इवेंट मैनेजमेंट के साथ Vertex AI Vision Occupancy Analytics ऐप्लिकेशन

1. मकसद

खास जानकारी

इस कोडलैब में, Vertex AI Vision ऐप्लिकेशन को एंड-टू-एंड बनाने पर फ़ोकस किया जाएगा, ताकि इवेंट मैनेजमेंट की सुविधा के साथ इवेंट भेजे जा सकें. हम पहले से ट्रेन किए गए खास मॉडल ऑक्यूपेंसी ऐनलिटिक्स की इनबिल्ट सुविधाओं का इस्तेमाल करेंगे. इससे, इन चीज़ों को कैप्चर करने के आधार पर इवेंट जनरेट किए जा सकेंगे:

  • किसी सड़क पर एक तय लाइन से गुज़रने वाले वाहनों और लोगों की संख्या गिनना.
  • सड़क के किसी तय हिस्से में वाहनों/लोगों की संख्या गिनें.
  • सड़क के किसी भी हिस्से में ट्रैफ़िक का पता लगाना.

आपको क्या सीखने को मिलेगा

  • स्ट्रीमिंग के लिए वीडियो कैसे अपलोड करें
  • Vertex AI Vision में ऐप्लिकेशन बनाने का तरीका
  • ऑक्यूपेंसी Analytics में उपलब्ध अलग-अलग सुविधाएं और उन्हें इस्तेमाल करने का तरीका
  • ऐप्लिकेशन को डिप्लॉय करने का तरीका
  • Vertex AI Vision के मीडिया वेयरहाउस में, वीडियो कैसे खोजें.
  • ऑक्यूपेंसी ऐनलिटिक्स मॉडल के डेटा को प्रोसेस करने वाली Cloud फ़ंक्शन कैसे बनाएं.
  • Pub/Sub विषय और सदस्यता बनाने का तरीका.
  • Pub/Sub विषय के ज़रिए इवेंट भेजने के लिए, इवेंट मैनेजमेंट कैसे सेट अप करें.

2. शुरू करने से पहले

  1. Google Cloud Console में, प्रोजेक्ट चुनने वाले पेज पर जाकर, Google Cloud प्रोजेक्ट बनाएं या कोई प्रोजेक्ट चुनें. ध्यान दें: अगर आपको इस प्रोसेस में बनाए गए संसाधनों को सेव नहीं करना है, तो किसी मौजूदा प्रोजेक्ट को चुनने के बजाय एक नया प्रोजेक्ट बनाएं. यह तरीका पूरा करने के बाद, प्रोजेक्ट को मिटाया जा सकता है. इससे प्रोजेक्ट से जुड़े सभी संसाधन हट जाएंगे. प्रोजेक्ट चुनने वाले टूल पर जाएं
  2. पक्का करें कि आपके Cloud प्रोजेक्ट के लिए बिलिंग चालू हो. किसी प्रोजेक्ट के लिए बिलिंग चालू है या नहीं, यह देखने का तरीका जानें.
  3. Compute Engine और Vision AI API चालू करें. एपीआई चालू करना

सेवा खाता बनाएं:

