Amazon Kinesis Video Streams

擷取、處理和存放影片串流以進行分析和機器學習

Amazon Kinesis Video Streams 可讓您安全輕鬆地將影片從連線裝置串流到 AWS,以進行分析、機器學習 (ML) 及其他處理。Kinesis Video Streams 可自動佈建和彈性地擴展所需的全部基礎設施,以便從數百萬台裝置導入串流影片資料。它還能持久地存放和加密串流影片資料並編製索引,讓您透過易於使用的 API 存取資料。Kinesis Video Streams 透過與 Amazon Rekognition Video 整合和 ML 架構程式庫 (如 Apache MxNet、TensorFlow、OpenCV 等),讓您快速建立電腦視覺和 ML 應用程式。

若要開始使用,只要從 AWS 管理主控台按幾下,便能建立和設定 Kinesis 視訊串流。接著您就可以在裝置上安裝 Kinesis Video Streams SDK,並開始將影片串流到 AWS,以進行分析、處理和儲存。使用 Kinesis Video Streams,您只需按實際用量付費。沒有前期承諾或最低費用。

AWS re:Invent 2017 的 Amazon Kinesis Video Streams 公告

優點

從數百萬台邊緣裝置串流影片

Amazon Kinesis Video Streams 提供可在裝置上安裝的軟體開發套件,讓您輕鬆安全地將影片串流到 AWS 以進行儲存、分析、機器學習及其他處理。Kinesis Video Streams 可從邊緣裝置、智慧型手機、安全監控攝影機,以及 RADAR、LIDAR、無人機、衛星、行車記錄器、深度感應器等其他資料來源導入資料。

輕鬆建立啟用視覺的應用程式

Amazon Kinesis Video Streams 已與 Amazon Rekognition Video 整合,讓您輕鬆建立可利用電腦視覺和影片分析的應用程式。此外,還能利用熱門的開放原始碼 ML 架構建立自訂應用程式,以處理和分析影片串流。

安全

Amazon Kinesis Video Streams 可讓您使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 控制對串流的存取。它使用 AWS Key Management Service (KMS) 自動加密靜態資料及使用產業標準 Transport Layer Security (TLS) 協定自動加密傳輸中資料,協助保護您的資料。

耐久且可搜尋的儲存

Amazon Kinesis Video Streams 使用 Amazon S3 做為基礎資料存放區,這代表可長久和可靠地存放資料。您可以為串流中存放的資料設定和控制保留期。Kinesis Video Streams 讓您根據裝置產生和服務產生的時間戳記快速搜尋和擷取影片片段。

不需管理基礎設施

Amazon Kinesis Video Streams 為您管理所有的基礎設施。您無須在串流和消費應用程式數量增長時擔心組態、軟體更新、故障或擴展基礎設施等事宜。Kinesis Video Streams 會負責處理管理串流所需的所有管理和維護工作,因此您可以將時間專注於建立創新的應用程式。

建立即時和批次應用程式

Amazon Kinesis Video Streams 可讓您建立利用即時資料串流的即時應用程式。Kinesis Video Streams 還可存放資料供您執行批次應用程式。

運作方式

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使用案例

智慧住家

使用 Amazon Kinesis Video Streams 可輕鬆將配備攝影機的家用裝置影片和音訊串流到 AWS,像是嬰兒監視器、網路攝影機及住家監視系統等。然後,您可以使用串流建立各種智慧住家應用程式,範圍包括簡單的影片播放到智慧照明、氣候控制系統以及安全解決方案等。

範例:寵物監視器
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智慧城市

許多城市都已在交通號誌、停車場、購物商場,以及幾乎每個公共場所設置大量的攝影機,全年無休地擷取影片。您可以使用 Amazon Kinesis Video Streams 以安全且符合成本效益的方式導入、存放及分析這些龐大的影片資料,以協助解決交通問題、防治犯罪、派遣緊急救難人員等等。

範例:安珀警報系統
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工業自動化

您可以使用 Amazon Kinesis Video Streams 收集各種時間編碼資料,像是 RADAR 和 LIDAR 信號、溫度曲線及工業設備的深度資料。然後,您可以針對預測性維護等工業自動化使用案例使用最愛的機器學習架構 (包括 Apache MxNet、TensorFlow 和 OpenCV 等) 分析資料。例如,您可以預測墊圈或閥門的壽命,然後預先排定更換零件的時間,以降低生產線的停機時間和瑕疵。

範例:設備預防性維護
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案例研究

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