Введение

Amazon Rekognition Video – это полностью управляемый сервис машинного обучения (ML), который поддерживает анализ как потокового видео в реальном времени, так и хранящихся материалов.

Анализ потокового видео Amazon Rekognition – это недорогой сервис с низкой задержкой, который помогает обнаруживать объекты на видеопотоках с подключенных камер. В результате анализа потокового видео Amazon Rekognition определяется обнаруженный объект, например человек, домашнее животное или пакет, его координаты, увеличенное изображение обнаруженного объекта и метка времени. Благодаря этому вы сможете своевременно подавать предупреждения о необходимости принятия мер при обнаружении нужного объекта.

Анализ хранящегося видео Amazon Rekognition – это сервис для анализа ваших видео, хранящихся в Amazon S3. Он способен распознавать объекты, сцены, знаменитостей, текст, действия и выявлять недопустимый контент. Также Rekognition Video поддерживает возможности анализа хранящегося видео и поиска лиц с очень высокой точностью, что позволяет выполнять обнаружение, анализ и сравнение лиц, а также понимать действия людей в видеороликах. Результат каждого обнаружения сопоставляется с меткой времени, что позволяет быстро создать индекс для подробного поиска по видео или быстро переходить к наиболее интересным фрагментам видео для дополнительного анализа. Кроме того, при обнаружении объектов, лиц, текста и людей на хранящихся видео Rekognition Video выдает координаты рамок, которые указывают положение обнаруженного объекта в кадре.

Примеры использования

«Умный дом»

Анализ потокового видео Amazon Rekognition – это недорогой сервис машинного обучения с низкой задержкой и полным управлением для использования в подключенных домах. Этот сервис обнаруживает объекты, такие как люди, домашние животные и упакованные предметы, на видеопотоках в реальном времени. Благодаря этому вы сможете своевременно подавать предупреждения о необходимости принятия мер при обнаружении нужного объекта и минимизировать ложные тревоги. Вы можете также управлять системой автоматизации, например автоматически включать свет в гараже при обнаружении человека.

Поиск и индексирование по мультимедийным ресурсам

Используя метаданные анализа объектов, сцен, действий, знаменитостей, текста и лиц, созданные сервисом Amazon Rekognition Video, вы можете автоматически индексировать крупные архивы видеоресурсов и организовать удобный поиск по ним. Ваши операторы смогут быстро найти нужные ресурсы, обходясь без просмотра всех видео вручную. Применяя сервисы Amazon Rekognition Video, Amazon Transcribe, и комплексные бессерверные решения AWS Media2Cloud и Media Insights Engine, вы сможете без проблем проверять, фильтровать и монетизировать архивы на всех этапах их жизненного цикла, от пленки до системы управления мультимедийными ресурсами.

Соответствие требованиям и безопасность бренда

Сервис Amazon Rekognition Video позволяет быстро обнаруживать недопустимый или опасный для бренда контент среди многих тысяч часов мультимедийных ресурсов. Вашим модераторам не нужно проверять каждую секунду в каждом ресурсе, достаточно лишь изучить отмеченные сервисом Amazon Rekognition Video метки времени. Более того, доступна подробная иерархия меток модерации, которая позволяет обеспечить соответствие требованиям на разных международных рынках. Для модерации звука можно применить метаданные сервиса Amazon Transcribe.

Контекстная реклама

Amazon Rekognition Video позволяет предоставлять рекламу, наиболее подходящую к демонстрируемому видеоконтенту. Используя распознавание меток, действий и знаменитостей по определенным моментам времени, вы сможете повысить эффективность и выгодность рекламы, которая будет демонстрироваться сразу после подходящего контента.

Анализ розничного магазина

С помощью Amazon Rekognition Video можно анализировать поведение покупателей и посещаемость розничного магазина путем изучения маршрута каждого покупателя. Применяя анализ лиц, можно также узнать возрастные группы покупателей, распределение по полу, а также какие эмоции у них вызывает посещение магазина. И для этого не требуется идентификация их личностей.