  1. Google Cloud Console में, सेवा खाता बनाएं पेज पर जाएं. 'सेवा खाता बनाएं' पर जाएं
  2. अपना प्रोजेक्ट चुनें.
  3. सेवा खाते का नाम फ़ील्ड में, कोई नाम डालें. Google Cloud Console, इस नाम के आधार पर सेवा खाता आईडी फ़ील्ड में जानकारी भरता है. सेवा खाते की जानकारी फ़ील्ड में, जानकारी डालें. उदाहरण के लिए, Quickstart के लिए सेवा खाता.
  4. बनाएं और जारी रखें पर क्लिक करें.
  5. अपने प्रोजेक्ट का ऐक्सेस देने के लिए, अपने सेवा खाते को ये भूमिकाएं असाइन करें: Vision AI > Vision AI Editor, Compute Engine > Compute Instance Admin (बीटा), Storage > Storage Object Viewer † . कोई भूमिका चुनें सूची में से कोई भूमिका चुनें. अन्य भूमिकाएं जोड़ने के लिए, कोई दूसरी भूमिका जोड़ें पर क्लिक करें और हर भूमिका को जोड़ें. ध्यान दें: भूमिका फ़ील्ड से यह तय होता है कि आपका सेवा खाता, आपके प्रोजेक्ट में किन संसाधनों को ऐक्सेस कर सकता है. इन भूमिकाओं को बाद में वापस लिया जा सकता है या अतिरिक्त भूमिकाएं दी जा सकती हैं. प्रोडक्शन का काम करते समय, मालिक, एडिटर या व्यूअर की भूमिकाएं न दें. इसके बजाय, अपनी ज़रूरतों के हिसाब से पहले से तय की गई भूमिका या कस्टम भूमिका असाइन करें.
  6. जारी रखें पर क्लिक करें.
  7. सेवा खाता बनाने की प्रोसेस पूरी करने के लिए, हो गया पर क्लिक करें. अपने ब्राउज़र की विंडो को बंद न करें. इसका इस्तेमाल अगले चरण में किया जाएगा.

सेवा खाते की कुंजी बनाने के लिए:

  1. Google Cloud Console में, बनाए गए सेवा खाते के ईमेल पते पर क्लिक करें.
  2. कुंजियां पर क्लिक करें.
  3. कुंजी जोड़ें पर क्लिक करें. इसके बाद, नई कुंजी बनाएं पर क्लिक करें.
  4. बनाएं पर क्लिक करें. आपके कंप्यूटर पर JSON फ़ाइल डाउनलोड हो जाएगी.
  5. बंद करें पर क्लिक करें.
  6. Google Cloud CLI को इंस्टॉल करें और इस्तेमाल करना शुरू करें.

† यह भूमिका सिर्फ़ तब ज़रूरी होती है, जब आपको Cloud Storage बकेट से किसी सैंपल वीडियो फ़ाइल को कॉपी करना हो.

3. स्ट्रीम करने के लिए वीडियो फ़ाइल को शामिल करना

vaictl का इस्तेमाल करके, वीडियो डेटा को ऑक्यूपेंसी के आंकड़ों से जुड़े ऐप्लिकेशन पर स्ट्रीम किया जा सकता है.

सबसे पहले, Cloud Console में Vision AI API को चालू करें

नई स्ट्रीम रजिस्टर करना

  1. Vertex AI Vision के बाएं पैनल में मौजूद, स्ट्रीम टैब पर क्लिक करें.
  2. रजिस्टर करें पर क्लिक करें
  3. स्ट्रीम के नाम में ‘traffic-stream' डालें
  4. क्षेत्र में ‘us-central1' डालें
  5. रजिस्टर करें पर क्लिक करें

स्ट्रीम को रजिस्टर होने में कुछ मिनट लगेंगे.

एक सैंपल वीडियो तैयार करना

  1. यहां दिए गए gsutil cp निर्देश का इस्तेमाल करके, सैंपल वीडियो कॉपी किया जा सकता है. इस वैरिएबल की जगह यह वैरिएबल डालें:
  • सोर्स: इस्तेमाल की जाने वाली वीडियो फ़ाइल की जगह. आपके पास अपनी वीडियो फ़ाइल का सोर्स (उदाहरण के लिए, gs://BUCKET_NAME/FILENAME.mp4) इस्तेमाल करने का विकल्प होता है. इसके अलावा, सैंपल वीडियो (gs://cloud-samples-data/vertex-ai-vision/street_vehicles_people.mp4 )(लोगों और वाहनों वाला वीडियो, सोर्स) का इस्तेमाल भी किया जा सकता है
export SOURCE=gs://cloud-samples-data/vertex-ai-vision/street_vehicles_people.mp4
gsutil cp $SOURCE .

