![\"Die](\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/What-is-Video-Recognition.jpg\")
Der offensichtlichste Unterschied zwischen Bild- und Videoerkennung ist das Video-Tracking. ML-basierte Computer-Vision-Ans\u00e4tze verwenden Kameras, um Objekte zu lokalisieren, die sich im Laufe der Zeit bewegen. Es ordnet dieses sich bewegende Zielobjekt haupts\u00e4chlich aufeinanderfolgenden Videoeinzelbildern zu.<\/p>\n\n\n\n
Diese Identifikationstechnologie ist wie Computer Vision \u2013 sie setzt auf Deep Learning. Die Idee des maschinellen Lernens dr\u00fcckt sich gegen\u00fcber 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 k\u00fcnstliche neuronale Netze Antworten auf unsere Fragen.<\/p>\n\n\n\n
Es gibt K\u00fcnstliche Intelligenz mit hervorragender Intelligenz<\/a> bei der Videoerkennung. In der Gesellschaft sind Videos wichtige Beweismittel bei Sicherheitsermittlungen und Strafverfolgungssituationen. Diese Videos enthalten viele wertvolle Daten. Mit der KI-Videoerkennungsuntersuchung k\u00f6nnen Sie ganz einfach die gew\u00fcnschten Informationen im Video abrufen.<\/p>\n\n\n\n Die Leute bezeichnen es oft als Videoinhaltsanalyse oder intelligente Videoanalyse. Denn die Videoerkennung umfasst viele verschiedene Aufgaben. Es gibt auch einen Grund, warum Menschen k\u00fcnstliche Intelligenz nutzen<\/a> zur Videoerkennung. Dadurch k\u00f6nnen Sie Ihre Untersuchungszeit erheblich verk\u00fcrzen. 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 k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n Die Videoerkennung hat ihre Wurzeln in der Computervision, die in den 1960er Jahren entstand, um Computern das Interpretieren und Verstehen von Bildern zu erm\u00f6glichen. Im Laufe der Jahre haben Fortschritte in der k\u00fcnstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen zur Entwicklung ausgefeilterer Videoerkennungsalgorithmen gef\u00fchrt. In den fr\u00fchen 2000er Jahren begannen ML-basierte Computer-Vision-Ans\u00e4tze in der Sicherheitsbranche mit der Entwicklung von \u00dcberwachungssystemen Fu\u00df zu fassen, die Videomaterial in Echtzeit analysieren konnten, um verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten zu identifizieren.<\/p>\n\n\n\n Die Videoerkennung kombiniert Augmented Deep Learning<\/a> (DL) und Computer Vision<\/a> (CV) Modelle. Es verwendet dann KI, um sowohl Live-Videostreams als auch aufgezeichnete Videoclips zu verwenden, um die Aufgabe zu erf\u00fcllen. Die g\u00e4ngigsten Methoden der KI-Videoerkennung sind:<\/p>\n\n\n ML-basierte Computer-Vision-Ans\u00e4tze konzentrieren sich darauf, eingehende Daten Bild f\u00fcr Bild von vielen Videoquellen zu erkennen. Es wird k\u00fcnstliche Intelligenz verwenden, um diese Videodaten schnell zu verarbeiten. Sie ben\u00f6tigen nur wenig Zeit, um die Ergebnisse zu erhalten.<\/p>\n\n\n Gesichtserkennung<\/a>, hingegen ist eine biometrische Technologie, die erkennt, wenn ein Gesicht vorhanden ist (Gesichtserkennung). Die Gesichtserkennung wird den Besitzer des Gesichts schnell lokalisieren. Auch die Gesichtserkennung nutzt k\u00fcnstliche Intelligenz. Hier arbeitet k\u00fcnstliche Intelligenz mithilfe einer Computeranwendung. Diese Anwendung hilft, schnell ein digitales Bild des Gesichts einer Person aufzunehmen. Die Anwendung erh\u00e4lt das digitale Bild dieses Zielobjekts aus dem Videoframe. Dann vergleicht es dieses digitale Bild mit den Bildern, die in den Datenbankaufzeichnungen gespeichert sind. Sie k\u00f6nnen dann leicht das Zielobjekt finden, das Sie finden m\u00f6chten.