Получение аналитических сведений об обнаружении объектов

В этой статье показано, как получить аналитические сведения об обнаружении объектов Индексатора видео Azure. Обнаружение объектов — это функция, которая обнаруживает и отслеживает объекты в видео. Его можно использовать для поиска таких объектов, как автомобили, сумки, рюкзаки и ноутбуки.

Поддерживаемые объекты

Просмотр json аналитики с помощью веб-портала

После отправки и индексирования видео скачайте аналитические сведения в формате JSON с веб-портала.

1. Перейдите на вкладку "Библиотека ".
2. Выберите нужный носитель.
3. Выберите "Скачать", а затем выберите "Аналитика" (JSON). Файл JSON открывается на новой вкладке браузера.
4. Найдите пару ключей, описанную в примере ответа.

Использование API

1. Используйте запрос на получение индекса видео . Передайте &includeSummarizedInsights=false.
2. Найдите пары ключей, описанные в примере ответа.

Пример отклика

Обнаруженные и отслеживаемые объекты отображаются под detectedObjects в загруженном insights.json файле. Каждый раз при обнаружении уникального объекта объект получает идентификатор. Объект также отслеживается, и модель следит за появлением обнаруженного объекта в кадре. Если это происходит, добавляется новый экземпляр к другим экземплярам объекта с различным временем начала и окончания.

В этом примере обнаружен первый автомобиль и получил идентификатор 1, так как он также был обнаружен первым объектом. Затем был обнаружен другой автомобиль, и ему присвоен идентификатор 23, так как он был двадцать третьим объектом, который был обнаружен. Позже первый автомобиль появился снова, а другой экземпляр был добавлен в JSON. Ниже приведен результат JSON:

detectedObjects: [
    {
    id: 1,
    type: "Car",
    thumbnailId: "1c0b9fbb-6e05-42e3-96c1-abe2cd48t33",
    displayName: "car",
    wikiDataId: "Q1420",
    instances: [
        {
        confidence: 0.468,
        adjustedStart: "0:00:00",
        adjustedEnd: "0:00:02.44",
        start: "0:00:00",
        end: "0:00:02.44"
        },
        {
        confidence: 0.53,
        adjustedStart: "0:03:00",
        adjustedEnd: "0:00:03.55",
        start: "0:03:00",
        end: "0:00:03.55"
        }    
    ]
    },
    {
    id: 23,
    type: "Car",
    thumbnailId: "1c0b9fbb-6e05-42e3-96c1-abe2cd48t34",
    displayName: "car",
    wikiDataId: "Q1420",
    instances: [
        {
        confidence: 0.427,
        adjustedStart: "0:00:00",
        adjustedEnd: "0:00:14.24",
        start: "0:00:00",
        end: "0:00:14.24"
        }    
    ]
    }
]

Компоненты

Для обнаружения объектов не определены компоненты.

Примечания о прозрачности

• Существует до 20 обнаружений на кадр для стандартной и расширенной обработки и 35 треков на класс.
• Размер объекта не должен превышать 90 процентов кадра. Крупные объекты, которые последовательно охватывают большую часть кадра, могут быть не распознаны.
• Небольшие или размытые объекты могут быть трудно обнаружить. Они могут быть пропущены или неправильно классифицированы (бокал для вина, чашка).
• Объекты, которые являются временными и отображаются в нескольких кадрах, могут быть не распознаны.
• Другие факторы, которые могут повлиять на точность обнаружения объектов, включают низкие условия света, движение камеры и окклюзии.
• Индексатор видео Azure AI поддерживает только реальные объекты. Нет поддержки анимации или CGI. Компьютерная графика (например, информационные стикеры) может давать странные результаты.
• Папки, брошюры и другие письменные материалы, как правило, обнаруживаются как Book.

Пример кода

См. все примеры для VI