Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Bekerja dengan acara video streaming
Anda dapat menggunakan Amazon Rekognition Video untuk mendeteksi dan mengenali wajah atau mendeteksi objek dalam streaming video. Amazon Rekognition Video menggunakan Amazon Kinesis Video Streams untuk menerima dan memproses video streaming. Anda membuat prosesor streaming dengan parameter yang menunjukkan apa yang Anda inginkan untuk dideteksi oleh prosesor streaming dari aliran video. Rekognition mengirimkan hasil deteksi label dari streaming acara video sebagai notifikasi Amazon SNS dan Amazon S3. Output Rekognition menghadapi hasil pencarian ke aliran data Kinesis.
Prosesor aliran pencarian wajah digunakan `FaceSearchSettings` untuk mencari wajah dari koleksi. Untuk informasi selengkapnya tentang cara menerapkan prosesor aliran pencarian wajah untuk menganalisis wajah dalam streaming video, lihat[Mencari wajah dalam koleksi dalam streaming video](collections-streaming.md).
Prosesor aliran deteksi label digunakan `ConnectedHomeSettings` untuk mencari orang, paket, dan hewan peliharaan dalam streaming acara video. Untuk informasi selengkapnya tentang cara menerapkan prosesor aliran deteksi label, lihat[Mendeteksi label dalam acara video streaming](streaming-video-detect-labels.md).
## Ikhtisar operasi prosesor aliran Video Rekognition Amazon
Anda mulai menganalisis video streaming dengan memulai pemroses aliran dan video streaming Amazon Rekognition Video ke Amazon Rekognition Video. Pemroses aliran Amazon Rekognition Video memungkinkan Anda memulai, menghentikan, dan mengelola pemroses aliran. Anda membuat pemroses aliran dengan memanggil [CreateStreamProcessor](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateStreamProcessor.html). Parameter permintaan untuk membuat prosesor aliran penelusuran wajah mencakup Amazon Resource Names (ARNs) untuk aliran video Kinesis, aliran data Kinesis, dan pengidentifikasi untuk koleksi yang digunakan untuk mengenali wajah dalam video streaming. Parameter permintaan untuk membuat prosesor aliran pemantauan keamanan mencakup Nama Sumber Daya Amazon (ARNs) untuk aliran video Kinesis dan topik Amazon SNS, jenis objek yang ingin dideteksi dalam aliran video, dan informasi untuk bucket Amazon S3 untuk hasil keluaran. Anda juga menyertakan nama yang Anda tentukan untuk prosesor aliran.
Anda mulai memproses video dengan memanggil operasi [StartStreamProcessor](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StartStreamProcessor.html). Untuk mendapatkan informasi status untuk pemroses aliran, panggil [DescribeStreamProcessor](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeStreamProcessor.html). Operasi lain yang dapat Anda panggil adalah [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_TagResource.html)menandai prosesor aliran dan [DeleteStreamProcessor](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DeleteStreamProcessor.html)menghapus prosesor aliran. Jika Anda menggunakan prosesor streaming pencarian wajah, Anda juga dapat menggunakannya [StopStreamProcessor](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StopStreamProcessor.html)untuk menghentikan prosesor streaming. Untuk mendapatkan daftar pemroses aliran di akun Anda, panggil [ListStreamProcessors](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ListStreamProcessors.html).
Setelah pemroses aliran mulai berjalan, Anda melakukan streaming video ke Amazon Rekognition Video melalui aliran video Kinesis yang Anda tentukan di `CreateStreamProcessor`. Anda dapat menggunakan operasi SDK Kinesis Video [PutMedia](https://docs.aws.amazon.com/kinesisvideostreams/latest/dg/API_dataplane_PutMedia.html)Streams untuk mengirimkan video ke aliran video Kinesis. Sebagai contoh, lihat [PutMediaAPI Example](https://docs.aws.amazon.com/kinesisvideostreams/latest/dg/examples-putmedia.html).
