Riconoscimento video: definizione e applicazione

L'avvento degli approcci di visione artificiale basati su ML ha reso più facile per le persone sfruttare il valore dei dati video. Ti consente di ottenere ciò che desideri senza spendere molto tempo e fatica ad analizzare i video clip. Successivamente, entriamo nel mondo del riconoscimento video per capire cos'è e come funziona. Abbiamo anche raccolto 6 potenti software di riconoscimento video in questo articolo per te. Puoi usarli per ottenere le informazioni sui dati desiderate.

Che cos'è il riconoscimento video?

Il riconoscimento video è la capacità di una macchina di ottenere, elaborare e analizzare i dati da una fonte visiva (video). In poche parole, consente alla macchina di "vedere" il video e "capire" le informazioni che riceve fotogramma per fotogramma. Ci consente di analizzare i dati video sul comportamento di oggetti bersaglio, veicoli e altre cose.

La differenza più evidente tra il riconoscimento di immagini e video è il tracciamento video. Gli approcci di visione artificiale basati su ML utilizzano telecamere per individuare oggetti che si muovono nel tempo. Associa principalmente questo oggetto bersaglio in movimento a fotogrammi video consecutivi.

Questa tecnologia di identificazione è come la visione artificiale: si basano sull'apprendimento profondo. L'idea dell'apprendimento automatico viene espressa alle persone mappando alcuni input su un output. Nello specifico, proponiamo un input e l'algoritmo ci dirà una risposta all'output. Tra questi, le reti neurali artificiali forniscono risposte alle nostre domande.

C'è intelligenza artificiale con intelligenza superba nel riconoscimento video. Nella società, il video è una prova vitale nelle indagini di sicurezza e nelle situazioni di applicazione della legge. Ci sono molti dati preziosi in questi video. Con l'indagine sul riconoscimento video AI, puoi facilmente ottenere le informazioni che desideri nel video.

Le persone spesso la chiamano analisi del contenuto video o analisi video intelligente. È perché ci sono molte attività diverse coinvolte nel riconoscimento video. C'è anche un motivo per cui le persone usare l'intelligenza artificiale per il riconoscimento video. Ti consente di ridurre notevolmente i tempi di indagine. Il tuo tempo di indagine sarà ridotto da settimane, o addirittura mesi, a pochi secondi. Ti aiuterà anche a elaborare queste enormi quantità di dati video, permettendoti di fare le cose prima.

Storia del riconoscimento video

Il riconoscimento video ha radici nella visione artificiale, emersa negli anni '60 per consentire ai computer di interpretare e comprendere le immagini. Nel corso degli anni, i progressi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico hanno portato allo sviluppo di algoritmi di riconoscimento video più sofisticati. All'inizio degli anni 2000, gli approcci di visione artificiale basati su ML hanno iniziato a prendere piede nel settore della sicurezza con lo sviluppo di sistemi di sorveglianza in grado di analizzare le riprese video in tempo reale per identificare attività sospette.

Come funziona il riconoscimento video?

Il riconoscimento video combina l'aumento apprendimento approfondito (DL) e visione computerizzata (CV) modelli. Quindi utilizza l'intelligenza artificiale per applicare sia flussi video in diretta che clip video registrati per completare l'attività. I modi più comuni in cui funziona il riconoscimento video AI sono:

• Classificazione delle immagini: Puoi usarlo per selezionare la categoria giusta per il video.
• Rilevamento di oggetti: Ti aiuta a classificare e individuare rapidamente gli oggetti nel video.
• Posizionamento: Puoi usarlo per individuare l'oggetto target nel video.
• Identificazione dell'oggetto: Istanza dell'oggetto di destinazione
• Tracciamento oggetto: Ti consente di tracciare la traiettoria del movimento dell'oggetto target. La traiettoria del movimento dell'oggetto bersaglio varierà nel video.

Qual è la differenza tra il riconoscimento video e il riconoscimento facciale?

Gli approcci di visione artificiale basati su ML si concentrano sul riconoscimento dei dati in arrivo fotogramma per fotogramma da molte sorgenti video. Utilizzerà l'intelligenza artificiale per elaborare rapidamente questi dati video. Avrai solo bisogno di una piccola quantità di tempo per ottenere i risultati.

