Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT

大串正矢, 2020.11.26
DEEPSTREAM WITH
AZURE IOT

2
Hans-on: Deploy DeepStream
Hans-on: Check Network Stream
Hans-on: 8 Video Stream
Hans-on: AI model with Custom Vision
Hans-on（時間があれば）: Azure IoT Central
Hans-on（時間があれば）: AI model with Custom Vision + Azure
IoT Central
アジェンダ

3
進捗シート
Slackの右上のアイコンを押すとSlack上のアカウント名が分かります。
Slackに進捗確認のスプレッドシートを共有するので、そこにアカウント名をお願いします。
ハンズオンごとの項目が記入されているので完了したら〇にしてください

5
DEPLOY DEEPSTREAM
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Module配置情報の転送
Azure
Deep Stream

6
予め配布したzipファイル
(DeepStream_AzureIoT_JetPack_4.
3_DeepStream4.zip)を解凍
Visual Studio Codeを開く。Jetson に
sshアクセスしていないWindow
File -> Open Folderで先ほど解凍した
“DeepStream_AzureIoT_JetPack_4.
3_DeepStream4”フォルダを開く
DEPLOY DEEPSTREAM

7
deployディレクトリの
“deployment.template_deploy.json”の内容を”
deployment.template.json”にコピーペースト
DEPLOY DEEPSTREAM

8
Jetson Nanoにデプロイ
- deployment.template.jsonを右クリックして
Generate IoT Edge Deployment Manifestを選択
- Configディレクトリが作成され、デプロイ用の
deployment.jsonファイルが作成
- 注意：キャプチャされているmodulesディレクトリは不
要です。Configディレクトリはこの処理で作成されます。
DEPLOY DEEPSTREAM

9
- 先ほど作成されたconfigディレクトリにある
deployment.jsonファイルを右クリックしてCreate
Deployment for Single Deviceを選択
- 先ほど作成したIoT Edge deviceを選択
DEPLOY DEEPSTREAM

10
Jetsonに任意の方法でsshアクセス（Visual Studio Codeでアクセスしている場合は2つWindowがあるので注
意）もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
ターミナルで下記コマンドを入力してiotedgeを起動
sudo systemctl start iotedge
DEPLOY DEEPSTREAM

11
デモ
実際に画面共有しながらデモをお見せします。

12
jsonファイルの内容の一部を確認
edgeAgentはモジュールのデプロイ、監視を行う
“$edgeAgent”: edgeAgentの設定
“properties.desired”: 各種設定
“modules”: 使用するモジュールを設定
"$edgeAgent": {
"properties.desired": {
"modules": {
IoT Edge Agent
参考：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-edge/module-edgeagent-edgehub
DEPLOY DEEPSTREAM

13
“NVIDIADeepStreamSDK”: モジュールID
“image”: 使用するdocker image
“createOptions”: docker のオプション設定
“HostConfig”: デプロイされるエッジデバイスホストの
設定
“WorkingDir”: コンテナ内のワーキングディレクトリ
“Entrypoint”: docker 実行時に動作するコード設
定
その他の設定が気になる方は下記を参照
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-
edge/module-edgeagent-edgehub#edgeagent-
desired-properties
DEPLOY DEEPSTREAM

14
“systemModules”: 基本機能を実現するためのモジュール
“edgeAgent”: モジュールを監視、デプロイするモジュール
“edgeHub”: エッジデバイスとクラウド連携するモジュール
edge/module-edgeagent-edgehub#edgeagent-
desired-properties
DEPLOY DEEPSTREAM

15
IoT Edgeハブはモジュール、IoT Hub、任意のデバイス間の通信を管
理
“routes”:各モジュールのメッセージを渡す方法を定義
“/messages/*”: 各デバイスのモジュールから出力されたメッセージ
“$upstream”: メッセージの送り先をIoT Hubに
“/messages/modules/NVIDIADeepStreamSDK/outputs/”: メッ
セージをDeepStreamモジュールの出力にフィルターしている
IoT Hubのメッセージに関しては下記を参照
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-hub/iot-hub-
devguide-messages-construct
edge/module-composition#declare-routes
DEPLOY DEEPSTREAM

