发布于: Jan 18, 2019
Amazon Rekognition Video 是一种基于深度学习的视频分析服务，可以识别物体、人物、文字、场景和活动，以及检测任何不安全内容。对象和场景检测，也称为标签检测，可以识别视频中的数千个常见对象和场景，以及每个标签出现时的时间戳。Amazon Rekognition Video 已更新，可显著提高各种用例中所有现有标签的准确性。此外，标签检测现在可以通过返回每个对象的边界框来指定视频中对象（如狗、人和汽车）的位置。边界框是一组坐标，它精确地指示视频帧中的特定对象位置。客户可以利用边界框信息来计算对象数量（“3 辆汽车”），并了解视频中特定时间戳的对象（“汽车旁边的人”）之间的关系。最后，对于找到的每个标签，Amazon Rekognition Video 现将其父标签返回到分层列表中。例如，标签“狗”的父标签为“哺乳动物”、“犬”和“动物”。这些元数据让客户能够按父子关系对相关标签进行分组，以改进分类结果，并有助于更轻松地映射到内部分类。无需具备机器学习经验即可开始使用。
目前，提供 Amazon Rekognition Video 的所有 AWS 区域均推出了边界框、分层元数据和更高的标签检测准确性，但 AWS GovCloud（美国）除外。您可以通过 Amazon Rekognition 控制台立即开始使用。如需了解更多信息，请参阅技术文档。Amazon Rekognititon 推出的这些功能也适用于图像。
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