Stream-Videoanalyse
Stream Video Analysis ist ein vollständig verwalteter, GPU-gestützter Echtzeit-Videoanalyseservice auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Es verarbeitet Live-RTSP-Streams, um mithilfe von KI-Funktionen Echtzeiteinblicke zu liefern.
Die wichtigsten Funktionen sind:
- Objekterkennung: Erkennen Sie Objekte, z. B. Personen oder Fahrzeuge, und geben Sie Begrenzungsfelder zurück.
- Gesichtserkennung: Kennzeichnet Flächen mit Begrenzungskastenausgängen.
- Objektverfolgung: Mit Object Tracking können Sie erkannte Objekte (derzeit auf Gesichter beschränkt) über Videoframes hinweg verfolgen. Durch die Zuweisung einer eindeutigen Kennung (Tracking-ID) zu jedem Gesicht behält das System die Kontinuität der Identität bei, wenn sich eine Person durch die Kameraansicht bewegt. Im Falle von Face Tracking werden sowohl Single Camera Tracking als auch Multikamera Tracking unterstützt.
- Single Camera Tracking: Verfolgt Gesichter innerhalb der Grenzen eines einzelnen Kamerastreams. Dies bedeutet, dass Sie Personen identifizieren und verfolgen können, wenn sie sich durch das Sichtfeld einer bestimmten Kamera bewegen.
- Multikamera-Tracking: Multikamera-Tracking bedeutet, dass Sie sich durchgängig über mehrere Kameraströme hinweg identifizieren können. Kameras können logisch gruppiert werden, so dass eine in einem Stream erfasste Fläche in einem anderen Stream erkannt werden kann.
Performance und Skalierbarkeit
Stream Video Analysis Service wurde entwickelt, um High-Performance-Analysen mit geringer Latenz und GPU-Beschleunigung bereitzustellen. Standardmäßig unterstützt der Service einen einzelnen Streamjob pro Benutzer. Wenn Sie über dieses Limit hinaus skalieren müssen, können Sie zusätzliche Ressourcen über den OCI-Supportkanal anfordern.
Kamerakonnektivität
Stream-Video-Analyse erfordert Zugriff auf den Video-Feed, entweder über das öffentliche Internet oder über eine private, mit Fast Connect.
Option 1: Öffentliche Konnektivität mit statischer IP und Portweiterleitung
Option 2: Site-to-Site-VPN
Eine sicherere und skalierbarere Option ist das Einrichten eines Site-to-Site-VPN zwischen Ihrem On-Premise-Router und OCI.
API-Referenz
Attribut | Wert |
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API-Endpunkt | /latest/visionPrivateEndpoints |
API-Methode | POST |
Beispielanforderungstext |
|
Beispielantworttext | 202 Accepted
|
Streamquelle erstellen
Das Erstellen einer Streamquelle unterstützt öffentliche und private Zugriffstypen. Der Unterschied zwischen öffentlichem und privatem Endpunkt besteht darin, wie der Vision Stream Analysis-Service auf Ihren Videostream zugreift.
- Privater Endpunkt: Der sichere Zugriff auf Streams erfolgt über einen privaten Endpunkt über das interne Netzwerk von OCI, auf das innerhalb Ihres virtuellen OCI-Cloud-Netzwerks (VCN) zugegriffen werden kann. Dies ist die empfohlene Methode für Produktions-Setups.
- Öffentlicher Endpunkt: Stellt Stream über eine öffentliche IP für das Internet bereit.
Attribut | Wert |
---|---|
API-Endpunkt | /latest/streamSources |
API-Methode | POST |
Beispielanforderungstext |
|
Beispielantworttext | 202 Accepted
|
Attribut | Wert |
---|---|
API-Endpunkt | /latest//streamSources |
API-Methode | POST |
Beispielanforderungstext |
|
Beispielantworttext | 202 Accepted
|
Attribut | Wert |
---|---|
API-Endpunkt | /latest/streamJobs |
API-Methode | POST |
Beispielanforderungstext |
|
Beispielantworttext | 202 Accepted
|
Attribut | Wert |
---|---|
API-Endpunkt | /latest/streamJobs/<<Stream Job Ocid>>/actions/start |
API-Methode | POST |
Beispielantworttext | 202 Accepted |
Attribut | Wert |
---|---|
API-Endpunkt | /latest/streamJobs/<Stream_Job_OCID>/actions/stop |
API-Methode | POST |
Beispielantworttext | 202 Accepted |
Attribut | Wert |
---|---|
API-Endpunkt | /latest/streamJobs/<Stream_Job_OCID> |
API-Methode | ABRUFEN |
Beispielantworttext | 202 OK |
Attribut | Wert |
---|---|
API-Endpunkt | /latest/streamSources/<Stream_Job_OCID> |
API-Methode | ABRUFEN |
Beispielantworttext | 202 OK |
Attribut | Wert |
---|---|
API-Endpunkt | /latest/visionPrivateEndpoint/<Stream_Job_OCID> |
API-Methode | ABRUFEN |
Beispielantworttext | 202 OK |
Attribut | Wert |
---|---|
API-Endpunkt | /latest/streamJobs/<Stream_Job_OCID> |
API-Methode | LÖSCHEN |
Beispielantworttext | 202 OK |
Attribut | Wert |
---|---|
API-Endpunkt | /latest/streamSources/<Stream_Job_OCID> |
API-Methode | LÖSCHEN |
Beispielantworttext | 202 Accepted |
Attribut | Wert |
---|---|
API-Endpunkt | /latest/visionPrivateEndpoint/<Stream_Job_OCID> |
API-Methode | LÖSCHEN |
Beispielantworttext | 202 Accepted |
Vollständige End-to-End-Arbeitsbeispiele finden Sie unter LiveLab.
Diese Option ist NUR für Streamjobs mit Object Tracking (beschränkt auf Gesichter) verfügbar. Dies ist eine optionale Funktion.
Attribut | Wert |
---|---|
API-Endpunkt | /latest/streamGroups |
API-Methode | POST |
Beispielanforderungstext |
|
Beispielantworttext | 200 OK
|
Die vollständigen CRUD-APIs für das Multikamera-Tracking finden Sie in der Spezifikation StreamGroup API.
Ergebnisse und Ausgabe
Feature | Ausgabe |
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Labelerkennung |
Label, Konfidenz, Zeitstempel |
Objekterkennung |
Etikett und Begrenzungsrahmen, Konfidenz |
Texterkennung |
Befundschreibung und Begrenzungsbox |
Gesichtserkennung |
Bounding-Box, Face-Metadaten |
Objekttracking |
ObjectID und verfolgte Begrenzungsfelder im Zeitverlauf |
Empfehlungen für beste Leistung
- Die Kamera erzeugt eine konstante Bildrate von 30 FPS.
- Kameraauflösung nicht größer als 720p
- Konsistente, gut beleuchtete Umgebungen
- Behalten Sie eine Subjektnähe von 15-20 Metern bei