<\/p>\n\n\n\n ML-basierte Computer-Vision-Ans\u00e4tze sind eine Technologie, die Computer-Vision verwendet, um Objekte in einem Video zu identifizieren und Informationen \u00fcber sie zur\u00fcckzugeben.<\/p>\n\n\n\n Der erste Schritt bei der Videoerkennung besteht darin, Videodaten zu sammeln. Dazu k\u00f6nnen Sie das Video entweder von Personen kommentieren lassen oder es mit einer Kamera aufnehmen, die die Szene mit einem Bild pro Sekunde erfasst.<\/p>\n\n\n\n Sobald Sie Ihre Videodaten haben, k\u00f6nnen Sie mit deren Analyse beginnen. Es gibt mehrere M\u00f6glichkeiten, dies zu tun:<\/p>\n\n\n\n Videoerkennungssysteme gibt es in vielen verschiedenen Branchen und Gesch\u00e4ftsprozessen. Wir sehen sie auch h\u00e4ufig in unserem Leben. Hier sind einige der typischen Anwendungen f\u00fcr die Videoerkennung.<\/p>\n\n\n Sie wird auf Aufgaben angewandt, die von Bedienern in einer festen Reihenfolge ausgef\u00fchrt werden. Sie kommt meist im Handel, in der Industrie und im Gesundheitswesen vor.<\/p>\n\n\n\n Die meisten chirurgischen Ger\u00e4te erfordern eine pr\u00e4zise Kontrolle der Bewegungen durch das medizinische Personal. \u00c4rzte sind anf\u00e4llig f\u00fcr medizinische Fehler, wenn sie diese dicht gepackten Blutgef\u00e4\u00dfe und K\u00f6rperorgane mit dem blo\u00dfen Auge identifizieren. Dieser geschlossene Prozess erfordert eine leistungsstarke Erkennungs- und Verarbeitungstechnologie f\u00fcr die Videoerkennung.<\/p>\n\n\n\n Video Recognition Software (VRS) ist eine KI-gesteuerte Software. Sie k\u00f6nnen sie in Verbindung mit digitalen Video\u00fcberwachungssystemen 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 St\u00f6rungen oder Menschenansammlungen handeln. VRS hilft dem Sicherheitspersonal, den Blick zu sch\u00e4rfen, damit es Bedrohungen schneller erkennen kann. Als n\u00e4chstes werde ich Ihnen 6 der besseren Videoerkennungssoftware vorstellen.<\/p>\n\n\n Nova AI hilft Ihnen haupts\u00e4chlich durch den Einsatz verschiedener Audio- und Erkennungstechnologien. Mit dieser Software k\u00f6nnen Sie Ihre Inhalte bis ins kleinste Detail klassifizieren und verarbeiten. Es wird Computer-Vision-Technologie verwenden, um jeden wichtigen Moment Ihres Lebens zu extrahieren und zu entdecken. Die Software erm\u00f6glicht es Ihnen, die zuletzt entdeckten Metadaten \u00fcber Ihr Cloud-Konto zu speichern. Sie k\u00f6nnen es auch verwenden, um zwischen menschlicher Sprache und allen verf\u00fcgbaren Stimmen in Ihren Videos zu unterscheiden. Ich bin sicher, Nova AI wird Ihnen bei der Arbeit mit Ihren Videodaten eine gro\u00dfe Hilfe sein.<\/p>\n\n\n\n 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 Obsz\u00f6nit\u00e4ten in Videos und Bildern zu finden und zu kennzeichnen. Sie k\u00f6nnen damit Tausende von Aktionen, Objekten und Bewegungen in Bildern und Videos markieren. Au\u00dferdem k\u00f6nnen Sie damit Explosionen, Br\u00e4nde und verd\u00e4chtige Ger\u00e4usche identifizieren. Au\u00dferdem f\u00fcgt es automatisch Untertitel zu diesen Audio- und Videodateien hinzu. Mit diesem Programm k\u00f6nnen Sie ganz einfach nach den gew\u00fcnschten Audio- und Videodateien suchen. Sie k\u00f6nnen das Programm auch verwenden, um Ihre Angeh\u00f6rigen allein zu verfolgen. Es wird Sie alarmieren, wenn sich Ihre Lieben bedroht f\u00fchlen. Sensifai ist f\u00fcr eine Vielzahl unterschiedlicher Szenarien geeignet.