![\"La](\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/What-is-Video-Recognition.jpg\")
La diff\u00e9rence la plus \u00e9vidente entre la reconnaissance d'image et de vid\u00e9o est le suivi vid\u00e9o. Les approches de vision par ordinateur bas\u00e9es sur ML utilisent des cam\u00e9ras pour localiser des objets qui se d\u00e9placent dans le temps. Il associe principalement cet objet cible en mouvement \u00e0 des images vid\u00e9o cons\u00e9cutives.<\/p>\n\n\n\n
Cette technologie d'identification est comme la vision par ordinateur - elle repose sur un apprentissage en profondeur. L'id\u00e9e d'apprentissage automatique est exprim\u00e9e aux gens en mappant une entr\u00e9e \u00e0 une sortie. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, nous proposons une entr\u00e9e, et l'algorithme nous dira une r\u00e9ponse \u00e0 la sortie. Parmi eux, les r\u00e9seaux de neurones artificiels apportent des r\u00e9ponses \u00e0 nos questions.<\/p>\n\n\n\n
Il y a intelligence artificielle avec une superbe intelligence<\/a> dans la reconnaissance vid\u00e9o. Dans la soci\u00e9t\u00e9, la vid\u00e9o est une preuve vitale dans les enqu\u00eates de s\u00e9curit\u00e9 et les situations d'application de la loi. Il y a beaucoup de donn\u00e9es pr\u00e9cieuses dans ces vid\u00e9os. Avec l'enqu\u00eate de reconnaissance vid\u00e9o AI, vous pouvez facilement obtenir les informations que vous souhaitez dans la vid\u00e9o.<\/p>\n\n\n\n Les gens l'appellent souvent analyse de contenu vid\u00e9o ou analyse vid\u00e9o intelligente. C'est parce qu'il existe de nombreuses t\u00e2ches diff\u00e9rentes impliqu\u00e9es dans la reconnaissance vid\u00e9o. Il y a aussi une raison pour laquelle les gens utiliser l'intelligence artificielle<\/a> pour la reconnaissance vid\u00e9o. Il vous permet de r\u00e9duire consid\u00e9rablement votre temps d'investigation. Votre temps d'investigation sera r\u00e9duit de quelques semaines, voire mois, \u00e0 quelques secondes seulement. Cela vous aidera \u00e9galement \u00e0 traiter ces \u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es vid\u00e9o, vous permettant de faire avancer les choses plus rapidement.<\/p>\n\n\n\n La reconnaissance vid\u00e9o a ses racines dans la vision par ordinateur, qui a \u00e9merg\u00e9 dans les ann\u00e9es 1960 pour permettre aux ordinateurs d'interpr\u00e9ter et de comprendre les images. Au fil des ans, les progr\u00e8s de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique ont conduit au d\u00e9veloppement d'algorithmes de reconnaissance vid\u00e9o plus sophistiqu\u00e9s. Au d\u00e9but des ann\u00e9es 2000, les approches de vision par ordinateur bas\u00e9es sur ML ont commenc\u00e9 \u00e0 gagner du terrain dans le secteur de la s\u00e9curit\u00e9 avec le d\u00e9veloppement de syst\u00e8mes de surveillance capables d'analyser des s\u00e9quences vid\u00e9o en temps r\u00e9el pour identifier les activit\u00e9s suspectes.<\/p>\n\n\n\n La reconnaissance vid\u00e9o combine augment\u00e9 l'apprentissage en profondeur<\/a> (DL) et vision par ordinateur<\/a> (CV) mod\u00e8les. Il utilise ensuite l'IA pour appliquer \u00e0 la fois des flux vid\u00e9o en direct et des clips vid\u00e9o enregistr\u00e9s pour terminer la t\u00e2che. Les m\u00e9thodes les plus courantes de reconnaissance vid\u00e9o par IA sont\u00a0:<\/p>\n\n\n Les approches de vision par ordinateur bas\u00e9es sur ML se concentrent sur la reconnaissance des donn\u00e9es entrantes image par image \u00e0 partir de nombreuses sources vid\u00e9o. Il utilisera l'intelligence artificielle pour traiter rapidement ces donn\u00e9es vid\u00e9o. Vous n'aurez besoin que d'un peu de temps pour obtenir les r\u00e9sultats.