Lookout for Vision Edge Agent - Amazon IoT Greengrass
版本类型操作系统要求依赖项配置本地日志文件更改日志
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Lookout for Vision Edge Agent

Lookout for Vision Edge Agent 组件 (aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent) 安装本地 Amazon Lookout for Vision 运行时服务器，该服务器使用计算机视觉来发现工业产品中的视觉缺陷。

要使用此组件，请创建并部署 Lookout for Vision 机器学习模型组件。这些机器学习模型会通过发现用于训练模型的图像中的模式，预测图像中是否存在异常。然后，您可以开发和部署自定义 Greengrass 组件（称为客户端应用程序组件），这些组件为该运行时组件提供图像和视频流，以便使用机器学习模型检测异常。

您可以使用 Lookout for Vision Edge Agent API 与其他 Greengrass 组件中的该组件进行交互。此 API 使用 gRPC 实现，后者是一种用于进行远程过程调用的协议。有关更多信息，请参阅《Amazon Lookout for Vision 开发人员指南》中的编写客户端应用程序组件和 Lookout for Vision Edge Agent API 参考。

有关此组件用法的更多信息，请参阅以下内容：

注意

Lookout for Vision Edge Agent 组件仅在以下 Amazon Web Services 区域可用：

  • 美国东部（俄亥俄）

  • 美国东部（弗吉尼亚州北部）

  • 美国西部（俄勒冈州）

  • 欧洲地区（法兰克福）

  • 欧洲（爱尔兰）

  • Asia Pacific (Tokyo)

  • 亚太地区 (首尔)

版本

此组件具有以下版本：

  • 1.2.x

  • 1.1.x

  • 1.0.x

  • 0.1.x

类型

此组件是一个通用组件 (aws.greengrass.generic)。Greengrass Nucleus 运行组件的生命周期脚本。

有关更多信息，请参阅 组件类型。

操作系统

此组件只能安装在 Linux 核心设备上。

要求

此组件具有以下要求：

  • Greengrass 核心设备必须使用 Armv8（AArch64）或 x86_64 架构。

  • 如果您使用此组件的 1.0.0 或更高版本，则 Python 3.8 或 Python 3.9，包括 pip，安装在 Greengrass 核心设备上。

    如果您使用此组件的 0.1.x 版本，则 Python 3.7，包括 pip，安装在 Greengrass 核心设备上。

    重要

    设备必须具有这些 Python 版本中之一。此组件不支持更高版本的 Python。

  • 要使用图形处理单元（GPU）推理，核心设备必须满足以下要求。此组件的 1.1.0 及更高版本中，可选择 GPU 推理。

    • 支持 CUDA 的图形处理单元（GPU）。有关更多信息，请参阅《CUDA 工具包文档》中的验证您支持 CUDA 的 GPU。

    • cuDNN、CUDA 和 Tensorrt 安装在 Greengrass 核心设备上。

      • 在 NVIDIA Jetson 设备上，例如 Jetson Nano 或 Jetson Xavier、cuDNN、CUDA 和 TensorRT 都安装了 NVIDIA JetPack。您不需要进行任何更改。此组件支持 JetPack 4.4、JetPack 4.5、JetPack 4.5.1 和 JetPack 4.6.1。

        重要

        您必须安装其中这些 JetPack 版本之一，而不是其他版本。Lookout for Vision 服务为这些 JetPack 平台编译计算机视觉模型。

      • 在搭载采用 NVIDIA Ampere 微架构的 GPU（或者 GPU 的计算容量为 8.0）的 x86 设备上，执行以下操作：

      • 在搭载采用 Ampere 之前的 NVIDIA 架构的 GPU（或者 GPU 的计算容量低于 8.0）的 x86 设备上，执行以下操作：

    • 运行此组件的系统用户必须是有权访问设备上 GPU 的系统组的成员。此组的名称因操作系统而异。请查阅您的操作系统和 GPU 文档，确定该系统组的名称。

      例如，在 NVIDIA Jetson 设备上，该组的名称为 video，您可以运行以下命令将系统用户添加到该组。将 ggc_user 替换为要添加的用户的名称。

      sudo usermod -aG video ggc_user

依赖项

此组件没有任何依赖关系。

配置

此组件提供您可以在部署组件时自定义的以下配置参数。

Socket

（可选）运行 Edge Agent 的文件套接字。Lookout for Vision 模型组件使用此文件套接字与 Edge Agent 通信。如果更改此参数，则在部署 Lookout for Vision 模型组件时必须指定相同的值。

默认：unix:///tmp/aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent.sock

本地日志文件

此组件使用以下日志文件。

/greengrass/v2/logs/aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent.log
查看此组件的日志

  • 在核心设备上运行以下命令以实时查看此组件的日志文件。将 /greengrass/v2 替换为 Amazon IoT Greengrass 根文件夹路径。

    sudo tail -f /greengrass/v2/logs/aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent.log

更改日志

下表介绍每个组件版本的更改。

版本

更改

1.2.0

常规错误修复和性能改进。

1.1.9

常规错误修复和性能改进。

1.1.8

常规错误修复和性能改进。

1.1.7
新功能

  • 将 opencv-python-headless 程序包安装到 Lookout for Vision Edge Agent 虚拟环境中。

错误修复和改进

  • 改进了置信度分数的计算。

  • 将热图模型掩码的大小调整为原始文件大小。

  • 常规错误修复和性能改进。

1.1.6
新功能

向 DetectAnomalies 结果增加了新值。

  • anomaly_score – 介于 0.0 到 1.0 之间的数字，表示图像的异常程度。

  • anomaly_threshold – 模型训练期间设置的阈值，用于确定异常图像和普通图像间的边界。

常规错误修复和性能改进。

flink-client
新功能

增加了对 OpenCV 的支持，以便在可用时调整图像大小。如果 OpenCV 不可用，Edge Agent 会使用 Pillow。

错误修复和改进

常规错误修复和性能改进。

1.1.3

常规错误修复和性能改进。

1.1.1

常规错误修复和性能改进。

1.1.0
新功能

  • 增加了对图像分割模型的支持，该模型可以识别图像中的异常。

  • 增加了对 CPU 推理的支持，使您可以在没有 GPU 的核心设备上使用 Lookout for Vision 模型。

错误修复和改进

  • 常规错误修复和性能改进。

1.0.0

此版本的 Lookout for Vision Edge Agent 组件需要非 0.1.x 版本的 Python 版本。如果要从 v0.1.x 升级到 v1.x，则必须升级核心设备上的 Python 安装。

错误修复和改进

  • 常规错误修复和性能改进。

0.1.37

常规错误修复和性能改进。

0.1.36

初始版本。