<\/p>\n\n\n\n Diese Software kann Ihren Computer in ein leistungsstarkes Video\u00fcberwachungssystem verwandeln. Sie k\u00f6nnen alles, was in Ihrem Unternehmen oder zu Hause passiert, aus der Ferne verfolgen. Die Software verwendet k\u00fcnstliche Intelligenz, um Zielobjekte in Echtzeit zu verfolgen und zu identifizieren. Sie k\u00f6nnen umfangreichere Video\u00fcberwachungsinhalte erhalten. Die Software verf\u00fcgt auch \u00fcber eine Webcam-Cloud. Mit ihr k\u00f6nnen Sie eine auf k\u00fcnstlicher Intelligenz basierende Video\u00fcberwachung durchf\u00fchren. Object Detection ist eine sehr geeignete Software f\u00fcr Video\u00fcberwachungs-Clouds. Die Software l\u00e4dt das gespeicherte Video automatisch zu einem bestimmten Zeitpunkt auf den angegebenen Kanal oder die Mediensoftware hoch.<\/p>\n\n\n\n Die Cloud Video Intelligence API wird haupts\u00e4chlich von Google Cloud betrieben. Es erm\u00f6glicht viele leistungsstarke Inhaltsentdeckungen und bietet den Menschen ein ansprechendes Videoerlebnis. Die Software verf\u00fcgt \u00fcber genaue Videoanalysefunktionen. Es kann \u00fcber 20.000 Orte, Positionen, Aktionen und Objekte in Videos identifizieren. Es hilft neuen Medienbetreibern, umfangreiche Metadaten aus der Videobildebene oder dem Filmmaterial zu extrahieren. Sie k\u00f6nnen auch AutoML Video Intelligence verwenden, um Sie beim Erstellen Ihrer Entit\u00e4ts-Tags zu unterst\u00fctzen. Mit den objektbasierten Ereignisausl\u00f6sern und Streaming-Videoanmerkungen der Software k\u00f6nnen Sie genauere Einblicke gewinnen. Es wird Ihnen auch dabei helfen, mit diesen Testimonials und Highlight-Clips gro\u00dfartige Kundenerlebnisse aufzubauen.<\/p>\n\n\n\n Valossa erm\u00f6glicht 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 Gesch\u00e4ft sicherer zu verwalten und auszubauen. Sie k\u00f6nnen sie in Kombination mit SaaS-Service-Softwarel\u00f6sungen verwenden. Die Software kombiniert Erkennung, fortschrittliches Sprachverst\u00e4ndnis und multimodale Videoanalyse. Das Ergebnis ist das Verst\u00e4ndnis des Inhalts von Videodaten. Sie k\u00f6nnen sie in kontextbezogenen Werbekonfigurationsvideos verwenden. Valossa erm\u00f6glicht es Ihnen, eine immersive Video-auf-Abruf<\/a> (VOD) und \u00dcbertrieben<\/a> (OTT) Benutzererfahrung.<\/p>\n\n\n\n Thetake.ai ist ein Tool f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz, das Videos versteht. Es nutzt maschinelles Lernen, um Personen und Produkte in Videos automatisch zu identifizieren. Die Software eignet sich f\u00fcr Inhaltsersteller, die Shoppable Content unterst\u00fctzen. Sie erm\u00f6glicht es den Zuschauern, die Produkte, die sie suchen, effizienter zu finden. Sie hilft Unternehmen, die die Produktentdeckung und das Engagement f\u00fcr Inhalte ver\u00e4ndern m\u00f6chten. Sie k\u00f6nnen auch die Erfahrung der Teilnehmer verbessern, indem Sie die Software verwenden.<\/p>\n\n\n\n Trotz seiner zahlreichen Anwendungen sind ML-basierte Computer-Vision-Ans\u00e4tze nicht ohne Einschr\u00e4nkungen. Eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen dieser Technologie ist die Datenmenge, die Sie analysieren m\u00fcssen. Ein einzelnes Video kann Tausende von Frames enthalten; Die Analyse dieser Daten kann zeitaufw\u00e4ndig und ressourcenintensiv sein. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Videoerkennungsalgorithmen Schwierigkeiten haben, Objekte oder Personen in Filmmaterial von geringer Qualit\u00e4t oder schlecht beleuchtetem Material genau zu identifizieren.