Untuk informasi tentang cara aplikasi Anda dapat menggunakan hasil analisis Video Rekognition Amazon dari prosesor aliran penelusuran wajah, lihat. [Membaca hasil analisis video streaming](streaming-video-kinesis-output.md)
# Menambahkan tanda ke pemroses aliran baru
Anda dapat mengidentifikasi, mengatur, mencari, dan memfilter pemroses aliran Amazon Rekognition dengan menggunakan tanda. Setiap tanda adalah label yang terdiri dari kunci dan nilai yang ditentukan pengguna.
Anda dapat menambahkan tanda ke pemroses aliran saat Anda membuatnya menggunakan operasi `CreateStreamProcessor`. Tentukan satu tanda atau lebih dalam parameter input array `Tags`. Berikut ini adalah contoh JSON untuk permintaan `CreateStreamProcessor` dengan tanda.
```
{
"Name": "streamProcessorForCam",
"Input": {
"KinesisVideoStream": {
"Arn": "arn:aws:kinesisvideo:us-east-1:nnnnnnnnnnnn:stream/inputVideo"
}
},
"Output": {
"KinesisDataStream": {
"Arn": "arn:aws:kinesis:us-east-1:nnnnnnnnnnnn:stream/outputData"
}
},
"RoleArn": "arn:aws:iam::nnnnnnnnnnn:role/roleWithKinesisPermission",
"Settings": {
"FaceSearch": {
"CollectionId": "collection-with-100-faces",
"FaceMatchThreshold": 85.5
},
"Tags": {
"Dept": "Engineering",
"Name": "Ana Silva Carolina",
"Role": "Developer"
}
}
```
# Menambahkan tanda ke pemroses aliran yang sudah ada
Anda dapat mengidentifikasi, mengatur, mencari, dan memfilter pemroses aliran Amazon Rekognition dengan menggunakan tanda. Setiap tanda adalah label yang terdiri dari kunci dan nilai yang ditentukan pengguna.
Untuk menambahkan satu tanda atau lebih ke pemroses aliran yang ada, gunakan operasi `TagResource`. Tentukan Amazon Resource Name (ARN) pemroses aliran (ARN) (`ResourceArn`) dan tanda (`Tags`) yang ingin Anda tambahkan. Contoh berikut menunjukkan cara menambahkan dua tanda.
```
aws rekognition tag-resource --resource-arn resource-arn \
--tags '{"key1":"value1","key2":"value2"}'
```
**catatan**
Jika Anda tidak tahu nama Sumber Daya Amazon aliran pemroses, Anda dapat menggunakan operasi `DescribeStreamProcessor`.
# Mencantumkan tanda dalam pemroses aliran
Anda dapat mengidentifikasi, mengatur, mencari, dan memfilter pemroses aliran Amazon Rekognition dengan menggunakan tanda. Setiap tanda adalah label yang terdiri dari kunci dan nilai yang ditentukan pengguna.
Untuk daftar tanda yang terlampir pada pemroses aliran, gunakan operasi `ListTagsForResource` dan tentukan ARN dari pemroses aliran (`ResourceArn`). Respons adalah peta kunci tanda dan nilai-nilai yang terlampir pada pemroses aliran yang ditentukan.
```
aws rekognition list-tags-for-resource --resource-arn resource-arn
```
Output menampilkan daftar tanda yang terlampir pada pemroses aliran:
```
{
"Tags": {
"Dept": "Engineering",
"Name": "Ana Silva Carolina",
"Role": "Developer"
}
}
```
# Menghapus tanda dari pemroses aliran
Anda dapat mengidentifikasi, mengatur, mencari, dan memfilter pemroses aliran Amazon Rekognition dengan menggunakan tanda. Setiap tanda adalah label yang terdiri dari kunci dan nilai yang ditentukan pengguna.
Untuk membuang satu tanda atau lebih dari sebuah pemroses aliran, gunakan operasi `UntagResource`. Tentukan ARN dari model (`ResourceArn`) dan tombol tanda (`Tag-Keys`) yang ingin Anda hapus.
```
aws rekognition untag-resource --resource-arn resource-arn \
--tag-keys '["key1","key2"]'
```
Atau, Anda dapat menentukan tanda-kunci dalam format ini:
```
--tag-keys key1,key2
```