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调用 Amazon Rekognition Video 操作

Amazon Rekognition Video 是一个API异步视频，你可以用它来分析存储在亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) 存储桶中的视频。您可以通过调用 Amazon Rekognit Start ion Video 操作开始分析视频，例如。StartPersonTracking亚马逊 Rekognition Video 将分析请求的结果发布到亚马逊简单通知服务（亚马逊）主题。SNS您可以使用亚马逊简单队列服务 (AmazonSQS) 队列或 AWS Lambda 函数从亚马逊SNS主题获取视频分析请求的完成状态。最后，您可以通过调用 Amazon Rekognit Get ion 操作来获取视频分析请求结果，例如。GetPersonTracking

以下各节中的信息使用标签检测操作来展示 Amazon Rekognition Video 如何在存储于 Amazon S3 存储桶的视频中检测标签（对象、事件、概念和活动）。同样的方法也适用于其他 Amazon Rekognition Video 操作——例如，和。StartFaceDetectionStartPersonTracking该示例使用 Java 或 Python 分析存储在亚马逊 S3 存储桶中的视频 (SDK)展示了如何使用亚马逊SQS队列来分析视频，从亚马逊SNS主题中获取完成状态。它还用作其他 Amazon Rekognition Video 示例（如人物的轨迹）的基础。有关 AWS CLI 示例，请参阅使用分析视频 AWS Command Line Interface。

启动视频分析

您可以通过致电来启动亚马逊 Rekognition Video 标签检测请求。StartLabelDetection以下是已通过的JSON请求的示例StartLabelDetection。

{
    "Video": {
        "S3Object": {
            "Bucket": "bucket",
            "Name": "video.mp4"
        }
    },
    "ClientRequestToken": "LabelDetectionToken",
    "MinConfidence": 50,
    "NotificationChannel": {
        "SNSTopicArn": "arn:aws:sns:us-east-1:nnnnnnnnnn:topic",
        "RoleArn": "arn:aws:iam::nnnnnnnnnn:role/roleopic"
    },
    "JobTag": "DetectingLabels"
}

输入参数Video提供视频文件名和用于检索视频文件的 Amazon S3 存储桶。 NotificationChannel包含亚马逊SNS主题的亚马逊资源名称 (ARN)，当视频分析请求完成时，亚马逊 Rekognition Video 会通知该主题。亚马逊SNS主题必须与您正在调用的亚马逊 Rekognition Video 终端节点位于同一AWS区域。 NotificationChannel还包含允许亚马逊 Rekognition Video 向亚马逊主题发布内容的角色。ARN SNS您可以通过创建服务角色向亚马逊 Rekognition 授予发布您的SNS亚马逊主题的权限。IAM有关更多信息，请参阅 配置 Amazon Rekognition Video。

您还可以指定一个可选的输入参数JobTag，该参数允许您识别已发布到 Amazon SNS 主题的已完成状态的任务。

为防止分析任务意外重复，您可以选择性地提供幂等令牌 ClientRequestToken。如果您为 ClientRequestToken 提供了一个值，Start 操作将为对 start 操作的多个相同调用（如 StartLabelDetection）返回相同的 JobId。ClientRequestToken 令牌的使用期限为 7 天。7 天后，您可以重复使用它。如果您在令牌使用期限内重复使用令牌，则会出现以下情况：

对 StartLabelDetection 操作的响应是作业标识符 (JobId)。在 Amazon Rekognition Video 发布亚马逊主题的完成状态之后，用于JobId跟踪请求并获取分析结果。SNS例如：

{"JobId":"270c1cc5e1d0ea2fbc59d97cb69a72a5495da75851976b14a1784ca90fc180e3"}

如果您同时启动的任务太多，则会调用 aLimitExceededException（HTTP状态代码：400），直到同时运行的任务数量低于 Amazon Rekognition 服务限制。StartLabelDetection

如果您发现由于活动激LimitExceededException增而引发异常，请考虑使用 Amazon SQS 队列来管理传入的请求。如果您发现 Amazon SQS 队列无法管理您的平均并发请求数，并且仍然收到LimitExceededException异常，请联系 AWS 支持人员。

获取 Amazon Rekognition Video 分析请求的完成状态

亚马逊 Rekognition Video 向注册的亚马逊主题发送分析完成通知。SNS通知以JSON字符串形式包含任务标识符和操作完成状态。成功的视频分析请求具有 SUCCEEDED 状态。例如，以下结果展示了标签检测任务的成功处理。