<\/p>\n\n\n La reconnaissance faciale<\/a>, d'autre part, est une technologie biom\u00e9trique qui reconna\u00eet la pr\u00e9sence d'un visage (d\u00e9tection faciale). La reconnaissance faciale identifiera rapidement le propri\u00e9taire du visage. La reconnaissance faciale utilise \u00e9galement l'intelligence artificielle. Ici, l'intelligence artificielle fonctionne \u00e0 l'aide d'une application informatique. Cette application permet de capturer rapidement une image num\u00e9rique du visage d'un individu. L'application obtiendra l'image num\u00e9rique de cet objet cible \u00e0 partir de l'image vid\u00e9o. Ensuite, il comparera cette image num\u00e9rique avec les images stock\u00e9es dans les enregistrements de la base de donn\u00e9es. Vous pouvez alors facilement trouver l'objet cible que vous souhaitez trouver.<\/p>\n\n\n\n Les approches de vision par ordinateur bas\u00e9es sur ML sont une technologie qui utilise la vision par ordinateur pour identifier des objets dans une vid\u00e9o et renvoyer des informations \u00e0 leur sujet.<\/p>\n\n\n\n La premi\u00e8re \u00e9tape de la reconnaissance vid\u00e9o consiste \u00e0 collecter des donn\u00e9es vid\u00e9o. Cela peut \u00eatre fait soit en demandant \u00e0 des personnes d'annoter la vid\u00e9o, soit en la collectant \u00e0 partir d'une cam\u00e9ra qui capture la sc\u00e8ne \u00e0 une image par seconde.<\/p>\n\n\n\n Une fois que vous avez vos donn\u00e9es vid\u00e9o, vous pouvez commencer \u00e0 les analyser. Il existe plusieurs mani\u00e8res de proc\u00e9der\u00a0:<\/p>\n\n\n\n Les syst\u00e8mes de reconnaissance vid\u00e9o existent dans plusieurs industries et processus commerciaux diff\u00e9rents. Nous le voyons aussi fr\u00e9quemment dans nos vies. Voici quelques-unes des applications de reconnaissance vid\u00e9o les plus typiques.<\/p>\n\n\n Elle s'applique aux t\u00e2ches ex\u00e9cut\u00e9es par les op\u00e9rateurs dans un ordre fixe. Cela se produit principalement dans des sc\u00e9narios commerciaux, industriels et de soins de sant\u00e9.<\/p>\n\n\n\n La plupart des \u00e9quipements chirurgicaux n\u00e9cessitent un contr\u00f4le pr\u00e9cis des mouvements par le personnel m\u00e9dical. Les m\u00e9decins sont sujets aux erreurs m\u00e9dicales s'ils identifient \u00e0 l'\u0153il nu ces vaisseaux sanguins et organes du corps dens\u00e9ment remplis. Ce processus en boucle ferm\u00e9e n\u00e9cessite une puissante technologie de reconnaissance et de traitement pour la reconnaissance vid\u00e9o.<\/p>\n\n\n\n Le logiciel de reconnaissance vid\u00e9o (VRS) est un logiciel pilot\u00e9 par l'IA. Vous pouvez l'utiliser en conjonction avec des syst\u00e8mes de vid\u00e9osurveillance num\u00e9rique. La combinaison des deux vous aide \u00e0 identifier et \u00e0 d\u00e9tecter la pr\u00e9sence de menaces. La pr\u00e9sence de ces menaces peut \u00eatre des objets relativement uniques tels que des couteaux et des armes \u00e0 feu. Il peut \u00e9galement s'agir de perturbations relativement plus complexes ou de mouvements de foule. VRS aide \u00e0 attirer l'attention de ce personnel de s\u00e9curit\u00e9, ce qui lui permet de d\u00e9tecter les menaces plus rapidement. Ensuite, je vais vous pr\u00e9senter 6 des meilleurs logiciels de reconnaissance vid\u00e9o.