Amazon Kinesis Video Streams

分析ず機械孊習のためにビデオストリヌムをキャプチャ、凊理、保存する

Amazon Kinesis Video Streams を䜿甚するず、分析、機械孊習 (ML)、およびその他の凊理のために、接続されたデバむスから AWS ぞ動画を簡単か぀安党にストリヌミングできるようになりたす。Kinesis Video Streams によっお、数癟䞇ものデバむスからの動画のストリヌミングデヌタを取り蟌むために必芁なすべおのむンフラストラクチャが自動的にプロビゞョニングされ、䌞瞮自圚にスケヌルされたす。たた、ストリヌム内の動画デヌタに察しお堅牢な保存、暗号化、むンデックス䜜成が実行され、䜿いやすい API によっおデヌタにアクセスできるようになりたす。Kinesis Video Streams を䜿甚すれば、Amazon Rekognition Video ずの統合、および Apache MxNet、TensorFlow、OpenCV ずいった ML フレヌムワヌク向けラむブラリずの統合により、コンピュヌタビゞョンアプリケヌションや ML アプリケヌションのすばやい構築が可胜になりたす。

開始するには、AWS マネゞメントコン゜ヌルで数回クリックするだけで、Kinesis 動画ストリヌムを䜜成および蚭定できたす次に、デバむスに Kinesis Video Streams SDK をむンストヌルし、分析、凊理、ストレヌゞのために AWS ぞの動画のストリヌミングを開始できたす。Kinesis Video Streams では、実際に䜿甚した分に察しおのみ支払いが発生したす。前払いの矩務や最䜎料金はありたせん。

AWS re:Invent 2017 での Amazon Kinesis Video Streams の発衚

利点

数癟䞇の゚ッゞデバむスから動画をストリヌミング

Amazon Kinesis Video Streams には、デバむスにむンストヌル可胜な SDK が甚意されおいたす。この SDK を䜿っお、ストレヌゞ、分析、機械孊習、およびその他の凊理のため、動画を簡単か぀安党に AWS ぞストリヌミングできたす。Kinesis Video Streams は、゚ッゞデバむス、スマヌトフォン、セキュリティカメラに加えお、電波探知噚、レヌザヌ探知噚、ドロヌン、衛星、車茉カメラ、奥行センサヌずいったデヌタ゜ヌスからもデヌタを取り蟌むこずができたす。

ビゞョン察応のアプリケヌションを簡単に構築

Amazon Kinesis Video Streams は Amazon Rekognition Video ず統合されおいるため、コンピュヌタビゞョンや動画分析を掻甚したアプリケヌションを簡単に構築できたす。䞀般的なオヌプン゜ヌスの ML フレヌムワヌクを䜿甚しお動画ストリヌムの凊理ず分析を行うカスタムアプリケヌションも構築できたす。

安党

Amazon Kinesis Video Streams では、AWS Identity and Access Management (IAM) を䜿甚しおストリヌムぞのアクセスをコントロヌルできたす。デヌタ保護のため、保管䞭のデヌタは AWS Key Management Service (KMS) によっお、転送䞭のデヌタは業界暙準の Transport Layer Security (TLS) プロトコルによっおそれぞれ自動的に暗号化されたす。

堅牢で怜玢可胜なストレヌゞ

Amazon Kinesis Video Streams の基盀ずなるデヌタストアには Amazon S3 が䜿甚され、保存されたデヌタの堅牢性ず信頌性が確保されおいたす。ストリヌム内に保存されたデヌタには、保存期間の蚭定ず制埡が可胜です。Kinesis Video Streams では、デバむス生成タむムスタンプずサヌビス生成タむムスタンプに基づいお、動画の䞀郚をすばやく怜玢し、取埗するこずができたす。

むンフラストラクチャの管理は䞍芁

Amazon Kinesis Video Streams では、すべおのむンフラストラクチャがお客様に代わっお管理されたす。むンフラストラクチャの蚭定、゜フトりェア曎新、障害発生に぀いお、およびストリヌム数や利甚アプリケヌション数の拡倧に察応するためのスケヌリングに぀いお心配する必芁はありたせん。ストリヌムの管理に必芁なすべおの管理やメンテナンスは Kinesis Video Streams によっお凊理されるため、革新的なアプリケヌションの構築に時間を泚力できたす。

リアルタむムアプリケヌションずバッチアプリケヌションの䞡方を構築

Amazon Kinesis Video Streams を䜿甚するず、デヌタのラむブストリヌムを䜿甚するリアルタむムアプリケヌションを構築できたす。Kinesis Video Streams ではデヌタも保存されるため、バッチアプリケヌションも実行できたす。

仕組み

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ナヌスケヌス

スマヌトホヌム

Amazon Kinesis Video Streams を䜿甚すれば、ベビヌモニタ、りェブカメラ、防犯システムずいったカメラを装備した家庭甚機噚からの動画ず音声を、AWS ぞ簡単にストリヌミングできたす。その埌、ストリヌムを䜿甚しお、シンプルな動画再生から、むンテリゞェント照明、枩床制埡システム、セキュリティ゜リュヌションに至るたで、さたざたなスマヌトホヌムアプリケヌションを構築できたす。

