Как создать и развернуть приложение для мониторинга трафика в реальном времени с использованием шаблона компьютерного зрения Quix

Если вы когда-нибудь хотели поэкспериментировать с компьютерным зрением, но у вас нет времени на настройку сложной среды разработки, это руководство для вас. Компьютерное зрение может стать отличной заменой физическим датчикам в определенных ситуациях, особенно когда дело касается подсчета предметов. В этом уроке я познакомлю вас с выпущенным нами демонстрационным приложением, которое использует лондонские дорожные камеры для измерения текущих пробок путем подсчета транспортных средств. Он основан на повторно используемом шаблоне проекта, который мы создали, чтобы помочь вам воспроизвести проект. Затем я покажу вам, как использовать этот шаблон для создания собственной копии проекта и запуска ее в Quix — инструменте для разработки и запуска приложений потоковой передачи событий. Наша демо-версия приложения компьютерного зрения также использует брокер сообщений, размещенный в (полностью управляемый Apache Kafka как сервис), но для следования руководству не обязательно иметь учетную запись Confluent Cloud. Confluent Cloud Вот как должен выглядеть конечный результат: Вы можете поэкспериментировать с этой демо-версией вживую по следующему адресу: https://app-demo-computervisiondemo-prod.deployments.quix.ai/ Что делает это приложение? Приложение использует прямые трансляции с лондонских дорожных камер (также известных как «Jam Cams») для подсчета транспортных средств и оценки уровня заторов. Затем он использует визуальные индикаторы, чтобы показать, где на карте Лондона возникают пробки. Транспортные средства подсчитываются с использованием модели машинного обучения для обнаружения объектов на изображениях (а не на датчиках или данных GPS). Модель обнаружения объектов также классифицирует транспортные средства по разным типам, и вы можете фильтровать данные по этим типам. Например, вы можете использовать раскрывающийся список «Выбрать объект», чтобы увидеть только количество автобусов, которые обнаружили все камеры дорожного движения в текущий момент времени. Обратите внимание, что приложение учитывает не все автомобили, наблюдаемые в течение дня, а только в текущее время (подробнее об этом позже). Зачем использовать обнаружение объектов для определения заторов? Потому что другие методы не всегда надежны. Например, в 2020 году берлинскому художнику удалось на одном из главных мостов через реку Шпрее, используя только ручную тележку и 99 подержанных телефонов. Затем Google Maps послушно отобразил этот район на карте как сильно перегруженный. создать «виртуальную» пробку По этой причине для дополнения оценок перегруженности на основе GPS часто используются другие типы данных. Сюда входят исторические закономерности, данные датчиков, муниципальные новости о запланированных закрытиях и инцидентах, о которых сообщают пользователи. Однако одной из наиболее надежных перекрестных ссылок является визуальное распознавание пробок, полученное с помощью дорожных камер ( ). при условии, что чайка не загораживает обзор Несмотря на заблудшие чайки, компьютерное зрение в настоящее время используется правительственными организациями для расширения данных о трафике и повышения точности оценок объема трафика. Например, 22 сентября прошлого года Статистическое управление Канады опубликовало документ под названием « », в котором была представлена система на основе компьютерного зрения для периодического извлечения количества транспортных средств с канадской дорожной камеры. образы. Оценка объема дорожного движения по изображениям дорожной камеры: к потокам данных о дорожном движении в реальном времени Теперь с Quix вам не нужна команда ученых-исследователей, чтобы опробовать что-то подобное. Любой способный разработчик может попробовать и приступить к работе за считанные минуты. Однако в данном случае мы говорим скорее о 60 минутах, а не о 5 минутах. В конце концов, это большой проект! Чтобы воспроизвести проект, вам понадобятся две вещи: API-ключ для (подробнее см. в ). API Traffic for London документации этого проекта Бесплатная учетная запись Quix — если вы еще ее не создали, вы можете (вы можете сделать это в несколько кликов, используя