Pessoas trafegando - Amazon Rekognition

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Pessoas trafegando

O Amazon Rekognition Video pode criar um rastreamento do caminho que as pessoas percorrem nos vídeos e fornecer informações como:

  • A localização da pessoa no quadro do vídeo na hora em que o caminho foi rastreado.

  • Pontos de referência faciais, como a posição do olho esquerdo, quando detectados.

O caminho das pessoas do Amazon Rekognition Video nos vídeos armazenados é uma operação assíncrona. Para iniciar a trajetória das pessoas em videochamadas StartPersonTracking. O Amazon Rekognition Video publica o status de conclusão da análise de vídeo em um tópico do Amazon Simple Notification Service. Se a análise do vídeo for bem-sucedida, ligue GetPersonTrackingpara obter os resultados da análise do vídeo. Para obter mais informações sobre como chamar as operações da API Amazon Rekognition Video, consulte Chamando as operações de vídeo do Amazon Rekognition Video.

O procedimento a seguir mostra como rastrear o caminho das pessoas por meio de um vídeo armazenado em um bucket do Amazon S3. O exemplo expande o código em Análise de um vídeo armazenado em um bucket do Amazon S3 com Java ou Python () SDK no qual usa uma fila do Amazon Simple Queue Service para obter o status de conclusão de uma solicitação de análise de vídeo.

Para detectar pessoas em um vídeo armazenado em um bucket (SDK) do Amazon S3
  1. Execute Análise de um vídeo armazenado em um bucket do Amazon S3 com Java ou Python () SDK.

  2. Adicione o código a seguir à classe VideoDetect criada por você na etapa 1.

    Java
    //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.) //Persons======================================================================== private static void StartPersonDetection(String bucket, String video) throws Exception{ NotificationChannel channel= new NotificationChannel() .withSNSTopicArn(snsTopicArn) .withRoleArn(roleArn); StartPersonTrackingRequest req = new StartPersonTrackingRequest() .withVideo(new Video() .withS3Object(new S3Object() .withBucket(bucket) .withName(video))) .withNotificationChannel(channel); StartPersonTrackingResult startPersonDetectionResult = rek.startPersonTracking(req); startJobId=startPersonDetectionResult.getJobId(); } private static void GetPersonDetectionResults() throws Exception{ int maxResults=10; String paginationToken=null; GetPersonTrackingResult personTrackingResult=null; do{ if (personTrackingResult !=null){ paginationToken = personTrackingResult.getNextToken(); } personTrackingResult = rek.getPersonTracking(new GetPersonTrackingRequest() .withJobId(startJobId) .withNextToken(paginationToken) .withSortBy(PersonTrackingSortBy.TIMESTAMP) .withMaxResults(maxResults)); VideoMetadata videoMetaData=personTrackingResult.getVideoMetadata(); System.out.println("Format: " + videoMetaData.getFormat()); System.out.println("Codec: " + videoMetaData.getCodec()); System.out.println("Duration: " + videoMetaData.getDurationMillis()); System.out.println("FrameRate: " + videoMetaData.getFrameRate()); //Show persons, confidence and detection times List<PersonDetection> detectedPersons= personTrackingResult.getPersons(); for (PersonDetection detectedPerson: detectedPersons) { long seconds=detectedPerson.getTimestamp()/1000; System.out.print("Sec: " + Long.toString(seconds) + " "); System.out.println("Person Identifier: " + detectedPerson.getPerson().getIndex()); System.out.println(); } } while (personTrackingResult !=null && personTrackingResult.getNextToken() != null); }

    Na função main, substitua as linhas:

    StartLabelDetection(bucket, video); if (GetSQSMessageSuccess()==true) GetLabelDetectionResults();

    por:

    StartPersonDetection(bucket, video); if (GetSQSMessageSuccess()==true) GetPersonDetectionResults();
    Java V2

    Esse código foi retirado do GitHub repositório de exemplos do SDK de AWS documentação. Veja o exemplo completo aqui.