Riconoscimento facciale, invece, è una tecnologia biometrica che riconosce quando è presente un volto (rilevamento facciale). Il riconoscimento facciale individuerà rapidamente il proprietario del volto. Il riconoscimento facciale utilizza anche l'intelligenza artificiale. Qui, l'intelligenza artificiale funziona utilizzando un'applicazione per computer. Questa applicazione aiuta a catturare rapidamente un'immagine digitale del volto di un individuo. L'applicazione otterrà l'immagine digitale di quell'oggetto di destinazione dal fotogramma video. Quindi confronterà questa immagine digitale con le immagini memorizzate nei record del database. È quindi possibile trovare facilmente l'oggetto di destinazione che si desidera trovare.

Come posso identificare un oggetto in un video?

Gli approcci di visione artificiale basati su ML sono una tecnologia che utilizza la visione artificiale per identificare gli oggetti in un video e restituire informazioni su di essi.

Il primo passo nel riconoscimento video è raccogliere dati video. Questo può essere fatto chiedendo alle persone di annotare il video o raccogliendolo da una telecamera che cattura la scena a un fotogramma al secondo.

Una volta che hai i tuoi dati video, puoi iniziare ad analizzarli. Ci sono diversi modi per farlo:

• Utilizzo di algoritmi di rilevamento degli oggetti per rilevare gli oggetti in un'immagine (ad es. volti, automobili, ecc.).
• Utilizzo di tecniche di segmentazione semantica (ad es. utilizzo di un dizionario) per segmentare l'immagine in singoli oggetti.
• Alla ricerca di modelli nel tuo set di dati (ad esempio, se ci sono più immagini di volti che immagini di auto nel tuo set di dati, allora forse il tuo algoritmo dovrebbe essere focalizzato sull'identificazione dei volti). Invece di limitarsi a cercare esempi specifici di ciascun tipo di oggetto (ad es. macchina o volto).

Quali sono alcune delle applicazioni di riconoscimento video comuni nelle nostre vite?

I sistemi di riconoscimento video esistono in diversi settori e processi aziendali. Lo vediamo spesso anche nelle nostre vite. Ecco alcune delle più tipiche applicazioni di riconoscimento video.

Riconoscimento dell'attività umana

Si applica alle attività eseguite dagli operatori in una sequenza fissa. Si verifica principalmente in scenari commerciali, industriali e sanitari.

• Produzione industriale: produzione di linee di assemblaggio automatizzate e controllo qualità dei prodotti finiti
• Vedere al dettaglio: quelli con vendita di merci etichettate e inventario sugli scaffali, movimentazione di merci deperibili
• Logistica e magazzino: movimentazione di pallet di merci nei magazzini. La manipolazione di alcune merci fragili/di valore richiede attenzione durante il trasporto.
• Assistenza sanitaria: Gli ospedali li usano per i test dei fornitori di assistenza ai pazienti. È particolarmente adatto per quei casi di traumi critici.

Monitoraggio e controllo delle attrezzature chirurgiche

La maggior parte delle apparecchiature chirurgiche richiede un controllo preciso del movimento da parte del personale medico. I medici sono soggetti a errori medici se identificano a occhio nudo quei vasi sanguigni e organi del corpo densamente imballati. Questo processo a ciclo chiuso richiede una potente tecnologia di riconoscimento ed elaborazione per il riconoscimento video.

• Monitoraggio della durata di vita degli strumenti chirurgici: In sala operatoria consente al personale medico di stimare la durata residua dello strumento. Consente al personale medico di garantire che lo strumento non raggiunga la fine del ciclo di vita nel mezzo della sua vita.
• Garantire le migliori pratiche nell'uso di strumenti medici: Garantisce che i medici seguano le regole quando dispongono di molti strumenti diagnostici. Questa regola si riferisce specificamente all'ordine di utilizzo sicuro raccomandato.
• Ottieni la migliore azione successiva: Il video viene utilizzato con altri feedback dei sensori disponibili. È possibile ottenere cambiamenti nello stato evolutivo della valutazione dell'attività chirurgica. Puoi ottenere consigli per azioni con un'alta probabilità di punteggio di successo.