16
適切にデプロイされたかモニタリングして確認
- VS Codeの左下にあるデバイスを右クリック
- Start Monitoring Built-In Event Endpointを選択
一度目の実行はモデルの変換処理があるため時間
がかかります。
モジュールダウンロードに十分に時間がたつとIoT Hub
からのメッセージを確認できます。
サンプルビデオの人と車を検出するAIを実行している
DeepStreamアプリケーションによって生成されたメタ
データメッセージ
Deep Streamからの
メタメッセージ
DEPLOY DEEPSTREAM

17
ターミナルで下記コマンドを入力してiotedgeを止める
sudo systemctl stop iotedge
DEPLOY DEEPSTREAM

18
トラブルシューティング
▪ Jetson Nanoへ任意の方法でsshで接続もしくはディスプレイ、マウス、キーボードを使ってアクセス
▪ NVIDIADeepStreamSDKモジュールが動作しているかを確認
▪ Deepstream moduleのログを見て正しく動作しているか確認
▪ iotedgeを再起動
▪ Jetson Nanoを再起動
sudo iotedge list
sudo iotedge logs NVIDIADeepStreamSDK --tail 200
sudo systemctl restart iotedge
sudo reboot now

19
Azure IoT Hub作成の際にPricing and
scale tierでF1: Free tierで無料を選択した
場合はメッセージ数が容量を超えた場合は右
に示すような画像になり、有料枠での再作成
が必要になる
メッセージ数が容量をこえた場合

21
ネットワークストリームを使ってDEEP STREAMの動作確認
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
ストリーミング
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Azure
Deep Stream

22
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Azure
Deep Stream

23
下記コマンドで必要なディレクトリを作成し、権限付与、ディレクトリ移動、ファイル取得。wgetはコピペの際に改
行されるので注意
上記コマンドのスクリプトをcheck_network_streamディレクトリにsetup_jetson.shとして用意しているので
bashになれている方はそちらを使っても良い
cd /var/
sudo mkdir deepstream
sudo mkdir ./deepstream/custom_configs
sudo chmod -R 777 /var/deepstream/
cd ./deepstream/custom_configs/
wget https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/NVIDIA-Deepstream-Azure-
IoT-Edge-on-a-NVIDIA-Jetson-
Nano/master/DeepstreamOnIoTEdge/modules/NVIDIADeepStreamSDK/configs/test5_confi
g_file_src_infer_azure_iotedge.txt -O
test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt --no-check-certificate
CHECK NETWORK STREAM

24
“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”を編集。Visual Studio Codeからsshアクセスし
ている方は下記方法で編集可能
Jetson NanoにアクセスしているVisual Studio CodeのWindowでFile -> Open Folderを選択
下記のフォルダをOKをクリックして開く
/var/deepstream/custom_configs/

25
下記のようにファイルを編集できる

26
“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”を編集
RTSPを使用するために0にして無効化。
sinkはレンダリング、エンコーディング、ファイル保存するための設定
詳細
https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/4.0/dev-
guide/index.html#page/DeepStream_Development_Guide%2Fdeepstream_app_config.3.2.html
[sink0]
enable=0

27
同一ファイル“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”に追加
[sink3]
enable=1
#Type - 1=FakeSink 2=EglSink 3=File 4=RTSPStreaming
type=4
#1=h264 2=h265
codec=1
sync=0
bitrate=4000000
# set below properties in case of RTSPStreaming
rtsp-port=8554
udp-port=5400

28
同一ファイル“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”を編集
3フレームごとにJetson Nanoで処理するように設定します。
primary-gieの設定の詳細は下記
https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/4.0/dev-
guide/index.html#page/DeepStream_Development_Guide%2Fdeepstream_app_config.3.2.html%23wwpID0E0AB0HA
[primary-gie]
enable=1
gpu-id=0
batch-size=4
## 0=FP32, 1=INT8, 2=FP16 mode
bbox-border-color0=1;0;0;1
nvbuf-memory-type=0
interval=2

29
同一ファイル“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”を編集
DeepStreamでループ処理するための設定
[tests]
file-loop=1

