Amazon Kinesis Video Streams

获取、处理和存储视频流用于分析和机器学习

利用 Amazon Kinesis Video Streams 让您可以轻松而安全地将视频从连接的设备流式传输到 AWS,用于分析、机器学习和其他处理。Kinesis Video Streams 可以自动预置和弹性扩展从数百万台设备中提取视频流所需的所有基础设施。它还可以持久存储、加密和索引流中的视频数据,并允许您通过易用的 API 访问您的数据。借助 Kinesis Video Streams,您可以与 Amazon Rekognition Video 和用于机器学习框架的各种库 (例如 Apache MxNet、TensorFlow 和 OpenCV) 集成,从而快速构建计算机视觉和机器学习应用程序。

要开始使用,请从 AWS 管理控制台中单击几次,以便创建和配置一个 Kinesis 视频流。然后您可以在您的设备上安装 Kinesis Video Streams 软件开发工具包,并开始将视频流式传输到 AWS 以便进行分析、处理和存储。使用 Kinesis Video Streams,您可以按实际使用量付费。不存在预先承诺或最低费用。

AWS re:Invent 2017 年大会关于 Amazon Kinesis Video Streams 的介绍

优势

流式传输数百万台边缘设备的视频

Amazon Kinesis Video Streams 提供各种软件开发工具包,您可以将其安装在自己的设备上以便轻松而安全地将视频流式传输到 AWS,用于存储、分析、机器学习和其他处理。Kinesis Video Streams 可以从边缘设备、智能手机、监控摄像机以及雷达、激光雷达、无人机、卫星、行车记录仪和深度传感器等其他数据来源提取数据。

轻松构建可视应用程序

Amazon Kinesis Video Streams 与 Amazon Rekognition Video 集成,让您能够轻松构建利用计算机视觉和视频分析技术的应用程序。您还可以使用常见开源机器学习框架来构建自定义应用程序,用于处理和分析您的视频流。

安全

Amazon Kinesis Video Streams 让您能够使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 来控制对您的流的访问。它通过两种方式帮助您保护数据:使用 AWS Key Management Service (KMS) 自动加密静态数据,以及使用行业标准的传输层安全性 (TLS) 协议来传输动态数据。

可搜索的持久存储

Amazon Kinesis Video Streams 使用 Amazon S3 作为底层数据存储,这意味着您的数据可以持久可靠地存储。您可以设置和控制存储在流中的数据的保留期。Kinesis Video Streams 让您能够根据设备生成和服务生成的时间戳,快速搜索和提取视频片段。

无需管理基础设施

Amazon Kinesis Video Streams 可以为您管理所有基础设施。视频流和使用视频流的应用程序的数量会不断增加,而您不必担心配置、软件更新、故障或基础设施扩展问题。Kinesis Video Streams 可以处理管理视频流所需的所有管理和维护工作,因此您可以专注于构建创新型应用程序。

构建实时批处理应用程序

Amazon Kinesis Video Streams 让您能够构建使用实时数据流的实时应用程序。Kinesis Video Streams 也可以存储数据,因此您可以运行批处理应用程序。

工作原理

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使用案例

智能家居

借助 Amazon Kinesis Video Streams,您可以将视频和音频从配备摄像头的家居设备 (例如婴儿监视器、网络摄像头和家用监视系统) 流式传输到 AWS。然后您可以使用视频流构建各种智能家居应用程序,从简单的视频播放到智能照明、温度控制系统和安全解决方案都包含在内。

示例:宠物监控
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智能城市

许多城市在交通信号灯、停车场、购物商场等几乎所有公共场所安装了大量摄像头,全天候拍摄视频。您可以使用 Amazon Kinesis Video Streams 来安全而经济高效地提取、存储和分析此类海量视频数据,用于解决交通问题、防范犯罪和派遣应急人员等。

示例:安珀警报系统
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工业自动化

您可以使用 Amazon Kinesis Video Streams 收集各种带有时间编码的数据,例如雷达和激光雷达信号、温度曲线和来自工业设备的深度数据。然后您可以使用 Apache MxNet、TensorFlow 和 OpenCV 等机器学习框架来分析数据,用于预测性维护等工业自动化用途。例如,您可以预测垫圈或阀门的寿命并提前安排更换部件,从而减少停机时间和生产线上的缺陷。

示例:设备预测性维护
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案例研究

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