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Guida rapida: monitoraggio di oggetti video mediante Google Cloud Console

Monitorare gli oggetti video utilizzando Google Cloud Console

Questa guida rapida illustra il processo di monitoraggio degli oggetti nei video utilizzando un modello AutoML.

attiva l'API

Crea il tuo set di dati

Nella pagina Set di dati dell'interfaccia utente di monitoraggio degli oggetti video AutoML, procedi nel seguente modo:

  1. Fai clic su Crea set di dati.
    Icona Crea set di dati.
  2. Specifica un nome per questo set di dati, seleziona Monitoraggio oggetti video, quindi fai clic su Crea set di dati.
  3. Nella scheda Importa per il tuo set di dati, fornisci l'URI Cloud Storage del file CSV che contiene gli URI dei tuoi dati di addestramento. Per questa guida rapida, utilizza il seguente file CSV. Tieni presente che il seguente URI non include intenzionalmente il prefisso gs://.

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

  4. Inoltre, nella scheda Importa per il tuo set di dati, fai clic su Continua per iniziare a importare i dati. Pagina del set di dati intitolata "my_dataset"

Il completamento del processo di importazione potrebbe richiedere un po' di tempo. La durata del processo dipende dal numero e dalla durata dei video forniti.

Al termine, fai clic sulla scheda Video relativa al set di dati per sfogliare l'elenco dei video nel set di dati:

Scheda Video con due video

Per visualizzare gli eventuali errori che si sono verificati durante il processo di importazione, passa alla scheda Importa per verificare i messaggi di errore.

Addestra il modello

  • Dopo aver creato ed elaborato il set di dati, fai clic sulla scheda Addestra per iniziare l'addestramento del modello.
  • Fai clic su Inizia addestramento per continuare. Scheda Treno con informazioni
  • Nel riquadro Addestra nuovo modello, seleziona un nome per il modello e fai clic su Inizia addestramento.

Addestramento avviato per il modello. Per questo set di dati, il processo di addestramento può richiedere fino a 1 ora. L'email di servizio inviata al termine dell'addestramento o se vengono riscontrati errori,

Una volta completato l'addestramento, il servizio esegue automaticamente il deployment del modello.

Fai clic sulla scheda Valutazione per visualizzare ulteriori dettagli sui punteggi F1, Precisione e Richiamo.

Scheda Valuta con informazioni

Monitoraggio di un oggetto in un video

Per fare una previsione utilizzando il modello, ovvero per monitorare un oggetto in un video, procedi come segue:

  1. Nella scheda Testa e utilizza per il modello, procedi nel seguente modo:
    • In Testa il tuo modello, digita 'gs://automl-video-demo-data/traffic_videos/traffic_videos_batch_ predict.csv'.
    • Inoltre, in Testa il tuo modello, seleziona una directory all'interno del tuo bucket Cloud Storage per ricevere i risultati del monitoraggio degli oggetti. Assicurati di selezionare un bucket a livello di area geografica per i risultati.

      In realtà, puoi creare una cartella 'results' specifica nel bucket Cloud Storage per contenere i risultati della previsione.

    • Fai clic su Ottieni previsioni.
    Configurazione di una richiesta di previsione per AutoML Video Intelligence

Il processo per ottenere previsioni può richiedere del tempo, a seconda del numero di video in cui vuoi monitorare gli oggetti.

Una volta completato il processo, i risultati vengono visualizzati sulla pagina del modello in Previsioni recenti. Per visualizzare i risultati, procedi nel seguente modo:

  1. Sotto Previsioni recenti nella colonna Previsioni, fai clic su Visualizza per la previsione che vuoi esaminare.
  2. In Video, seleziona il nome del video per cui vuoi visualizzare i risultati.

Risultati della previsione di AutoML Video Intelligence

Visualizza i risultati

Nei risultati, AutoML Video Object Tracking fornisce tre tipi di informazioni:

  • Etichette per il video. Puoi trovare queste informazioni nelle righe sotto l'anteprima del video.
  • Il periodo di tempo in cui l'oggetto è presente nel video. Tale indicazione è indicata sulla sequenza temporale del video.
  • Punteggio di affidabilità per la previsione.

Se vuoi visualizzare più etichette o riquadri di delimitazione, puoi modificare il punteggio di soglia quando richiedi una previsione. Il monitoraggio di oggetti video AutoML visualizza solo le etichette che superano la soglia specificata.

Se la previsione ha esito negativo, i risultati nell'elenco mostrano un'icona rossa nell'elenco Previsioni recenti.

Se solo un video nel tentativo di previsione ha avuto esito negativo, la previsione viene visualizzata in verde nell'elenco Previsioni recenti. Nella pagina dei risultati relativa alla previsione, puoi visualizzare i risultati dei video monitorati correttamente dagli oggetti Video AutoML.