30
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Azure
Deep Stream

31
JetsonにsshアクセスしていないVisual Studio Codeを
開く。この方法を使用していない方は気にしなくて良い
check_network_streamディレクトリの”
deployment.template_check_network_stream.
json”の内容を” deployment.template.json”にコ
ピーペーストして上書き

32

33

34
ターミナルで下記コマンドを入力してiotedgeを止めていたので起動

35
VLC media playerを開く
Media > Open Network Streamを開く
Network urlに“rtsp://JetsonのIPアドレ
ス:8554/ds-test”をコピー
Playをクリック

36
デモ

37
jsonファイルの変更点
ホストとDockerの連携するパスを設定
Docker 上のワーキングディレクトリを変更
Docker上で実行するコマンドを変更
"HostConfig":{
"Binds": ["/var/deepstream/custom
_configs:/root/deepstream_sdk_v4.0.2_
jetson/sources/apps/sample_apps/deeps
tream-test5/custom_configs/"]
}
"WorkingDir": "/root/deepstream_sdk_v
4.0.2_jetson/sources/apps/sample_apps
/deepstream-test5/custom_configs/",
"Entrypoint":["/usr/bin/deepstream-
test5-app","-
c","test5_config_file_src_infer_azure
_iotedge_edited.txt"],

38
jsonファイルの変更点：RSTPネットワークストリームで
VLC media playerを用いて、動画を確認するための
設定
Docker側で開けるポートの設定
Dockerとホストのポートをつなげる設定
"PortBindings": {
"8554/tcp": [
{
"HostPort": "8554"
}
]
}
"ExposedPorts":{
"8554/tcp": {}
}

39
CHECK NETWORK STREAM：トラブルシューティング
▪ NVIDIADeepStreamSDKモジュールが動作しているかを確認:
▪ Deepstream moduleのログを見て正しく動作しているか確認:
▪ 設定が反映されていない場合はiotedgeを再起動
▪ check_network_streamディレクトリのcustom_configsディレクトリに編集済みの
“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”を用意しているので、エラーもしく
は挙動が違う場合はこちらを流用しても良い
sudo iotedge list

40
が必要になる

41

43
8つのビデオストリームに対するDEEP STREAMの動作確認
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Azure
Deep Stream

44
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Azure
Deep Stream

45
ここからのコマンドのスクリプトを8_video_streamディレクトリにsetup_jetson.shとして用意しているのでbashに
慣れている方はそちらを使っても良い
ディレクトリ移動してファイルの内容を更新。 wgetはコピペの際に改行されるので注意
cd /var/deepstream/custom_configs/
g_file_src_infer_aziotedge_nano_8sources.txt -
O test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt --no-check-certificate
8 VIDEO STREAM

46
下記コマンドで必要なディレクトリを作成し、権限付与、ディレクトリ移動
ビデオファイルを取得。 wgetはコピペの際に改行されるので注意
ファイルを解凍
cd /var/deepstream
mkdir custom_streams
sudo chmod -R 777 /var/deepstream
cd ./custom_streams
wget -O cars-streams.tar.gz --no-check-certificate
"https://onedrive.live.com/download?cid=0C0A4A69A0CDCB4C&resid=0C0A4A69A0CDCB4C
%21588371&authkey=AAavgrxG95v9gu0"
tar -xvzf cars-streams.tar.gz
8 VIDEO STREAM

47
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Azure
Deep Stream

48
8_video_streamディレクトリの”
deployment.template_8_video_stream.json”の
内容を” deployment.template.json”にコピーペース
トして上書き
8 VIDEO STREAM

49
8 VIDEO STREAM

50
8 VIDEO STREAM

51
ターミナルで下記コマンドを入力してiotedgeを止めていたので起動
8 VIDEO STREAM

52
Playをクリック
8 VIDEO STREAM

53
デモ

54
追加で“custom_streams”のコンテナにパスを通す
このパス直下にmp4ファイルが存在する
"Binds": [
"
/var/deepstream/custom_configs/:/root
/deepstream_sdk_v4.0.2_jetson/sources
/apps/sample_apps/deepstream-
test5/custom_configs/",
"
/var/deepstream/custom_streams/:/root
/deepstream_sdk_v4.0.2_jetson/sources
/apps/sample_apps/deepstream-
test5/custom_streams/"
],
8 VIDEO STREAM