<\/p>\n\n\n Nova AI vous aide principalement en utilisant diverses technologies audio et de reconnaissance. Gr\u00e2ce \u00e0 ce logiciel, vous pouvez classer et traiter les moindres d\u00e9tails de votre contenu. Il utilisera la technologie de vision par ordinateur pour extraire et d\u00e9couvrir chaque moment important de votre vie. Le logiciel vous permet de stocker les derni\u00e8res m\u00e9tadonn\u00e9es d\u00e9couvertes via votre compte cloud. Vous pouvez \u00e9galement l'utiliser pour faire la distinction entre la parole humaine et toutes les voix disponibles dans vos vid\u00e9os. Je suis s\u00fbr que Nova AI vous sera d'une grande aide pour travailler avec vos donn\u00e9es vid\u00e9o.<\/p>\n\n\n\n Sensifai utilise des outils d'intelligence artificielle pour reconna\u00eetre les images et les vid\u00e9os lues en temps r\u00e9el. Il est con\u00e7u pour identifier des actions, des sc\u00e8nes, des objets et des c\u00e9l\u00e9brit\u00e9s embl\u00e9matiques. Le logiciel vous aide \u00e0 trouver et \u00e0 signaler la violence non civilis\u00e9e et les grossi\u00e8ret\u00e9s dans les vid\u00e9os et les images. Vous pouvez l'utiliser pour marquer des milliers d'actions, d'objets et de mouvements dans des images et des vid\u00e9os. Vous pouvez \u00e9galement l'utiliser pour identifier les explosions, les incendies et les sons suspects. Il ajoutera \u00e9galement automatiquement des sous-titres \u00e0 ces fichiers audio et vid\u00e9o. En l'utilisant, vous pouvez facilement rechercher les fichiers audio et vid\u00e9o que vous souhaitez. Notamment, vous pouvez \u00e9galement l'utiliser pour suivre vos proches seul. Il vous alertera lorsque vos proches se sentiront menac\u00e9s. Sensifai convient \u00e0 une vari\u00e9t\u00e9 de sc\u00e9narios diff\u00e9rents.<\/p>\n\n\n\n Ce logiciel peut transformer votre ordinateur en un puissant syst\u00e8me de s\u00e9curit\u00e9 vid\u00e9o. Vous pouvez suivre \u00e0 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 r\u00e9el. Vous pouvez obtenir un contenu de vid\u00e9osurveillance plus riche. Le logiciel dispose \u00e9galement d'un nuage de webcam. Vous pouvez y utiliser la vid\u00e9osurveillance bas\u00e9e sur l'intelligence artificielle. Object Detection est un logiciel tr\u00e8s adapt\u00e9 aux clouds de vid\u00e9osurveillance. Le logiciel t\u00e9l\u00e9charge automatiquement la vid\u00e9o stock\u00e9e sur la cha\u00eene ou le logiciel multim\u00e9dia sp\u00e9cifi\u00e9 \u00e0 un moment pr\u00e9cis.<\/p>\n\n\n\n L'API Cloud Video\u00a0Intelligence est principalement aliment\u00e9e par Google\u00a0Cloud. Il permet de nombreuses d\u00e9couvertes de contenu puissantes et offre aux utilisateurs une exp\u00e9rience vid\u00e9o attrayante. Le logiciel dispose de capacit\u00e9s d'analyse vid\u00e9o pr\u00e9cises. Il peut identifier plus de 20 000 emplacements, positions, actions et objets dans les vid\u00e9os. Il aide les op\u00e9rateurs de nouveaux m\u00e9dias \u00e0 extraire des m\u00e9tadonn\u00e9es riches au niveau de l'image vid\u00e9o ou du m\u00e9trage. Vous pouvez \u00e9galement utiliser AutoML Video\u00a0Intelligence pour vous aider \u00e0 cr\u00e9er vos balises d'entit\u00e9. Il vous permet d'obtenir des informations plus pr\u00e9cises avec les d\u00e9clencheurs d'\u00e9v\u00e9nements bas\u00e9s sur des objets du logiciel et les annotations vid\u00e9o en continu. Cela vous aidera \u00e9galement \u00e0 cr\u00e9er de superbes exp\u00e9riences client avec ces t\u00e9moignages et clips de mise en \u00e9vidence.