существующую учетную запись Google, GitHub или Microsoft). зарегистрироваться сейчас Получение собственной копии проекта Чтобы получить копию проекта (и любого из наших демонстрационных приложений), необходимо выполнить несколько основных шагов: Форк нашего с GitHub. демо-репозитория компьютерного зрения Это облегчит вам настройку вашей версии проекта, но при этом вы получите выгоду от улучшений в исходной версии. , затем создайте новую среду разработки и свяжите ее со своим форком. Создайте проект в Quix Cloud Это позволит вам запускать и обновлять приложение в Quix Cloud под своей учетной записью. Обновите учетные данные для внешних служб, таких как TfL Camera API и Google Maps. Секреты, такие как ключи API, не передаются в копии проекта, поэтому вам придется добавить их самостоятельно. После того, как вы настроите основы, мы углубимся в код и посмотрим, как вы можете его адаптировать. Формирование демонстрационного репозитория компьютерного зрения Чтобы разобраться с кодом, давайте сначала создадим демо-репозиторий Computer Vision. Почему форк, а не клон? Потому что позже вы перенесете этот код в свою собственную среду Quix, и использование форка — это самый простой способ синхронизировать вашу среду. Вы также сможете получать информацию о любых изменениях, которые мы вносим в шаблон проекта. Для простоты я предполагаю, что у вас уже есть учетная запись GitHub. Однако вы можете захотеть создать конкретного пользователя Git для этого проекта. Позже вы предоставите Quix SSH-доступ к репозиторию, и наличие отдельного пользователя — хороший способ гарантировать, что Quix не будет иметь больше доступа, чем должно. Откройте GitHub в веб-браузере, перейдите к репозиторию демо-версии Computer Vision ( ) и нажмите https://github.com/quixio/computer-vision-demo «Разветвить». Убедитесь, что вы разветвили все ветки (в мастере разветвлений GitHub снимите флажок « »). Это связано с тем, что если вы используете пробную учетную запись, вам понадобится альтернативная ветка для создания среды разработки в Quix Cloud. Копировать только основную ветку Создание новой среды разработки в Quix Прежде чем вы сможете создать среду в Quix, вам сначала необходимо создать проект. Во время работы мастера создания проекта вам будет предложено добавить исходную среду. Вы можете добавить больше сред позже, когда освоитесь. Чтобы создать проект и подключить среду к разветвленному репозиторию, выполните следующие действия: Войдите в Quix и нажмите + . Новый проект Назовите свой проект « » (или что-то подобное) и выберите . Моя демонстрация компьютерного зрения «Подключиться к собственному репозиторию Git» На следующем экране вы должны увидеть несколько инструкций о том, как добавить SSH-ключ Quix в ваш репозиторий — следуйте этим инструкциям. Добавление этого ключа позволяет Quix автоматически синхронизировать ваш репозиторий со средой Quix. На следующем экране вам будет предложено создать среду — среды позволяют вам параллельно развертывать код из разных ветвей. Введите « » в качестве имени среды и выберите ветку « » из разветвленного репозитория. tutorial tutorial Продолжайте выполнять следующие шаги в мастере создания проекта. Мастер спросит вас, какой брокер сообщений вы хотите использовать. Исходная версия проекта использует в качестве брокера сообщений. Если вы хотите использовать Confluent Cloud, вам сначала необходимо иметь учетную запись — в этом случае вы должны выбрать и ввести свои учетные данные. Confluent Cloud «Подключиться к Confluent Cloud» Однако использование Confluent Cloud не является обязательным. В этом руководстве вы также можете использовать брокер сообщений Quix по умолчанию. После завершения работы мастера перейдите на страницу (если она еще не открыта). Вы увидите стандартное предупреждение о том, что ваша среда Quix не синхронизирована с исходным репозиторием (поскольку среда изначально пуста). «Конвейер» Нажмите кнопку , чтобы получить последнюю версию кода из разветвленного репозитория. . Процесс синхронизации является двунаправленным, поэтому, если вы измените какой-либо код в своей среде, он также вернет его в исходный репозиторий. «Синхронизировать среду» Примечание Надеюсь, синхронизация прошла успешно. Если это сработало, вы должны увидеть, как все