本文介绍了如何使用Amazon KVS和Rekognition进行实时智能视觉识别，重点是通过Raspberry Pi Zero 2 W摄像头实现安防监控的示例。参与者将学习到IoT设备集成、视频流处理和云上AI识别技能，并通过实验了解云服务如Kinesis Video Streams、Rekognition、S3和SNS的使用。实验中需注意资源创建的区域、IAM子账号的使用以及资源的正确删除。
在观望了亚马逊云科技Build On第一季动手实验后，报名了第二季AIoT主题活动，由于深圳较远，就没有去深圳参加现场活动。（ps：很羡慕去现场的小伙伴，人手一个树莓派，啊啊啊～）
Build On 活动主题介绍
在居家安防监控领域，基于实时视频的移动检测，发现监控环境中人、宠物、包裹等的出现，并且能实时地将检测结果通知给身处任何地方的用户是其重要的应用场景之一。但在这一场景的技术实现中面临如下的挑战：一是基于摄像头的视频检测通知，存在大量由于风、雨、移动的车等并非用户关注的事件误报，严重影响用户的使用体验。 二是实现这一方案涉及的技术领域与复杂度很高，如设备端事件检测和触发、视频编解码处理、视频存储、机器视觉等，需要团队具备较强的技术和专业能力。本实验将以最小化原型，体现由 Raspberry Pi Zero 2 W 加摄像头作为安防设备端，并使用 Amazon KVS 和 Amazon Rekognition Streaming Video Events 如何很好地解决了上述挑战，实现实时智能视觉识别。
参与本场活动您能学到什么
- 带摄像头的IoT设备集成开发技能
- 端云之间的视频流数据统一管理及调度开 发技能
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