6 migliori software di riconoscimento video

Il software di riconoscimento video (VRS) è un software basato sull'intelligenza artificiale. Puoi usarlo in combinazione con i sistemi di videosorveglianza digitale. La combinazione di entrambi consente di identificare e rilevare la presenza di minacce. La presenza di queste minacce può essere oggetti relativamente singoli come coltelli e armi da fuoco. Possono anche essere disturbi relativamente più complessi o movimenti di folla. VRS aiuta a focalizzare gli occhi del personale addetto alla sicurezza, consentendo loro di rilevare le minacce più rapidamente. Successivamente, ti presenterò 6 dei migliori software di riconoscimento video.

Nuova AI

Nova AI ti aiuta principalmente utilizzando varie tecnologie audio e di riconoscimento. Utilizzando questo software, puoi classificare ed elaborare i minimi dettagli dei tuoi contenuti. Utilizzerà la tecnologia di visione artificiale per estrarre e scoprire ogni momento importante della tua vita. Il software ti consente di archiviare gli ultimi metadati scoperti tramite il tuo account cloud. Puoi anche usarlo per distinguere tra il linguaggio umano e qualsiasi voce disponibile nei tuoi video. Sono sicuro che Nova AI ti sarà di grande aiuto per lavorare con i tuoi dati video.

Sensifai

Sensifai utilizza strumenti AI per riconoscere immagini e video riprodotti in tempo reale. È progettato per identificare azioni, scene, oggetti e celebrità iconiche. Il software ti aiuta a trovare e segnalare la violenza incivile e le volgarità nei video e nelle immagini. Puoi usarlo per contrassegnare migliaia di azioni, oggetti e movimenti in immagini e video. Puoi anche usarlo per identificare esplosioni, incendi e suoni sospetti. Inoltre aggiungerà automaticamente i sottotitoli a questi file audio e video. Usandolo, puoi facilmente cercare i file audio e video che desideri. In particolare, puoi anche usarlo per rintracciare i tuoi cari da solo. Ti avviserà quando i tuoi cari si sentiranno minacciati. Sensifai è adatto a una varietà di scenari diversi.

Rilevamento di oggetti

Questo software può trasformare il tuo computer in un potente sistema di videosorveglianza. Puoi tenere traccia di tutto ciò che accade nella tua azienda o a casa da remoto. Utilizza l'intelligenza artificiale per tracciare e identificare gli oggetti target in tempo reale. Puoi ottenere contenuti di videosorveglianza più ricchi. Il software ha anche una webcam cloud. È possibile utilizzare la videosorveglianza basata sull'intelligenza artificiale attraverso di essa. Object Detection è un software molto adatto per i cloud di videosorveglianza. Il software carica automaticamente il video memorizzato sul canale specificato o sul software multimediale in un momento specifico.

API Cloud Video Intelligence

L'API Cloud Video Intelligence è alimentata principalmente da Google Cloud. Consente molte potenti scoperte di contenuti e offre alle persone un'esperienza video coinvolgente. Il software dispone di accurate capacità di analisi video. Può identificare oltre 20.000 luoghi, posizioni, azioni e oggetti nei video. Aiuta i nuovi operatori multimediali a estrarre ricchi metadati dal livello del fotogramma video o dal metraggio. Puoi anche utilizzare AutoML Video Intelligence per assisterti nella creazione dei tag di entità. Ti consente di ottenere informazioni più precise con i trigger di eventi basati su oggetti del software e le annotazioni video in streaming. Ti aiuterà anche a creare fantastiche esperienze per i clienti con quelle testimonianze e le clip in evidenza.

Valossa

Valossa ti consente di rivelare il vero significato del contenuto nei tuoi dati audio e video. Questo software di intelligenza artificiale cognitiva avvantaggia le aziende basate su video. Può aiutare le aziende a gestire e far crescere la propria attività in modo più sicuro. Puoi usarlo in combinazione con le soluzioni software di servizio SaaS. Il software combina riconoscimento, ragionamento linguistico avanzato e analisi video multimodale. Risulta nella comprensione del contenuto dei dati video. Puoi usarlo nei video di configurazione degli annunci contestuali. Valossa ti consente di ottenere un'esperienza immersiva video on demand (VOD) e esagerato esperienza utente (OTT).

