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Auf dieser Seite wird beschrieben, wie ein Videostream aus Live-Streaming-Standardprotokollen mit Anmerkungen versehen wird.
Die Streaming API der Video Intelligence API ermöglicht eine Echtzeit-Streaminganalyse für Live-Medien. Zu den unterstützten Funktionen gehören:
Live-Labelerkennung
Liveerkennung von Szenenwechseln
Liveerkennung expliziter Inhalte
Liveobjekterkennung und -Tracking
Die Aufnahmebibliothek AIStreamer bietet eine Reihe von Open-Source-Schnittstellen und Beispielcode zum Herstellen einer Verbindung zur Video Intelligence API Streaming API. Die Bibliothek unterstützt:
HTTP Live Streaming (HLS): Ein HTTP-basiertes Medienstreaming- und Kommunikationsprotokoll.
Real Time Streaming Protocol (RTSP): Ein Netzwerksteuerungsprotokoll für Streaming-Medienserver. Es wird in Verbindung mit dem Real Time Protocol (RTP) und Real Time Control Protocol (RTCP) verwendet.
Real Time Messaging Protocol (RTMP): Ein Protokoll für das Streaming von Audio-, Video- und sonstigen Daten über das Internet.
Erstmalige Nutzung von AIStreamer
Die Aufnahmebibliothek AIStreamer enthält die folgenden Beispiele, darunter auch ein Docker-Beispiel:
Live-Streaming: Anweisungen zur Unterstützung von Live-Streaming-Protokollen (HLS, RTSP und RTMP) in der Video Intelligence API.
Docker und Kubernetes: Anweisungen zur Verwendung unseres Docker-Beispiels und zur Bereitstellung mit Kubernetes.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-03 (UTC)."],[],[],null,["# Stream live videos\n\n| **Beta**\n|\n|\n| This feature is subject to the \"Pre-GA Offerings Terms\" in the General Service Terms section\n| of the [Service Specific Terms](/terms/service-terms#1).\n|\n| Pre-GA features are available \"as is\" and might have limited support.\n|\n| For more information, see the\n| [launch stage descriptions](/products#product-launch-stages).\n\nThis page describes how to annotate a video stream from standard live\nstreaming protocols.\n\nThe Video Intelligence API Streaming API enables real-time streaming\nanalysis for live media. Supported features include:\n\n- Live Label Detection\n\n- Live Shot Change Detection\n\n- Live Explicit Content Detection\n\n- Live Object Detection and Tracking\n\nThe [AIStreamer](https://github.com/google/aistreamer/tree/master/ingestion)\ningestion library provides a set of open source interfaces and\nexample code to connect to the Video Intelligence API Streaming API. The\nlibrary supports:\n\n- HTTP Live Streaming (HLS): an HTTP based media streaming and communication\n protocol.\n\n- Real Time Streaming Protocol (RTSP): a network control protocol for\n streaming media servers. It is used in conjunction with\n Real Time Protocol (RTP) and Real Time Control Protocol (RTCP).\n\n- Real Time Messaging Protocol (RTMP): a protocol for streaming audio,\n video, and data over the Internet.\n\nTo start using AIStreamer\n-------------------------\n\nThe AIStreamer ingestion library includes the following examples (incuding\na Docker example).\n\n- [Live Streaming](/video-intelligence/docs/streaming/live-streaming):\n Instructions for supporting live streaming protocols\n (HLS, RTSP and RTMP) in Video Intelligence API.\n\n- [Docker \\& Kubernetes](/video-intelligence/docs/streaming/docker-kubernetes):\n Instructions for using our docker example and kubernetes deployment.\n\n- [Live Label Detection](/video-intelligence/docs/streaming/live-label-detection):\n Instructions for streaming label analysis.\n\n- [Live Shot Change Detection](/video-intelligence/docs/streaming/live-shot-change-detection):\n Instructions for streaming shot change analysis.\n\n- [Live Explicit Content Detection](/video-intelligence/docs/streaming/live-explicit-content):\n Instructions for streaming explicit content analysis.\n\n- [Live Object Detection and Tracking](/video-intelligence/docs/streaming/live-object-tracking):\n Instructions for streaming object detection and tracking analysis.\n\nCode architecture\n-----------------\n\nThe AIStreamer ingestion library includes the following three directories:\n\n- [client](https://github.com/google/aistreamer/tree/master/ingestion/client):\n Python \\& C++ client libraries for connecting to Video Intelligence.\n\n- [env](https://github.com/google/aistreamer/tree/master/ingestion/env):\n Docker example for AIStreamer ingestion.\n\n- [proto](https://github.com/google/aistreamer/tree/master/ingestion/proto):\n Proto definitions and gRPC interface for Video Intelligence.\n\nThird-party dependencies\n------------------------\n\nThe open source AIStreamer ingestion library is based on the following\nGoogle-owned and third-party open source libraries.\n\n- [Bazel](https://bazel.build/): A build and test tool with multi-language support.\n\n- [gRPC](https://grpc.io/): A high performance, open-source universal RPC framework.\n\n- [Protobuf](https://developers.google.com/protocol-buffers): Google's\n language-neutral, platform-neutral, extensible mechanism for serializing structured data.\n\n- [rules_protobuf](https://github.com/pubref/rules_protobuf): Bazel rules for building protocol buffers and gRPC services.\n\n- [glog](https://github.com/google/glog): C++ implementation of the Google logging module.\n\n- [gflags](https://github.com/gflags/gflags): C++ library that implements command-line flags processing.\n\n- [ffmpeg](https://www.ffmpeg.org/): A complete, cross-platform solution to\n record, convert and stream audio and video.\n\n- [gStreamer](https://gstreamer.freedesktop.org/): Another cross-platform multimedia processing and streaming framework."]]
