Wechsel von Amazon Rekognition zur Personenverfolgung: Erkundung anderer Alternativen

Wechsel von Amazon Rekognition zur Personenverfolgung: Erkundung anderer Alternativen

Posted by aiaktuell October 24, 2024

Alternativen zur Rekognition People Pathing: Implementierung von YOLOv9 und ByteTrack für Personenverfolgung in Videos

Alternative Lösungen für das Personentracking nach der Einstellung von Amazon Rekognition

Amazon Rekognition bietet eine leistungsstarke Funktion namens People Pathing, die auf maschinellem Lernen basiert und es Benutzern ermöglicht, Bewegungen von Personen in Videos nachzuvollziehen. Obwohl diese Technologie vielfältige Anwendungsfälle in Bereichen wie Einzelhandelsanalytik, Sportanalyse und industrielle Sicherheit hat, wurde angekündigt, dass der Dienst am 31. Oktober 2025 eingestellt wird. Diese Entscheidung betrifft sowohl neue als auch bestehende Kunden, die sich auf alternative Lösungen vorbereiten müssen.

In diesem Blogbeitrag geben wir einen Überblick über eine leistungsstarke Alternative: die Kombination der Open-Source-Modelle YOLOv9 und ByteTrack für Personenverfolgung. Wir erklären, wie solche Lösungen in Anwendungen implementiert werden können und welche Vorteile sie im Vergleich zu Amazon Rekognition bieten.

Alternativen zum Rekognition People Pathing

Überblick über YOLOv9 und ByteTrack

YOLOv9 (You Only Look Once) ist ein hochmodernes Modell zur Objekterkennung, das mit einer innovativen Architektur arbeitet, um Bilder effizient zu analysieren. YOLOv9 entdeckt Objekte in Bildabschnitten in einem einzigen Durchgang und verfeinert die Ergebnisse zur Verbesserung der Genauigkeit. Diese Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit machen es ideal für Anwendungen, die schnelle und präzise Objekterkennung benötigen.

Das ByteTrack-Algorithmus ist darauf spezialisiert, mehrere sich bewegende Objekte in Videos zu verfolgen, was es zu einer ausgezeichneten Ergänzung zu YOLOv9 macht. ByteTrack ist besonders effektiv, wenn es darum geht, auch teilweise verdeckte oder in Menschenmengen befindliche Personen zu identifizieren und ihre Bewegungen präzise zu verfolgen.

Durch die Kombination von YOLOv9 und ByteTrack können Benutzer Bewegungen von Personen über Video-Frames hinweg analysieren und nachverfolgen. YOLOv9 erkennt Personen in jedem Frame, während ByteTrack diese Erkennungen über mehrere Frames hinweg verknüpft, sodass eine konsistente Verfolgung der Bewegungen entsteht.

Beispielcode

Nachfolgend finden Sie einen Beispiel-Python-Code, der als AWS Lambda-Funktion oder im Rahmen Ihrer Verarbeitungspipeline verwendet werden kann. Sie können YOLOv9 und ByteTrack auch für Inferenz in Amazon SageMaker bereitstellen.

# Installation und Import der notwendigen Pakete
!pip install opencv-python ultralytics
!pip install imageio[ffmpeg]

import cv2
import imageio
import json
from ultralytics import YOLO
from pathlib import Path

# Laden des YOLOv9 Modells
model = YOLO('yolov9e-seg.pt')

# Funktion zur Anpassung der YOLO-Ausgabe an die Person-Pfad-API
def change_format(results, ts, person_only):
    # Formatiert die Erkennungsergebnisse für die Ausgabe
    ...  # Hier wird der Code zu Ende geschrieben

# Funktion für Personentracking
def person_tracking(video_path, person_only=True, save_video=True):
    # Video öffnen, Personen verfolgen und Daten speichern
    ...  # Hier wird der Code zu Ende geschrieben

# Hauptfunktion
video_path = "./MOT17-09-FRCNN-raw.webm"
all_object_data = person_tracking(video_path, person_only=True, save_video=True)

Validierung

Wir verwenden Videos, um die Integration dieser beiden Modelle zu demonstrieren. Ein Beispielvideo zeigt eine Fußballübung, in der die Spieler verfolgt werden. Die Ergebnisse der Personenverfolgung werden in einem JSON-Format ausgegeben, das sehr hilfreich für Analysen ist.

Weitere Open-Source-Lösungen für das Personentracking

Neben YOLOv9 und ByteTrack gibt es andere leistungsstarke Open-Source-Lösungen, die für das Personentracking in Betracht gezogen werden sollten:

  1. DeepSORT: Kombiniert tiefe Lernfeatures mit traditionellen Trackingmethoden.
  2. FairMOT: Integriert Objekterkennung und Reidentifikation in einem einzigen Netzwerk und eignet sich besonders gut für belebte Szenen.

Diese Alternativen können ebenfalls effektiv mit Tools wie Amazon SageMaker für Inferenz eingesetzt werden.

Fazit

In diesem Beitrag haben wir erläutert, wie Sie YOLOv9 und ByteTrack als leistungsstarke Alternative für das Rekognition People Pathing nutzen können, nachdem dieser Dienst eingestellt wird. Zusammen mit den AWS-Tools wie AWS Lambda und Amazon SageMaker können Sie diese Open-Source-Lösungen nahtlos in Ihre Anwendungen integrieren.

Wenn Sie zusätzliche Informationen oder Unterstützung bei der Implementierung benötigen, stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung.

Über die Autoren

Fangzhou Cheng ist Senior Applied Scientist bei AWS und konzentriert sich auf moderne Lösungen in der Datenanalyse und Computer Vision.

Marcel Pividal bringt über 22 Jahre Erfahrung in der Entwicklung sicherer AI-Architekturen für den Unternehmenseinsatz mit.

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