55
IoT メッセージのスループットを高速化するためにイン
メモリストアを使用するようにedgeHubを構成
未使用のプロトコルヘッドを無効化
"edgeHub": {
"settings": {
"image": "mcr.microsoft.com/azurei
otedge-hub:1.0",
"env": {
"usePersistentStorage": {
"value": "false"
},
"amqpSettings__enabled": {
"value": false
},
"httpSettings__enabled": {
"value": false
}
},
8 VIDEO STREAM

56
8 VIDEO STREAM：トラブルシューティング
▪ 8_video_streamディレクトリのcustom_configsディレクトリに編集済みの
“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”を用意してあるのでエラーもしくは挙動が違
う場合はこれを流用しても良い
sudo iotedge list

57
が必要になる

58
8 VIDEO STREAM

59
AI MODEL WITH CUSTOM
VISION

60
AI MODEL WITH CUSTOM VISION
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Azure
Deep Stream

61
▪ http://customvision.aiにアク
セス
▪ サインイン
▪ New Projectを作成

62
▪ Soda Cans DownをNameに設
定
▪ Resourceを選択、”create
new”を選択

63
▪ Nameに”ImageTraining”を設
定
▪ Subscriptionに自身のサブスクリ
プションを設定
▪ Resource Groupは先ほど作成し
たものを選択
▪ KindにCognitiveServiceを選択
▪ LocationにJapan Eastを選択
▪ Pricing TierはF0（無料）もしく
はS0（無料枠を使い切った場
合）を選択
▪ Create Resourceをクリック

64
▪ Resource は先ほど作成した
Resourceを選択
▪ Project TypesはObject
Detectionを選択
▪ DomainsはGeneral (Compact)
を選択
▪ Export CapabilitieはBasic
platformsを選択
▪ Create project をクリック

65
▪ 学習用に予め用意した缶の画像
が圧縮された状態で用意されてい
るのでダウンロード
▪ https://1drv.ms/u/s!AEzLza
BpSgoMo_R2
▪ ファイルを解凍する

66
▪ 解凍したファイルをアップロード
▪ Add Imagesをクリック
▪ Ctrl + Aで画像ファイルを全て選
択してアップロード

67
▪ アノテーション作業を行う
▪ クリックするとアノテーション作業が
できる
▪ バウンディングボックスとラベルをアノ
テーションする
▪ Up: 上向き
▪ Down：下向き
Down Up

68
▪ モデルの学習のためにTrainをク
リック
▪ Quick Training を選択して
Train

69
▪ 学習完了すると精度が確認でき
る
▪ 緑で囲った部分をクリックしてモデ
ルをexport

70
▪ ONNXフォーマットモデルを選択
▪ Export
▪ Download

71
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Azure
Deep Stream

72
先ほどダウンロードしたファイルをJetsonに任意の方法で送る。下記はsftpで送る例（Visual Studio Codeでア
クセスしている場合は2つWindowがあるので注意。JetsonにsshでアクセスしていないWindow）ターミナルでダウ
ンロードしたディレクトリまで移動して下記コマンドを入力
cd {Downloadしたディレクトリ}
sftp {user name}@{ip address}
sftp> put {ONNX zip file}

73
ここからのコマンドのスクリプトをai_model_with_custom_visionディレクトリにsetup_jetson.shとして用意して
いるのでbashに慣れている方はそちらを使っても良い。引数としてONNXのZIPファイル名を与える必要がある。
下記コマンドで必要なディレクトリを作成し、権限付与、ディレクトリ移動
cd /var/deepstream
mkdir custom_models
sudo chmod -R 777 /var/deepstream
cd ./custom_models
mv ~/{ONNX zip file} .
unzip {ONNX zip file}
mv model.onnx cans-model.onnx
mv labels.txt cans-labels.txt