अपनी स्ट्रीम में डेटा डालना

  1. इस लोकल वीडियो फ़ाइल को ऐप्लिकेशन की इनपुट स्ट्रीम में भेजने के लिए, इस निर्देश का इस्तेमाल करें. आपको वैरिएबल के ये सब्सिट्यूशन करने होंगे:
  • PROJECT_ID: यह आपके Google Cloud प्रोजेक्ट का आईडी होता है.
  • LOCATION_ID: यह आपकी जगह का आईडी है. उदाहरण के लिए, us-central1. ज़्यादा जानकारी के लिए, क्लाउड लोकेशन देखें.
  • LOCAL_FILE: यह लोकल वीडियो फ़ाइल का नाम होता है. उदाहरण के लिए, street_vehicles_people.mp4.
  • –loop फ़्लैग: ज़रूरी नहीं है. यह फ़ाइल के डेटा को लूप करता है, ताकि स्ट्रीमिंग का अनुभव मिल सके.
export PROJECT_ID=<Your Google Cloud project ID>
export LOCATION_ID=us-central1
export LOCAL_FILE=street_vehicles_people.mp4
  1. इस कमांड से, किसी वीडियो फ़ाइल को स्ट्रीम किया जाता है. –loop फ़्लैग का इस्तेमाल करने पर, वीडियो को स्ट्रीम में तब तक लूप किया जाता है, जब तक कि आप कमांड को बंद नहीं कर देते. हम इस कमांड को बैकग्राउंड जॉब के तौर पर चलाएंगे, ताकि यह स्ट्रीम होती रहे.
  • ( इसे बैकग्राउंड जॉब बनाने के लिए, शुरुआत में nohup और आखिर में ‘&' जोड़ें)
nohup vaictl -p $PROJECT_ID \
    -l $LOCATION_ID \
    -c application-cluster-0 \
    --service-endpoint visionai.googleapis.com \
send video-file to streams 'traffic-stream' --file-path $LOCAL_FILE --loop &

vaictl ingest ऑपरेशन शुरू करने और वीडियो के डैशबोर्ड में दिखने के बीच ~100 सेकंड लग सकते हैं.

स्ट्रीम का डेटा उपलब्ध होने के बाद, Vertex AI Vision डैशबोर्ड के स्ट्रीम टैब में वीडियो फ़ीड देखा जा सकता है. इसके लिए, ट्रैफ़िक-स्ट्रीम स्ट्रीम को चुनें.

स्ट्रीम टैब पर जाएं

यूज़र इंटरफ़ेस में लाइव वीडियो की स्ट्रीम का व्यूGoogle Cloud Console में, स्ट्रीम में शामिल किए जा रहे वीडियो का लाइव व्यू. वीडियो क्रेडिट: Elizabeth Mavor on Pixabay (pixelation added).

4. Cloud फ़ंक्शन बनाना

हमें मॉडल के डेटा को प्रोसेस करने और इवेंट जनरेट करने के लिए, Cloud Function की ज़रूरत होगी. इन इवेंट को बाद में इवेंट चैनल के ज़रिए भेजा जाएगा.

