Reconnaissance vidéo : définition et application

L'avènement des approches de vision par ordinateur basées sur ML a permis aux gens d'exploiter plus facilement la valeur des données vidéo. Il vous permet d'obtenir ce que vous voulez sans passer beaucoup de temps et d'efforts à analyser des clips vidéo. Entrons ensuite dans le monde de la reconnaissance vidéo pour comprendre ce que c'est et comment cela fonctionne. Nous avons également rassemblé pour vous 6 puissants logiciels de reconnaissance vidéo dans cet article. Vous pouvez les utiliser pour obtenir les informations de données souhaitées.

Qu'est-ce que la reconnaissance vidéo ?

La reconnaissance vidéo est la capacité d'une machine à obtenir, traiter et analyser des données à partir d'une source visuelle (vidéo). En termes simples, cela permet à la machine de "voir" la vidéo et de "comprendre" les informations qu'elle reçoit image par image. Il nous permet d'analyser des données vidéo sur le comportement d'objets cibles, de véhicules et d'autres choses.

La différence la plus évidente entre la reconnaissance d'image et de vidéo est le suivi vidéo. Les approches de vision par ordinateur basées sur ML utilisent des caméras pour localiser des objets qui se déplacent dans le temps. Il associe principalement cet objet cible en mouvement à des images vidéo consécutives.

Cette technologie d'identification est comme la vision par ordinateur - elle repose sur un apprentissage en profondeur. L'idée d'apprentissage automatique est exprimée aux gens en mappant une entrée à une sortie. Plus précisément, nous proposons une entrée, et l'algorithme nous dira une réponse à la sortie. Parmi eux, les réseaux de neurones artificiels apportent des réponses à nos questions.

Il y a intelligence artificielle avec une superbe intelligence dans la reconnaissance vidéo. Dans la société, la vidéo est une preuve vitale dans les enquêtes de sécurité et les situations d'application de la loi. Il y a beaucoup de données précieuses dans ces vidéos. Avec l'enquête de reconnaissance vidéo AI, vous pouvez facilement obtenir les informations que vous souhaitez dans la vidéo.

Les gens l'appellent souvent analyse de contenu vidéo ou analyse vidéo intelligente. C'est parce qu'il existe de nombreuses tâches différentes impliquées dans la reconnaissance vidéo. Il y a aussi une raison pour laquelle les gens utiliser l'intelligence artificielle pour la reconnaissance vidéo. Il vous permet de réduire considérablement votre temps d'investigation. Votre temps d'investigation sera réduit de quelques semaines, voire mois, à quelques secondes seulement. Cela vous aidera également à traiter ces énormes quantités de données vidéo, vous permettant de faire avancer les choses plus rapidement.

Histoire de la reconnaissance vidéo

La reconnaissance vidéo a ses racines dans la vision par ordinateur, qui a émergé dans les années 1960 pour permettre aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre les images. Au fil des ans, les progrès de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique ont conduit au développement d'algorithmes de reconnaissance vidéo plus sophistiqués. Au début des années 2000, les approches de vision par ordinateur basées sur ML ont commencé à gagner du terrain dans le secteur de la sécurité avec le développement de systèmes de surveillance capables d'analyser des séquences vidéo en temps réel pour identifier les activités suspectes.

Comment fonctionne la reconnaissance vidéo ?

La reconnaissance vidéo combine augmenté l'apprentissage en profondeur (DL) et vision par ordinateur (CV) modèles. Il utilise ensuite l'IA pour appliquer à la fois des flux vidéo en direct et des clips vidéo enregistrés pour terminer la tâche. Les méthodes les plus courantes de reconnaissance vidéo par IA sont :

• Classement des images : Vous pouvez l'utiliser pour sélectionner la bonne catégorie pour la vidéo.
• Détection d'objet : Il vous aide à classer et à localiser rapidement les objets dans la vidéo.
• Positionnement : Vous pouvez l'utiliser pour localiser l'objet cible dans la vidéo.
• Identification d'objet : Instance d'objet cible
• Suivi d'objet : Il vous permet de suivre la trajectoire de mouvement de l'objet cible. La trajectoire de mouvement de l'objet cible variera dans la vidéo.

Quelle est la différence entre la reconnaissance vidéo et la reconnaissance faciale ?

Les approches de vision par ordinateur basées sur ML se concentrent sur la reconnaissance des données entrantes image par image à partir de nombreuses sources vidéo. Il utilisera l'intelligence artificielle pour traiter rapidement ces données vidéo. Vous n'aurez besoin que d'un peu de temps pour obtenir les résultats.

