Videoobjekte mit der Google Cloud Console verfolgen

Beta

Für dieses Produkt gelten die „Bedingungen für Pre-GA-Angebote“ im Abschnitt „Allgemeine Nutzungsbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA-Produkte sind „wie besehen“ verfügbar und werden möglicherweise nur eingeschränkt unterstützt. Weitere Informationen finden Sie in den Beschreibungen der Startphase.

In dieser Kurzanleitung wird beschrieben, wie Sie Objekte in Videos mithilfe eines AutoML-Modells verfolgen.

API aktivieren

• Rufen Sie die AutoML Video Object Tracking UI auf und klicken Sie auf API aktivieren.
• Klicken Sie nach dem Aktivieren der API auf Jetzt starten.

Dataset erstellen

Führen Sie auf der Seite Datasets der AutoML Video Object Tracking-UI folgende Schritte aus:

1. Klicken Sie auf Dataset erstellen.
   .
2. Geben Sie einen Namen für dieses Dataset an, wählen Sie Video Object Tracking aus und klicken Sie dann auf Dataset erstellen.

3. Geben Sie im Tab Importieren für Ihr Dataset den Cloud Storage-URI der CSV-Datei an, die die URIs Ihrer Trainingsdaten enthält. Verwenden Sie für diesen Schnellstart die nachstehende CSV-Datei. Beachten Sie, dass der folgende URI absichtlich das Präfix gs:// nicht enthält.

   automl-video-demo-data/traffic_videos/traffic_videos.csv

4. Klicken Sie ebenfalls auf dem Tab Importieren für das Dataset auf Weiter, um mit dem Import der Daten zu beginnen.

Der Importvorgang kann einige Zeit dauern. Wie lange dieser Vorgang dauert, hängt von der Anzahl und der Länge der von dir bereitgestellten Videos ab.

Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf den Tab Videos für das Dataset, um die Liste der Videos im Dataset zu durchsuchen:

Wenn Sie Fehler prüfen möchten, die während des Importvorgangs möglicherweise aufgetreten sind, wechseln Sie zum Tab Importieren und sehen Sie sich die Fehlermeldungen an.

Modell trainieren

• Nachdem Ihr Dataset erstellt und verarbeitet wurde, klicken Sie auf den Tab Trainieren, um mit dem Modelltraining zu beginnen.
• Klicken Sie auf Training starten, um fortzufahren.
• Wählen Sie im Bereich Neues Modell trainieren einen Namen für Ihr Modell aus und klicken Sie auf Start Training (Training starten).

Das Training wird für Ihr Modell gestartet. Für dieses Dataset kann der Trainingsprozess bis zu einer Stunde dauern. Sobald das Training abgeschlossen ist oder ein Fehler auftritt, werden Sie per E-Mail benachrichtigt.

Nach Abschluss des Trainings wird Ihr Modell automatisch bereitgestellt.

Klicken Sie auf den Tab Bewerten, um weitere Informationen zu F1-, Genauigkeits- und Trefferquotenwerten zu erhalten.

Objekt in einem Video beobachten

Gehen Sie folgendermaßen vor, um eine Vorhersage mit Ihrem Modell zu treffen, also ein Objekt in einem Video zu beobachten:

1. Führen Sie auf dem Tab Test & Use (Test und Nutzung) des Modells die folgenden Schritte aus:
   • Geben Sie unter Modell testen Folgendes ein: „gs://automl-video-demo-data/traffic_videos/traffic_videos_batch_predict.csv“.

   • Wählen Sie außerdem unter Modell testen ein Verzeichnis in Ihrem Cloud Storage-Bucket aus, in dem die Ergebnisse des Objekt-Trackings angezeigt werden sollen. Achten Sie darauf, einen regionalen Bucket für die Ergebnisse auszuwählen.

     Sie können in Ihrem Cloud Storage-Bucket den Ordner „Ergebnisse“ erstellen, in dem die Vorhersageergebnisse abgelegt werden.

   • Klicken Sie auf Vorhersagen abrufen.
   

Je nach Anzahl der Videos, in denen Sie Objekte verfolgen möchten, kann der Vorgang zum Abrufen von Vorhersagen einige Zeit dauern.

Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, werden die Ergebnisse auf der Seite für das Modell unter Aktuelle Vorhersagen angezeigt. Führen Sie folgende Schritte aus, um die Ergebnisse aufzurufen:

1. Klicken Sie unter Aktuelle Vorhersagen in der Spalte Vorhersagen auf Ansehen für die Vorhersage, die Sie ansehen möchten.
2. Wählen Sie unter Video den Namen des Videos aus, für das Sie die Ergebnisse aufrufen möchten.

Ergebnisse aufrufen

In den Ergebnissen bietet das AutoML Video Object Tracking drei Arten von Informationen:

• Labels für das Video. Diese Informationen findest du in den Zeilen unter der Videovorschau.
• Zeitraum, in dem das Objekt im Video vorhanden ist. Dies ist auf der Zeitachse des Videos angegeben.
• Konfidenzwert für die Vorhersage.

Wenn Sie mehr Labels oder Begrenzungsrahmen sehen möchten, können Sie den Schwellenwert ändern, wenn Sie eine Vorhersage anfordern. AutoML Video Object Tracking zeigt nur die Labels an, die über dem angegebenen Schwellenwert liegen.

Wenn die Vorhersage fehlschlägt, wird in der Liste Aktuelle Vorhersagen ein rotes Symbol für die Ergebnisse angezeigt.

Wenn nur ein Video im Vorhersageversuch fehlgeschlagen ist, wird die Vorhersage in der Liste Aktuelle Vorhersagen grün angezeigt. Auf der Ergebnisseite für diese Vorhersage können Sie die Ergebnisse für die Videos sehen, die vom AutoML Video Object Tracking erfolgreich erfasst wurden.