Creación de esquemas para vídeo - Amazon Bedrock
Ejemplos de campos de esquemas para la búsqueda de contenido multimediaEjemplos de campos de esquemas para los aspectos destacados de las presentaciones principalesEjemplos de campos de esquemas para análisis de anuncios

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Creación de esquemas para vídeo

Los esquemas de archivos de vídeo tienen algunas cualidades únicas en comparación con otros esquemas, especialmente en la creación sobre el terreno. Los esquemas de vídeo tienen un parámetro denominado granularidad, que permite establecer un campo como Vídeo o Capítulo. Si el campo está configurado como vídeo, se detectará en todo el vídeo. Por ejemplo, si desea obtener un resumen de todo el clip, debería establecer la granularidad de ese campo en vídeo.

Por el contrario, un campo con la granularidad establecida en Capítulo devolverá una respuesta para cada capítulo del vídeo. El campo devolverá un valor para cada capítulo de vídeo. Siguiendo con el ejemplo anterior, si quiere obtener un resumen de cada parte de un vídeo, debe establecer la granularidad en capítulo.

Al crear un campo de granularidad de capítulo, puede establecer un tipo de datos único, una matriz de entidades. Por ejemplo, si desea detectar los objetos visualmente destacados en el vídeo, puede crear un campo llamado key-visual-objects y configurar el tipo como una matriz de entidades. A continuación, este campo devolvería los nombres de las entidades en un objeto de matriz.

A continuación, se muestran algunos campos de ejemplo para el procesamiento de vídeo. Todos los campos de los esquemas de vídeo se consideran inferidos, excepto las entidades y las matrices de entidades.

Campo Instrucciones Tipo de extracción Tipo Granularity (Grado de detalle)
key-visual-objects Please detect all the visually prominent objects in the video extractive Array of entities [ "chapter" ]
keywords Searchable terms that capture key themes, cast, plot elements, and notable aspects of TV shows and movies to enhance content discovery. inferred Array of strings ["video"]
genre The genre of the content. inferred string ["video"]
video-type Identify the type of video content inferred enums: ["Movie", "TV series", "News", "Others"] [ "video" ]

Ejemplos de campos de esquemas para los aspectos destacados de las presentaciones principales

Campo Instrucciones Tipo de extracción Tipo Granularity (Grado de detalle)
broadcast-setting The physical setting or environment where the broadcast or training session is taking place. inferred enums["conference hall", "classroom", "outdoor venue", "Others", "Not applicable to the video"] [ "video" ]
broadcast-audience-engagement The level of engagement or interaction between the speakers and the audience. inferred enums["interactive", "passive", "Not applicable to the video"] ["video"]
broadcast-visual-aids A list of notable visual aids or materials used during the presentation, such as slides, diagrams, or demonstrations. inferred Array of strings ["video"]
broadcast-audience-size The size of the audience present at the event. inferred enums["large crowd", "medium crowd", "small group", "Not applicable to this video"] [ "chapter" ]
broadcast-presentation-topics A list of key topics, subjects, or themes covered in the presentation or training session. inferred enums: ["Movie", "TV series", "News", "Others"] [ "video" ]

Ejemplos de campos de esquemas para análisis de anuncios

Campo Instrucciones Tipo de extracción Tipo Granularity (Grado de detalle)
ads-video-ad-categories The ad categories for the video inferred enums["Health and Beauty", "Weight Loss", "Food and Beverage", "Restaurants", "Political", "Cryptocurrencies and NFT", "Money Lending and Finance", "Tobacco", "Other", "Video is not an advertisement"] [ "video" ]
ads-video-language The primary language of the advertisement inferred string ["video"]
ads-video-primary-brand The main brand or company being advertised in the video. inferred string ["video"]
ads-video-main-message The primary message or tagline conveyed in the advertisement inferred string [ "video" ]
ads-video-message-clarity How clear and understandable the main message of the advertisement is inferred enums: ["clear", "ambiguous", "Not applicable to the video"] [ "video" ]
ads-video-target-audience-interests Specific interests or hobbies that the target audience is likely to have inferred Array of strings [ "video" ]
ads-video-product-type The category or type of product being advertised inferred enums: ["electronics", "apparel", "food_and_beverage", "automotive", "home_appliances", "other", "Not applicable to the video"] [ "video" ]
ads-video-product-placement The way the product is positioned or showcased in the advertisement inferred enums: ["front_and_center", "background", "held_by_person", "other", "Not applicable to the video"] [ "video" ]
ads-video-product-features The key features or specifications of the advertised product highlighted in the video inferred Array of strings [ "video" ]
ads-video-number-of-products The number of distinct products or variations featured in the advertisement inferred number [ "video" ]

El vídeo también admite una variedad de tipos de entidades, lo que ayuda a identificar y localizar entidades específicas dentro del contenido de vídeo. Esta característica devuelve una matriz de entidades detectadas. A continuación, se muestra un ejemplo de un conjunto de entidades en el esquema de un cliente:


  "field_name": {
        "items": {
            "$ref": "bedrock-data-automation#/definitions/Entity"
        },
        "type": "array",
        "instruction": "Please detect all the visually prominent objects in the video",
        "granularity": [
            "chapter"
        ]
    }
nota

bedrock-data-automation#/definitions/Entity es un tipo de servicio propiedad de BDA. Para analizar los resultados, puede utilizar el siguiente esquema.


       {
        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
        "$id": "bedrock-data-automation",
        "type": "object",
        "definitions": {
            "BoundingBox": {
                "type": "object",
                "additionalProperties": false,
                "properties": {
                    "left": {
                        "type": "number"
                    },
                    "top": {
                        "type": "number"
                    },
                    "width": {
                        "type": "number"
                    },
                    "height": {
                        "type": "number"
                    }
                }
            },
            "Entity": {
                "type": "object",
                "additionalProperties": false,
                "properties": {
                    "label": {
                        "type": "string"
                    },
                    "bounding_box": {
                        "$ref": "bedrock-data-automation#/definitions/BoundingBox"
                    },
                    "confidence": {
                        "type": "number"
                    }
                }
            }
        },
        "properties": {}
    }