Cloud Functions के बारे में ज़्यादा जानने के लिए यहां जाएं

ऐसा क्लाउड फ़ंक्शन बनाएं जो आपके मॉडल की गतिविधियों पर नज़र रखे

  1. Cloud Functions के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) के क्रिएशन पेज पर जाएं.
  2. फ़ंक्शन का नाम सेट करें. इसका इस्तेमाल बाद में, इवेंट मैनेजमेंट की सेटिंग में इस Cloud फ़ंक्शन को रेफ़र करने के लिए किया जाएगा.
  3. पक्का करें कि क्षेत्र, आपके आवेदन से मेल खाता हो.
  4. ट्रिगर की सेटिंग में बदलाव करें और फिर उन्हें सेव करें.
  5. "कोड" वाले हिस्से पर जाने के लिए, अगले बटन पर क्लिक करें. Cloud फ़ंक्शन बनाने का उदाहरण लोड नहीं किया जा सका
  6. अपने क्लाउड फ़ंक्शन में बदलाव करें. यहां Node.js रनटाइम का इस्तेमाल करने का एक उदाहरण दिया गया है.
/**
* Responds to any HTTP request.
*
* @param {!express:Request} req HTTP request context.
* @param {!express:Response} res HTTP response context.
*/
exports.hello_http = (req, res) => {
 // Logging statement can be read with cmd `gcloud functions logs read {$functionName}`.
 // For more about logging, please see https://cloud.google.com/functions/docs/monitoring

 // The processor output will be stored in req.body.
 const messageString = constructMessage(req.body);

 // Send your message to operator output with res HTTP response context.
 res.status(200).send(messageString);
};

function constructMessage(data) {
 /**
  * Typically, your processor output should contains appPlatformMetadata & it's designed output.
  * For example here, if your output is of tyoe OccupancyCountingPredictionResult, you will need
  * to construct the return annotation as such. 
  */

 // access appPlatformMetat.
 const appPlatformMetadata = data.appPlatformMetadata;

 // access annotations.
 const annotations = data.annotations.map(annotation => {
  // This is a mock OccupancyCountingPredictionResult annotation.
  return {"annotation" : {"track_info": {"track_id": "12345"}}};
 });

 const events = [];
 for(const annotation of annotations) {
   events.push({
       "event_message": "Detection event",
       "payload" : {
         "description" : "object detected"
       },
       "event_id" : "track_id_12345"
     });
 }

  /**
   * Typically, your cloud function should return a string represent a JSON which has two fields:
   * "annotations" must follow the specification of the target model.
   * "events" should be of type "AppPlatformEventBody".
   */
 const messageJson = {
   "annotations": annotations,
   "events": events,
 };
 return JSON.stringify(messageJson);
}
  1. फ़ंक्शन को डिप्लॉय करने के लिए, "डिप्लॉय करें" बटन पर क्लिक करें.

5. Pub/Sub विषय और सदस्यता बनाना

हमें ऐप्लिकेशन को एक Pub/Sub विषय देना होगा, ताकि वह इवेंट को भेज सके. इवेंट पाने के लिए, Pub/Sub सदस्यता को कॉन्फ़िगर किए गए ऑप्टिक की सदस्यता लेनी होगी.

Pub/Sub विषय के बारे में ज़्यादा जानने के लिए यहां और सदस्यता के बारे में ज़्यादा जानने के लिए यहां जाएं.

Pub/Sub विषय बनाना

Pub/Sub विषय बनाने के लिए, gcloud CLI का इस्तेमाल किया जा सकता है: (आपको SUBSCRIPTION_ID को अपने सेट अप की असली वैल्यू से बदलना होगा)

gcloud pubsub topics create TOPIC_ID

इसके अलावा, Pub/Sub यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल किया जा सकता है

Pub/Sub की सदस्यता बनाना

Pub/Sub सदस्यता बनाने के लिए, gcloud CLI का इस्तेमाल किया जा सकता है: (आपको SUBSCRIPTION_ID और TOPIC_ID को अपने सेट अप की असली वैल्यू से बदलना होगा)

gcloud pubsub subscriptions create SUBSCRIPTION_ID \
    --topic=TOPIC_ID \

इसके अलावा, Pub/Sub यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल किया जा सकता है

6. ऐप्लिकेशन बनाना

सबसे पहले, ऐसा ऐप्लिकेशन बनाएं जो आपके डेटा को प्रोसेस करे. किसी ऐप्लिकेशन को एक ऑटोमेटेड पाइपलाइन के तौर पर देखा जा सकता है. यह पाइपलाइन इन चीज़ों को कनेक्ट करती है:

  • डेटा इकट्ठा होना: वीडियो फ़ीड को स्ट्रीम में शामिल किया जाता है.
  • डेटा विश्लेषण: डेटा को इकट्ठा करने के बाद, एआई(कंप्यूटर विज़न) मॉडल जोड़ा जा सकता है.
  • डेटा स्टोरेज: वीडियो फ़ीड के दोनों वर्शन (ओरिजनल स्ट्रीम और एआई मॉडल से प्रोसेस की गई स्ट्रीम) को मीडिया वेयरहाउस में सेव किया जा सकता है.

