Videoerkennung: Definition und Anwendung

Das Aufkommen von ML-basierten Computer-Vision-Ansätzen hat es für Menschen einfacher gemacht, den Wert von Videodaten zu nutzen. Es ermöglicht Ihnen, das zu bekommen, was Sie wollen, ohne viel Zeit und Mühe mit der Analyse von Videoclips zu verbringen. Lassen Sie uns als Nächstes in die Welt der Videoerkennung eintauchen, um zu verstehen, was sie ist und wie sie funktioniert. Außerdem haben wir in diesem Artikel 6 leistungsstarke Videoerkennungssoftware für Sie zusammengestellt. Sie können sie verwenden, um die gewünschten Dateninformationen zu erhalten.

Was ist Video Recognition?

Videoerkennung ist die Fähigkeit einer Maschine, Daten aus einer visuellen Quelle (Video) zu erhalten, zu verarbeiten und zu analysieren. Einfach ausgedrückt, ermöglicht sie es der Maschine, das Video zu "sehen" und die Informationen, die sie Bild für Bild erhält, zu "verstehen". Sie ermöglicht es uns, Videodaten über das Verhalten von Zielobjekten, Fahrzeugen und anderen Dingen zu analysieren.

Der offensichtlichste Unterschied zwischen Bild- und Videoerkennung ist das Video-Tracking. ML-basierte Computer-Vision-Ansätze verwenden Kameras, um Objekte zu lokalisieren, die sich im Laufe der Zeit bewegen. Es ordnet dieses sich bewegende Zielobjekt hauptsächlich aufeinanderfolgenden Videoeinzelbildern zu.

Diese Identifikationstechnologie ist wie Computer Vision – sie setzt auf Deep Learning. Die Idee des maschinellen Lernens drückt sich gegenüber Menschen aus, indem eine Eingabe einer Ausgabe zugeordnet wird. Insbesondere schlagen wir eine Eingabe vor, und der Algorithmus teilt uns eine Antwort auf die Ausgabe mit. Darunter liefern künstliche neuronale Netze Antworten auf unsere Fragen.

Es gibt Künstliche Intelligenz mit hervorragender Intelligenz bei der Videoerkennung. In der Gesellschaft sind Videos wichtige Beweismittel bei Sicherheitsermittlungen und Strafverfolgungssituationen. Diese Videos enthalten viele wertvolle Daten. Mit der KI-Videoerkennungsuntersuchung können Sie ganz einfach die gewünschten Informationen im Video abrufen.

Die Leute bezeichnen es oft als Videoinhaltsanalyse oder intelligente Videoanalyse. Denn die Videoerkennung umfasst viele verschiedene Aufgaben. Es gibt auch einen Grund, warum Menschen künstliche Intelligenz nutzen zur Videoerkennung. Dadurch können Sie Ihre Untersuchungszeit erheblich verkürzen. Ihre Untersuchungszeit wird von Wochen oder sogar Monaten auf wenige Sekunden reduziert. Es hilft Ihnen auch dabei, diese riesigen Mengen an Videodaten zu verarbeiten, sodass Sie Ihre Aufgaben schneller erledigen können.

Geschichte der Videoerkennung

Die Videoerkennung hat ihre Wurzeln in der Computervision, die in den 1960er Jahren entstand, um Computern das Interpretieren und Verstehen von Bildern zu ermöglichen. Im Laufe der Jahre haben Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen zur Entwicklung ausgefeilterer Videoerkennungsalgorithmen geführt. In den frühen 2000er Jahren begannen ML-basierte Computer-Vision-Ansätze in der Sicherheitsbranche mit der Entwicklung von Überwachungssystemen Fuß zu fassen, die Videomaterial in Echtzeit analysieren konnten, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren.

Wie funktioniert die Videoerkennung?

