O Vertex AI Vision é uma plataforma com tecnologia de IA que pode usar para carregar, analisar e armazenar dados de vídeo . O Vertex AI Vision permite-lhe criar e implementar aplicações de IA. Pode criar soluções de Vertex AI Vision ponto a ponto tirando partido da integração do Vertex AI Vision com outros componentes do produto.
Para começar a implementar soluções com a plataforma Vertex AI Vision, reveja os seguintes conceitos e componentes do Vertex AI Vision:
Streams: representam uma camada de streaming de vídeo da sua solução. A fonte da stream pode ser um vídeo em direto (por exemplo, uma câmara IP) ou um ficheiro de vídeo (por exemplo, um ficheiro MP4).
Aplicações: ative a ligação entre uma stream e um processador de IA para realizar uma operação de aprendizagem automática no vídeo. Por exemplo, pode associar um stream de câmara a um modelo de IA que conta as pessoas que passam em frente à câmara.
Armazéns de conteúdo multimédia: armazenam o vídeo carregado por streams para o Google Cloud armazenamento. O armazenamento de dados neste destino permite-lhe consultar a saída da análise e os metadados dos processadores de IA usados em dados dos streams carregados.
Objetivos
Este tutorial mostra como fazer o seguinte:
- Crie uma app de contagem de ocupação.
- Implemente a sua app para utilização.
- Configure um computador remoto para fazer stream de vídeo.
- Carregue o vídeo de streaming para um nó de stream na sua app.
- Pesquise vídeos no seu armazenamento do Media Warehouse da Vertex AI Vision.
Custos
Neste documento, usa os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:
- Vertex AI Vision (Streams - Data ingested, Streams - Data consumed, Models - Occupancy analytics suite, Warehouse - Video storage)
- Compute Engine
Para gerar uma estimativa de custos com base na sua utilização prevista,
use a calculadora de preços.
Quando terminar as tarefas descritas neste documento, pode evitar a faturação contínua eliminando os recursos que criou. Para mais informações, consulte o artigo Limpe.
Antes de começar
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
Roles required to select or create a project
- Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
-
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role
(
roles/resourcemanager.projectCreator), which contains theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
-
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Compute Engine and Vision AI APIs.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains theserviceusage.services.enablepermission. Learn how to grant roles. -
Create a service account:
-
Ensure that you have the Create Service Accounts IAM role
(
roles/iam.serviceAccountCreator) and the Project IAM Admin role (roles/resourcemanager.projectIamAdmin). Learn how to grant roles. -
In the Google Cloud console, go to the Create service account page.
Go to Create service account - Select your project.
-
In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.
In the Service account description field, enter a description. For example,
Service account for quickstart. - Click Create and continue.
-
Grant the following roles to the service account: Vision AI > Vision AI Editor, Compute Engine > Compute Instance Admin (beta), Storage > Storage Object Viewer†.
To grant a role, find the Select a role list, then select the role.
To grant additional roles, click Add another role and add each additional role.
-
Ensure that you have the Create Service Accounts IAM role
(