<\/p>\n\n\n\n Der Bereich der Videoerkennung entwickelt sich st\u00e4ndig weiter, wobei neue Technologien und Techniken entwickelt werden, um die Genauigkeit und Effizienz zu verbessern. Einer der Hauptschwerpunkte ist die Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen, die gro\u00dfe Datenmengen in Echtzeit genau analysieren k\u00f6nnen. Au\u00dferdem wird die Entwicklung von Algorithmen zur Videoerkennung vorangetrieben, die Objekte oder Aktionen in mehreren Sprachen und Kontexten erkennen und klassifizieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n Die Videoerkennungstechnologie hat das Potenzial, viele Branchen zu revolutionieren, aber sie hat auch das Potenzial, die Arbeitswelt zu ver\u00e4ndern. Die Automatisierung und der Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz in bestimmten Branchen kann zum Verlust von Arbeitspl\u00e4tzen f\u00fchren, da Maschinen bestimmte Aufgaben immer besser erledigen k\u00f6nnen. Die Einf\u00fchrung der Videoerkennungstechnologie kann jedoch auch neue Besch\u00e4ftigungsm\u00f6glichkeiten in Bereichen schaffen, die mit der Entwicklung und Wartung dieser Technologie zusammenh\u00e4ngen.<\/p>\n\n\n\n Ich bin mir sicher, dass Sie mit dem oben Gelernten ein vorl\u00e4ufiges Verst\u00e4ndnis von ML-basierten Computer-Vision-Ans\u00e4tzen haben. Die Videoerkennung hilft der Maschine, eine gro\u00dfe Menge an Informationen zu verstehen. Es wandelt diese Informationen auch in aussagekr\u00e4ftige und umsetzbare Daten um, die uns zur Verf\u00fcgung gestellt werden.<\/p>\n\n\n\n Das Aufkommen von ML-basierten Computer-Vision-Ans\u00e4tzen hat es f\u00fcr Menschen einfacher gemacht, den Wert von Videodaten zu nutzen. Es erm\u00f6glicht Ihnen, das zu bekommen, was Sie wollen, ohne viel Zeit und M\u00fche mit der Analyse von Videoclips zu verbringen. Lassen Sie uns als N\u00e4chstes in die Welt der Videoerkennung eintauchen, um zu verstehen, was sie ist und wie sie funktioniert. [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":2172,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"none"},"categories":[48,46,72],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2166"}],"collection":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2166"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2166\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2172"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2166"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2166"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2166"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Geschichte der Videoerkennung<\/h2>\n\n\n\n
Wie funktioniert die Videoerkennung?<\/h2>\n\n\n\n
![\"Videoerkennung](\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/How-Does-Video-Recognition-Work.jpg\")
Was ist der Unterschied zwischen Videoerkennung und Gesichtserkennung?<\/h2>\n\n\n\n
![\"Videoerkennung](\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/What-is-the-Difference-Between-Video-Recognition-and-Face-Recognition.jpg\")
Wie kann ich ein Objekt in einem Video identifizieren?<\/h2>\n\n\n\n
Was sind einige der h\u00e4ufigsten Anwendungen der Videoerkennung in unserem Leben?<\/h2>\n\n\n\n
![\"Anwendungsf\u00e4lle](\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/What-are-Some-of-the-Common-Video-Recognition-Applications-in-Our-Lives.jpg\")
Erkennung von menschlichen Aktivit\u00e4ten<\/h3>\n\n\n\n
\u00dcberwachung und Steuerung chirurgischer Ger\u00e4te<\/h3>\n\n\n\n
6 Beste Videoerkennungssoftware<\/h2>\n\n\n\n
![\"Verschiedene](\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Best-Video-Recognition-Software.jpg\")
Nova AI<\/h3>\n\n\n\n
Sensifai<\/h3>\n\n\n\n
Objekt-Erkennung<\/h3>\n\n\n\n
Cloud Video Intelligence API<\/h3>\n\n\n\n
Valossa<\/h3>\n\n\n\n
Thetake.ai<\/h3>\n\n\n\n
Beschr\u00e4nkungen der Videoerkennung<\/h2>\n\n\n\n
Aktuelle und zuk\u00fcnftige Entwicklungen<\/h2>\n\n\n\n
Auswirkungen auf die Besch\u00e4ftigung<\/h2>\n\n\n\n
\n\n\n\n\n\n\n\nAllgemeine Fragen und Antworten zur Videoerkennung<\/h2>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"