ваши сервисы начинают создаваться на странице . «Конвейер» Сервисов довольно много, поэтому сборка и запуск всех сервисов займет несколько минут. Обратите внимание: служба S3 по умолчанию остановлена, поскольку для ее работы вам понадобится собственная учетная запись AWS. Но в любом случае для данного урока это не обязательно. Чтобы увидеть весь конвейер на странице , щелкните и перетащите в любое место пустой части холста и прокрутите вправо или, удерживая нажатой клавишу Ctrl / ⌘, уменьшите масштаб с помощью колеса мыши. «Конвейер» Прокрутите страницу, пока не увидите сервис под названием «Project Front End». Щелкните синий значок запуска рядом с названием службы «Project Front End». Теперь вы должны увидеть свою собственную копию приложения компьютерного зрения, с которой можно поиграть. Понимание архитектуры демонстрационного приложения компьютерного зрения Конвейер состоит из множества сервисов, но архитектуру можно разделить на три основных сегмента, как показано на следующей диаграмме: Первый набор сервисов (1–3) подключается к дорожным камерам Лондона, определяя транспортные средства на каждом контролируемом участке дороги. Второй набор сервисов (4–7) сохраняет общее количество типов транспортных средств на каждом сегменте дороги и регистрирует максимальное количество транспортных средств, обнаруженных в данном кадре. Затем эти данные буферизуются и передаются в службу REST API, чтобы данные были доступны любой внешней службе, которая хочет их запросить. Последний сервис (8) содержит интерфейс, который опрашивает REST API для получения агрегированной статистики транспортных средств и прослушивает веб-сокет на предмет необработанных данных со всех дорожных камер (таких видеокадров), которые поступают из темы в Quix. Эта комбинация опросов и данных в реальном времени используется для визуализации уровней дорожного движения на карте Лондона. Я не буду вдаваться в подробности особенностей отдельных сервисов, потому что документация уже хорошо с этим справляется. Но если вы хотите взглянуть на то, как они работают, вот некоторая справочная информация со ссылками на документацию. Справочник по обслуживанию Если щелкнуть имя службы, вы увидите фактическую службу, работающую в среде Quix только для чтения, включая журналы времени выполнения и происхождение данных. наименование услуги Описание Видео с камеры TfL Получает каналы камеры из конечной точки API TfL, используя ключ API TfL и библиотеку Python «запросов». , Документация Исходный код Фрейм-граббер Извлекает кадры из видеофайлов, предоставляемых Tfl API. , Документация Исходный код Обнаружение объектов Берет кадры из захвата кадров и обнаруживает объекты в каждом кадре. , Документация Исходный код Камеры транспортных средств Рассчитывает общее количество транспортных средств. , Документация Исходный код Максимальное окно автомобиля Рассчитывает максимальное количество транспортных средств за временной интервал в один день. , Документация Исходный код Буфер данных Буфер данных предоставляет односекундный буфер данных для снижения нагрузки на службу Data API. , Документация Исходный код API данных Служба REST API, предоставляющая две конечные точки. , Документация Исходный код Передняя часть проекта Размещает интерфейс, который проверяет API на наличие новых данных. , Документация Исходный код Здесь я хочу сосредоточиться на том, чтобы показать вам . , как настроить проект в соответствии с вашими требованиями Настройка проекта Чтобы помочь вам настроить проект, я покажу вам, как внести небольшие изменения в логику агрегирования во внутренней части и визуализировать эту новую информацию во внешней части. После этого я укажу вам на некоторые внешние ресурсы, которые помогут вам выполнять более сложные задачи, такие как подсчет транспортных средств и отслеживание объектов. Но сначала нам нужно немного поработать с администратором, например добавить свежие секреты приложения. Добавление собственных учетных данных API и обновление секретов В шаблоне проекта настроены некоторые учетные данные по умолчанию, но вам придется изменить их, чтобы ваша копия проекта работала. Вам нужно будет определить каждый из этих учетных данных как секрет в вашем проекте. Секреты заключаются в следующем. Токен носителя