#IoTLoft IoT@Loft #9 IoTにおけるカメラ・動画の扱い方に参加したよ
TL;DR
AWSさんの勉強会に参加してきました。
イントロダクション
AWS Loft Tokyoさんのご紹介。5月末までは例のコロナウイルスの影響で、クローズされてますので注意。
エッジ処理AIカメラとクラウドで実現する画像解析と現場のデジタル化
まず最初のLTは、ソラコムさんのIoTカメラサービスについて。
カメラ上でアルゴリズムを動かせるので、単にカメラで撮影した画像や動画をクラウドへ転送するだけではなく、アルゴリズムの計算結果だけをクラウドへ転送することで、低コストなIoTカメラを使える！
ほほー
— Kosuke ENOMOTO (@coosuke) April 15, 2020
GreenGrass上でLambdaのFunctionが実行できるように、S+Cameraも、PythonとかTensorFlowが組み込まれているから、デバイス上で何しかプログラム（＝アルゴリズムと呼んでいる）が実行できるのね…#IoTLoft
Safieのビデオストリーム制御システムについて
続いてのLTはこちら。
カメラの技術要素
— Kosuke ENOMOTO (@coosuke) April 15, 2020
・動画のアップロード
・低レイテンシーのプロトコル
・帯域のモニタリングと動的な調整
・汎用的なカメラとして利用可能なファームウェアであること#IoTLoft
動画配信の技術要素
— Kosuke ENOMOTO (@coosuke) April 15, 2020
・低コストで配信
・セキュア
・視聴環境に影響されない
・レイテンシーを小さく
・VOD（即時再生）
・Youtubeや解析システムとの連携#IotLoft
クラウドの技術要素
— Kosuke ENOMOTO (@coosuke) April 15, 2020
・低コストな動画管理
・セキュアな保管
・加工容易なフォーマット
・即時アクセス性
・安定性
#IoTLoft
クラウドの技術要素。続き
— Kosuke ENOMOTO (@coosuke) April 15, 2020
・AES256でUserとカメラごとに暗号化
・MP4に変換
・メディアサイズを極力小さく
・カメラの台数に応じて自動でシステムがスケールアウトできる#IoTLoft
サービス立ち上げ当初は、まだAWSさんもIoTサービス（IoT Coreなど）がまだ生まれたばかりだったのかな… なので、独自に機能を実装されたようですが、1秒以内の低レイテンシーと、高い要求仕様を実装されてて、すごいなと思いました。上のつぶやきでは、技術要素と書いてますが、正確には技術要素、ですね。
カメラ・動画のIoTユースケースにおけるAWSの活用
最後はソリューションアーキテクト 三平さんのお話。
Kinesis Video Streams
IoT Core
Amazon Rekognition Video
以上3つのAWSサービスを組み合わせた、IoTカメラのユースケース事例をご紹介頂きました。
IoTカメラのユースケース
— Kosuke ENOMOTO (@coosuke) April 15, 2020
動画の収集保存
動画の分析
ライブ再生・オンデマンド再生
双方向コミュニケーション・遠隔制御#IoTLoft
動画ソリューションの課題
— Kosuke ENOMOTO (@coosuke) April 15, 2020
・スケーラビリティ
・セキュリティ
・デバイス向けのソフトウェア開発
・配信先のバリエーション。モバイルやウェブアプリ
・デバイスの制御
・機械学習の専門知識#IoTLoft
Kinesis Video Streams
— Kosuke ENOMOTO (@coosuke) April 15, 2020
IoT Core
Amazon Rekognition Video
以上3つを組み合わせることで、これらの課題解決が可能とのこと。#IoTLoft