Cosa consente di fare questa soluzione AWS?

La soluzione di analisi dei contenuti su AWS aiuta a eseguire analisi automatiche dei contenuti video impiegando un modello di applicazione serverless per generare informazioni dettagliate attraverso metadati generati dal machine learning (ML). La soluzione fornisce l'accesso a una varietà di servizi di IA di AWS che è possibile applicare alle proprie librerie media, utilizzando successivamente informazioni dettagliate e metadati per automatizzare i processi manuali. La soluzione include un'interfaccia utente basata sul Web per caricare e cercare le tue librerie video.

La soluzione di analisi dei contenuti su AWS combina Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Translate e Amazon Comprehend per offrire una suite di funzionalità complete per analizzare i contenuti video dei clienti. La soluzione è un'applicazione personalizzata basata sul framework di sviluppo AWS Media Insights Engine (MIE).

Vantaggi

Utilizzo dei servizi di AI di AWS
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Estrai automaticamente metadati preziosi dai file video utilizzando Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Translate e Amazon Comprehend.

Interagisci tramite una semplice interfaccia Web
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Carica, analizza e sfoglia immediatamente le raccolte video utilizzando una semplice interfaccia utente basata sul Web.

Sfrutta il framework Media Insights Engine (MIE)

MIE offre un framework per semplificare agli sviluppatori la costruzione di applicazioni che trasformano o analizzano video su AWS.

Automatizza i processi manuali
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Automatizza la generazione di metadati e altri processi manuali utilizzando un'unica applicazione. Riduce drasticamente il coinvolgimento umano necessario per catalogare gli archivi video per la ricerca.

Rilevazione e identificazione altamente accurate

Ottieni un rilevamento estremamente accurato di oggetti, scene e attività, identificazione e tracciamento delle persone, nonché il riconoscimento delle celebrità nei video.

Panoramica della soluzione AWS

Il diagramma di seguito presenta il flusso di architettura serverless che è possibile implementare in modo automatico grazie alla guida sull'implementazione della soluzione e al relativo modello AWS CloudFormation.

Architettura della soluzione di analisi dei contenuti su AWS

Il modello AWS CloudFormation implementa la seguente infrastruttura:

1. Una distribuzione Amazon CloudFront per servire l'applicazione Web statica per l'analisi dei contenuti.

2. Un bucket fonte Web di Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) per l'hosting dell'applicazione Web statica.

3. Un bacino di utenza di Amazon Cognito per fornire una directory utente.

4. Un pool di identità Amazon Cognito per offrire una federazione con AWS Identity and Access Management (IAM) per l'autenticazione e l'autorizzazione all'interfaccia Web.

5. Una API REST di Amazon API Gateway per il piano di controllo (control-plane) per caricamento in modalità proxy i file e orchestrare le operazioni dei flussi di lavoro dall'interfaccia Web ad Amazon S3 e AWS Step Functions. I ruoli di AWS IAM vengono creati perché la API venga eseguita. 

6. Una funzione di gestione delle API di AWS Lambda per supportare la API REST per il piano di controllo (control-plane).

7. Tabelle Amazon DynamoDB per archiviare i parametri di sistema, le definizioni del flusso di lavoro, lo stato del flusso di lavoro, la cronologia dell'esecuzione del flusso di lavoro e altri dati relativi al flusso di lavoro.

8. Risorse Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) per limitare il numero totale di flussi di lavoro in esecuzione simultaneamente a un massimo configurabile.

9. Una funzione Lambda per controllare e registrare lo stato di esecuzione dei flussi di lavoro in DynamoDB.

10. Due flussi di lavoro AWS Step Functions composti da funzioni Lambda che eseguono processi di analisi multimediale in Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Translate, AWS Elemental MediaConvert e Amazon Comprehend. Queste funzioni Lambda interagiscono anche con il piano dati per memorizzare e recuperare gli oggetti multimediali e i metadati restituiti dai processi di analisi multimediale.

11. Una API REST per API Gateway per la funzionalità CRUD nel piano dati.

12. Una funzione di gestione delle API Lambda per supportare la API REST per il piano dati.

13. Una tabella DynamoDB per registrare le relazioni tra metadati, oggetti multimediali e file multimediali specificati dall'utente.

14. Un bucket Amazon S3 per archiviare file video caricati, risultati di metadati derivati e oggetti multimediali derivati come miniature, file audio e file video transcodificati.

15. Risorse di Amazon Kinesis Data Streams per fornire un'interfaccia per Amazon OpenSearch Service per accedere ai metadati multimediali attraverso una trasmissione di acquisizione dei dati di modifica che riflette le operazioni CRUD nella tabella DynamoDB.

16. Una funzione Lambda per estrarre, trasformare e caricare i metadati multimediali dalla tabella DynamoDB in un cluster Amazon OpenSearch Service.

17. Un cluster Amazon OpenSearch Service per indicizzare metadati multimediali.

Analisi dei contenuti su AWS

Versione 2.0.1
Ultimo aggiornamento: 08/2022
Autore: AWS

Tempo di implementazione stimato: 20 minuti

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