Nova AI可自动完成视频物体标注，支持MP4/MOV格式（H.264/H.265编码、分辨率≥640×480），需选用Nova Pro模型、设置output_format为json、detect_objects为true、min_confidence为0.45，并在prompt中明确指令以获取物体类别、时间戳与边界框坐标。
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你手头有一段监控视频或产品演示录像，需要快速知道里面出现了哪些物体、它们在什么时间出现、出现在画面哪个位置——Nova AI能自动完成这个标注任务，不用一帧帧人工圈选，也不用自己训练模型。
确认视频格式与分辨率是否达标
上传前先检查视频文件：必须是MP4或MOV格式，编码为H.264或H.265，分辨率不低于640×480。低于这个分辨率的视频会被系统拒绝处理，因为小尺寸画面中物体特征太模糊，AI识别置信度会跌破阈值，直接返回空标签。
用FFmpeg快速验证：ffprobe -v quiet -show_entries stream=width,height,codec_name -of default video.mp4 → 查看输出中width=和height=是否都≥480，codec_name=是否为h264或hevc。
选择Nova模型并配置识别粒度
登录Amazon Bedrock控制台 → 进入Nova模型服务页 → 选择【Nova Pro】（Lite版仅支持粗粒度场景分类，无法输出物体边界框坐标）。
在请求参数中设置：
• output_format 设为 json
• detect_objects 设为 true
• min_confidence 建议调至 0.45（低于此值的检测结果将被过滤，避免大量低质量噪点标签）
这一步不能跳过。如果保持默认0.7，你会漏掉部分半遮挡物体；设成0.3，则可能把阴影误标为“人形”。
构造精准提示词触发物体级标注
在API调用的prompt字段中，必须包含明确指令：
方法一：基础指令
“请逐帧分析视频，识别并标注所有出现的物体，包括类别、出现起止时间（精确到秒）、在画面中的二维边界框坐标（x_min, y_min, x_max, y_max），输出为JSON数组。”
方法二：限定范围（推荐用于工业场景）
“只识别视频中出现的以下物体：螺丝、齿轮、传送带、操作员手套。忽略背景墙壁、灯光、文字水印。对每个检测结果给出置信度分数。”
【注意：不写这句限定，模型会把所有可识别物体都列出来，包括天花板上的灯管、地板反光等无关项】
方法三：绑定空间逻辑
“若检测到‘叉车’，且其右侧100像素内同时出现‘托盘’，则将该组合标记为‘装卸作业’事件，并记录起止时间。”
处理返回结果并导出可视化标注
第一步：解析API返回的JSON → 提取objects数组中每个元素的label、start_time、end_time、bbox字段。
第二步：用OpenCV加载原视频 → 按start_time定位到对应帧 → 在该帧上用cv2.rectangle()绘制bbox坐标框 → 添加label文字。
第三步：批量生成带标注的预览帧 → 执行命令：python generate_annotated_frames.py --input video.mp4 --output annotated_frames/ --json result.json → 输出目录下每张PNG图都已叠加绿色边框和文字标签。