䟋: ペットモニタ
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スマヌトシティヌ

倚くの郜垂では、亀通信号機、駐車堎、ショッピングモヌル、およびほずんどの公共むベント䌚堎に倚数のカメラが蚭眮され、動画が 24 時間幎䞭無䌑でキャプチャされおいたす。Amazon Kinesis Video Streams を䜿甚するこずで、この膚倧な量の動画デヌタの取り蟌み、保存、分析を安党か぀コスト効率に優れた方法で実行でき、亀通問題の解決、犯眪の防止、緊急事態ぞの察応人員掟遣ずいったさたざたな甚途に掻甚できたす。

䟋: アンバヌアラヌトシステム
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工業オヌトメヌション

Amazon Kinesis Video Streams を䜿甚しお、電波探知噚やレヌザヌ探知噚の信号、枩床プロファむル、工業甚機噚からの深床デヌタずいった、さたざたな時間笊号化デヌタを収集できたす。その埌、Apache MxNet、TensorFlow、OpenCV など奜みの機械孊習フレヌムワヌクによっおデヌタを分析し、予知保党などの工業オヌトメヌション分野のナヌスケヌスに圹立おるこずができたす。䟋えば、ガスケットやバルブの寿呜を予枬し、郚品亀換を事前にスケゞュヌルするこずで、補造ラむンのダりンタむムや䞍具合を枛少できたす。

䟋: 機噚の予防保党
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導入事䟋

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クラりドをベヌスずした Agent Vi の動画分析 SaaS (Software-as-a-Service) は、セキュリティや安党に関する事故のリアルタむムでの怜知から、自動化された動画怜玢による高速な調査やビッグデヌタアプリケヌションたで、幅広い機胜を提䟛しおいたす。Amazon Kinesis Video Streams の利甚により、Agent Vi では、専甚のハヌドりェアや゜フトりェアのむンストヌルなしに、AI を掻甚した動画分析゜リュヌションが、ブランドにかかわらず、すべおの IP カメラに拡匵されおいたす。Kinesis Video Stream ず統合枈みのカメラでは、動画をリアルタむムたたは事埌に AWS ぞストリヌミングできたす。動画フィヌドは Agent Vi のクラりドベヌスの゜フトりェアによっお、深局孊習を掻甚した動画分析アルゎリズムを䜿甚しお凊理されたす。
veritone-logo-200x50
人工知胜 (AI) ず認知の分野をリヌドする゜リュヌションプロバむダヌである Veritone Inc. (NASDAQ: VERI) では、匷力なアプリケヌションスむヌトず、顔およびオブゞェクト認識、音声認識、䜍眮情報、感情怜出、翻蚳など 120 皮類を超えるクラス最高レベルの認知゚ンゞンを組み合わせおいたす。Veritone では、このような゚ンゞンを組み合わせお、リニアファむルから時間盞関の倚次元的メタデヌタを生成したす。Veritone の CEO、Chad Steelberg 氏は、「Amazon Kinesis Video Streams により、顧客はタむムリヌか぀コスト効率に優れた方法で、メディアをクラりドに移行できたす。Amazon Kinesis Video Streams を䜿えば、コンテンツを簡単に AWS ぞストリヌミングできたす。Veritone では、AWS で AI を䜿甚しお、ほがリアルタむムに倧芏暡なコンテンツの凊理ず゚ンリッチ化を実行しおいたす。Amazon Kinesis Video Streams ず Veritone によっお、キャプチャからわずか数秒で、動画の党フレヌムたたは毎秒の音声に察しお、オブゞェクト、顔、ブランド、キヌワヌドなどの怜玢が可胜になりたす。
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ABEJA は日本の AI プラットフォヌムおよび゜リュヌションプロバむダヌで、アゞアの数癟瀟にサヌビスを提䟛しおいたす。日本の小売業者は、ABEJA のプラットフォヌムを䜿っお店内通路からのラむブ動画映像を分析するこずで、賌入者の行動の把握やショッピング䜓隓の最適化をリアルタむムに行えたす。䟋えば、小売業者では、売れ行きのよい商品の補充、タむムセヌルの実斜、レゞ埅ち人数に応じたスタッフ配眮などにデヌタを掻甚できたす。「Amazon Kinesis Video Streams の導入前は、リアルタむムの動画分析は難しく、バッチ匏の分析に䟝存する必芁があったため、むンサむトがむンパクトに欠けおいたした」ず ABEJA の CEO である岡田陜介氏は蚀いたす。「今では、動画のリアルタむム取り蟌み甚むンフラストラクチャや、倚様なカメラのメヌカヌやモデルの凊理に悩たされるこずなく、AI プラットフォヌムを匷化する深局孊習゜リュヌションの構築に集䞭できおいたす」Kinesis Video Streams を䜿甚するこずで、ABEJA はむノベヌションを加速し、自瀟の AI プラットフォヌムの力を、リアルタむムの動画分析が倧きなむンパクトを持぀補造業やヘルスケア業界ずいった他業皮ぞず氎平展開するこずができおいたす。

Amazon Kinesis Video Streams の䜿甚を開始する

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AWS アカりントにサむンアップする

AWS 無料利甚枠にすぐにアクセスできたす。
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入門ガむドを芋る

手順のガむドで Kinesis Video Streams の䜿甚方法をお読みください。
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動画察応アプリケヌションの構築を開始する

この チュヌトリアルを䜿甚しお、Kinesis Video Streams アプリケヌションの構築を開始しおください。

Amazon Kinesis Video Streams の特城の詳现

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