Stream をトリガーする
トリガーされた stream の最新フレームに対して、必要に応じて Workflow を実行します。
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トリガーされた stream の最新フレームに対して、必要に応じて Workflow を実行します。
「Triggered」モードに設定された Streams は、すべてのフレームで推論を実行しません。代わりに、カメラからフレームを継続的に取得し、明示的なトリガーを待って、最新のフレームに対して設定された Workflow を実行します。これは、推論コストが高い場合、結果が特定のタイミングでのみ必要な場合(たとえば、PLC が部品が所定の位置にあることを通知する場合)、または外部システムが検査の間隔を制御する場合に便利です。
ストリームは次の 2 つの方法でトリガーできます:
クラウドから、Deployment Manager ダッシュボードを使用して。
エッジから、デバイス上のローカル HTTP エンドポイントを呼び出して。
どちらの方法を使う場合でも、ストリームは「Triggered」モードに設定されている必要があります。あなたが 追加するとき または デバイス構成を更新することで.
クラウドトリガーは Roboflow app から発行され、Deployment Manager によってデバイスへ転送されます。手動トリガー、デモ、またはトリガーを開始するシステムがインターネットに接続されているがデバイスのローカルネットワーク上にない場合に使用します。
Deployment Manager ダッシュボードで、ストリームをホストしている Device をクリックします。各 Triggered ストリームには「Trigger」ボタンがあります。「Trigger」をクリックすると、最新フレームに対して 1 回の推論実行が行われます:
デバイスがトリガーを処理している間、ストリームには「Waiting for device...」と表示されます。デバイスが結果を返すと、ステータスは「Inference complete」に更新され、レンダリングされたフレームが Workflow の出力で更新されます。
トリガーはデバイス上でコマンドとしてキューに入り、デバイスが次に Deployment Manager をポーリングしたときに処理されます(通常は数秒以内)。クラウドトリガーは高頻度のトリガー用途向けではありません。1 秒未満のレイテンシが必要な場合や、1 分あたり数回を超えるトリガーを発行する場合は、代わりにエッジトリガーを使用してください。
エッジトリガーは、デバイス上で実行中の推論サーバーに直接送る HTTP 呼び出しです。PLC、ローカルスクリプト、またはデバイスと同じネットワーク上の任意のシステムから、本番環境でのトリガーに使用します。エッジトリガーは Deployment Manager を経由する往復を避けられ、レイテンシに敏感な連携に推奨される方法です。
デバイス上の推論サーバーは、実行中の各ストリームに対してトリガーエンドポイントを公開します:
POST http://<device-ip>:8000/inference_pipelines/{pipeline_id}/trigger置き換えてください <device-ip> ネットワーク上のデバイスの IP アドレスを指定し、 {pipeline_id} トリガーしたいストリームの ID を指定します。pipeline ID は Deployment Manager のストリーム詳細で確認できます。
リクエスト本文は省略可能です。単一のトリガーでストリームに設定された Workflow パラメータを上書きするには、本文に含めます:
トリガーが成功すると、取得したフレームに対する Workflow の出力が返されます:
デバイスがまだフレームを取得していない場合、または pipeline が実行中でない場合、レスポンスは success: false 理由を説明するメッセージ付きで。
エッジトリガーのエンドポイントにアクセスできるのは、デバイスのローカルネットワークからのみです。外部から呼び出すには、独自のネットワークインフラを通してデバイスを公開するか、クラウドトリガーを使用してください。
Roboflow app からストリームを手動で確認する
クラウド
Triggered ストリームのデモまたはテスト
クラウド
デバイスと同じネットワーク上の PLC、センサー、またはバーコードスキャナー
エッジ
同じリクエスト内で推論結果を返す必要があるローカルスクリプト
エッジ
高頻度のトリガー(1 分あたり数回を超える場合)
エッジ
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{
"workflows_parameters": {
"confidence": 0.7
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}{
"success": true,
"data": {
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"predictions": []
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