Быстрое реагирование на проблемы общественной безопасности

Amazon Rekognition Video позволяет создавать приложения, которые помогают находить пропавших людей в сохраненных или потоковых видео. Выполнив поиск по предоставленной базе данных пропавших людей, можно с высокой точностью отметить возможные совпадения на видео, чтобы ускорить поисковую операцию.

Обнаружение видео сегмента

Amazon Rekognition Video позволяет оптимизировать распространенные рабочие процессы на основе файлов, выполняемые вручную, для контроля качества, вставки рекламы и производства контента. Используя точные маркеры входа и выхода для сегментов, таких как черные кадры с тишиной (используются для разграничения рекламных пауз) или титры (используются для вставки подсказок «Следующий эпизод»), редакторы могут избежать утомительного процесса зачистки всего видео с нуля.

Основные функции анализа потокового видео

Обнаружение меток

Анализ потокового видео Amazon Rekognition – это недорогой, с низкой задержкой и полностью управляемый сервис для обнаружения объектов, таких как люди, домашние животные и упакованные предметы, в режиме реального времени. В результате анализа потокового видео Amazon Rekognition определяется обнаруженный объект, например человек, домашнее животное или пакет, его координаты, увеличенное изображение обнаруженного объекта и метка времени. Благодаря этому вы сможете своевременно подавать предупреждения о необходимости принятия мер при обнаружении нужного объекта.

Подробнее »

Поиск лиц

Анализируя потоковое видео в режиме реального времени, Amazon Rekognition может обнаруживать и искать лица. Если в качестве входящего потока предоставить Rekognition Video поток Amazon Kinesis Video Streams, можно с низкой задержкой выполнить распознавание лиц с помощью поиска в ваших коллекциях изображений.

Подробнее »

Основные функции для анализа хранимого видео

Обнаружение объектов, сцен и действий

Сервис Amazon Rekognition Video автоматически распознает тысячи объектов (например, машины или домашние животные), сцен (города, пляжи, свадьбы) и действий (доставка посылки, танцы). Каждая обнаруженная метка сопровождается уровнем уверенности. Для типичных объектов, как например «человек» или «машина», добавляются ограничивающие рамки, что помогает в подсчете и локализации объектов. Сервис Amazon Rekognition Video также использует контекст видеозаписи, учитывающий движения, для точной идентификации сложных действий (например, задувания свечи или тушения пожара). Используя богатые метаданные, вы сможете организовать поиск по контенту или предоставлять рекламу, лучше всего подходящую к предшествующему контенту.

Подробнее »

Модерация контента

Amazon Rekognition Video автоматически определяет на видео неприемлемый контент, например обнаженное тело, насилие или оружие, и проставляет временные метки для каждого такого момента. Вы также можете создать иерархический список меток с уровнями уверенности, которые описывают подкатегории небезопасного контента. Например, «графическое изображение обнаженного женского тела» — это подкатегория «явной наготы». Уровни уверенности и подробные метки позволяют настроить разные бизнес-правила для поддержки соответствия требованиям, действующим на разных рынках и в разных регионах.

Подробнее »

Обнаружение текста

Amazon Rekognition Video автоматически обнаруживает и считывает текст на видео, а также предоставляет уровни уверенности, рамки расположения и временные метки для каждого обнаруженного текстового фрагмента. Кроме того, вы получите удобные возможности фильтровать слова по интересующим вас регионам, анализировать размер рамки привязки к словам и оценки достоверности. Например, можно обнаруживать текст только в нижней трети экрана, где размещается информационная графика, или только в верхнем левом углу, где выводится текущий счет футбольного матча.

Подробнее »

Распознавание знаменитостей

Сервис Amazon Rekognition Video позволяет обнаруживать и распознавать все появления известных людей на видеозаписях. Результат с временным кодом содержит имя, уникальный ID знаменитости и URL‑адреса, указывающие на связанный контент для знаменитости, например ссылку на рейтинг IMDb.

Подробнее »

Обнаружение и анализ лиц

Amazon Rekognition Video может обнаруживать до 100 лиц в одном кадре видео и возвращать координаты ограничивающих рамок. Для каждого обнаруженного лица вы можете также получить дополнительную информацию, например пол, эмоции, примерный возраст, наличие улыбки, а также временные метки каждого обнаружения.