Thetake.ai

Thetake.ai è uno strumento di intelligenza artificiale che comprende i video. Utilizza l'apprendimento automatico per identificare automaticamente persone e prodotti nei video. Il software è adatto ai creatori di contenuti che supportano i contenuti acquistabili. Consente alle persone che guardano il contenuto di trovare i prodotti che desiderano in modo più efficiente. Aiuta le aziende che vogliono trasformare la scoperta dei prodotti e il coinvolgimento dei contenuti. Puoi anche migliorare l'esperienza di coloro che partecipano utilizzandolo.

Limitazioni del riconoscimento video

Nonostante le sue numerose applicazioni, gli approcci di visione artificiale basati su ML non sono privi di limiti. Una delle principali sfide di questa tecnologia è la quantità di dati da analizzare. Un singolo video può contenere migliaia di fotogrammi; l'analisi di questi dati può richiedere molto tempo e risorse. Inoltre, gli algoritmi di riconoscimento video possono avere difficoltà a identificare con precisione oggetti o persone in filmati di bassa qualità o scarsamente illuminati.

Sviluppi attuali e futuri

Il campo del riconoscimento video è in continua evoluzione, con nuove tecnologie e tecniche sviluppate per migliorare la precisione e l'efficienza. Una delle principali aree di interesse è lo sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico più avanzati in grado di analizzare con precisione grandi quantità di dati in tempo reale. C'è anche una spinta allo sviluppo di algoritmi di riconoscimento video che riconoscono e classificano oggetti o azioni in più lingue e contesti.

Impatto sull'occupazione

La tecnologia di riconoscimento video ha il potenziale per rivoluzionare molti settori, ma ha anche il potenziale per sconvolgere la forza lavoro. L'automazione e l'utilizzo dell'intelligenza artificiale in alcuni settori possono portare alla perdita di posti di lavoro poiché le macchine diventano più abili nel completare determinati compiti. Tuttavia, l'adozione della tecnologia di riconoscimento video può anche creare nuove opportunità di lavoro in campi legati allo sviluppo e alla manutenzione di questa tecnologia.

Con l'apprendimento di cui sopra, sono sicuro che hai una comprensione preliminare degli approcci di visione artificiale basati su ML. Il riconoscimento video aiuta la macchina a comprendere una grande quantità di informazioni. Trasforma anche queste informazioni in dati significativi e fruibili da mettere a nostra disposizione.

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Domande e risposte generali sul riconoscimento video

1. Cos'è il riconoscimento video?

   Il riconoscimento video è un tipo di tecnologia che utilizza l'intelligenza artificiale e la visione artificiale per analizzare e comprendere i contenuti video.

2. Come funziona il riconoscimento video?

   Il riconoscimento video utilizza algoritmi per analizzare i dati video, identificare oggetti, persone e azioni nel video ed estrarre informazioni rilevanti.

3. Quali sono le applicazioni del riconoscimento video?

   Il riconoscimento video ha applicazioni in vari settori, tra cui sicurezza e sorveglianza, assistenza sanitaria, trasporti, intrattenimento e pubblicità.

4. In che modo il riconoscimento video differisce dal riconoscimento delle immagini?

   Il riconoscimento video analizza più fotogrammi di una sequenza video, mentre il riconoscimento immagini analizza una singola immagine. Il riconoscimento video considera anche le informazioni temporali e può tracciare oggetti o persone nel tempo.

5. Quali tipi di dati possono essere analizzati utilizzando il riconoscimento video?

   Il riconoscimento video può analizzare un'ampia gamma di dati, tra cui il comportamento umano, il traffico veicolare, l'inserimento di prodotti nei negozi e il comportamento degli animali.

6. Il riconoscimento video può essere utilizzato per l'analisi in tempo reale?

   Sì, il riconoscimento video può essere utilizzato per l'analisi in tempo reale, consentendo una risposta immediata a eventi o situazioni.

7. Qual è il costo dell'implementazione della tecnologia di riconoscimento video?

   Il costo dell'implementazione della tecnologia di riconoscimento video può variare a seconda della complessità dell'attività e della quantità di dati da analizzare.

8. In che modo il riconoscimento video può essere utilizzato nel marketing e nella pubblicità?

   Il riconoscimento video può essere utilizzato nel marketing e nella pubblicità per analizzare il comportamento dei consumatori, monitorare l'efficacia delle campagne pubblicitarie e personalizzare i contenuti in base alle preferenze dell'utente.