文件名称:
amazon-rekognition-video-analyzer：一个工作原型，用于捕获实时MJPEG视频流中的帧，使用深度学习近乎实时地识别对象并基于对象监视列表触发动作-源码
开发工具:
文件大小: 905kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-30
详细说明：创建用于视频帧分析和警报的无服务器管道
介绍
想象一下，能够捕获实时视频流，使用深度学习识别对象，然后基于所识别的对象触发操作或通知-所有这些都具有低延迟并且无需管理单个服务器。
这正是该项目将帮助您完成AWS的工作。 您将能够设置并运行实时视频捕获，分析和警报解决方案原型。
该原型旨在解决特定的用例，该用例基于来自IP安全摄像机的实时视频馈送而发出警报。 在较高级别，该解决方案的工作原理如下。 摄像机监视特定区域，通过网络将视频流传输到视频捕获客户端。 客户端对视频帧进行采样，然后将其发送到AWS，在此对它们进行分析并与元数据一起存储。 如果在分析的视频帧中检测到某些对象，则发送SMS警报。 一个人收到SMS警报后，他们可能会想知道引起它的原因。 为此，可以使用基于Web的用户界面以低延迟监视采样的视频帧。
这是原型的概念架构：
让我们完成启动和运行该原型的必要步骤。 如果您是从头开始并且不熟悉Python，那么完成所有步骤可能需要几个小时。
准备开发环境
这是设置开发环境所需执行的高级清单。
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