Google Cloud Console में, ऐप्लिकेशन को ग्राफ़ के तौर पर दिखाया गया है.

खाली ऐप्लिकेशन बनाना

ऐप्लिकेशन ग्राफ़ में डेटा भरने से पहले, आपको एक खाली ऐप्लिकेशन बनाना होगा.

Google Cloud Console में एक ऐप्लिकेशन बनाएं.

  1. Google Cloud Console पर जाएं.
  2. Vertex AI Vision डैशबोर्ड का ऐप्लिकेशन टैब खोलें.

ऐप्लिकेशन टैब पर जाएं

  1. जोड़ें बनाएं बटन पर क्लिक करें.
  2. ऐप्लिकेशन के नाम के तौर पर traffic-app डालें और अपना देश/इलाका चुनें.
  3. बनाएं पर क्लिक करें.

ऐप्लिकेशन कॉम्पोनेंट नोड जोड़ना

खाली ऐप्लिकेशन बनाने के बाद, ऐप्लिकेशन ग्राफ़ में तीन नोड जोड़े जा सकते हैं:

  1. डेटा इंटेक नोड: यह स्ट्रीम रिसॉर्स है, जो डेटा को इकट्ठा करता है.
  2. प्रोसेसिंग नोड: यह ऑक्यूपेंसी ऐनलिटिक्स मॉडल है, जो इकट्ठा किए गए डेटा के आधार पर काम करता है.
  3. स्टोरेज नोड: यह एक मीडिया वेयरहाउस होता है, जिसमें प्रोसेस किए गए वीडियो स्टोर किए जाते हैं. साथ ही, यह मेटाडेटा स्टोर के तौर पर भी काम करता है. मेटाडेटा स्टोर में, वीडियो डेटा के बारे में आंकड़े और एआई मॉडल से मिली जानकारी शामिल होती है.

कंसोल में, अपने ऐप्लिकेशन में कॉम्पोनेंट नोड जोड़ें.

  1. Vertex AI Vision डैशबोर्ड का ऐप्लिकेशन टैब खोलें. ऐप्लिकेशन टैब पर जाएं
  2. ट्रैफ़िक-ऐप्लिकेशन लाइन में, ग्राफ़ देखें को चुनें. इससे आपको प्रोसेसिंग पाइपलाइन का ग्राफ़ विज़ुअलाइज़ेशन दिखेगा.

डेटा इंटेक नोड जोड़ना

  1. इनपुट स्ट्रीम नोड जोड़ने के लिए, साइड मेन्यू के कनेक्टर सेक्शन में जाकर, स्ट्रीम विकल्प चुनें.
  2. खुलने वाले स्ट्रीम मेन्यू के सोर्स सेक्शन में जाकर, स्ट्रीम जोड़ें को चुनें.
  3. स्ट्रीम जोड़ें मेन्यू में जाकर, नई स्ट्रीम रजिस्टर करें को चुनें. इसके बाद, स्ट्रीम के नाम के तौर पर traffic-stream जोड़ें.
  4. ऐप्लिकेशन ग्राफ़ में स्ट्रीम जोड़ने के लिए, स्ट्रीम जोड़ें पर क्लिक करें.

