비디오 인식: 정의 및 응용

머신러닝 기반 컴퓨터 비전 접근법의 등장으로 사람들은 비디오 데이터의 가치를 더 쉽게 활용할 수 있게 되었습니다. 비디오 클립을 분석하는 데 많은 시간과 노력을 들이지 않고도 원하는 것을 얻을 수 있습니다. 이제 비디오 인식이 무엇이며 어떻게 작동하는지 이해하기 위해 비디오 인식의 세계로 들어가 보겠습니다. 또한이 기사에서 6 가지 강력한 비디오 인식 소프트웨어를 수집했습니다. 이를 사용하여 원하는 데이터 정보를 얻을 수 있습니다.

비디오 인식이란 무엇입니까?

비디오 인식은 시각적 소스(비디오)에서 데이터를 가져오고, 처리하고, 분석하는 기계의 기능입니다. 간단히 말해, 기계가 비디오를 "보고" 프레임별로 수신하는 정보를 "이해"할 수 있습니다. 대상 물체, 차량 및 기타 사물의 동작에 대한 비디오 데이터를 분석할 수 있습니다.

이미지 인식과 비디오 인식의 가장 분명한 차이점은 비디오 추적입니다. ML 기반 컴퓨터 비전 접근 방식은 카메라를 사용하여 시간이 지남에 따라 움직이는 물체의 위치를 찾습니다. 주로 이 움직이는 대상 물체를 연속적인 비디오 프레임과 연결합니다.

이 식별 기술은 컴퓨터 비전과 마찬가지로 딥 러닝에 의존합니다. 머신러닝의 개념은 입력값을 출력값에 매핑하여 사람들에게 표현됩니다. 구체적으로 말하면, 우리가 입력을 제안하면 알고리즘이 출력에 대한 답을 알려주는 것입니다. 그 중에서도 인공 신경망은 우리의 질문에 대한 답을 제공합니다.

다음이 있습니다. 뛰어난 지능을 갖춘 인공 지능 비디오 인식 분야에서. 사회에서 비디오는 보안 수사 및 법 집행 상황에서 중요한 증거입니다. 이러한 영상에는 많은 가치 있는 데이터가 있습니다. AI 영상 인식 수사를 이용하면 영상에서 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있습니다.

사람들은 흔히 이를 비디오 콘텐츠 분석 또는 지능형 비디오 분석이라고 부릅니다. 비디오 인식에는 다양한 작업이 포함되기 때문입니다. 또한 사람들이 인공 지능 사용 비디오 인식을 위해. 이를 통해 조사 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 몇 주, 심지어 몇 달이 걸리던 조사 시간이 단 몇 초로 단축됩니다. 또한 방대한 양의 비디오 데이터를 처리하는 데 도움이 되므로 업무를 더 빨리 완료할 수 있습니다.

영상 인식의 역사

비디오 인식은 컴퓨터가 이미지를 해석하고 이해할 수 있도록 1960년대에 등장한 컴퓨터 비전에 뿌리를 두고 있습니다. 수년에 걸쳐 인공 지능과 머신 러닝의 발전으로 더욱 정교한 비디오 인식 알고리즘이 개발되었습니다. 2000년대 초, 머신러닝 기반 컴퓨터 비전 접근 방식은 비디오 영상을 실시간으로 분석하여 의심스러운 활동을 식별할 수 있는 감시 시스템의 개발과 함께 보안 업계에서 주목받기 시작했습니다.

비디오 인식은 어떻게 작동합니까?

비디오 인식 결합 증강 딥 러닝 (DL) 및 컴퓨터 시각 인식 (CV) 모델. 그런 다음 AI를 사용하여 라이브 비디오 스트림과 녹화된 비디오 클립을 모두 적용하여 작업을 완료합니다. AI 비디오 인식이 작동하는 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

• 이미지 분류: 동영상에 적합한 카테고리를 선택하는 데 사용할 수 있습니다.
• 개체 감지: 비디오에서 개체를 빠르게 분류하고 찾는 데 도움이 됩니다.
• 포지셔닝: 이를 사용하여 비디오에서 대상 개체를 찾을 수 있습니다.
• 개체 식별: 대상 개체 인스턴스
• 개체 추적: 대상 물체의 움직임 궤적을 추적할 수 있습니다. 대상 개체의 모션 궤적은 비디오에서 다양합니다.

비디오 인식과 얼굴 인식의 차이점은 무엇입니까?

머신러닝 기반 컴퓨터 비전 접근 방식은 많은 비디오 소스에서 들어오는 데이터를 프레임 단위로 인식하는 데 중점을 둡니다. 이 비디오 데이터를 빠르게 처리하기 위해 인공 지능을 사용합니다. 결과를 얻는 데는 짧은 시간만 필요합니다.

얼굴 인식반면에 는 얼굴이 있으면 인식하는(얼굴 감지) 생체 인식 기술입니다. 얼굴 인식은 얼굴의 주인을 빠르게 찾아냅니다. 안면 인식도 인공 지능을 사용합니다. 여기서 인공 지능은 컴퓨터 응용 프로그램을 사용하여 작동합니다. 이 응용 프로그램은 개인 얼굴의 디지털 이미지를 빠르게 캡처하는 데 도움이 됩니다. 응용 프로그램은 비디오 프레임에서 해당 대상 개체의 디지털 이미지를 가져옵니다. 그런 다음 이 디지털 이미지를 데이터베이스 레코드에 저장된 이미지와 비교합니다. 그러면 찾고자 하는 대상 개체를 쉽게 찾을 수 있습니다.