74
カスタムビジョンの出力結果をパースするための追加のライブラリを導入(ディレクトリはcusdom_models)。 wget
はコピペの際に改行されるので注意
解析対象のビデオを取得。 wgetはコピペの際に改行されるので注意
wget -O libnvdsinfer_custom_impl_Yolo_Custom_Vision.so --no-check-certificate
"https://onedrive.live.com/download?cid=0C0A4A69A0CDCB4C&resid=0C0A4A69A0CDCB4C%
21588374&authkey=ADqq__XBNC06kI0"
cd ../custom_streams/
wget -O cans-streams.tar.gz --no-check-certificate
"https://onedrive.live.com/download?cid=0C0A4A69A0CDCB4C&resid=0C0A4A69A0CDCB4C%
21588372&authkey=AJfRMnW2qvR3OC4"
tar -xzvf cans-streams.tar.gz

75
ディレクトリ移動
下記コマンドで “test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”ファイルをアップデート。 wgetは
コピペの際に改行されるので注意
下記コマンドで“config_infer_custom_vision.txt”を作成。 wgetはコピペの際に改行されるので注意
cd ../custom_configs/
g_file_src_infer_aziotedge_nano_custom_vision.txt -O
test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt --no-check-certificate
Nano/master/DeepstreamOnIoTEdge/modules/NVIDIADeepStreamSDK/configs/config_infe
r_custom_vision.txt -O config_infer_custom_vision.txt --no-check-certificate

76
下記コマンドで“msgconv_config_soda_cans.txt”を作成。 wgetはコピペの際に改行されるので注意
ai_model_with_custom_visionディレクトリのcustom_configsディレクトリに編集済みの
“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”、“config_infer_custom_vision.txt”、
“msgconv_config_soda_cans.txt”を用意してあるのでエラーもしくは挙動が違う場合はこれを流用しても良い
Nano/master/DeepstreamOnIoTEdge/modules/NVIDIADeepStreamSDK/configs/msgconv_con
fig_soda_cans.txt -O msgconv_config_soda_cans.txt --no-check-certificate

77
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Azure
Deep Stream

78
ai_model_with_custom_visionディレクトリの”
deployment.template_ai_model_with_custom
_vision.json”の内容を”
deployment.template.json”にコピーペーストして上
書き

79

80
- 先ほど作成されたdeployment.jsonファイルを右クリック
してCreate Deployment for Single Deviceを選択

81
Jetsonにsshアクセス
Iotedgeを止めていたので起動

82
結果をVisual Studio codeでモニタリングできるまで待
つ
Playをクリック

83
デモ

84
追加で“custom_models”のコンテナにパスを
通す
"Binds": [
"/var/
deepstream/custom_configs/:/root/deepstream_
sdk_v4.0.2_jetson/sources/apps/sample_apps/d
eepstream-test5/custom_configs/",
"/var/
deepstream/custom_streams/:/root/deepstream_
sdk_v4.0.2_jetson/sources/apps/sample_apps/d
eepstream-test5/custom_streams/",
"/var/
deepstream/custom_models/:/root/deepstream_s
dk_v4.0.2_jetson/sources/apps/sample_apps/de
epstream-test5/custom_models/"
]

85
AI MODEL WITH CUSTOM VISION：トラブルシューティング
▪ ai_model_with_custom_visionディレクトリのcustom_configsディレクトリに編集済みの
“test5_config_file_src_infer_azure_iotedge_edited.txt”、” config_infer_custom_vision.txt”、
“msgconv_config_soda_cans.txt”を用意してあるのでエラーもしくは挙動が違う場合はこれを流用しても
良い
sudo iotedge list

86
が必要になる

87
Iotedgeを止める

89
Azure IoT Central
▪ ダッシュボードを作成して現状を把
握しやすくするためのサービス

90
Azure IoT Central
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Azure
Deep Stream

91
Azure IoT Central
▪ https://apps.azureiotcentral.co
m/buildにアクセス
▪ Azure アカウントにサインイン
▪ Custom Appsをクリック

92
Azure IoT Central
▪ 任意のApplication nameとURLを設定
▪ 例：deep-stream
▪ Application template: Custom Application
を選択
▪ Azure subscriptionでFreeを選択。7日間＋5
つのデバイスまで無料で使用可能
▪ Createをクリック

