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工业视觉方案 - 云端推理
概览
在制造业智能视觉场景下，生产制造过程中对产品与生产流程进行质量检查是一个重要环节。由于产线节拍快，需要在边缘的部署机器学习模型以满足生产需求。但是在边缘端，集群化管理机器学习模型以及训练模型对制造企业来说面临着巨大的研发与运维挑战。针对这些问题，亚马逊云科技构建了边缘端工业视觉解决方案指南，自动化在边缘端管理机器学习模型，在云端以低代码的方式训练模型，降低了研发门槛，提升了生产效率。该指南基于 Amazon SageMaker、Amazon IoT Core、Amazon IoT Greengrass 等服务构建。
应用场景
面向工厂
- 危险区域无专业操作资质人员禁止入内检测
- 厂区内部通道安全隐患识别检测
- 无人/有人值守出入口识别
- 工业仪表数据读取
- 产品表面缺陷检
核心价值：以图像和视频等高维、密集数据为主要处理对象，深度提取信息，在安防行业规模化落地
面向园区/商场
- 央厨人员管理视觉检测
- 商场人流与偏好视觉检测
- 特种装配人员规范视觉检测
核心价值：在除摄像头外基本不添加额外硬件的基础上，亚马逊云科技工业视觉可在短周期内，保证高准确性快速进行人员动作与行为识别，确保场所内的人员效率和安全，全方位分析人流/客流特征与习惯
方案优势
提高生产环境安全性
通过 ML 推断来自本地摄像机的视频流，自动检测风险事件，减少机器停机时间；减少环境、健康和安全（EHS）相关问题。
降本增效，提升产品质量
实时发送报告，协助负责人迅速做出决定，增加生产效率；减少人力成本，延长生产机器的生命周期；剔除不合格产品，增加良品率。
一站式方案，降低部署难度
端到端的一站式解决方案，打通了视频流接入到终端消息通知等全链路集成，减少AI算法开发部署工作量。
亚马逊云科技解决方案概述
以下架构图展示了整个方案的部署架构（可单击放大查看）：
工业视觉解决方案架构图
单击图片以放大
- 使用 Amazon Lambda 接入和处理视频流。
- 使用 Amazon IoT Greengrass 和 Amazon IoT Core 对本地设备进行管理并提供云端服务。
- 使用 Amazon S3 和 Amazon DynamoDB 存储图像和 metadata。
- .使用 Amazon Lambda 和 OpenSearch 实时搜索、监控和分析运营数据。
- 使用基于 Amazon SageMaker 的一站式训练平台，快速进行模型训练和迭代。
- 使用 Amazon Kinesis Video Streams / Amazon ECS 提供实时视频数据流采集和直播。
