本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 為串流視訊事件呼叫標籤偵測操作
**注意**
串流影片和大量影像分析不再可供新客戶使用。如需詳細資訊，請參閱[Amazon Rekognition 功能可用性變更](rekognition-availability-changes.md)。
**此變更不會影響其他 Amazon Rekognition 功能的可用性。**
Amazon Rekognition Video 可以偵測串流影片中的人員或相關物件，並在偵測到它們時通知您。當您建立標籤偵測串流處理器時，請選擇您希望 Amazon Rekognition Video 偵測的標籤。這些可以是人物、包裹和寵物，或人物、包裹和寵物。僅選擇要偵測的特定標籤。以此方式，唯一相關的標籤就會建立通知。您可以設定選項以決定何時儲存影片資訊，然後根據影格中偵測到的標籤執行其他處理。
設定資源後，在串流影片中偵測標籤的程序如下：
1. 建立串流處理器。
1. 啟動串流處理器
1. 如果偵測到關注的物件，您會在每個關注的物件第一次出現時收到 Amazon SNS 通知。
1. 當 `MaxDurationInSeconds` 中指定的時間期滿時，串流處理器就會停止。
1. 您會收到最終的 Amazon SNS 通知，其中包含事件摘要。
1. Amazon Rekognition Video 會將詳細的工作階段摘要發佈到您的 S3 儲存貯體。
**Topics**
+ [建立 Amazon Rekognition Video 標籤偵測串流處理器](#streaming-video-create-labels-stream-processor)
+ [啟動 Amazon Rekognition Video 標籤偵測串流處理器](#streaming-video-start-labels-stream-processor)
+ [分析標籤偵測結果](#streaming-video-labels-stream-processor-results)
## 建立 Amazon Rekognition Video 標籤偵測串流處理器
您必須先建立 Amazon Rekognition Video 串流處理器 ([CreateStreamProcessor](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateStreamProcessor.html))，才能分析串流影片。
如果您想要建立串流處理器來偵測關注的標籤和人員，請提供 Kinesis 影片串流 (`Input`)、Amazon S3 儲存貯體資訊 (`Output`) 和 Amazon SNS 主題 ARN (`StreamProcessorNotificationChannel`) 作為輸入。您也可以提供 KMS 金鑰 ID 來加密傳送到 S3 儲存貯體的資料。您可以指定要在 `Settings` 中偵測的專案，例如人物、包裹和寵物，或人物、包裹和寵物。您也可以用 `RegionsOfInterest` 指定希望 Amazon Rekognition 在框架中的哪個位置進行監控。以下是 `CreateStreamProcessor` 要求的 JSON 範例。
```
{
"DataSharingPreference": { "OptIn":TRUE
},
"Input": {
"KinesisVideoStream": {
"Arn": "arn:aws:kinesisvideo:us-east-1:nnnnnnnnnnnn:stream/muh_video_stream/nnnnnnnnnnnnn"
}
},
"KmsKeyId": "muhkey",
"Name": "muh-default_stream_processor",
"Output": {
"S3Destination": {
"Bucket": "s3bucket",
"KeyPrefix": "s3prefix"
}
},
"NotificationChannel": {
"SNSTopicArn": "arn:aws:sns:us-east-2:nnnnnnnnnnnn:MyTopic"
},
"RoleArn": "arn:aws:iam::nnnnnnnnn:role/Admin",
"Settings": {
"ConnectedHome": {
"Labels": [
"PET"
]
"MinConfidence": 80
}
},
"RegionsOfInterest": [
{
"BoundingBox": {
"Top": 0.11,
"Left": 0.22,
"Width": 0.33,
"Height": 0.44
}
},
{
"Polygon": [
{
"X": 0.11,
"Y": 0.11
},
{
"X": 0.22,
"Y": 0.22
},
{
"X": 0.33,
"Y": 0.33
}
]
}
]
}
```
請注意，您可以在為串流處理器指定 `ConnectedHomeSettings` 時變更此 `MinConfidence` 的值。`MinConfidence` 是一個介於 0 到 100 之間的數值，表示演算法對其預測的確定性。例如，具有 90 可信度值的 `person` 通知表示演算法絕對確定該人員存在於影片中。可信度值為 10 表示可能有一個人。您可以根據您希望收到通知的頻率，設定 `MinConfidence` 為 0 到 100 之間的所需值。例如，如果您只想在 Rekognition 絕對確定影片影格中有套件時收到通知，則您可以將 `MinConfidence` 設定為 90。
預設时，將 `MinConfidence ` 設定為 50。如果要最佳化演算法以獲得更高的精度，則可以將 `MinConfidence` 設定為大於 50。然後，您收到的通知更少，但每個通知都更可靠。如果要最佳化演算法以獲得更高的調用率，則可以將 `MinConfidence` 設定為低於 50 以接收更多通知。