93
Azure IoT Central
▪ Device Templateを選択

94
Azure IoT Central
▪ Create Device Templateをクリック

95
Azure IoT Central
▪ Azure IoT Edgeをクリック
▪ Next: Customizeをクリック

96
Azure IoT Central
▪ Device template Name名で
NVIDIA Jetson Nano DCMを設定
▪ Next:Reviewをクリック

97
Azure IoT Central
▪ レポジトリをダウンロードしておきます。
▪ https://github.com/ebertrams/iot
edge-iva-nano
▪ Import modelをクリック
▪ ダウンロードしたレポジトリの
“NVIDIAJetsonNanoDcm.json”をアップロード
します。
▪ https://github.com/ebertrams/iot
edge-iva-
nano/blob/master/NVIDIAJetsonNa
noDcm.json

98
Azure IoT Central
▪ Viewsをクリック
▪ Visualizing the deviceをクリック

99
Azure IoT Central
▪ View nameをDashboardにリネームする
▪ Telemetry sectionで
▪ Primary Detection Count
▪ を選択(コピーペーストすると間違わず選択で
きる。これ以降コピーペースト推奨)してAdd
tileをクリック

100
Azure IoT Central
▪ Configureボタンを押す
▪ Primary Detection Countの項目をAverageか
らCountに変更
▪ Updateをクリック Configure

101
Azure IoT Central
▪ Secondary Detection Count
▪ を選択してAdd tileをクリック

102
Azure IoT Central
▪ Configureボタンを押す
▪ Secondary Detection Countの項目を
AverageからCountに変更
▪ Updateをクリック Configure

103
Azure IoT Central
▪ Free Memory
▪ System Heartbeat
▪ を追加（+Telemetryで追加可能）
▪ Add tileをクリック

104
Azure IoT Central
▪ Change Video Model
▪ Device Restart
▪ Processing Started
▪ Processing Stopped
▪ を追加してAdd tileをクリック

105
Azure IoT Central
▪ Pipeline State
▪ Saveをクリック

106
Azure IoT Central
▪ Viewsをクリック
▪ Visualizing the deviceをクリック

107
Azure IoT Central
▪ View NameにView Deviceを設定
▪ Properties sectionで
▪ Device model
▪ Manufacturer
▪ Operating system name
▪ Processor architecture
▪ Processor manufacturer
▪ Software version
▪ Total memory
▪ Total storage
▪ RTSP Video Url
▪ Saveをクリック

108
Azure IoT Central
▪ Replace manifestをクリック
▪ Uploadをクリック
▪ 先ほどクローンしたディレクトリのconfigディレクトリ
直下にあるdeployment.jsonをアップロード
▪ https://github.com/ebertrams/iotedge-
iva-
nano/blob/master/config/deployment.jso
n
▪ Replaceをクリック

109
Azure IoT Central
▪ Publishをクリック
▪ 確認画面が出るのでPublishを実
行

110
Azure IoT Central
▪ Devices tabへ移動
▪ NVIDIA Jetson Nano DCMを選択
▪ Newをクリック

111
Azure IoT Central

112
Azure IoT Central
▪ 作成されたデバイスをクリック

113
Azure IoT Central
▪ Connect をクリック

114
Azure IoT Central
▪ ID Scope ,Device ID, Primary keyをコピーして
メモしておく

115
Azure IoT Central
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Azure
Deep Stream

116
下記コマンドで必要なディレクトリを作成し、データダウンロードして、解凍、権限付与。wgetはコピペの際は改行
されるので注意
ssh {User Name}@{ip address}
sudo mkdir /data
cd /data
sudo wget -O setup.tar.bz2 --no-check-certificate
"https://onedrive.live.com/download?cid=0C0A4A69A0CDCB4C&resid=0C0A4A69A0CDCB4C%21588625&aut
hkey=ACUlRaKkskctLOA"
sudo tar -xjvf setup.tar.bz2
sudo chmod -R 777 /data
Azure IoT Central