для внешнего интерфейса для связи с концентратором SignalR в Quix (секретный ключ: « »). bearerToken Ваш ключ API Tfl (секретный ключ: ' ') tfl_api_key Настройка токена носителя для внешнего интерфейса Внешний интерфейс использует клиентскую библиотеку SignalR для связи с Quix (через ) для получения и обработки данных из серверной части. Для этого API требуется токен носителя для аутентификации клиентских приложений. API Websockets В рамках этого руководства вы создадите личный токен доступа Quix, который будет использоваться в качестве токена на предъявителя. Затем вы создадите секрет для хранения этого токена в своей среде (да, это немного запутанно, но вам нужно сделать это только один раз). #Получение токена личного доступа Вот как вы можете получить токен личного доступа в Quix. Откройте меню своего профиля в правом верхнем углу и выберите . «Токены личного доступа» В появившемся диалоговом окне нажмите и вставьте свой личный токен доступа в блокнот или любое другое место временного хранения — он понадобится вам для следующего шага. «Создать токен» Добавление вашего личного токена доступа к секретам На портале Quix откройте страницу и нажмите , чтобы открыть Quix IDE. «Приложения» «Демо-интерфейс Sentiment» В разделе (слева внизу) нажмите . «Переменные» «Управление секретами» В появившейся боковой панели нажмите и введите « » в качестве секретного ключа. + Новый секрет bearerToken В столбцах «По умолчанию» и «Учебное пособие» вставьте свой личный токен доступа, который вы создали на предыдущем шаге, в качестве значения в каждой ячейке. Добавление вашего ключа API tfl в секреты Предполагая, что вы зарегистрировались на вам сначала необходимо добавить свой собственный ключ API Tfl в качестве секрета. портале Tfl API, Чтобы добавить секрет, необходимо выполнить те же действия, что и в предыдущем разделе, но на этот раз добавьте секрет с ключом « ». tfl_api_key Обновление серверной части, чтобы получить максимальное количество автомобилей, видимых по всему Лондону. В настоящее время вы можете видеть только максимальное количество транспортных средств, наблюдаемых за последние 24 часа. Например, давайте рассмотрим данные, отображаемые под этим видеокадром, снятым с камеры на Кингс-Кросс и Суинтон-стрит. одной камерой В настоящее время предполагается, что в кадре 5 транспортных средств. Однако наибольшее количество транспортных средств, которые камера когда-либо наблюдала (в одном кадре), — это 11 машин. Мы не знаем, когда было замечено это скопление из 11 транспортных средств, но известно, что наблюдение проводилось где-то за последние 24 часа. Но не было бы интересно увидеть такие же данные по всему Лондону? Т.е. каково общее максимальное количество транспортных средств, одновременно наблюдаемых камерами Лондона? А какое максимальное количество автобусов зафиксировали все камеры? Чтобы ответить на эти вопросы, мы хотим получить данные, которые выглядят примерно так: {"24hmax_vehicles_allcams": 680.0, "24hmax_buses_allcams": 131.0, "24hmax_cars_allcams": 522.0, "24hmax_trucks_allcams": 94.0, "24hmax_motorcycles_allcams": 4.0} Обратите внимание, что мы не говорим здесь об общем количестве транспортных средств (я вернусь к этому позже), а просто снимок большинства транспортных средств, которые лондонские дорожные камеры наблюдали за последние 24 часа. Чтобы получить эти данные, вам необходимо внести следующие изменения Получите максимумы для каждого типа транспортных средств, наблюдавшихся за последние 24 часа (а не только для всех транспортных средств). Сохраняйте последние максимумы, объединяйте их все (по всем камерам). Постоянно обновляйте агрегацию, когда разные камеры наблюдают новые максимумы. Затем вы визуализируете данные во внешнем интерфейсе, чтобы они выглядели примерно так: Я уже создал для этого некоторый код, но прежде чем вы его протестируете, вам понадобится место для хранения новых агрегатов по мере их поступления. В этом примере я покажу вам, как использовать новую тему Kafka для хранения данные. Добавление новой темы «max-vehicles-agg». Не совсем уверены, что это за тема? — хорошая отправная точка, но по сути темы описываются как папки в файловой системе, а события (в форме сообщений) — это файлы в этой папке. Вы узнаете, как