Die Videoerkennung kombiniert Augmented Deep Learning (DL) und Computer Vision (CV) Modelle. Es verwendet dann KI, um sowohl Live-Videostreams als auch aufgezeichnete Videoclips zu verwenden, um die Aufgabe zu erfüllen. Die gängigsten Methoden der KI-Videoerkennung sind:

• Bild-Klassifizierung: Sie können damit die richtige Kategorie für das Video auswählen.
• Objekterkennung: Es hilft Ihnen, Objekte im Video schnell zu klassifizieren und zu lokalisieren.
• Positionierung: Sie können es verwenden, um das Zielobjekt im Video zu lokalisieren.
• Objekt-Identifikation: Zielobjekt-Instanz
• Objektverfolgung: Damit können Sie die Bewegungsbahn des Zielobjekts verfolgen. Die Bewegungsbahn des Zielobjekts wird im Video variieren.

Was ist der Unterschied zwischen Videoerkennung und Gesichtserkennung?

ML-basierte Computer-Vision-Ansätze konzentrieren sich darauf, eingehende Daten Bild für Bild von vielen Videoquellen zu erkennen. Es wird künstliche Intelligenz verwenden, um diese Videodaten schnell zu verarbeiten. Sie benötigen nur wenig Zeit, um die Ergebnisse zu erhalten.

Gesichtserkennungist hingegen eine biometrische Technologie, die erkennt, wenn ein Gesicht vorhanden ist (Gesichtserkennung). Mit der Gesichtserkennung lässt sich der Besitzer des Gesichts schnell ermitteln. Die Gesichtserkennung nutzt auch künstliche Intelligenz. Hier arbeitet die künstliche Intelligenz mit Hilfe einer Computeranwendung. Diese Anwendung hilft bei der schnellen Erfassung eines digitalen Bildes des Gesichts einer Person. Die Anwendung holt sich das digitale Bild des Zielobjekts aus dem Videobild. Dann vergleicht es dieses digitale Bild mit den in der Datenbank gespeicherten Bildern. So können Sie das gesuchte Zielobjekt leicht finden.

Wie kann ich ein Objekt in einem Video identifizieren?

ML-basierte Computer-Vision-Ansätze sind eine Technologie, die Computer-Vision verwendet, um Objekte in einem Video zu identifizieren und Informationen über sie zurückzugeben.

Der erste Schritt bei der Videoerkennung besteht darin, Videodaten zu sammeln. Dazu können Sie das Video entweder von Personen kommentieren lassen oder es mit einer Kamera aufnehmen, die die Szene mit einem Bild pro Sekunde erfasst.

Sobald Sie Ihre Videodaten haben, können Sie mit deren Analyse beginnen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu tun:

• Verwendung von Objekterkennungsalgorithmen zur Erkennung von Objekten in einem Bild (z. B. Gesichter, Autos usw.).
• Verwendung semantischer Segmentierungstechniken (z. B. mithilfe eines Wörterbuchs), um das Bild in einzelne Objekte zu segmentieren.
• Suchen Sie nach Mustern in Ihrem Datensatz (wenn z.B. mehr Bilder von Gesichtern als von Autos in Ihrem Datensatz vorhanden sind, sollte sich Ihr Algorithmus vielleicht auf die Erkennung von Gesichtern konzentrieren). Anstatt nur nach spezifischen Beispielen für jeden Objekttyp zu suchen (z.B. Auto vs. Gesicht).

Was sind einige der häufigsten Anwendungen der Videoerkennung in unserem Leben?

Videoerkennungssysteme gibt es in vielen verschiedenen Branchen und Geschäftsprozessen. Wir sehen sie auch häufig in unserem Leben. Hier sind einige der typischen Anwendungen für die Videoerkennung.

Erkennung von menschlichen Aktivitäten

Sie wird auf Aufgaben angewandt, die von Bedienern in einer festen Reihenfolge ausgeführt werden. Sie kommt meist im Handel, in der Industrie und im Gesundheitswesen vor.

