되지 않는. JavaScript용 Azure Video Analyzer Edge 클라이언트 라이브러리

아티클
11/16/2024

되지 않는. Azure Video Analyzer 미리 보기 서비스를 사용 중지하고 있으며, 2022년 12월 1일까지 Video Analyzer에서 애플리케이션을 전환하는 것이 좋습니다. 이 SDK는 더 이상 유지 관리되지 않습니다.

Azure Video Analyzer는 에지 및 클라우드 인프라를 모두 포괄할 수 있는 지능형 비디오 애플리케이션을 빌드할 수 있는 플랫폼을 제공하는 [Azure Applied AI Service][applied-ai-service]입니다. 이 플랫폼은 라이브 비디오를 캡처, 녹화 및 분석하고 결과, 비디오 및 비디오 분석을 에지 또는 클라우드의 Azure 서비스에 게시하는 기능을 제공합니다. 확장 가능한 플랫폼으로 설계되어 오픈 소스 기계 학습 또는 [Azure Machine Learning][기계 학습]을 사용하여 사용자 고유의 데이터로 학습된 Cognitive Services 모듈 또는 사용자 지정 추론 모듈과 같은 다양한 비디오 추론 에지 모듈을 연결할 수 있습니다.

Video Analyzer Edge용 클라이언트 라이브러리를 사용하여 다음을 수행합니다.

Microsoft Azure IoT SDK와의 상호 작용 간소화
프로그래밍 방식으로 파이프라인 토폴로지 및 라이브 파이프라인 구성

키 링크:

제품 설명서
직접 메서드
소스 코드

시작

패키지 설치

npm을 사용하여 Typescript용 Video Analyzer 클라이언트 라이브러리를 설치합니다.

npm install @azure/video-analyzer-edge

필수 구성 요소

TypeScript v3.6.
이 패키지를 사용하려면 활성 Azure 구독및 IoT 디바이스 연결 문자열이 필요합니다.
Azure IoT Hub와 상호 작용하려면 npm install azure-iothub 실행해야 합니다.
사용 중인 Video Analyzer 에지 모듈의 버전에 해당하는 SDK 버전을 사용해야 합니다.

SDK	Video Analyzer 에지 모듈
1.0.0-beta.3	1.1
1.0.0-beta.2	1.0
1.0.0-beta.1	1.0

파이프라인 토폴로지 만들기 및 요청

시작 코드에 대한 예제 방문하세요.

모든 클라이언트 인스턴스 메서드가 스레드로부터 안전하고 서로 독립적임을 보장합니다(지침). 이렇게 하면 스레드 간에도 클라이언트 인스턴스를 다시 사용하는 것이 항상 안전합니다.

주요 개념

파이프라인 토폴로지 및 라이브 파이프라인

파이프라인 토폴로지 라이브 파이프라인을 인스턴스화하기 위한 청사진 또는 템플릿입니다. 자리 표시자를 값으로 사용하여 파이프라인의 매개 변수를 정의합니다. 라이브 파이프라인 파이프라인 토폴로지 참조 및 매개 변수를 지정합니다. 이렇게 하면 동일한 토폴로지와 매개 변수 값이 다른 여러 라이브 파이프라인을 참조할 수 있습니다. 자세한 내용은 파이프라인 토폴로지 및 라이브 파이프라인방문하세요.

예제

파이프라인 토폴로지 만들기

파이프라인 토폴로지 만들기를 위해 원본 및 싱크를 정의해야 합니다.

const rtspSource: RtspSource = {
  //Create a source for your pipeline topology
  name: "rtspSource",
  endpoint: {
    url: "${rtspUrl}",
    "@type": "#Microsoft.VideoAnalyzer.UnsecuredEndpoint",
    credentials: {
      username: "${rtspUserName}",
      password: "${rtspPassword}",
      "@type": "#Microsoft.VideoAnalyzer.UsernamePasswordCredentials"
    }
  } as UnsecuredEndpoint,
  "@type": "#Microsoft.VideoAnalyzer.RtspSource"
};

const nodeInput: NodeInput = {
  //Create an input for your sink
  nodeName: "rtspSource"
};

const videoSink: VideoSink = {
  name: "videoSink",
  inputs: [nodeInput],
  videoName: "video",
  localMediaCachePath: "/var/lib/videoanalyzer/tmp/",
  localMediaCacheMaximumSizeMiB: "1024",
  "@type": "#Microsoft.VideoAnalyzer.VideoSink"
};

const pipelineTopology: PipelineTopology = {
  name: "jsTestTopology",
  properties: {
    description: "description for jsTestTopology",
    parameters: [
      { name: "rtspUserName", type: "String", default: "testUsername" },
      { name: "rtspPassword", type: "SecretString", default: "testPassword" },
      { name: "rtspUrl", type: "String" }
    ],
    sources: [rtspSource],
    sinks: [videoSink]
  }
};

라이브 파이프라인 만들기

라이브 파이프라인 인스턴스를 만들려면 기존 파이프라인 토폴로지가 있어야 합니다.

const livePipeline: LivePipeline = {
  name: "jsLivePipelineTest",
  properties: {
    description: "description",
    topologyName: pipelineTopologyName,
    parameters: [{ name: "rtspUrl", value: "rtsp://sample.com" }]
  }
};

직접 메서드 호출

디바이스에서 직접 메서드를 호출하려면 먼저 Video Analyzer Edge SDK를 사용하여 요청을 정의한 다음 IoT SDK의 CloudToDeviceMethod사용하여 해당 메서드 요청을 보내야 합니다.

import { createRequest } from "@azure/video-analyzer-edge";
import { Client } from "azure-iothub";

const deviceId = process.env.iothub_deviceid;
const moduleId = process.env.iothub_moduleid;
const connectionString = process.env.iothub_connectionstring;
const iotHubClient = Client.fromConnectionString(connectionString); //Connect to your IoT Hub

const pipelineTopologySetRequest = createRequest("pipelineTopologySet", pipelineTopology);
const setPipelineTopResponse = await iotHubClient.invokeDeviceMethod(deviceId, moduleId, {
  methodName: pipelineTopologySetRequest.methodName,
  payload: pipelineTopologySetRequest.payload
});

문제 해결

메서드 요청을 만들 때 메서드 이름의 맞춤법을 검사해야 합니다.

다음 단계

샘플
Azure IoT Device SDK
Azure IoTHub 서비스 SDK

기여

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