создать его в пользовательском интерфейсе Quix — это очень простой процесс. Документация Apache Kafka Чтобы создать тему на портале Quix, выполните следующие действия: На портале Quix откройте страницу и нажмите в правом верхнем углу. «Темы» «Добавить новую» В появившемся диалоговом окне введите имя, например « », оставьте настройки по умолчанию такими, какие они есть, и нажмите . max-vehicles-agg «Готово» Теперь вам нужно обновить код серверной части, чтобы написать эту тему. Сервис, который вам нужно изменить, называется « ». Это сервис Python, который объединяет данные с помощью библиотек и Pandas Python. Max Vehicle Window Quix Streams При редактировании услуг в целом у вас всегда есть два варианта. Отредактируйте и протестируйте свою локальную IDE, затем зафиксируйте и отправьте изменения в разветвленный репозиторий. Редактируйте и тестируйте в онлайн-среде Quix IDE. Quix IDE может работать немного быстрее, поскольку все зависимости устанавливаются автоматически, и вам не нужно настраивать новую виртуальную среду. Он также автоматически вносит ваши изменения, что может немного ускорить процесс. В этом примере я буду использовать Quix IDE. Обновление сервиса максимального количества транспортных средств для агрегирования данных со всех камер. Чтобы сэкономить время, я уже создал для этого код, поэтому все, что вам нужно сделать, это вставить его в соответствующий файл. Чтобы отредактировать сервис Max Vehicle Window: Перейдите в и нажмите , чтобы открыть Quix IDE. «Приложения» «Окно максимального транспортного средства» Обратите внимание: в пользовательском интерфейсе Quix база кода для каждого сервиса называется «приложением», но на самом деле это автономная папка, в которой хранится код для конкретного сервиса (все они работают вместе для обеспечения работы приложения компьютерного зрения). . Если он еще не открыт, щелкните в меню файлов слева, чтобы открыть его в Quix IDE. main.py В другом окне откройте , затем скопируйте и вставьте код, заменив весь существующий код. Комментарии к коду должны помочь вам понять, какие изменения я внес. этот файл из репозитория наших руководств Новый код ожидает появления новой переменной среды с именем « », в которой будет храниться имя новой темы вывода, которую вы создали ранее, поэтому давайте создадим эту новую переменную. output2 В разделе нажмите , чтобы добавить новую переменную среды. «Переменные» «+Добавить» В появившемся диалоговом окне выберите в качестве типа переменной, назовите переменную «output2» и выберите созданную вами тему в качестве значения по умолчанию (например, « »). «Тема вывода» max-vehicles-agg Теперь вам просто нужно сохранить и развернуть изменения. Чтобы сохранить изменения, нажмите . «Зафиксировать» Перед повторным развертыванием рекомендуется пометить редакцию, чтобы можно было легко определить, какую версию кода использует развертывание. Пометьте коммит, щелкнув значок тега, и дайте ему имя… что-то вроде «NewAggregation». Если вы хотите еще раз проверить, работает ли новый код, нажмите в правом верхнем углу. «Выполнить» Чтобы повторно развернуть службу, откройте раскрывающийся список развертывания в правом верхнем углу и выберите « », затем нажмите « ». Изменить существующее развертывание Повторно развернуть Чтобы просмотреть тему, откройте портал Quix, перейдите на страницу « и щелкните тему « », которую вы создали ранее. Темы» max-vehicles-agg Каждая тема имеет представление, называемое «представление обозревателя данных», которое позволяет вам проверять сообщения, проходящие через тему. Теперь вы должны увидеть активный поток в разделе « ». ВЫБОР ПОТОКОВ Выберите поток « » (или как там он называется) агрегированные_данные Затем выберите все доступные в разделе . параметры ВЫБОР ПАРАМЕТРОВ… Наконец, выберите , чтобы увидеть выбранные данные. представление «Таблица» Обратите внимание, что новые данные могут поступать не сразу, поскольку служба имеет переменный таймер сна, чтобы избежать превышения ограничений скорости TfL API. Вы можете настроить его в переменной среды «sleep_interval». На момент написания по умолчанию было установлено значение 60 секунд. TFL Camera Feed Если вы просмотрите журналы развертывания , вы увидите, когда этот таймер был активирован. Когда вы