डेटा प्रोसेसिंग नोड जोड़ना

  1. ऑक्यूपेंसी काउंट मॉडल नोड जोड़ने के लिए, साइड मेन्यू के खास मॉडल सेक्शन में जाकर, ऑक्यूपेंसी के आंकड़े विकल्प चुनें.
  2. डिफ़ॉल्ट रूप से चुने गए लोग और वाहन को न बदलें.
  3. लाइन क्रॉसिंग में लाइनें जोड़ें. कार या लोगों के आने-जाने का पता लगाने के लिए, मल्टी पॉइंट लाइन टूल का इस्तेमाल करके लाइनें बनाएं.
  4. उस ज़ोन में मौजूद लोगों/वाहनों की गिनती करने के लिए, ऐक्टिव ज़ोन बनाएं.
  5. अगर कोई ऐक्टिव ज़ोन बनाया गया है, तो भीड़ का पता लगाने के लिए, रुकने के समय की सेटिंग जोड़ें.
  • (फ़िलहाल, एक साथ चालू ज़ोन और लाइन क्रॉसिंग, दोनों की सुविधा उपलब्ध नहीं है. एक बार में सिर्फ़ एक सुविधा का इस्तेमाल करें.)

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डेटा स्टोरेज नोड जोड़ना

  1. आउटपुट डेस्टिनेशन (स्टोरेज) नोड जोड़ने के लिए, साइड मेन्यू के कनेक्टर सेक्शन में जाकर, Vertex AI Vision का मीडिया वेयरहाउस विकल्प चुनें.
  2. Vertex AI Vision के मीडिया वेयरहाउस मेन्यू में, वेयरहाउस कनेक्ट करें पर क्लिक करें.
  3. वेयरहाउस कनेक्ट करें मेन्यू में जाकर, नया वेयरहाउस बनाएं चुनें. वेयरहाउस के ट्रैफ़िक का नाम traffic-warehouse रखें और टीटीएल की अवधि 14 दिन पर सेट करें.
  4. वेयरहाउस जोड़ने के लिए, बनाएं बटन पर क्लिक करें.

7. इवेंट मैनेजमेंट को कॉन्फ़िगर करना

अवधि 02:00

हम मॉडल को पोस्ट-प्रोसेसिंग के लिए, पहले से बनाए गए Cloud फ़ंक्शन से कनेक्ट करेंगे. इससे Cloud फ़ंक्शन, मॉडल के आउटपुट को आसानी से समझ पाएगा और आपकी ज़रूरत के हिसाब से इवेंट जनरेट कर पाएगा. इसके बाद, हम इवेंट चैनल को कॉन्फ़िगर करेंगे. इसके लिए, हम पहले से बनाए गए Pub/Sub विषय को टारगेट के तौर पर कॉन्फ़िगर करेंगे. इसके अलावा, कम से कम इंटरवल भी सेट किया जा सकता है. इससे, आपके इवेंट चैनल पर एक ही इवेंट की सूचनाएं कम समय में बार-बार नहीं आएंगी.

पोस्ट-प्रोसेसिंग के लिए Cloud फ़ंक्शन चुनना

  1. साइड मेन्यू खोलने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन ग्राफ़ पर मौजूद डेटा प्रोसेसिंग नोड(ऑक्यूपेंसी ऐनलिटिक्स) पर क्लिक करें.
  2. पोस्ट-प्रोसेसिंग ड्रॉप-डाउन में, अपने Cloud फ़ंक्शन को चुनें. इसे इसके फ़ंक्शन के नाम से पहचाना जाता है.
  3. ऐप्लिकेशन ग्राफ़ में किए गए बदलाव अपने-आप सेव हो जाएंगे.

पोस्ट-प्रोसेसिंग के उदाहरण को कॉन्फ़िगर करने की सुविधा लोड नहीं की जा सकी

इवेंट चैनल कॉन्फ़िगर करना

  1. साइड मेन्यू खोलने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन ग्राफ़ पर मौजूद डेटा प्रोसेसिंग नोड(ऑक्यूपेंसी ऐनलिटिक्स) पर क्लिक करें.
  2. इवेंट की सूचना सेक्शन में, "इवेंट की सूचना सेट अप करें" पर क्लिक करें. इवेंट की सूचना का उदाहरण लोड नहीं किया जा सका
  3. ड्रॉप-डाउन में, Pub/Sub का विषय चुनें.
  4. (ज़रूरी नहीं) इवेंट पब्लिश करने के लिए, कम से कम इंटरवल/फ़्रीक्वेंसी सेट करें.