117
Jetsonのターミナルで下記コマンドを入力。IoT Edge configurationファイルを修正
Azure IoT Hubで設定した部分をコメントアウト
sudo vi /etc/iotedge/config.yaml
# Manual provisioning configuration
#provisioning:
# source: "manual"
# device_connection_string: "“
# dynamic_reprovisioning: false
Azure IoT Central

118
元々ある“DPS symmetric key provisioning configuration”を修正、先ほどメモした“ID
Scope”、”Device ID”、”Primary Key”を設定
Azure IoT Edge Runtimeを再起動
# DPS symmetric key provisioning configuration
provisioning:
source: "dps"
global_endpoint: "https://global.azure-devices-provisioning.net"
scope_id: "<ID Scope>"
attestation:
method: "symmetric_key"
registration_id: "<Device ID>"
symmetric_key: "<Primary Key>“
# dynamic_reprovisioning: false
Azure IoT Central

119
IoT Edge Agent
IoT Edge Runtime
IoT Hub
Container Registry
VLC media player
ネットワーク
Visual Studio Code
ImageのPull
IoT Edge の
管理、指示
Azure
Deep Stream
Azure IoT Central

120
Azure IoT Central
▪ IoT Central applicationに戻る
▪ Devicesタブに移動
▪ 作成したデバイスを選択

121
Azure IoT Central
▪ View Deviceをクリック
▪ 拡大
拡大

122
Azure IoT Central
▪ しばらくするとRTSP Video URLを
確認できるのでコピー
▪ Back to dashboard viewをク
リック

123
Network urlに先ほどコピーしたものをペースト
Playをクリック
Azure IoT Central

124
Dashboardをクリック
反映されるまで時間がかかるがダッシュボー
ド上でモデルの検出数を確認できる
Azure IoT Central

125
Iotedgeを止める

126
AI MODEL WITH CUSTOM
VISION + Azure IoT Central

127
Manageタブを開く
Demo Modeの選択を外す
AI model Typeの項目でCustom Visionを選択
Primary Detection ClassをUpに変更
Secondary Detection ClassをDownに変更
AI MODEL WITH CUSTOM VISION + Azure IoT Central

128
Custom Vision Model Urlに下記リンクをコピーペー
スト
https://onedrive.live.com/download?0C0A4
A69A0CDCB4C&resid=0C0A4A69A0CDCB4C%2
1587636&authkey=AOCf3YsqcZM_3WM
自分で学習したモデルを選びたい場合は
customvision.aiからモデルをダウンロードする際に右
クリックして”Copy Link address”で取得した値をコ
ピーペースト

129
Video Stream Input 1 > CameraId = Cam01
Video Stream Input 1 > videoStreamUrl =
file:///data/misc/storage/sampleStreams/cam-
cans-00.mp4
cans-01.mp4
cans-02.mp4
Saveをクリック

130
Iotedgeを止めていたので起動
RTSPの入力先を変更（デモ）

131
▪ View Deviceタブをクリック
▪ 拡大
▪ RTSP Video URLを確認できるの
でコピー

132
Network urlに先ほどコピーしたものをペースト
Playをクリック
ずっど動作させておくとJetson Nanoの電源が消え
るので注意

133
Dashboardに移動して確認

134
動作しない場合
Demo Modeの選択
Jetson Nanoでiotedgeの再起動
Demo Modeの選択の解除
Jetson Nanoでiotedgeの再起動

135
Iotedgeを止める

137
Administrationを選択して“Delete”をクリック
確認されるが“Delete”を実行
Azure IoT Central

138
下記リンクにアクセス
https://portal.azure.com/#home
作成したIoT Hubをクリック
Azure IoT

139
“Delete”をクリック
Azure IoT

140
Azure IoT Hub名を入力
Deleteをクリック
Azure IoT

141
作成したResource groupをクリック
Azure IoT

142
作成したResource groupをクリック
先ほど学習で使用したリソースがあるので選択して
“Delete Reource Group”をクリック
TYPE THE RESOURCE GROUP NAME:にリソース名を
入力してDELETEをクリック
Azure IoT

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