увидите, что данные снова поступают, можно безопасно вернуться и проверить свою тему. канала камеры TFL Обновление интерфейса для отображения карты и новых агрегатов. Если вас беспокоит изменение кода внешнего интерфейса, вы можете пропустить эту часть. Quix — это в основном серверный инструмент, но мы добавили внешний компонент, чтобы вы могли создать полнофункциональное мини-приложение. В этом разделе вы собираетесь обновить внешний интерфейс для отображения агрегатов. Отображение новых агрегированных данных во внешнем интерфейсе Теперь давайте обновим службу пользовательского интерфейса, включив в нее новые агрегаты, которые мы создали на серверной стороне. Напоминаем, что вот как это должно выглядеть, когда вы закончите. Это некрасиво, но дает нам необходимую информацию. Чтобы обновить пользовательский интерфейс, вам необходимо отредактировать следующие файлы: ' ' который управляет подписками на данные для внешнего интерфейса: app.component.ts /TfL обработка изображений UI/src/app/app.comComponent.ts ' ', который определяет расположение информации на странице. app.component.html /TfL обработка изображений UI/src/app/app.comComponent.html Начнем с . На портале Quix перейдите в раздел « и нажмите (развернутый как «Внешний интерфейс проекта»), чтобы открыть Quix IDE. app.component.ts Приложения» «Пользовательский интерфейс обработки изображений TfL» Обновление подписок на данные Здесь мы собираемся пойти на хитрость и жестко запрограммировать ссылки на темы. В рабочей среде это должно обрабатываться с помощью переменных, но это упрощает демонстрацию. В разделе откройте . «Файлы приложения» ./src/app/app.component.ts Найдите следующий блок (после строки 213): subscribeToData() { this.connection.invoke('SubscribeToParameter', this._topicName, this._streamId, 'image'); this.connection.invoke('SubscribeToParameter', this._topicName, this._streamId, 'lat'); this.connection.invoke('SubscribeToParameter', this._topicName, this._streamId, 'lon'); this.connection.invoke('SubscribeToParameter', 'max-vehicles', '*', 'max_vehicles'); this.connection.invoke('SubscribeToParameter', 'image-vehicles', '*', '*'); И следующая дополнительная строка под блоком: this.connection.invoke('SubscribeToParameter', 'max-vehicles-agg', '*', '*'); // new line Это инициирует подписку на тему и прочтет все параметры в сообщении (parameterData — это в Quix API, который обычно состоит из числовых данных). особый тип данных Затем найдите строку ' (строка 43 или около того) и добавьте под ней следующую новую строку. 'selectedMarker: Marker | undefined; latestMessageMaxAgg: ParameterData | undefined; Эта строка инициализирует новую переменную, которую вы будете использовать для хранения данных сообщений. Теперь давайте назначим данные переменной всякий раз, когда будет обнаружено новое сообщение. Сначала найдите следующий блок (после строки 108): if (data.topicName === "image-vehicles") { key = data.streamId; if (data.numericValues['vehicles']) markerData.count = data.numericValues['vehicles'][0]; if (data.numericValues[this.parameterId]) markerData.value = data.numericValues[this.parameterId][0]; } Добавьте под ним следующий блок: if (data.topicName === 'max-vehicles-agg') { this.latestMessageMaxAgg = data; } Теперь, если сообщение приходит из темы под названием « », интерфейсная часть возьмет все данные из сообщения и поместит их в переменную . max-vehicles-agg latestMessageMaxAgg Теперь, когда у нас есть доступ к переменной, давайте отобразим ее содержимое во внешнем интерфейсе. Обновление шаблона внешнего интерфейса Теперь пришло время наконец отобразить данные, которые мы сделали доступными для внешнего интерфейса. В разделе откройте . «Файлы приложения» ./src/app/app.component.html Найдите следующий элемент div, который отображает цветную шкалу плотности трафика (после строки 85): Traffic density