• Industrielle Fertigung: automatisierte Fließbandproduktion und Qualitätskontrolle von Fertigerzeugnissen
• Einzelhandel: die mit dem Verkauf von etikettierten Waren und Regalbeständen, dem Umgang mit verderblichen Waren
• Logistik und Lagerhaltung: Handhabung von Paletten mit Waren in Lagerhäusern. Der Umgang mit einigen zerbrechlichen/wertvollen Gütern erfordert Aufmerksamkeit beim Transport.
• Gesundheitswesen: Krankenhäuser verwenden sie für die Prüfung von Patientenversorgern. Sie sind besonders für kritische Traumafälle geeignet.

Überwachung und Steuerung chirurgischer Geräte

Die meisten chirurgischen Geräte erfordern eine präzise Kontrolle der Bewegungen durch das medizinische Personal. Ärzte sind anfällig für medizinische Fehler, wenn sie diese dicht gepackten Blutgefäße und Körperorgane mit dem bloßen Auge identifizieren. Dieser geschlossene Prozess erfordert eine leistungsstarke Erkennungs- und Verarbeitungstechnologie für die Videoerkennung.

• Überwachung der Lebensdauer von chirurgischen Instrumenten: Im Operationssaal kann das medizinische Personal die verbleibende Lebensdauer des Geräts abschätzen. So kann das medizinische Personal sicherstellen, dass das Gerät nicht in der Mitte seiner Lebensdauer das Ende seiner Lebensdauer erreicht.
• Sicherstellung der besten Praktiken bei der Verwendung medizinischer Hilfsmittel: Sie stellt sicher, dass Ärzte die Regeln befolgen, wenn sie über viele diagnostische Hilfsmittel verfügen. Diese Regel bezieht sich speziell auf die empfohlene Reihenfolge der sicheren Anwendung.
• Holen Sie sich die nächstbeste Aktion: Video wird mit anderen verfügbaren Sensorfeedbacks verwendet. Sie können Änderungen in der Entwicklung der Bewertung der chirurgischen Aktivität erhalten. Sie können Empfehlungen für Aktionen mit einer hohen Erfolgswahrscheinlichkeit erhalten.

6 Beste Videoerkennungssoftware

Video Recognition Software (VRS) ist eine KI-gesteuerte Software. Sie können sie in Verbindung mit digitalen Videoüberwachungssystemen verwenden. Die Kombination von beidem hilft Ihnen, das Vorhandensein von Bedrohungen zu identifizieren und zu erkennen. Bei diesen Bedrohungen kann es sich um relativ einfache Objekte wie Messer und Schusswaffen handeln. Es kann sich aber auch um relativ komplexe Störungen oder Menschenansammlungen handeln. VRS hilft dem Sicherheitspersonal, den Blick zu schärfen, damit es Bedrohungen schneller erkennen kann. Als nächstes werde ich Ihnen 6 der besseren Videoerkennungssoftware vorstellen.

Nova AI

Nova AI hilft Ihnen vor allem durch den Einsatz verschiedener Audio- und Erkennungstechnologien. Mit dieser Software können Sie die feinsten Details Ihrer Inhalte klassifizieren und verarbeiten. Die Software nutzt die Computer Vision Technologie, um jeden wichtigen Moment Ihres Lebens zu extrahieren und zu entdecken. Die Software ermöglicht es Ihnen, die zuletzt entdeckten Metadaten über Ihr Cloud-Konto zu speichern. Sie können sie auch verwenden, um zwischen menschlicher Sprache und allen verfügbaren Stimmen in Ihren Videos zu unterscheiden. Ich bin sicher, Nova AI wird Ihnen bei der Arbeit mit Ihren Videodaten eine große Hilfe sein.

Sensifai

Sensifai verwendet KI-Tools zur Erkennung von Bildern und Videos, die in Echtzeit abgespielt werden. Es wurde entwickelt, um ikonische Aktionen, Szenen, Objekte und Prominente zu identifizieren. Die Software hilft Ihnen, unzivilisierte Gewalt und Obszönitäten in Videos und Bildern zu finden und zu kennzeichnen. Sie können damit Tausende von Aktionen, Objekten und Bewegungen in Bildern und Videos markieren. Außerdem können Sie damit Explosionen, Brände und verdächtige Geräusche identifizieren. Außerdem fügt es automatisch Untertitel zu diesen Audio- und Videodateien hinzu. Mit diesem Programm können Sie ganz einfach nach den gewünschten Audio- und Videodateien suchen. Sie können das Programm auch verwenden, um Ihre Angehörigen allein zu verfolgen. Es wird Sie alarmieren, wenn sich Ihre Lieben bedroht fühlen. Sensifai ist für eine Vielzahl unterschiedlicher Szenarien geeignet.