{
    "JobId": "270c1cc5e1d0ea2fbc59d97cb69a72a5495da75851976b14a1nnnnnnnnnnnn",
    "Status": "SUCCEEDED",
    "API": "StartLabelDetection",
    "JobTag": "DetectingLabels",
    "Timestamp": 1510865364756,
    "Video": {
        "S3ObjectName": "video.mp4",
        "S3Bucket": "bucket"
    }
}

有关更多信息，请参阅 参考：视频分析结果通知。

要获取亚马逊 Rekognition Video 向亚马逊SNS主题发布的状态信息，请使用以下选项之一：

获取 Amazon Rekognition Video 分析结果

要获取视频分析请求的结果，请首先确保从 Amazon SNS 主题中检索到的完成状态为SUCCEEDED。然后调用 GetLabelDetection，它将传递从 StartLabelDetection 返回的 JobId 值。该请求类似JSON于以下示例：

{
    "JobId": "270c1cc5e1d0ea2fbc59d97cb69a72a5495da75851976b14a1784ca90fc180e3",
    "MaxResults": 10,
    "SortBy": "TIMESTAMP"
}

JobId 是视频分析操作的标识符。由于视频分析会生成大量数据，请使用 MaxResults 指定要在单个 Get 操作中返回的结果的最大数量。MaxResults 的默认值为 1000。如果您指定的值大于 1000，则返回最多 1000 个结果。如果该操作未返回整个结果集，下一页的分页令牌将在操作响应中返回。如果您来自上一个 Get 请求的分页令牌，请将它与 NextToken 结合使用以获取下一页结果。

GetLabelDetection操作响应类似JSON于以下内容：

{
    "Labels": [
        {
            "Timestamp": 0,
            "Label": {
                "Instances": [],
                "Confidence": 60.51791763305664,
                "Parents": [],
                "Name": "Electronics"
            }
        },
        {
            "Timestamp": 0,
            "Label": {
                "Instances": [],
                "Confidence": 99.53411102294922,
                "Parents": [],
                "Name": "Human"
            }
        },
        {
            "Timestamp": 0,
            "Label": {
                "Instances": [
                    {
                        "BoundingBox": {
                            "Width": 0.11109819263219833,
                            "Top": 0.08098889887332916,
                            "Left": 0.8881205320358276,
                            "Height": 0.9073750972747803
                        },
                        "Confidence": 99.5831298828125
                    },
                    {
                        "BoundingBox": {
                            "Width": 0.1268676072359085,
                            "Top": 0.14018426835536957,
                            "Left": 0.0003282368124928324,
                            "Height": 0.7993982434272766
                        },
                        "Confidence": 99.46029663085938
                    }
                ],
                "Confidence": 99.53411102294922,
                "Parents": [],
                "Name": "Person"
            }
        },
        .
        .   
        .

        {
            "Timestamp": 166,
            "Label": {
                "Instances": [],
                "Confidence": 73.6471176147461,
                "Parents": [
                    {
                        "Name": "Clothing"
                    }
                ],
                "Name": "Sleeve"
            }
        }
        
    ],
    "LabelModelVersion": "2.0",
    "JobStatus": "SUCCEEDED",
    "VideoMetadata": {
        "Format": "QuickTime / MOV",
        "FrameRate": 23.976024627685547,
        "Codec": "h264",
        "DurationMillis": 5005,
        "FrameHeight": 674,
        "FrameWidth": 1280
    }
}

GetLabelDetection 和 GetContentModeration 操作允许您按时间戳或标签名称对分析结果进行分类。您还可以按视频片段或时间戳汇总结果。

您可按检测时间 (视频开始的时间 (毫秒)) 或检测到的实体 (物体、人脸、名人、审阅标签或人员) 的字母顺序为结果排序。要按时间排序，请将 SortBy 输入参数的值设置为 TIMESTAMP。如果未指定 SortBy，则默认行为是按时间排序。上述示例是按时间排序的。要按实体排序，请将 SortBy 输入参数与适用于您执行的操作的值结合使用。例如，要按在对 GetLabelDetection 的调用中检测到的标签排序，请使用值 NAME。

要按时间戳汇总结果，请将 AggregateBy 参数的值设置为 TIMESTAMPS。要按视频片段进行聚合，请将的值设置AggregateBy为SEGMENTS。 SEGMENTS聚合模式将随着时间的推移聚合标签，同时TIMESTAMPS给出检测到标签的时间戳，使用 2 次FPS采样和每帧输出（注意：当前的采样率可能会发生变化，不应假设当前的采样率）。如果未指定值，则默认汇总方法为 TIMESTAMPS。