    import software.amazon.awssdk.regions.Region; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.S3Object; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.NotificationChannel; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.StartPersonTrackingRequest; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Video; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.StartPersonTrackingResponse; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.GetPersonTrackingResponse; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.GetPersonTrackingRequest; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.VideoMetadata; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.PersonDetection; import java.util.List; /** * Before running this Java V2 code example, set up your development * environment, including your credentials. * * For more information, see the following documentation topic: * * https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html */ public class VideoPersonDetection { private static String startJobId = ""; public static void main(String[] args) { final String usage = """ Usage: <bucket> <video> <topicArn> <roleArn> Where: bucket - The name of the bucket in which the video is located (for example, (for example, myBucket).\s video - The name of video (for example, people.mp4).\s topicArn - The ARN of the Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) topic.\s roleArn - The ARN of the AWS Identity and Access Management (IAM) role to use.\s """; if (args.length != 4) { System.out.println(usage); System.exit(1); } String bucket = args[0]; String video = args[1]; String topicArn = args[2]; String roleArn = args[3]; Region region = Region.US_EAST_1; RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder() .region(region) .build(); NotificationChannel channel = NotificationChannel.builder() .snsTopicArn(topicArn) .roleArn(roleArn) .build(); startPersonLabels(rekClient, channel, bucket, video); getPersonDetectionResults(rekClient); System.out.println("This example is done!"); rekClient.close(); } public static void startPersonLabels(RekognitionClient rekClient, NotificationChannel channel, String bucket, String video) { try { S3Object s3Obj = S3Object.builder() .bucket(bucket) .name(video) .build(); Video vidOb = Video.builder() .s3Object(s3Obj) .build(); StartPersonTrackingRequest personTrackingRequest = StartPersonTrackingRequest.builder() .jobTag("DetectingLabels") .video(vidOb) .notificationChannel(channel) .build(); StartPersonTrackingResponse labelDetectionResponse = rekClient.startPersonTracking(personTrackingRequest); startJobId = labelDetectionResponse.jobId(); } catch (RekognitionException e) { System.out.println(e.getMessage()); System.exit(1); } } public static void getPersonDetectionResults(RekognitionClient rekClient) { try { String paginationToken = null; GetPersonTrackingResponse personTrackingResult = null; boolean finished = false; String status; int yy = 0; do { if (personTrackingResult != null) paginationToken = personTrackingResult.nextToken(); GetPersonTrackingRequest recognitionRequest = GetPersonTrackingRequest.builder() .jobId(startJobId) .nextToken(paginationToken) .maxResults(10) .build(); // Wait until the job succeeds while (!finished) { personTrackingResult = rekClient.getPersonTracking(recognitionRequest); status = personTrackingResult.jobStatusAsString(); if (status.compareTo("SUCCEEDED") == 0) finished = true; else { System.out.println(yy + " status is: " + status); Thread.sleep(1000); } yy++; } finished = false; // Proceed when the job is done - otherwise VideoMetadata is null. VideoMetadata videoMetaData = personTrackingResult.videoMetadata(); System.out.println("Format: " + videoMetaData.format()); System.out.println("Codec: " + videoMetaData.codec()); System.out.println("Duration: " + videoMetaData.durationMillis()); System.out.println("FrameRate: " + videoMetaData.frameRate()); System.out.println("Job"); List<PersonDetection> detectedPersons = personTrackingResult.persons(); for (PersonDetection detectedPerson : detectedPersons) { long seconds = detectedPerson.timestamp() / 1000; System.out.print("Sec: " + seconds + " "); System.out.println("Person Identifier: " + detectedPerson.person().index()); System.out.println(); } } while (personTrackingResult != null && personTrackingResult.nextToken() != null); } catch (RekognitionException | InterruptedException e) { System.out.println(e.getMessage()); System.exit(1); } } }
    Python
    #Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. #PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.) # ============== People pathing =============== def StartPersonPathing(self): response=self.rek.start_person_tracking(Video={'S3Object': {'Bucket': self.bucket, 'Name': self.video}}, NotificationChannel={'RoleArn': self.roleArn, 'SNSTopicArn': self.snsTopicArn}) self.startJobId=response['JobId'] print('Start Job Id: ' + self.startJobId) def GetPersonPathingResults(self): maxResults = 10 paginationToken = '' finished = False while finished == False: response = self.rek.get_person_tracking(JobId=self.startJobId, MaxResults=maxResults, NextToken=paginationToken) print('Codec: ' + response['VideoMetadata']['Codec']) print('Duration: ' + str(response['VideoMetadata']['DurationMillis'])) print('Format: ' + response['VideoMetadata']['Format']) print('Frame rate: ' + str(response['VideoMetadata']['FrameRate'])) print() for personDetection in response['Persons']: print('Index: ' + str(personDetection['Person']['Index'])) print('Timestamp: ' + str(personDetection['Timestamp'])) print() if 'NextToken' in response: paginationToken = response['NextToken'] else: finished = True