Objekt-Erkennung

Diese Software kann Ihren Computer in ein leistungsstarkes Videoüberwachungssystem verwandeln. Sie können alles, was in Ihrem Unternehmen oder zu Hause passiert, aus der Ferne verfolgen. Die Software verwendet künstliche Intelligenz, um Zielobjekte in Echtzeit zu verfolgen und zu identifizieren. Sie können umfangreichere Videoüberwachungsinhalte erhalten. Die Software verfügt auch über eine Webcam-Cloud. Mit ihr können Sie eine auf künstlicher Intelligenz basierende Videoüberwachung durchführen. Object Detection ist eine sehr geeignete Software für Videoüberwachungs-Clouds. Die Software lädt das gespeicherte Video automatisch zu einem bestimmten Zeitpunkt auf den angegebenen Kanal oder die Mediensoftware hoch.

Cloud Video Intelligence API

Die Cloud Video Intelligence API wird hauptsächlich von Google Cloud betrieben. Sie ermöglicht viele leistungsstarke Entdeckungen von Inhalten und bietet den Menschen ein ansprechendes Videoerlebnis. Die Software verfügt über genaue Videoanalysefunktionen. Sie kann über 20.000 Orte, Positionen, Aktionen und Objekte in Videos identifizieren. Sie hilft den Betreibern neuer Medien, umfangreiche Metadaten aus dem Videobild oder dem Filmmaterial zu extrahieren. Sie können AutoML Video Intelligence auch verwenden, um Sie bei der Erstellung Ihrer Entity-Tags zu unterstützen. Mit den objektbasierten Ereignisauslösern und Streaming-Videoanmerkungen der Software können Sie genauere Einblicke gewinnen. Außerdem können Sie mit diesen Testimonials und Highlight-Clips großartige Kundenerlebnisse schaffen.

Valossa

Valossa ermöglicht es Ihnen, die wahre Bedeutung der Inhalte in Ihren Audio- und Videodaten zu erkennen. Diese kognitive KI-Software kommt den videobasierten Unternehmen zugute. Sie kann Unternehmen dabei helfen, ihr Geschäft sicherer zu verwalten und auszubauen. Sie können sie in Kombination mit SaaS-Service-Softwarelösungen verwenden. Die Software kombiniert Erkennung, fortschrittliches Sprachverständnis und multimodale Videoanalyse. Das Ergebnis ist das Verständnis des Inhalts von Videodaten. Sie können sie in kontextbezogenen Werbekonfigurationsvideos verwenden. Valossa ermöglicht es Ihnen, eine immersive Video-auf-Abruf (VOD) und Übertrieben (OTT) Benutzererfahrung.

Thetake.ai

Thetake.ai ist ein Tool für künstliche Intelligenz, das Videos versteht. Es nutzt maschinelles Lernen, um Personen und Produkte in Videos automatisch zu identifizieren. Die Software eignet sich für Inhaltsersteller, die Shoppable Content unterstützen. Sie ermöglicht es den Zuschauern, die Produkte, die sie suchen, effizienter zu finden. Sie hilft Unternehmen, die die Produktentdeckung und das Engagement für Inhalte verändern möchten. Sie können auch die Erfahrung der Teilnehmer verbessern, indem Sie die Software verwenden.

Beschränkungen der Videoerkennung

Trotz seiner zahlreichen Anwendungen sind ML-basierte Computer-Vision-Ansätze nicht ohne Einschränkungen. Eine der größten Herausforderungen dieser Technologie ist die Datenmenge, die Sie analysieren müssen. Ein einzelnes Video kann Tausende von Frames enthalten; Die Analyse dieser Daten kann zeitaufwändig und ressourcenintensiv sein. Darüber hinaus können Videoerkennungsalgorithmen Schwierigkeiten haben, Objekte oder Personen in Filmmaterial von geringer Qualität oder schlecht beleuchtetem Material genau zu identifizieren.

