实验主要内容采集视频，识别视频里的人、动物、植物等、把检测到的结果解析成图片，并推送到文件存储服务中。这次实验内容涉及到 Cloud9、 Kinesis video stream、Amazon Rekognition、SNS、S3等服务。

Cloud9为计算服务、类似于阿里云、华为云的ECS，这次实验主要在Cloud9部署程序，把视频流推给Kinesis video stream，解析监控到的数据接收返回的结果生产图片，并给S3。

Kinesis video stream是一种视频数据流存储服务。用于存储视屏。

Amazon Rekognition是亚马逊提供的人工智能服务，是新推出的一项功能，它基于设备检测到监控环境的特定事件，将设备的视频流推送到云上 KVS，借助 Amazon Rekognition Video 按照您期望检测的标签来分析视频中的数据，并将检测结果保存到 S3、发送检测结果到 SNS。目前提供了对实时视频的人形、包裹、宠物标签检测的功能。

SNS是一种订阅服务，可以不仅限于把视频识别的结果推给邮箱。

S3是对象存储服务，类似于阿里云、华为云的OSS，可以存文件、如图片、文档、音频等。这次实验主要用于存储解析的图片。

这次实验主要Cloud9、 Kinesis video stream、Amazon Rekognition、SNS、S3相关服务有机结合起来，把人工智能与物联网结合起来、实现了视频采集、视频存储、视频分析、对象存储等。从而实现智能家具安防领域的应用或服务。

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