    Na função main, substitua as linhas:

    analyzer.StartLabelDetection() if analyzer.GetSQSMessageSuccess()==True: analyzer.GetLabelDetectionResults()

    por:

    analyzer.StartPersonPathing() if analyzer.GetSQSMessageSuccess()==True: analyzer.GetPersonPathingResults()
    CLI

    Execute o comando AWS CLI a seguir para que as pessoas iniciem um vídeo.

    aws rekognition start-person-tracking --video "{"S3Object":{"Bucket":"bucket-name","Name":"video-name"}}" \ --notification-channel "{"SNSTopicArn":"topic-ARN","RoleArn":"role-ARN"}" \ --region region-name --profile profile-name

    Atualize os seguintes valores:

    • Mude bucket-name e video-name para o nome do bucket do Amazon S3 e o nome do arquivo que você especificou na etapa 2.

    • Altere region-name para a região da AWS que você está usando.

    • Substitua o valor de profile-name na linha que cria a sessão do Rekognition pelo nome do seu perfil de desenvolvedor.

    • Mude topic-ARN para o ARN do tópico do Amazon SNS que você criou na etapa 3 do Configuração do Amazon Rekognition Video.

    • Mude role-ARN para o ARN do perfil de serviço do IAM que você criou na etapa 7 do Configuração do Amazon Rekognition Video.

    Se você estiver acessando a CLI em um dispositivo Windows, use aspas duplas em vez de aspas simples e escape das aspas duplas internas com barra invertida (ou seja, \) para resolver quaisquer erros de analisador que você possa encontrar. Para ver um exemplo, veja abaixo:

    aws rekognition start-person-tracking --video "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket-name\",\"Name\":\"video-name\"}}" --notification-channel "{\"SNSTopicArn\":\"topic-ARN\",\"RoleArn\":\"role-ARN\"}" \ --region region-name --profile profile-name

    Depois de executar o exemplo do código de procedimento, copie o jobID retornado e forneça-o ao seguinte comando GetPersonTracking abaixo para obter seus resultados, substitua job-id-number pelo jobID que você recebeu anteriormente:

    aws rekognition get-person-tracking --job-id job-id-number
    nota

    Se você já tiver executado um exemplo de vídeo diferente de Análise de um vídeo armazenado em um bucket do Amazon S3 com Java ou Python () SDK, o código a ser substituído poderá ser diferente.

  3. Execute o código. Os identificadores exclusivos para pessoas rastreadas são mostrados ao longo do tempo, em segundos, em que os caminhos das pessoas foram rastreadas.

GetPersonTracking resposta da operação

GetPersonTracking retorna uma matriz, Persons, de objetos PersonDetection que contêm detalhes sobre essas pessoas detectadas em vídeo e quando seus caminhos foram rastreados.

Você pode classificar Persons usando o parâmetro de entrada SortBy. Especifique TIMESTAMP para classificar os elementos pela hora em que os caminhos das pessoas são rastreados no vídeo. Especifique INDEX para classificar por pessoas rastreadas no vídeo. Em cada conjunto de resultados de uma pessoa, os elementos são classificados por confiança decrescente da precisão de rastreamento de caminho. Por padrão, Persons é retornado classificado por TIMESTAMP. O exemplo a seguir é a resposta do JSON em GetPersonDetection. Os resultados são classificados pelo tempo, em milissegundos desde o início do vídeo, em que os caminhos das pessoas foram rastreadas no vídeo. Na resposta, observe o seguinte:

  • Informações da pessoa — O elemento da matriz PersonDetection contém informações sobre a pessoa detectada. Por exemplo, a hora em que a pessoa foi detectada (Timestamp), a posição da pessoa no quadro do vídeo no momento em que ela foi detectada (BoundingBox) e a confiança do Amazon Rekognition Video de que a pessoa foi detectada corretamente (Confidence).