La reconnaissance faciale, d'autre part, est une technologie biométrique qui reconnaît la présence d'un visage (détection faciale). La reconnaissance faciale identifiera rapidement le propriétaire du visage. La reconnaissance faciale utilise également l'intelligence artificielle. Ici, l'intelligence artificielle fonctionne à l'aide d'une application informatique. Cette application permet de capturer rapidement une image numérique du visage d'un individu. L'application obtiendra l'image numérique de cet objet cible à partir de l'image vidéo. Ensuite, il comparera cette image numérique avec les images stockées dans les enregistrements de la base de données. Vous pouvez alors facilement trouver l'objet cible que vous souhaitez trouver.

Comment puis-je identifier un objet dans une vidéo ?

Les approches de vision par ordinateur basées sur ML sont une technologie qui utilise la vision par ordinateur pour identifier des objets dans une vidéo et renvoyer des informations à leur sujet.

La première étape de la reconnaissance vidéo consiste à collecter des données vidéo. Cela peut être fait soit en demandant à des personnes d'annoter la vidéo, soit en la collectant à partir d'une caméra qui capture la scène à une image par seconde.

Une fois que vous avez vos données vidéo, vous pouvez commencer à les analyser. Il existe plusieurs manières de procéder :

• Utilisation d'algorithmes de détection d'objets pour détecter des objets dans une image (par exemple, des visages, des voitures, etc.).
• Utiliser des techniques de segmentation sémantique (par exemple, utiliser un dictionnaire) pour segmenter l'image en objets individuels.
• Rechercher des modèles dans votre ensemble de données (par exemple, s'il y a plus d'images de visages que d'images de voitures dans votre ensemble de données, votre algorithme devrait peut-être se concentrer sur l'identification des visages). Au lieu de simplement rechercher des exemples spécifiques de chaque type d'objet (par exemple, voiture contre visage).

Quelles sont certaines des applications courantes de reconnaissance vidéo dans nos vies ?

Les systèmes de reconnaissance vidéo existent dans plusieurs industries et processus commerciaux différents. Nous le voyons aussi fréquemment dans nos vies. Voici quelques-unes des applications de reconnaissance vidéo les plus typiques.

Reconnaissance de l'activité humaine

Elle s'applique aux tâches exécutées par les opérateurs dans un ordre fixe. Cela se produit principalement dans des scénarios commerciaux, industriels et de soins de santé.

• Fabrication industrielle : production de chaînes de montage automatisées et contrôle qualité des produits finis
• Détail: ceux qui ont des ventes de marchandises étiquetées et des stocks en rayon, la manutention de denrées périssables
• Logistique et stockage : manutention de palettes de marchandises dans les entrepôts. Certaines marchandises fragiles/de valeur nécessitent une attention lors du transport.
• Soins de santé: Les hôpitaux les utilisent pour les tests des prestataires de soins aux patients. Il est particulièrement adapté aux cas de traumatismes critiques.

Surveillance et contrôle des équipements chirurgicaux

La plupart des équipements chirurgicaux nécessitent un contrôle précis des mouvements par le personnel médical. Les médecins sont sujets aux erreurs médicales s'ils identifient à l'œil nu ces vaisseaux sanguins et organes du corps densément remplis. Ce processus en boucle fermée nécessite une puissante technologie de reconnaissance et de traitement pour la reconnaissance vidéo.

• Suivi de la durée de vie des outils chirurgicaux : En salle d'opération permet au personnel médical d'estimer la durée de vie restante de l'outil. Il permet au personnel médical de s'assurer que l'outil n'arrive pas en fin de vie au milieu de sa vie.
• Garantir les meilleures pratiques dans l'utilisation des outils médicaux : Il garantit que les médecins respectent les règles lorsqu'ils disposent de nombreux outils de diagnostic. Cette règle se réfère spécifiquement à l'ordre recommandé d'utilisation en toute sécurité.
• Obtenez la meilleure action suivante : La vidéo est utilisée avec d'autres retours de capteur disponibles. Vous pouvez obtenir des changements dans l'état évolutif de l'évaluation de l'activité chirurgicale. Vous pouvez obtenir des recommandations pour des actions avec un score de probabilité de réussite élevé.

