聯網及邊緣計算的學習和分享平臺,基於EdgeX Foundry,針對不同賽道的多個應用場景,以共享技術投資解決行業技術問題。除了近40萬元人民幣總獎池,參賽者還可以獲得技術、資本、市場等一系列參賽回報。

為幫助參賽選手更好地瞭解並運用相關技術,本次大賽將在7月至9月持續開展3輪技術培訓,涵蓋初、中、高不同層級,幫助開發者系統學習智慧邊緣系統知識。我們邀請到來自英特爾、VMware、阿里雲等多家機構的技術專家進行分享。

本篇推文是初級介紹培訓系列課程回顧的第二輯,將重點介紹EdgeX ONVIF/USB攝像頭新功能架構、技術和驗證測試方法等,並結合EdgeX攝像頭接入和影片分析推理Demo演示。

本次的主講嘉賓黃金法是英特爾網路與邊緣事業部平臺解決方案架構師,多年雲端計算、虛擬化及容器和網路技術領域和大型專案諮詢和實施經驗,現致力於邊緣計算軟體平臺技術。

 

1、EdgeX ONVIF/USB攝像頭功能介紹

 

本次課程大體分為兩個模組,在第一部分,老師首先為我們介紹了EdgeX Device Service的工作方式:

EdgeX Onvif攝像頭功能使用Web Services 標準,如通過IP 網路的XML, SOAP 1.2 和 WSDL1.1。

進一步,我們詳細瞭解了EdgeX USB 攝像頭

1、EdgeX device service為USB 攝像頭提供以下能力:

(1)相機元資料  (2)攝像機狀態  (3)影片流參考。

2、EdgeX device service工作方式:

(1)裝置服務僅適用於核心版本為 v5.10 或更高版本的 Linux。

(2)裝置服務使用 V4L2 API 獲取相機元資料。

(3)裝置服務使用 FFmpeg 框架來捕獲影片幀,並將其流向RTSP 伺服器。

(4)RTSP 伺服器被1嵌入到 dockerized 裝置服務中

3、以下是社群已測試產品型號

AUKEY PC-LM1E Webcam

HP w200 Webcam

Jinpei JW-01B USB FHD Web Computer Camera

Logitech Brio 4K

Logitech C270 HD Webcam

Logitech StreamCam

接下來,是學習Intel OpenVINO Inference Engine,簡化、統一的跨平臺推理API

1、異構性支援允許在不同硬體平臺上執行各層

2、非同步執行允許工作負載同時執行,以實現最佳效能

3、流或吞吐量模式允許在 CPU 和 iGPU 上執行推理,以實現最佳效能

4、序列化的 FP16 IR 可提高器件記憶體利用率,並允許模型可移植性

2、EdgeX & Edge影片分析Demo

在課程的第二階段,老師首先對EdgeX & Edge影片分析Demo進行簡介

1、將攝像頭與基於EdgeX的物聯網邊緣解決方案連線

ONVIF、USB 和 RealSense

2、發現/重新發現攝像裝置

3、通過 EdgeX 配置/控制相機裝置

4、通過邊緣影片分析微服務收集推理資料

5、使生態系統能夠使用 EdgeX 進行 AI 和影片分析

其次,我們來進行對EdgeX Camera Management Example App Service的學習瞭解

1、攝像機管理示例 Edgex 應用程式服務,用於自動發現並連線到附近基於 ONVIF的攝像機,通過命令控制攝像機,為攝像機影片流建立推理管道,並將推理結果釋出到 MQTT 代理。

2、此應用程式使用 EdgeX Core Services, EdgeX Onvif裝置服務和Edge Video Analytics微服務。

3、需要注意的是,執行此示例的步驟:在具有 docker、docker-compose 和 make installed 的相對現代的 Linux 環境中:

(1)通過引用EdgeX Onvif裝置服務的文件,使EdgeX Core Services和 Edgex 裝置 ONVIF 服務執行。

(2)使Edge Video Analytics微服務執行。

 

接著,是Intel Edge Video Analytics Microservice (EVAM),一個關鍵環節:

1、影片分析是指通過影片處理、推理和分析操作將影片流轉換為見解。

2、用於影片分析的演算法對輸入影片流執行物件檢測、分類、識別、計數和跟蹤。

3、微服務可以獨立部署,也可以與Edge Insights for Industria(EII)軟體堆疊一起部署,以在邊緣裝置上執行影片分析。

4、邊緣影片分析 (EVA) 模式:提供與英特爾® DL Streamer 流水線伺服器相同的 RESTful API,以發現、啟動、停止、定製和監控管道的執行,並支援 MQTT 和 Kafka 訊息代理,以釋出推理結果。

 

最後,老師進行了EdgeX & Edge影片分析Demo演示,讓我們的學習更加直觀具體。

2022 EdgeX中國挑戰賽已於8月3日盛大開幕,EdgeX中文社群將在接下來的日子裡為大家帶來更多邊緣計算講座分享和賽事進度更新。在這個盛夏,讓我們一起展現風采,從自身所學的領域出發,為物聯網、邊緣計算市場提供更多更好的解決方案,展望一個更好的科技未來。