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人物の検出
Amazon Rekognition Video は、ビデオ内の人物を動かす人物の追跡を作成し、次のような情報を提供できます。
Amazon Rekognition Video による保存済みビデオ内の人物の検出は非同期オペレーションです。ビデオ内の人物の追跡を開始するには、を呼び出しますStartPersonTracking。Amazon Rekognition Video は、ビデオ分析の完了ステータスを Amazon 簡易通知サービスのトピックに発行します。ビデオ分析が成功したら、GetPersonTracking を呼び出してビデオ分析の結果を取得できます。Amazon Rekognition Video API オペレーションの呼び出し方法の詳細については、「」を参照してください。Amazon Rekognition Video オペレーションを呼び出す。
以下の手順では、Amazon S3 バケットに保存されたビデオを通じた人物の追跡方法を示します。この例では、「」のコードを拡張します。Java または Python を使用した、Amazon S3 バケットに保存されているビデオの分析 (SDK)は、Amazon シンプルキューサービスキューを使用して、ビデオ分析リクエストの完了ステータスを取得します。
Amazon S3 バケットに保存されたビデオ内の人物を検出するには (SDK)
「Java または Python を使用した、Amazon S3 バケットに保存されているビデオの分析 (SDK)」を実行します。
ステップ 1 で作成したクラス VideoDetect に次のコードを追加します。
- Java
-
//Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
//PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
//Persons========================================================================
private static void StartPersonDetection(String bucket, String video) throws Exception{
NotificationChannel channel= new NotificationChannel()
.withSNSTopicArn(snsTopicArn)
.withRoleArn(roleArn);
StartPersonTrackingRequest req = new StartPersonTrackingRequest()
.withVideo(new Video()
.withS3Object(new S3Object()
.withBucket(bucket)
.withName(video)))
.withNotificationChannel(channel);
StartPersonTrackingResult startPersonDetectionResult = rek.startPersonTracking(req);
startJobId=startPersonDetectionResult.getJobId();
}
private static void GetPersonDetectionResults() throws Exception{
int maxResults=10;
String paginationToken=null;
GetPersonTrackingResult personTrackingResult=null;
do{
if (personTrackingResult !=null){
paginationToken = personTrackingResult.getNextToken();
}
personTrackingResult = rek.getPersonTracking(new GetPersonTrackingRequest()
.withJobId(startJobId)
.withNextToken(paginationToken)
.withSortBy(PersonTrackingSortBy.TIMESTAMP)
.withMaxResults(maxResults));
VideoMetadata videoMetaData=personTrackingResult.getVideoMetadata();
System.out.println("Format: " + videoMetaData.getFormat());
System.out.println("Codec: " + videoMetaData.getCodec());
System.out.println("Duration: " + videoMetaData.getDurationMillis());
System.out.println("FrameRate: " + videoMetaData.getFrameRate());
//Show persons, confidence and detection times
List<PersonDetection> detectedPersons= personTrackingResult.getPersons();
for (PersonDetection detectedPerson: detectedPersons) {
long seconds=detectedPerson.getTimestamp()/1000;
System.out.print("Sec: " + Long.toString(seconds) + " ");
System.out.println("Person Identifier: " + detectedPerson.getPerson().getIndex());
System.out.println();
}
} while (personTrackingResult !=null && personTrackingResult.getNextToken() != null);
}
関数 main で、以下の行を置き換えます。
StartLabelDetection(bucket, video);
if (GetSQSMessageSuccess()==true)
GetLabelDetectionResults();
を:
StartPersonDetection(bucket, video);
if (GetSQSMessageSuccess()==true)
GetPersonDetectionResults();
- Java V2
-
このコードはAWSドキュメント SDK の例 GitHub リポジトリ。完全な例を見るここに。
public static void startPersonLabels(RekognitionClient rekClient,
NotificationChannel channel,
String bucket,
String video) {
try {
S3Object s3Obj = S3Object.builder()
.bucket(bucket)
.name(video)
.build();
Video vidOb = Video.builder()
.s3Object(s3Obj)
.build();
StartPersonTrackingRequest personTrackingRequest = StartPersonTrackingRequest.builder()
.jobTag("DetectingLabels")
.video(vidOb)
.notificationChannel(channel)
.build();
StartPersonTrackingResponse labelDetectionResponse = rekClient.startPersonTracking(personTrackingRequest);
startJobId = labelDetectionResponse.jobId();
} catch(RekognitionException e) {
System.out.println(e.getMessage());
System.exit(1);
}
}
public static void GetPersonDetectionResults(RekognitionClient rekClient) {