6 meilleurs logiciels de reconnaissance vidéo

Le logiciel de reconnaissance vidéo (VRS) est un logiciel piloté par l'IA. Vous pouvez l'utiliser en conjonction avec des systèmes de vidéosurveillance numérique. La combinaison des deux vous aide à identifier et à détecter la présence de menaces. La présence de ces menaces peut être des objets relativement uniques tels que des couteaux et des armes à feu. Il peut également s'agir de perturbations relativement plus complexes ou de mouvements de foule. VRS aide à attirer l'attention de ce personnel de sécurité, ce qui lui permet de détecter les menaces plus rapidement. Ensuite, je vais vous présenter 6 des meilleurs logiciels de reconnaissance vidéo.

Nova IA

Nova AI vous aide principalement en utilisant diverses technologies audio et de reconnaissance. Grâce à ce logiciel, vous pouvez classer et traiter les moindres détails de votre contenu. Il utilisera la technologie de vision par ordinateur pour extraire et découvrir chaque moment important de votre vie. Le logiciel vous permet de stocker les dernières métadonnées découvertes via votre compte cloud. Vous pouvez également l'utiliser pour faire la distinction entre la parole humaine et toutes les voix disponibles dans vos vidéos. Je suis sûr que Nova AI vous sera d'une grande aide pour travailler avec vos données vidéo.

Sensifai

Sensifai utilise des outils d'intelligence artificielle pour reconnaître les images et les vidéos lues en temps réel. Il est conçu pour identifier des actions, des scènes, des objets et des célébrités emblématiques. Le logiciel vous aide à trouver et à signaler la violence non civilisée et les grossièretés dans les vidéos et les images. Vous pouvez l'utiliser pour marquer des milliers d'actions, d'objets et de mouvements dans des images et des vidéos. Vous pouvez également l'utiliser pour identifier les explosions, les incendies et les sons suspects. Il ajoutera également automatiquement des sous-titres à ces fichiers audio et vidéo. En l'utilisant, vous pouvez facilement rechercher les fichiers audio et vidéo que vous souhaitez. Notamment, vous pouvez également l'utiliser pour suivre vos proches seul. Il vous alertera lorsque vos proches se sentiront menacés. Sensifai convient à une variété de scénarios différents.

Détection d'objet

Ce logiciel peut transformer votre ordinateur en un puissant système de sécurité vidéo. Vous pouvez suivre à distance tout ce qui se passe dans votre entreprise ou chez vous. Il utilise l'intelligence artificielle pour suivre et identifier les objets cibles en temps réel. Vous pouvez obtenir un contenu de vidéosurveillance plus riche. Le logiciel dispose également d'un nuage de webcam. Vous pouvez y utiliser la vidéosurveillance basée sur l'intelligence artificielle. Object Detection est un logiciel très adapté aux clouds de vidéosurveillance. Le logiciel télécharge automatiquement la vidéo stockée sur la chaîne ou le logiciel multimédia spécifié à un moment précis.

API d'intelligence vidéo dans le cloud

L'API Cloud Video Intelligence est principalement alimentée par Google Cloud. Il permet de nombreuses découvertes de contenu puissantes et offre aux utilisateurs une expérience vidéo attrayante. Le logiciel dispose de capacités d'analyse vidéo précises. Il peut identifier plus de 20 000 emplacements, positions, actions et objets dans les vidéos. Il aide les opérateurs de nouveaux médias à extraire des métadonnées riches au niveau de l'image vidéo ou du métrage. Vous pouvez également utiliser AutoML Video Intelligence pour vous aider à créer vos balises d'entité. Il vous permet d'obtenir des informations plus précises avec les déclencheurs d'événements basés sur des objets du logiciel et les annotations vidéo en continu. Cela vous aidera également à créer d'excellentes expériences client avec ces témoignages et clips de mise en évidence.

Valosse

Valosse vous permet de révéler la véritable signification du contenu de vos données audio et vidéo. Ce logiciel d'IA cognitive profite à ces entreprises basées sur la vidéo. Il peut aider les entreprises à gérer et à développer leurs activités de manière plus sécurisée. Vous pouvez l'utiliser en combinaison avec des solutions logicielles de service SaaS. Le logiciel combine reconnaissance, raisonnement linguistique avancé et analyse vidéo multimodale. Il en résulte une compréhension du contenu des données vidéo. Vous pouvez l'utiliser dans des vidéos de configuration d'annonces contextuelles. Valosse vous permet de réaliser une expérience immersive vidéo à la demande (VOD) et sur le dessus (OTT) expérience utilisateur.