## 啟動 Amazon Rekognition Video 標籤偵測串流處理器
您可以透過呼叫 [StartStreamProcessor](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StartStreamProcessor.html) 並提供您在 `CreateStreamProcessor` 中指定的串流處理器名稱，來開始分析串流影片。當您在標籤偵測串流處理器上執行 `StartStreamProcessor` 作業時，您可以輸入開始和停止資訊以決定處理時間。
啟動串流處理器時，標籤偵測串流處理器狀態會以下列方式變更：
1. 當您呼叫時 `StartStreamProcessor`，標籤偵測串流處理器狀態會從 `STOPPED` 或 `FAILED` 變成 `STARTING`。
1. 當標籤偵測串流處理器執行時，會保持在 `STARTING`。
1. 當標籤偵測串流處理器完成執行時，狀態將變為 `STOPPED` 或 `FAILED`。
`StartSelector` 指定 Kinesis 串流中要開始處理的起點。您可以使用 KVS 生產者時間戳記或 KVS 片段編號。如需詳細資訊，請參閱[片段](https://docs.aws.amazon.com/kinesisvideostreams/latest/dg/API_reader_Fragment.html)。
**注意**
如果您使用 KVS 生產者時間戳記，則必須輸入以毫秒為單位的時間。
`StopSelector` 指定何時停止處理串流。您可以指定處理影片的時間上限。預設為 10 秒的最長持續時間。請注意，實際處理時間可能會比最大持續時間長一點，具體取決於個別 KVS 片段的大小。如果已達到或超過片段末尾的持續時間上限，處理時間就會停止。
以下是 `StartStreamProcessor` 要求的 JSON 範例。
```
{
"Name": "string",
"StartSelector": {
"KVSStreamStartSelector": {
"KVSProducerTimestamp": 1655930623123
},
"StopSelector": {
"MaxDurationInSeconds": 11
}
}
}
```
如果串流處理器成功啟動，就會傳回 HTTP 200 回應。此時會包含一個空的 JSON 主體。
## 分析標籤偵測結果
Amazon Rekognition Video 從標籤偵測串流處理器發佈通知的方式有三種：針對物件偵測事件的 Amazon SNS 通知、工作階段結束摘要的 Amazon SNS 通知，以及詳細的 Amazon S3 儲存貯體報告。
+ 物件偵測事件的 Amazon SNS 通知。
如果在影片串流中偵測到標籤，您會收到有關物件偵測事件的 Amazon SNS 通知。首次在影片串流中偵測到關注的物件或人員時，Amazon Rekognition 會發佈通知。通知包括偵測到的標籤類型、可信度，以及与英雄映像的連結等資訊。其還包括偵測到的人物或物件的裁剪映像以及偵測時間戳。此通知具有下列格式：
```
{"Subject": "Rekognition Stream Processing Event",
"Message": {
"inputInformation": {
"kinesisVideo": {
"streamArn": string
}
},
"eventNamespace": {
"type": "LABEL_DETECTED"
},
"labels": [{
"id": string,
"name": "PERSON" | "PET" | "PACKAGE",
"frameImageUri": string,
"croppedImageUri": string,
"videoMapping": {
"kinesisVideoMapping": {
"fragmentNumber": string,
"serverTimestamp": number,
"producerTimestamp": number,
"frameOffsetMillis": number
}
},
"boundingBox": {
"left": number,
"top": number,
"height": number,
"width": number
}
}],
"eventId": string,
"tags": {
[string]: string
},
"sessionId": string,
"startStreamProcessorRequest": object
}
}
```
+ Amazon SNS 工作階段結束摘要。
當串流處理工作階段完成時，您也會收到 Amazon SNS 通知。此通知會列出工作階段的中繼資料。這包括處理的串流持續時間等詳細資訊。此通知具有下列格式：
```
{"Subject": "Rekognition Stream Processing Event",
"Message": {
"inputInformation": {
"kinesisVideo": {
"streamArn": string,
"processedVideoDurationMillis": number
}
},
"eventNamespace": {
"type": "STREAM_PROCESSING_COMPLETE"
},
"streamProcessingResults": {
"message": string
},
"eventId": string,
"tags": {
[string]: string
},
"sessionId": string,
"startStreamProcessorRequest": object
}
}
```
+ Amazon S3 儲存貯體報告。
Amazon Rekognition Video 向 `CreateStreamProcessor` 操作中的 Amazon S3 儲存貯體位置發佈影片分析的詳細推論結果。這些結果包括第一次偵測到关注的物件或人物的映像影格。
{{S3 中的影格在下列路徑中可用：ObjectKeyPrefix/StreamProcessorName/SessionId/service\_determined\_unique\_path}}。在此路徑中，**LabelKeyPrefix** 是客戶提供的選擇性參數，**StreamProcessorName** 是串流處理器資源的名稱，而 **SessionId** 是串流處理工作階段的唯一 ID。根據對此進行更換。