<\/p>\n\n\n\n Valosse vous permet de r\u00e9v\u00e9ler la v\u00e9ritable signification du contenu de vos donn\u00e9es audio et vid\u00e9o. Ce logiciel d'IA cognitive profite \u00e0 ces entreprises bas\u00e9es sur la vid\u00e9o. Il peut aider les entreprises \u00e0 g\u00e9rer et \u00e0 d\u00e9velopper leurs activit\u00e9s de mani\u00e8re plus s\u00e9curis\u00e9e. Vous pouvez l'utiliser en combinaison avec des solutions logicielles de service SaaS. Le logiciel combine reconnaissance, raisonnement linguistique avanc\u00e9 et analyse vid\u00e9o multimodale. Il en r\u00e9sulte une compr\u00e9hension du contenu des donn\u00e9es vid\u00e9o. Vous pouvez l'utiliser dans des vid\u00e9os de configuration d'annonces contextuelles. Valosse vous permet de r\u00e9aliser une exp\u00e9rience immersive vid\u00e9o \u00e0 la demande<\/a> (VOD) et sur le dessus<\/a> (OTT) exp\u00e9rience utilisateur.<\/p>\n\n\n\n Thetake.ai est un outil d'intelligence artificielle qui comprend la vid\u00e9o. Il utilise l'apprentissage automatique pour identifier automatiquement les personnes et les produits dans les vid\u00e9os. Le logiciel convient aux cr\u00e9ateurs 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 d\u00e9couverte de produits et l'engagement de contenu. Vous pouvez \u00e9galement am\u00e9liorer l'exp\u00e9rience de ceux qui participent en l'utilisant.<\/p>\n\n\n\n Malgr\u00e9 ses nombreuses applications, les approches de vision par ordinateur bas\u00e9es sur ML ne sont pas sans limites. L'un des principaux d\u00e9fis de cette technologie est la quantit\u00e9 de donn\u00e9es que vous devez analyser. Une seule vid\u00e9o peut contenir des milliers d'images ; l'analyse de ces donn\u00e9es peut prendre beaucoup de temps et de ressources. De plus, les algorithmes de reconnaissance vid\u00e9o peuvent avoir du mal \u00e0 identifier avec pr\u00e9cision des objets ou des personnes dans des s\u00e9quences de mauvaise qualit\u00e9 ou mal \u00e9clair\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Le domaine de la reconnaissance vid\u00e9o \u00e9volue constamment, de nouvelles technologies et techniques \u00e9tant d\u00e9velopp\u00e9es pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision et l'efficacit\u00e9. L'un des principaux domaines d'int\u00e9r\u00eat est le d\u00e9veloppement d'algorithmes d'apprentissage automatique plus avanc\u00e9s capables d'analyser avec pr\u00e9cision de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es en temps r\u00e9el. Il existe \u00e9galement une pouss\u00e9e pour d\u00e9velopper des algorithmes de reconnaissance vid\u00e9o qui reconnaissent et classent des objets ou des actions dans plusieurs langues et contextes.