Closed james-sungjae-lee closed 5 years ago
기존의 S3 -> Lambda -> Rekognition -> Lambda -> SNS -> Local Display Machine 을 계획하였으나, 더 간단하고 빠른 속도의 설계를 구현할 수 있게 되어 해당 방향으로 Architecture 를 새롭게 구성하려 한다.
해당 방법은 Local Display Machine 으로 Ubuntu 가 아닌 Jetson 을 사용하는 것이며, 이로 인하여 Face Detection 성능에 영향을 미칠 수 있지만 크게 문제되지 않을 것으로 예상하고 진행한다.
해당 방법에서는 Jetson TX2 -> Python 을 이용한 Local Trigger -> S3 업로드 -> Python 을 이용한 Rekognition 분석 -> JSON 결과값을 분석 후 HTML 을 이용한 광고정보 송출 의 과정을 가진다.
이러한 수정사항에 대하여 최소한
추가적인 작업이 필요한 부분이 있거나, 위의 사항이 진행되는 대로 현재 이슈를 업데이트 하도록 한다.
모든 수정사항이 완료된 다음, 이슈를 닫는다.
Jetson 에서 광고 송출 디스플레이의 연결 뿐 아니라, Indexing Face Dataset 부분도 함께 Scenario 에 추가하여 새롭게 그린 것은 다음과 같다.
완료 되었으므로 이슈를 닫는다.
기존의 S3 -> Lambda -> Rekognition -> Lambda -> SNS -> Local Display Machine 을 계획하였으나, 더 간단하고 빠른 속도의 설계를 구현할 수 있게 되어 해당 방향으로 Architecture 를 새롭게 구성하려 한다.
해당 방법은 Local Display Machine 으로 Ubuntu 가 아닌 Jetson 을 사용하는 것이며, 이로 인하여 Face Detection 성능에 영향을 미칠 수 있지만 크게 문제되지 않을 것으로 예상하고 진행한다.
해당 방법에서는 Jetson TX2 -> Python 을 이용한 Local Trigger -> S3 업로드 -> Python 을 이용한 Rekognition 분석 -> JSON 결과값을 분석 후 HTML 을 이용한 광고정보 송출 의 과정을 가진다.
이러한 수정사항에 대하여 최소한
추가적인 작업이 필요한 부분이 있거나, 위의 사항이 진행되는 대로 현재 이슈를 업데이트 하도록 한다.
모든 수정사항이 완료된 다음, 이슈를 닫는다.