Análisis de vídeo de flujo
Stream Video Analysis es un servicio de análisis de video en tiempo real en tiempo real totalmente gestionado y con GPU en Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Procesan transmisiones RTSP en vivo para ofrecer información en tiempo real mediante capacidades de IA.
Las características clave son:
- Detección de objetos: detecta objetos, por ejemplo, personas o vehículos, y devuelve cajas delimitadoras.
- Detección de caras: identifica caras con salidas de caja delimitadora.
- Seguimiento de objetos: mediante el seguimiento de objetos, puede realizar un seguimiento de los objetos detectados (actualmente limitados a caras) en los marcos de vídeo. Al asignar un identificador único (ID de seguimiento) a cada cara, el sistema mantiene la continuidad de la identidad a medida que una persona se mueve a través de la vista de cámara. En el caso de Face Tracking, se admiten tanto el seguimiento de una sola cámara como el seguimiento multicamera.
- Seguimiento de una sola cámara: rastrea las caras dentro de los límites de una sola corriente de cámara. Esto significa que puede identificar y realizar un seguimiento de las personas a medida que se mueven por el campo de visión de una cámara específica.
- Seguimiento Multicamera: El seguimiento Multicamera significa que usted puede identificar consistentemente a través de varias transmisiones de cámara. Las cámaras se pueden agrupar lógicamente para que una cara detectada en un flujo se pueda reconocer en otro flujo.
Rendimiento y posibilidades de ampliación
El servicio Stream Video Analysis está diseñado para proporcionar análisis de baja latencia y alto rendimiento con tecnología de aceleración de GPU. Por defecto, el servicio soporta un único trabajo de flujo por usuario. Si necesita ampliar más allá de este límite, puede solicitar recursos adicionales a través del canal de soporte de OCI.
Conectividad de la cámara
Stream Video Analysis requiere acceso a la fuente de vídeo, ya sea mediante la red pública de Internet o a través de una conexión privada, mediante conexión rápida.
Opción 1: Conectividad pública mediante el reenvío de puertos e IP estáticos
Opción 2: VPN sitio-sitio
Una opción más segura y escalable es Configurar la VPN de sitio a sitio entre el enrutador local y OCI.
Referencia de API
Atributo | Valor |
---|---|
Punto final de API | /latest/visionPrivateEndpoints |
Método de API | POST |
Ejemplo de cuerpo de solicitud |
|
Ejemplo de cuerpo de respuesta | 202 Aceptado
|
Crear origen de flujo
La creación de orígenes de flujo soporta los tipos de acceso público y privado. La diferencia entre el punto final público y el privado radica en cómo el servicio Vision Stream Analysis accede a su flujo de video.
- Punto final privado: se accede a los flujos de forma segura a través de un punto final privado a través de la red interna de OCI, a la que se puede acceder desde su red virtual en la nube (VCN) de OCI. Este es el método recomendado para la configuración de producción.
- Punto final público: expone el flujo a Internet a través de una IP pública.
Atributo | Valor |
---|---|
Punto final de API | /latest/streamSources |
Método de API | POST |
Ejemplo de cuerpo de solicitud |
|
Ejemplo de cuerpo de respuesta | 202 Aceptado
|
Atributo | Valor |
---|---|
Punto final de API | /latest//streamSources |
Método de API | POST |
Ejemplo de cuerpo de solicitud |
|
Ejemplo de cuerpo de respuesta | 202 Aceptado
|
Atributo | Valor |
---|---|
Punto final de API | /latest/streamJobs |
Método de API | POST |
Ejemplo de cuerpo de solicitud |
|
Ejemplo de cuerpo de respuesta | 202 Aceptado
|
Atributo | Valor |
---|---|
Punto final de API | /latest/streamJobs/<<Stream Job Ocid>>/actions/start |
Método de API | POST |
Ejemplo de cuerpo de respuesta | 202 Aceptado |
Atributo | Valor |
---|---|
Punto final de API | /latest/streamJobs/<Stream_Job_OCID>/actions/stop |
Método de API | POST |
Ejemplo de cuerpo de respuesta | 202 Aceptado |
Atributo | Valor |
---|---|
Punto final de API | /latest/streamJobs/<Stream_Job_OCID> |
Método de API | OBTENER |
Ejemplo de cuerpo de respuesta | 202 CORRECTO |
Atributo | Valor |
---|---|
Punto final de API | /latest/streamSources/<Stream_Job_OCID> |
Método de API | OBTENER |
Ejemplo de cuerpo de respuesta | 202 CORRECTO |
Atributo | Valor |
---|---|
Punto final de API | /latest/visionPrivateEndpoint/<Stream_Job_OCID> |
Método de API | OBTENER |
Ejemplo de cuerpo de respuesta | 202 CORRECTO |
Atributo | Valor |
---|---|
Punto final de API | /latest/streamJobs/<Stream_Job_OCID> |
Método de API | SUPRIMIR |
Ejemplo de cuerpo de respuesta | 202 CORRECTO |
Atributo | Valor |
---|---|
Punto final de API | /latest/streamSources/<Stream_Job_OCID> |
Método de API | SUPRIMIR |
Ejemplo de cuerpo de respuesta | 202 Aceptado |
Atributo | Valor |
---|---|
Punto final de API | /latest/visionPrivateEndpoint/<Stream_Job_OCID> |
Método de API | SUPRIMIR |
Ejemplo de cuerpo de respuesta | 202 Aceptado |
En LiveLab encontrará ejemplos completos de trabajo de extremo a extremo.
SOLO está disponible para trabajos de flujo que utilizan Object Tracking (limitado a caras). Esta es una función opcional.
Atributo | Valor |
---|---|
Punto final de API | /latest/streamGroups |
Método de API | POST |
Ejemplo de cuerpo de solicitud |
|
Ejemplo de cuerpo de respuesta | 200 OK
|
Para obtener información completa sobre las API de seguimiento de varias versiones de CRUD, consulte la especificación de la API StreamGroup.
Resultados y salida
Función | Salida |
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Detección de etiquetas |
Etiqueta, confianza, registro de hora |
Detección de objetos |
Etiqueta y caja delimitadora, confianza |
Detección de texto |
Cuadro Transcripción y delimitador |
Detección facial |
Cuadro de límites, metadatos faciales |
Seguimiento de objetos |
ObjectID y cuadros delimitadores con seguimiento a lo largo del tiempo |
Recomendaciones para un mejor rendimiento
- La cámara produce una velocidad de cuadro constante de 30 FPS.
- Resolución de cámara no superior a 720p
- Proporcionar entornos consistentes y bien iluminados
- Mantener una proximidad del sujeto de 15-20 metros