इवेंट की सूचना वाले डायलॉग का उदाहरण लोड नहीं किया जा सका

8. ऐप्लिकेशन को इस्तेमाल के लिए डिप्लॉय करना

सभी ज़रूरी कॉम्पोनेंट के साथ ऐप्लिकेशन बनाने के बाद, ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करने के लिए उसे डिप्लॉय करना आखिरी चरण होता है.

  1. Vertex AI Vision डैशबोर्ड का ऐप्लिकेशन टैब खोलें. ऐप्लिकेशन टैब पर जाएं
  2. सूची में मौजूद, ट्रैफ़िक-ऐप्लिकेशन ऐप्लिकेशन के बगल में मौजूद ग्राफ़ देखें को चुनें.
  3. ऐप्लिकेशन ग्राफ़ बिल्डर पेज पर, डिप्लॉय करें बटन पर क्लिक करें.
  4. पुष्टि करने वाले इस डायलॉग बॉक्स में, डिप्लॉय करें को चुनें. डिप्लॉय करने की प्रोसेस को पूरा होने में कुछ समय लग सकता है. डिप्लॉयमेंट पूरा होने के बाद, नोड के बगल में हरे रंग के सही के निशान दिखते हैं. ee78bbf00e5db898.png

9. Pub/Sub सदस्यता में इवेंट/मैसेज की पुष्टि करना

वीडियो डेटा को प्रोसेसिंग ऐप्लिकेशन में शामिल करने के बाद, Cloud Function को इवेंट जनरेट करने चाहिए. ऐसा तब होना चाहिए, जब ऑक्यूपेंसी ऐनलिटिक्स मॉडल एनोटेशन आउटपुट करता है. इसके बाद, उन इवेंट को Pub/Sub विषय के ज़रिए मैसेज के तौर पर पब्लिश किया जाना चाहिए. साथ ही, उन्हें आपकी सदस्यता के ज़रिए पाना चाहिए.

यहां बताया गया तरीका, पुल सदस्यता के लिए है.

  1. अपने प्रोजेक्ट में Pub/Sub सदस्यता की सूची खोलें और उससे जुड़ी सदस्यता ढूंढें. Pub/Sub की सदस्यता की सूची वाले पेज पर जाएं
  2. "मैसेज" टैब पर जाएं.
  3. "पुल करें" बटन पर क्लिक करें.
  4. टेबल में अपना मैसेज देखें. Pub/Sub सदस्यता के मैसेज की इमेज लोड करने में गड़बड़ी हुई

इसके अलावा, यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) के बिना मैसेज पाने का तरीका भी जानें. सदस्यता वाले पेज पर जाएं

10. बधाई हो

बधाई हो, आपने यह लैब पूरी कर ली है!

खाली करने के लिए जगह

इस ट्यूटोरियल में इस्तेमाल किए गए संसाधनों के लिए, अपने Google Cloud खाते से शुल्क न लिए जाने के लिए, संसाधनों वाला प्रोजेक्ट मिटाएं. इसके अलावा, प्रोजेक्ट को बनाए रखने और अलग-अलग संसाधनों को मिटाने का विकल्प भी है.

प्रोजेक्ट मिटाना

एक-एक करके संसाधन मिटाना

संसाधन

https://cloud.google.com/vision-ai/docs/overview

https://cloud.google.com/vision-ai/docs/occupancy-count-tutorial

सुझाव, राय या शिकायत

सुझाव/राय देने या शिकायत करने के लिए यहां क्लिक करें

सर्वे

इस ट्यूटोरियल का इस्तेमाल कैसे किया जाएगा?

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बहुत काम की है कुछ हद तक काम की है