try {
String paginationToken=null;
GetPersonTrackingResponse personTrackingResult=null;
Boolean finished = false;
String status="";
int yy=0 ;
do{
if (personTrackingResult !=null)
paginationToken = personTrackingResult.nextToken();
GetPersonTrackingRequest recognitionRequest = GetPersonTrackingRequest.builder()
.jobId(startJobId)
.nextToken(paginationToken)
.maxResults(10)
.build();
// Wait until the job succeeds
while (!finished) {
personTrackingResult = rekClient.getPersonTracking(recognitionRequest);
status = personTrackingResult.jobStatusAsString();
if (status.compareTo("SUCCEEDED") == 0)
finished = true;
else {
System.out.println(yy + " status is: " + status);
Thread.sleep(1000);
}
yy++;
}
finished = false;
// Proceed when the job is done - otherwise VideoMetadata is null
VideoMetadata videoMetaData=personTrackingResult.videoMetadata();
System.out.println("Format: " + videoMetaData.format());
System.out.println("Codec: " + videoMetaData.codec());
System.out.println("Duration: " + videoMetaData.durationMillis());
System.out.println("FrameRate: " + videoMetaData.frameRate());
System.out.println("Job");
List<PersonDetection> detectedPersons= personTrackingResult.persons();
for (PersonDetection detectedPerson: detectedPersons) {
long seconds=detectedPerson.timestamp()/1000;
System.out.print("Sec: " + seconds + " ");
System.out.println("Person Identifier: " + detectedPerson.person().index());
System.out.println();
}
} while (personTrackingResult !=null && personTrackingResult.nextToken() != null);
} catch(RekognitionException | InterruptedException e) {
System.out.println(e.getMessage());
System.exit(1);
}
}
- Python
#Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
#PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
# ============== People pathing ===============
def StartPersonPathing(self):
response=self.rek.start_person_tracking(Video={'S3Object': {'Bucket': self.bucket, 'Name': self.video}},
NotificationChannel={'RoleArn': self.roleArn, 'SNSTopicArn': self.snsTopicArn})
self.startJobId=response['JobId']
print('Start Job Id: ' + self.startJobId)
def GetPersonPathingResults(self):
maxResults = 10
paginationToken = ''
finished = False
while finished == False:
response = self.rek.get_person_tracking(JobId=self.startJobId,
MaxResults=maxResults,
NextToken=paginationToken)
print('Codec: ' + response['VideoMetadata']['Codec'])
print('Duration: ' + str(response['VideoMetadata']['DurationMillis']))
print('Format: ' + response['VideoMetadata']['Format'])
print('Frame rate: ' + str(response['VideoMetadata']['FrameRate']))
print()
for personDetection in response['Persons']:
print('Index: ' + str(personDetection['Person']['Index']))
print('Timestamp: ' + str(personDetection['Timestamp']))
print()
if 'NextToken' in response:
paginationToken = response['NextToken']
else:
finished = True
関数 main で、以下の行を置き換えます。
analyzer.StartLabelDetection()
if analyzer.GetSQSMessageSuccess()==True:
analyzer.GetLabelDetectionResults()
を:
analyzer.StartPersonPathing()
if analyzer.GetSQSMessageSuccess()==True:
analyzer.GetPersonPathingResults()
コードを実行します。追跡された人物の一意の ID が、人物の動線が追跡された時間 (秒単位) とともに表示されます。
GetPersonTracking ing オペレーションレスポン
GetPersonTracking は、ビデオで検出された人物の詳細と追跡された動線の時間を含む PersonDetection オブジェクトの配列 Persons を返します。
Persons 入力パラメータを使用して SortBy をソートすることができます。ビデオ内で人物の動線が追跡された時間によって要素をソートするには、TIMESTAMP を指定します。ビデオ内で追跡された人物によってソートするには、INDEX を指定します。人物の各結果セット内で、要素は動線の追跡の正確性の信頼度によって降順にソートされます。デフォルトでは、Persons は TIMESTAMP でソートされて返されます。GetPersonDetection の JSON レスポンスの例を次に示します。結果は、ビデオの開始以降にビデオ内で人物の動線が追跡された時間 (ミリ秒単位) によってソートされます。レスポンスで、以下の点に注意してください。
-
個人情報—PersonDetection配列要素には、検出された人物に関する情報が含まれています。たとえば、その人が検出された時刻（Timestamp)、検出時点におけるビデオフレーム内の人物の位置 (BoundingBox)、Amazon Rekognition Videoは、その人が正しく検出されたという自信がどれほど高いのですか (Confidence).