    Os traços faciais não são retornados em cada data e hora nos quais o caminho da pessoa é rastreado. Além disso, em algumas circunstâncias, o corpo de uma pessoa rastreada pode não estar visível, em cujo caso apenas o local de sua face é retornado.

  • Informações de paginação – O exemplo mostra uma página de informações de detecção de pessoas. Você pode especificar quantos elementos de pessoas retornar no parâmetro de entrada MaxResults para GetPersonTracking. Se existirem mais resultados além de MaxResults, o GetPersonTracking retornará um token (NextToken) usado para obter a próxima página de resultados. Para ter mais informações, consulte Obter os resultados da análise do Amazon Rekognition Video.

  • Índice — Um identificador exclusivo para identificar a pessoa em todo o vídeo.

  • Informações de vídeo – a resposta inclui informações sobre o formato do vídeo (VideoMetadata) em cada página de informações retornada pelo GetPersonDetection.

{ "JobStatus": "SUCCEEDED", "NextToken": "AcDymG0fSSoaI6+BBYpka5wVlqttysSPP8VvWcujMDluj1QpFo/vf+mrMoqBGk8eUEiFlllR6g==", "Persons": [ { "Person": { "BoundingBox": { "Height": 0.8787037134170532, "Left": 0.00572916679084301, "Top": 0.12129629403352737, "Width": 0.21666666865348816 }, "Face": { "BoundingBox": { "Height": 0.20000000298023224, "Left": 0.029999999329447746, "Top": 0.2199999988079071, "Width": 0.11249999701976776 }, "Confidence": 99.85971069335938, "Landmarks": [ { "Type": "eyeLeft", "X": 0.06842322647571564, "Y": 0.3010137975215912 }, { "Type": "eyeRight", "X": 0.10543643683195114, "Y": 0.29697132110595703 }, { "Type": "nose", "X": 0.09569807350635529, "Y": 0.33701086044311523 }, { "Type": "mouthLeft", "X": 0.0732642263174057, "Y": 0.3757539987564087 }, { "Type": "mouthRight", "X": 0.10589495301246643, "Y": 0.3722417950630188 } ], "Pose": { "Pitch": -0.5589138865470886, "Roll": -5.1093974113464355, "Yaw": 18.69594955444336 }, "Quality": { "Brightness": 43.052337646484375, "Sharpness": 99.68138885498047 } }, "Index": 0 }, "Timestamp": 0 }, { "Person": { "BoundingBox": { "Height": 0.9074074029922485, "Left": 0.24791666865348816, "Top": 0.09259258955717087, "Width": 0.375 }, "Face": { "BoundingBox": { "Height": 0.23000000417232513, "Left": 0.42500001192092896, "Top": 0.16333332657814026, "Width": 0.12937499582767487 }, "Confidence": 99.97504425048828, "Landmarks": [ { "Type": "eyeLeft", "X": 0.46415066719055176, "Y": 0.2572723925113678 }, { "Type": "eyeRight", "X": 0.5068183541297913, "Y": 0.23705792427062988 }, { "Type": "nose", "X": 0.49765899777412415, "Y": 0.28383663296699524 }, { "Type": "mouthLeft", "X": 0.487221896648407, "Y": 0.3452930748462677 }, { "Type": "mouthRight", "X": 0.5142884850502014, "Y": 0.33167609572410583 } ], "Pose": { "Pitch": 15.966927528381348, "Roll": -15.547388076782227, "Yaw": 11.34195613861084 }, "Quality": { "Brightness": 44.80223083496094, "Sharpness": 99.95819854736328 } }, "Index": 1 }, "Timestamp": 0 }..... ], "VideoMetadata": { "Codec": "h264", "DurationMillis": 67301, "FileExtension": "mp4", "Format": "QuickTime / MOV", "FrameHeight": 1080, "FrameRate": 29.970029830932617, "FrameWidth": 1920 } }