Thetake.ai

Thetake.ai est un outil d'intelligence artificielle qui comprend la vidéo. Il utilise l'apprentissage automatique pour identifier automatiquement les personnes et les produits dans les vidéos. Le logiciel convient aux créateurs de contenu qui prennent en charge le contenu achetable. Il permet aux personnes qui regardent le contenu de trouver plus efficacement les produits qu'ils souhaitent. Il aide les entreprises qui souhaitent transformer la découverte de produits et l'engagement de contenu. Vous pouvez également améliorer l'expérience de ceux qui participent en l'utilisant.

Limites de la reconnaissance vidéo

Malgré ses nombreuses applications, les approches de vision par ordinateur basées sur ML ne sont pas sans limites. L'un des principaux défis de cette technologie est la quantité de données que vous devez analyser. Une seule vidéo peut contenir des milliers d'images ; l'analyse de ces données peut prendre beaucoup de temps et de ressources. De plus, les algorithmes de reconnaissance vidéo peuvent avoir du mal à identifier avec précision des objets ou des personnes dans des séquences de mauvaise qualité ou mal éclairées.

Développements actuels et futurs

Le domaine de la reconnaissance vidéo évolue constamment, de nouvelles technologies et techniques étant développées pour améliorer la précision et l'efficacité. L'un des principaux domaines d'intérêt est le développement d'algorithmes d'apprentissage automatique plus avancés capables d'analyser avec précision de grandes quantités de données en temps réel. Il existe également une poussée pour développer des algorithmes de reconnaissance vidéo qui reconnaissent et classent des objets ou des actions dans plusieurs langues et contextes.

Impact sur l'emploi

La technologie de reconnaissance vidéo a le potentiel de révolutionner de nombreuses industries, mais elle a également le potentiel de perturber la main-d'œuvre. L'automatisation et l'utilisation de l'intelligence artificielle dans certaines industries peuvent entraîner des pertes d'emplois à mesure que les machines deviennent plus aptes à accomplir certaines tâches. Cependant, l'adoption de la technologie de reconnaissance vidéo peut également créer de nouvelles opportunités d'emploi dans des domaines liés au développement et au maintien de cette technologie.

Avec l'apprentissage ci-dessus, je suis sûr que vous avez une compréhension préliminaire des approches de vision par ordinateur basées sur ML. La reconnaissance vidéo aide la machine à comprendre une grande quantité d'informations. Il transforme également ces informations en données significatives et exploitables à mettre à notre disposition.

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Questions et réponses générales sur la reconnaissance vidéo

1. Qu'est-ce que la reconnaissance vidéo ?

   La reconnaissance vidéo est un type de technologie qui utilise l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur pour analyser et comprendre le contenu vidéo.

2. Comment fonctionne la reconnaissance vidéo ?

   La reconnaissance vidéo utilise des algorithmes pour analyser les données vidéo, identifier les objets, les personnes et les actions dans la vidéo et extraire les informations pertinentes.

3. Quelles sont les applications de la reconnaissance vidéo ?

   La reconnaissance vidéo a des applications dans divers secteurs, notamment la sécurité et la surveillance, les soins de santé, les transports, le divertissement et la publicité.

4. En quoi la reconnaissance vidéo diffère-t-elle de la reconnaissance d'image ?

   La reconnaissance vidéo analyse plusieurs images d'une séquence vidéo, tandis que la reconnaissance d'image analyse une seule image. La reconnaissance vidéo prend également en compte les informations temporelles et peut suivre des objets ou des personnes dans le temps.

5. Quels types de données peuvent être analysées à l'aide de la reconnaissance vidéo ?

   La reconnaissance vidéo peut analyser un large éventail de données, notamment le comportement humain, la circulation des véhicules, le placement des produits dans les magasins et le comportement des animaux.

6. La reconnaissance vidéo peut-elle être utilisée pour l'analyse en temps réel ?

   Oui, la reconnaissance vidéo peut être utilisée pour une analyse en temps réel, permettant une réponse immédiate aux événements ou aux situations.

7. Quel est le coût de mise en œuvre de la technologie de reconnaissance vidéo ?

   Le coût de mise en œuvre de la technologie de reconnaissance vidéo peut varier en fonction de la complexité de la tâche et de la quantité de données à analyser.

8. Comment la reconnaissance vidéo peut-elle être utilisée dans le marketing et la publicité ?

   La reconnaissance vidéo peut être utilisée dans le marketing et la publicité pour analyser le comportement des consommateurs, suivre l'efficacité des campagnes publicitaires et personnaliser le contenu en fonction des préférences de l'utilisateur.