人物の動線が追跡されたタイムスタンプごとに顔の特徴は返されません。さらに、状況によっては、追跡された人物の体が見えない場合があり、その場合は顔の位置のみが返されます。
-
ページング情報— 例は 1 ページの人物検出情報を示しています。人物要素を返す数は、GetPersonTracking の MaxResults 入力パラメータで指定できます。結果が MaxResults を超える場合、GetPersonTracking は次のページの結果を取得するためのトークン (NextToken) を返します。詳細については、「Amazon Rekognition Video 分析結果の取得」を参照してください。
-
索引— ビデオ全体で人物を識別するための一意の識別子。
-
ビデオの情報 – レスポンスには、VideoMetadata から返される情報のページごとにビデオ形式に関する情報 (GetPersonDetection) が含まれます。
{
"JobStatus": "SUCCEEDED",
"NextToken": "AcDymG0fSSoaI6+BBYpka5wVlqttysSPP8VvWcujMDluj1QpFo/vf+mrMoqBGk8eUEiFlllR6g==",
"Persons": [
{
"Person": {
"BoundingBox": {
"Height": 0.8787037134170532,
"Left": 0.00572916679084301,
"Top": 0.12129629403352737,
"Width": 0.21666666865348816
},
"Face": {
"BoundingBox": {
"Height": 0.20000000298023224,
"Left": 0.029999999329447746,
"Top": 0.2199999988079071,
"Width": 0.11249999701976776
},
"Confidence": 99.85971069335938,
"Landmarks": [
{
"Type": "eyeLeft",
"X": 0.06842322647571564,
"Y": 0.3010137975215912
},
{
"Type": "eyeRight",
"X": 0.10543643683195114,
"Y": 0.29697132110595703
},
{
"Type": "nose",
"X": 0.09569807350635529,
"Y": 0.33701086044311523
},
{
"Type": "mouthLeft",
"X": 0.0732642263174057,
"Y": 0.3757539987564087
},
{
"Type": "mouthRight",
"X": 0.10589495301246643,
"Y": 0.3722417950630188
}
],
"Pose": {
"Pitch": -0.5589138865470886,
"Roll": -5.1093974113464355,
"Yaw": 18.69594955444336
},
"Quality": {
"Brightness": 43.052337646484375,
"Sharpness": 99.68138885498047
}
},
"Index": 0
},
"Timestamp": 0
},
{
"Person": {
"BoundingBox": {
"Height": 0.9074074029922485,
"Left": 0.24791666865348816,
"Top": 0.09259258955717087,
"Width": 0.375
},
"Face": {
"BoundingBox": {
"Height": 0.23000000417232513,
"Left": 0.42500001192092896,
"Top": 0.16333332657814026,
"Width": 0.12937499582767487
},
"Confidence": 99.97504425048828,
"Landmarks": [
{
"Type": "eyeLeft",
"X": 0.46415066719055176,
"Y": 0.2572723925113678
},
{
"Type": "eyeRight",
"X": 0.5068183541297913,
"Y": 0.23705792427062988
},
{
"Type": "nose",
"X": 0.49765899777412415,
"Y": 0.28383663296699524
},
{
"Type": "mouthLeft",
"X": 0.487221896648407,
"Y": 0.3452930748462677
},
{
"Type": "mouthRight",
"X": 0.5142884850502014,
"Y": 0.33167609572410583
}
],
"Pose": {
"Pitch": 15.966927528381348,
"Roll": -15.547388076782227,
"Yaw": 11.34195613861084
},
"Quality": {
"Brightness": 44.80223083496094,
"Sharpness": 99.95819854736328
}
},
"Index": 1
},
"Timestamp": 0
}.....
],
"VideoMetadata": {
"Codec": "h264",
"DurationMillis": 67301,
"FileExtension": "mp4",
"Format": "QuickTime / MOV",
"FrameHeight": 1080,
"FrameRate": 29.970029830932617,
"FrameWidth": 1920
}
}