<\/p>\n\n\n\n La technologie de reconnaissance vid\u00e9o a le potentiel de r\u00e9volutionner de nombreuses industries, mais elle a \u00e9galement le potentiel de perturber la main-d'\u0153uvre. L'automatisation et l'utilisation de l'intelligence artificielle dans certaines industries peuvent entra\u00eener des pertes d'emplois \u00e0 mesure que les machines deviennent plus aptes \u00e0 accomplir certaines t\u00e2ches. Cependant, l'adoption de la technologie de reconnaissance vid\u00e9o peut \u00e9galement cr\u00e9er de nouvelles opportunit\u00e9s d'emploi dans des domaines li\u00e9s au d\u00e9veloppement et au maintien de cette technologie.<\/p>\n\n\n\n Avec l'apprentissage ci-dessus, je suis s\u00fbr que vous avez une compr\u00e9hension pr\u00e9liminaire des approches de vision par ordinateur bas\u00e9es sur ML. La reconnaissance vid\u00e9o aide la machine \u00e0 comprendre une grande quantit\u00e9 d'informations. Il transforme \u00e9galement ces informations en donn\u00e9es significatives et exploitables \u00e0 mettre \u00e0 notre disposition.<\/p>\n\n\n\n L'av\u00e8nement des approches de vision par ordinateur bas\u00e9es sur ML a permis aux gens d'exploiter plus facilement la valeur des donn\u00e9es vid\u00e9o. Il vous permet d'obtenir ce que vous voulez sans passer beaucoup de temps et d'efforts \u00e0 analyser des clips vid\u00e9o. Entrons ensuite dans le monde de la reconnaissance vid\u00e9o pour comprendre ce que c'est et comment cela fonctionne. [\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\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2166"}],"collection":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2166"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2166\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2172"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2166"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2166"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2166"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Histoire de la reconnaissance vid\u00e9o<\/h2>\n\n\n\n
Comment fonctionne la reconnaissance vid\u00e9o\u00a0?<\/h2>\n\n\n\n
![\"La](\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/How-Does-Video-Recognition-Work.jpg\")
Quelle est la diff\u00e9rence entre la reconnaissance vid\u00e9o et la reconnaissance faciale ?<\/h2>\n\n\n\n
![\"Reconnaissance](\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/What-is-the-Difference-Between-Video-Recognition-and-Face-Recognition.jpg\")
Comment puis-je identifier un objet dans une vid\u00e9o\u00a0?<\/h2>\n\n\n\n
Quelles sont certaines des applications courantes de reconnaissance vid\u00e9o dans nos vies\u00a0?<\/h2>\n\n\n\n
![\"Cas](\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/What-are-Some-of-the-Common-Video-Recognition-Applications-in-Our-Lives.jpg\")
Reconnaissance de l'activit\u00e9 humaine<\/h3>\n\n\n\n
Surveillance et contr\u00f4le des \u00e9quipements chirurgicaux<\/h3>\n\n\n\n
6 meilleurs logiciels de reconnaissance vid\u00e9o<\/h2>\n\n\n\n
![\"Diff\u00e9rents](\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Best-Video-Recognition-Software.jpg\")
Nova IA<\/h3>\n\n\n\n
Sensifai<\/h3>\n\n\n\n
D\u00e9tection d'objet<\/h3>\n\n\n\n
API d'intelligence vid\u00e9o dans le cloud<\/h3>\n\n\n\n
Valosse<\/h3>\n\n\n\n
Thetake.ai<\/h3>\n\n\n\n
Limites de la reconnaissance vid\u00e9o<\/h2>\n\n\n\n
D\u00e9veloppements actuels et futurs<\/h2>\n\n\n\n
Impact sur l'emploi<\/h2>\n\n\n\n
\n\n\n\n\n\n\n\nQuestions et r\u00e9ponses g\u00e9n\u00e9rales sur la reconnaissance vid\u00e9o<\/h2>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"