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Arbeiten mit gespeicherten Videoanalysen
Amazon Rekognition Video ist eine API, mit der Sie Videos analysieren können. Mit Amazon Rekognition Video können Sie Labels, Gesichter, Personen, Prominente und nicht jugendfreie (anzügliche und explizite) Inhalte in Videos erkennen, die in einem Bucket von Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) gespeichert sind. Sie können Amazon Rekognition Video in Kategorien wie Medien/Unterhaltung und öffentliche Sicherheit verwenden. Früher hätte das Durchsuchen von Videos nach Objekten oder Personen viele Stunden einer fehleranfälligen Betrachtung durch den Menschen in Anspruch genommen. Amazon Rekognition Video automatisiert die Erkennung von Objekten und deren Auftreten in einem Video.
Dieser Abschnitt behandelt die Arten von Analysen, die Amazon Rekognition Video durchführen kann, einen Überblick über die API und Beispiele für die Verwendung von Amazon Rekognition Video.
Themen
- Analysearten
- Überblick für die Amazon-Rekognition-Video-API
- Amazon-Rekognition-Video-Operationen aufrufen
- Amazon Rekognition Video konfigurieren
- Analysieren eines in einem Amazon S3-Bucket gespeicherten Videos mit Java oder Python (SDK)
- Analysieren eines Videos mit dem AWS Command Line Interface
- Referenz: Videoanalyse-Ergebnisbenachrichtigung
- Fehlerbehebung für Amazon Rekognition Video
Analysearten
Sie können Amazon Rekognition Video verwenden, um Videos auf die folgenden Informationen zu analysieren:
Weitere Informationen finden Sie unter So funktioniert Amazon Rekognition.
Überblick für die Amazon-Rekognition-Video-API
Amazon Rekognition Video verarbeitet ein Video, das in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist. Das Design-Pattern ist ein asynchrones Set von Operationen. Sie starten die Videoanalyse, indem Sie einen Start Vorgang wie aufrufen StartLabelDetection. Der Abschlussstatus der Anforderung wird in einem Amazon-Simple-Notification-Service-Thema (Amazon SNS) veröffentlicht. Um den Abschlussstatus des Amazon SNS SNS-Themas abzurufen, können Sie eine Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) -Warteschlange oder eine AWS Lambda Funktion verwenden. Nachdem Sie den Abschlussstatus erhalten haben, rufen Sie einen Get Vorgang auf, z. B. GetLabelDetectionum die Ergebnisse der Anfrage abzurufen.
Das folgende Diagramm zeigt den Prozess zur Erkennung von Label in einem Video, das in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist. Im Diagramm erhält eine Amazon-SQS-Warteschlange den Abschlussstatus aus dem Amazon-SNS-Thema. Alternativ können Sie eine AWS Lambda Funktion verwenden.
Der Prozess ist für andere Amazon-Rekognition-Video-Operationen identisch. Die folgende Tabelle listet die Start- und Get-Operationen für jede der nicht speichernden Amazon-Rekognition-Operationen auf.
| Erkennung | Start-Operation | Get-Operation |
|---|---|---|
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Video-Segmente |
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Labels |
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Explizite oder suggestive Inhalte für Erwachsene |
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Text |
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Prominente |
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Gesichter |
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Personen |
Für andere Get-Operationen als GetCelebrityRecognition, gibt Amazon Rekognition Video Trackinginformationen zurück, wenn Entitäten im Verlauf eines Eingabevideos erkannt werden.
Weitere Informationen zur Verwendung von Amazon Rekognition Video finden Sie unter Amazon-Rekognition-Video-Operationen aufrufen. Ein Beispiel für die Videoanalyse mit Hilfe von Amazon SQS finden Sie unter Analysieren eines in einem Amazon S3-Bucket gespeicherten Videos mit Java oder Python (SDK). Beispiele finden Sie unter. AWS CLI Analysieren eines Videos mit dem AWS Command Line Interface
Video-Formate und -Speicher
Amazon-Rekognition-Operationen können Videos analysieren, die in Amazon-S3-Buckets gespeichert sind. Eine Liste aller Beschränkungen für Videoanalysenoperationen finden Sie unter Richtlinien und Kontingente in Amazon Rekognition.
Das Video muss mit dem H.264-Codec kodiert sein. Die unterstützten Dateiformate sind MPEG-4 und MOV.
Ein Codec ist eine Software oder Hardware, die Daten für eine schnellere Bereitstellung komprimiert und empfangene Daten in ihre ursprüngliche Form dekomprimiert. Der H.264-Codec wird häufig zum Aufnehmen, Komprimieren und Verteilen von Videoinhalten verwendet. Ein Videodateiformat kann einen oder mehrere Codecs enthalten. Wenn Ihre MOV- oder MPEG-4-Videodatei nicht mit Amazon Rekognition Video funktioniert, überprüfen Sie, ob der Codec, der für die Codierung des Videos verwendet wird, H.264 ist.
Jede Amazon-Rekognition-Video-API, die Audiodaten analysiert, unterstützt nur AAC-Audiocodecs.
Die maximale Dateigröße für ein gespeichertes Video beträgt 10 GB.
Suchen nach Personen
Sie können in einer Sammlung gespeicherte Gesichtsmetadaten verwenden, um ein Video nach Personen zu durchsuchen. Beispielsweise können Sie ein archiviertes Video nach einer bestimmten Person oder nach mehreren Personen durchsuchen. Mithilfe dieses IndexFacesVorgangs speichern Sie Gesichtsmetadaten aus Quellbildern in einer Sammlung. Sie können dann damit beginnen StartFaceSearch, asynchron nach Gesichtern in der Sammlung zu suchen. Sie verwenden GetFaceSearch, um die Suchergebnisse abzurufen. Weitere Informationen finden Sie unter Suche nach Gesichtern in gespeicherten Videos. Die Suche nach Personen ist ein Beispiel für eine speicherbasierte Amazon-Rekognition-Operation. Weitere Informationen finden Sie unter Speicherbasierte API-Operationen.
Sie können auch in einem Streaming-Video nach Personen suchen. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit Streaming-Videoereignissen.