Прямо над ним добавьте следующий блок кода. Combined Maximums Across All London Cameras All vehicles: {{ latestMessageMaxAgg?.numericValues?.['combined_max_vehicles_for_all_cameras']?.at(0) }} Cars: {{ latestMessageMaxAgg?.numericValues?.['combined_max_cars_for_all_cameras']?.at(0) }} Buses: {{ latestMessageMaxAgg?.numericValues?.['combined_max_buses_for_all_cameras']?.at(0) }} Trucks: {{ latestMessageMaxAgg?.numericValues?.['combined_max_trucks_for_all_cameras']?.at(0) }} Motorcycles: {{ latestMessageMaxAgg?.numericValues?.['combined_max_motorbikes_for_all_cameras']?.at(0) }} При этом извлекаются данные из переменной , которую вы создали ранее, и отображаются данные из самого последнего сообщения (выбранного с помощью « »). Это также делает данные необязательными, чтобы вы не получали сообщения об ошибке, данные отсутствуют. latestMessageMaxAgg at(0) Если вы хотите сначала протестировать его на своем локальном компьютере, вы можете извлечь изменения, внесенные вами в Quix IDE (Quix добавляет их автоматически), и следовать инструкциям в . README службы внешнего интерфейса Чтобы повторно развернуть службу , выполните тот же процесс, что и при повторном развертывании . пользовательского интерфейса обработки изображений TfL службы максимального количества транспортных средств Если что-то пойдет не так, помните, что вам, возможно, придется удалить службу и развернуть ее снова, прежде чем вы увидите вывод ошибок в журналах. Подсчет транспортных средств за более длительные периоды времени Как вы, наверное, заметили, приложение на самом деле не подсчитывает транспортные средства с течением времени, а просто подсчитывает количество транспортных средств, наблюдаемых в каждом конкретном кадре видео. Это связано с тем, что мы не используем все возможности YOLOv8. Мы просто используем обнаружение объектов, но для правильного подсчета транспортных средств вам необходимо использовать отслеживание объектов. Проблема в том, что для отслеживания объектов требуется больше памяти, чего нет в бесплатном плане Quix. В этой демонстрации используется самая маленькая «нано» модель YOLO, но доступны еще четыре размера, причем YOLOv8x является самым мощным. Если вы используете более крупную модель, вы можете получить отличные результаты для отслеживания и подсчета транспортных средств. Вот скриншот попытки запустить его на моей локальной машине (с приличным графическим процессором) по каналу камеры TfL. Я использовал YOLO в сочетании с парой других библиотек (например, от Roboflow) для подсчета транспортных средств, движущихся по дороге в обоих направлениях. с контролем Дополнительные сведения о том, как получить аналогичные результаты, см. в следующих ресурсах: (roboflow.com) Отслеживайте и подсчитывайте объекты с помощью YOLOv8 Отличный учебник по подсчету транспортных средств с использованием компьютерного зрения и Jupyter Notebook. YOLOv8 Обнаружение и подсчет объектов | Дастин Лю | Сентябрь 2023 г. | DataDrivenИнвестор Пошаговое руководство по оптимизированной версии Roboflow Notebook для Streamlit (обсуждаемой в ранее связанной статье) — вы также можете . опробовать ее в Интернете Заключение Спасибо, что зашли так далеко. Надеюсь, вам удалось его успешно настроить. Если у вас возникли какие-либо проблемы, обязательно задайте вопрос на , и один из нас сразу же ответит на него. форуме нашего сообщества Как видите, в Quix довольно просто развертывать и запускать сложные приложения. Эти демо-версии разработаны как автономные, поэтому мы размещаем и интерфейсную часть. Однако в производственном сценарии вы, вероятно, захотите запустить свой интерфейс где-то еще. В чем Quix действительно преуспевает, так это в обработке потоков событий и выполнении сложных вычислений с чрезвычайно высокой производительностью. Он использует сильные стороны Apache Kafka для обработки данных в большом масштабе, абстрагируя при этом некоторые его недостатки (такие как управление ресурсами и сложность конфигурации). Конечно, если у вас уже есть собственный экземпляр Kafka или вы используете Confluent Cloud, вы также можете использовать его. Quix поможет вам организовать и обработать потоки событий в режиме реального времени. Чтобы узнать больше о том, как в Quix управляются среды Quix, ознакомьтесь с . соответствующим разделом документации Quix Чтобы увидеть еще одно полнофункциональное демонстрационное приложение, стоит попробовать нашу , которая использует для анализа настроений в реальном времени в сообщениях чата. демонстрационную версию приложения для чата библиотеку Hugging Face Transformers (технический директор и соучредитель Quix) Томаш Нойбауэр Также опубликовано . здесь