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从 Amazon Rekognition 人员路径转换：探索其他替代方案
经过仔细考虑，我们决定在 2025 年 10 月 31 日停止 Rekognition 人员路径。新客户将无法从 2024 年 10 月 24 日起使用该功能，但现有客户将能够正常使用该功能，直到 2025 年 10 月 31 日。这篇文章讨论了 Rekognition 人员路径的替代解决方案以及如何在您的应用程序中实施此解决方案。
来源:亚马逊云科技 _机器学习Amazon Rekognition Pathing是一种机器学习（ML）基于亚马逊重新认知视频的功能，用户可以使用该视频来了解每个人在视频中的何处，何时以及如何移动。此功能可用于多种用例，例如用于理解：
亚马逊重新认知人 亚马逊重新认知视频- 零售分析 - 商店中的客户流量并确定高流量区域运动分析 - 球员在现场或法庭安全的运动 - 工人在工作环境中运动以促进安全协议
经过仔细考虑，我们决定停止在2025年10月31日停止识别的人。新客户将无法访问2024年10月24日生效的能力，但是现有客户将能够按正常的功能直到2025年10月31日使用该功能。
这篇文章讨论了重新认识的人的替代解决方案，以及如何在应用程序中实现此解决方案。
重新认识的替代人
Amazon重新认知人员的一种替代方法组合了用于对象检测的开源ML模型Yolov9，以及用于多对象跟踪的开源字节字节算法。
yolov9Yolo9和Bytetrack的概述 Bytetrack是一种用于跟踪视频中多个移动对象的算法，例如人们穿过商店。使其与众不同的是它如何处理既直接又难以检测的对象。即使某人部分隐藏或在人群中，Bytetrack也经常仍然可以跟随它们。它的设计是快速，准确的，即使有很多人可以同时跟踪。
Yolo9和Bytetrack的概述Bytetrack是一种用于跟踪视频中多个移动对象的算法，例如人们穿过商店。使其与众不同的是它如何处理既直接又难以检测的对象。即使某人部分隐藏或在人群中，Bytetrack也经常仍然可以跟随它们。它的设计是快速，准确的，即使有很多人可以同时跟踪。