Aktuelle und zukünftige Entwicklungen

Der Bereich der Videoerkennung entwickelt sich ständig weiter, wobei neue Technologien und Techniken entwickelt werden, um die Genauigkeit und Effizienz zu verbessern. Einer der Hauptschwerpunkte ist die Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen, die große Datenmengen in Echtzeit genau analysieren können. Außerdem wird die Entwicklung von Algorithmen zur Videoerkennung vorangetrieben, die Objekte oder Aktionen in mehreren Sprachen und Kontexten erkennen und klassifizieren können.

Auswirkungen auf die Beschäftigung

Die Videoerkennungstechnologie hat das Potenzial, viele Branchen zu revolutionieren, aber sie hat auch das Potenzial, die Arbeitswelt zu verändern. Die Automatisierung und der Einsatz künstlicher Intelligenz in bestimmten Branchen kann zum Verlust von Arbeitsplätzen führen, da Maschinen bestimmte Aufgaben immer besser erledigen können. Die Einführung der Videoerkennungstechnologie kann jedoch auch neue Beschäftigungsmöglichkeiten in Bereichen schaffen, die mit der Entwicklung und Wartung dieser Technologie zusammenhängen.

Ich bin mir sicher, dass Sie mit dem oben Gelernten ein vorläufiges Verständnis von ML-basierten Computer-Vision-Ansätzen haben. Die Videoerkennung hilft der Maschine, eine große Menge an Informationen zu verstehen. Es wandelt diese Informationen auch in aussagekräftige und umsetzbare Daten um, die uns zur Verfügung gestellt werden.

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Allgemeine Fragen und Antworten zur Videoerkennung

1. Was ist Videoerkennung?

   Videoerkennung ist eine Art von Technologie, die künstliche Intelligenz und Computer Vision verwendet, um Videoinhalte zu analysieren und zu verstehen.

2. Wie funktioniert die Videoerkennung?

   Die Videoerkennung verwendet Algorithmen, um Videodaten zu analysieren, Objekte, Personen und Aktionen im Video zu identifizieren und relevante Informationen zu extrahieren.

3. Was sind die Anwendungen der Videoerkennung?

   Videoerkennung hat Anwendungen in verschiedenen Branchen, darunter Sicherheit und Überwachung, Gesundheitswesen, Transport, Unterhaltung und Werbung.

4. Wie unterscheidet sich die Videoerkennung von der Bilderkennung?

   Die Videoerkennung analysiert mehrere Frames einer Videosequenz, während die Bilderkennung ein einzelnes Bild analysiert. Die Videoerkennung berücksichtigt auch zeitliche Informationen und kann Objekte oder Personen über die Zeit verfolgen.

5. Welche Arten von Daten können mit der Videoerkennung analysiert werden?

   Die Videoerkennung kann eine Vielzahl von Daten analysieren, darunter menschliches Verhalten, Fahrzeugverkehr, Produktplatzierung in Geschäften und Tierverhalten.

6. Kann die Videoerkennung für Echtzeitanalysen verwendet werden?

   Ja, die Videoerkennung kann für Echtzeitanalysen verwendet werden, sodass auf Ereignisse oder Situationen sofort reagiert werden kann.

7. Wie hoch sind die Kosten für die Implementierung der Videoerkennungstechnologie?

   Die Kosten für die Implementierung von Videoerkennungstechnologie können je nach Komplexität der Aufgabe und der zu analysierenden Datenmenge variieren.

8. Wie kann Videoerkennung in Marketing und Werbung eingesetzt werden?

   Die Videoerkennung kann in Marketing und Werbung verwendet werden, um das Verbraucherverhalten zu analysieren, die Wirksamkeit von Werbekampagnen zu verfolgen und Inhalte basierend auf Benutzerpräferenzen zu personalisieren.