Подробнее »

Поиск лиц

Amazon Rekognition Video может идентифицировать человека на видео, проверяя лица по частному репозиторию с изображениями лиц. Вы получите оценку сходства для каждого обнаруженного совпадения, а также временные метки обнаружения того же человека в этом видео. Amazon Rekognition Video может собрать в группу всех неизвестных людей, для которых не обнаружено совпадений в предоставленном репозитории, с метками времени и уникальными идентификаторами для каждого человека.

Подробнее »

Перемещение человека

С помощью сервиса Amazon Rekognition Video вы можете установить, когда и как перемещается каждый человек на видео. Amazon Rekognition также присваивает каждому найденному человеку уникальный индекс, что дает возможность сосчитать людей на видео.

Подробнее »

Клиенты

Abode

Abode Systems (Abode) предлагает домовладельцам полный набор решений для обеспечения безопасности дома, которые устанавливаются за считанные минуты и позволяют домовладельцам гарантировать безопасность своей семьи и имущества. С момента запуска компании в 2015 году датчики камер играют важную роль в решении Abode, позволяя клиентам визуально контролировать свои дома из любого места.

«Мы всегда ориентируемся на выбор технологий, которые предоставляют преимущества нашим клиентам и обеспечивают возможность стремительного развития, не требуя при этом больших затрат. С помощью анализа потокового видео Amazon Rekognition мы смогли запустить систему обнаружения людей, домашних животных и упакованных предметов за долю стоимости разработки всего этого самостоятельно. Для нас это было несложно: мы не хотели создавать и поддерживать собственный сервис компьютерного наблюдения. Мы обратились к экспертам из команды Rekognition. API анализа потокового видео Amazon Rekognition являются точными, масштабируемыми и легко внедряемыми в наши системы. Интеграция позволяет использовать наши функции интеллектуальных уведомлений, поэтому вместо того, чтобы клиент получал 100 уведомлений в день при каждом срабатывании датчика движения, он получает всего 2-3 интеллектуальных уведомления, когда в видеопотоке присутствует интересующее его событие».

Скотт Бек, технический директор, Abode Systems

VidMob — это технологическая платформа, объединяющая маркетологов с глобальной сетью опытных редакторов, аниматоров и дизайнеров динамической графики.

«Собрать данные об эффективности нетрудно. Труднее понять, почему одни креативные продукты оказываются эффективнее других, а затем применить полученную информацию на деле. Решение VidMob Agile Creative Suite™ на основе сервиса Amazon Rekognition пытается решить две серьезнейшие проблемы маркетинга. К настоящему моменту наше решение проанализировало с помощью Rekognition уже более 40 000 креативных продуктов. Rekognition обеспечивает высокую детализацию данных, благодаря чему мы можем предоставлять клиентам чрезвычайно полезную аналитическую информацию, позволяющую взглянуть на собственный контент под новым углом».

Алекс Колмер, генеральный директор и основатель VidMob

Pattern89 представляет собой крупнейшую в мире платформу обучения по анализу данных для маркетинга в социальных сетях.

«Pattern89 применяет Amazon Rekognition, чтобы с помощью методов креативного обучения предоставить нашим клиентам подробный анализ данных, позволяющий повысить эффективность рекламы в Facebook и Instagram. Наши клиенты с успехом применяют наши рекомендации, снижая расходы на рекламу, повышая доходность и метрики эффективности. Мы выбрали именно Amazon Rekognition из-за наличия простых API, поддержки многих типов мультимедийных данных и лучших в своем классе возможностей по присвоению меток и распознаванию лиц.»

Мэтт Браун, технический директор компании Pattern89

Видео

Быстрое создание набора данных пользовательских меток Rekognition с использованием изображений в Amazon S3
Оценка модели пользовательских меток Rekognition
Тренировка модели пользовательских меток Rekognition
Развертывание и использование модели пользовательских меток Rekognition для логических выводов

Подробнее о ценах на Amazon Rekognition

Перейти на страницу цен
Готовы приступить к разработке?
Начните работу с Amazon Rekognition Video
Есть вопросы?
Свяжитесь с нами