将 AI 模型部署到边缘设备以便保护工人

摘要

本 Code Pattern 展示了如何将 AI 工作负载部署到边缘设备以进行评分。

概览

在许多工厂环境中,当员工进入指定区域时,必须佩戴适当的个人防护设备 (PPE)(如安全帽)。本 Code Pattern 展示了一种解决方案,该解决方案可以监视指定的区域并仅在检测到有人进入该区域且未佩戴安全帽时才发出警报。为减少网络上的负载,需要在 Open HorizonIBM Edge Application Manager 所管理的边缘设备上执行视频流对象检测。

经过训练的模型已进行了容器化、已存储在模型注册表中并已下载到边缘设备上。AI 模型将在边缘设备平台上运行,并执行工人安全对象检测和边缘预测。

使用 IBM Edge Application Manager 将工作负载编排到边缘网关或边缘设备,并且 IBM Edge Application Manager Agent 将启动和监视容器化的工作负载。

流程

流程

  1. AI 模型开发者将训练数据上传到 IBM Cloud Object Storage 中。
  2. Watson Machine Learning 从 IBM Cloud Object Storage 中提取训练数据,并使用 TensorFlow 训练模型。经过训练的模型将重新保存到 IBM Cloud Object Storage 中。
  3. 使用 Open Horizon 对经过训练的模型进行容器化,并将其存储在模型注册表中。
  4. IBM Edge Application Manager 将工作负载编排到边缘网关和/或直接编排到边缘设备。
  5. IBM Edge Application Manager (Open Horizon) Agent 调用和监视容器化的工作负载。
  6. 将模型从模型注册表下载到边缘设备。
  7. AI 模型在边缘设备上运行,以执行对象检测和边缘预测。

操作说明

可以在 README 文件中找到本 Code Pattern 的详细步骤。

本文翻译自:Deploy AI models to edge devices to protect workers(2020-05-04)