Amazon ha comunicado que su herramienta de seguimiento en video, Amazon Rekognition people pathing, será descontinuada el 31 de octubre de 2025. Esta decisión significa que los nuevos usuarios no tendrán acceso a esta función a partir del 24 de octubre de 2024, aunque los clientes actuales podrán seguir utilizándola hasta su retirada definitiva. Amazon Rekognition, una herramienta basada en aprendizaje automático, ha sido fundamental en sectores como el retail, los deportes y la seguridad industrial para analizar movimientos en videos.
Ante el cese de esta herramienta, Amazon sugiere explorar opciones de código abierto. Recomienda el uso de una combinación de modelos que integran YOLOv9 y ByteTrack para cumplir con las necesidades de detección y seguimiento de objetos. YOLOv9 se destaca por su arquitectura GELAN, que permite una detección rápida y eficiente dividiendo las imágenes en cuadrículas, refinando los resultados con notable precisión. ByteTrack, por su parte, permite el seguimiento continuo de objetos, incluso en entornos concurridos, asegurando que se mantengan visibles a través de los diferentes cuadros de video.
El enfoque propuesto consiste en utilizar YOLOv9 para identificar objetos y posteriormente emplear ByteTrack para asignarles identificadores, haciendo seguimiento en distintos fotogramas. Toda la información generada es almacenada en un archivo JSON, y el video resultante se guarda con anotaciones que facilitan la revisión del seguimiento.
Asimismo, Amazon sugiere considerar otras soluciones de código abierto como DeepSORT y FairMOT. DeepSORT integra aprendizaje profundo con métodos convencionales de seguimiento, ofreciendo un enfoque robusto, mientras que FairMOT unifica la detección y reidentificación, siendo eficiente en áreas muy pobladas.
Estas alternativas, incluyendo la combinación YOLOv9-ByteTrack, pueden ser implementadas utilizando herramientas de Amazon como SageMaker y AWS Lambda. Esto permite a las empresas adaptar y desplegar estas soluciones siguiendo sus necesidades comerciales específicas.