비디오에서 개체를 어떻게 식별할 수 있습니까?

머신러닝 기반 컴퓨터 비전 접근 방식은 컴퓨터 비전을 사용하여 동영상 속 객체를 식별하고 그에 대한 정보를 반환하는 기술입니다.

비디오 인식의 첫 번째 단계는 비디오 데이터를 수집하는 것입니다. 이것은 사람들이 비디오에 주석을 달도록 하거나 초당 1프레임으로 장면을 캡처하는 카메라에서 비디오를 수집함으로써 수행할 수 있습니다.

비디오 데이터가 있으면 분석을 시작할 수 있습니다. 이를 수행하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

• 객체 감지 알고리즘을 사용하여 이미지에서 객체(예: 얼굴, 자동차 등)를 감지합니다.
• 의미론적 분할 기술(예: 사전 사용)을 사용하여 이미지를 개별 개체로 분할합니다.
• 데이터 세트에서 패턴을 찾습니다(예: 데이터 세트에 자동차 이미지보다 얼굴 이미지가 더 많은 경우 알고리즘이 얼굴 식별에 초점을 맞춰야 함). 각 개체 유형(예: 자동차 대 얼굴)의 특정 예를 찾는 대신.

우리 삶의 일반적인 비디오 인식 응용 프로그램에는 어떤 것이 있습니까?

비디오 인식 시스템은 여러 산업 및 비즈니스 프로세스에 존재합니다. 우리도 생활 속에서 자주 볼 수 있습니다. 다음은 보다 일반적인 비디오 인식 응용 프로그램 중 일부입니다.

인간 활동 인식

고정된 순서로 작업자가 수행하는 작업에 적용됩니다. 주로 상업, 산업 및 의료 시나리오에서 발생합니다.

• 산업 제조: 자동화된 조립 라인 생산 및 완제품 QC
• 소매: 라벨이 부착된 상품 판매 및 선반 재고 보유자, 부패하기 쉬운 상품 취급
• 물류 및 창고: 창고에서 상품 팔레트 취급. 일부 깨지기 쉬운/귀중품은 운송 시 주의가 필요합니다.
• 보건 의료: 병원에서는 환자 치료 제공자 테스트에 이를 사용합니다. 특히 심각한 외상 사례에 적합합니다.

수술 장비 모니터링 및 제어

대부분의 수술 장비는 의료진의 정밀한 움직임 제어가 필요합니다. 의사가 빽빽이 들어찬 혈관과 장기를 육안으로 확인하면 의료 오류가 발생하기 쉽다. 이 폐쇄 루프 프로세스에는 비디오 인식을 위한 강력한 인식 및 처리 기술이 필요합니다.

• 수술 도구의 수명 모니터링: 수술실에서 의료진은 도구의 남은 수명을 추정할 수 있습니다. 이를 통해 의료진은 도구가 수명 중간에 수명이 다하지 않도록 보장할 수 있습니다.
• 의료 도구 사용 시 모범 사례 보장: 의사가 진단 도구가 많을 때 규칙을 따르도록 합니다. 이 규칙은 특히 권장되는 안전한 사용 순서를 나타냅니다.
• 차선책 확보: 비디오는 사용 가능한 다른 센서 피드백과 함께 사용됩니다. 수술 활동 평가의 진화 상태에서 변화를 얻을 수 있습니다. 성공 확률이 높은 작업에 대한 추천을 받을 수 있습니다.

6 최고의 비디오 인식 소프트웨어

비디오 인식 소프트웨어(VRS)는 AI 기반 소프트웨어입니다. 디지털 비디오 감시 시스템과 함께 사용할 수 있습니다. 두 가지를 결합하면 위협의 존재를 식별하고 탐지하는 데 도움이 됩니다. 이러한 위협의 존재는 칼 및 총기와 같은 상대적으로 단일 개체일 수 있습니다. 또한 상대적으로 더 복잡한 교란이나 군중 이동일 수도 있습니다. VRS는 보안 담당자의 시선을 집중시켜 위협을 보다 신속하게 감지할 수 있도록 합니다. 다음으로 더 나은 영상 인식 소프트웨어 6가지를 소개하겠습니다.

노바 AI

Nova AI는 주로 다양한 오디오 및 인식 기술을 사용하여 도움을 줍니다. 이 소프트웨어를 사용하면 콘텐츠의 가장 세밀한 부분까지 분류하고 처리할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 인생의 모든 중요한 순간을 추출하고 발견합니다. 이 소프트웨어를 사용하면 클라우드 계정을 통해 최근에 검색된 메타데이터를 저장할 수 있습니다. 또한 이를 사용하여 비디오에서 사람의 말과 사용 가능한 음성을 구별할 수 있습니다. Nova AI가 비디오 데이터 작업에 큰 도움이 될 것이라고 확신합니다.

센시파이

Sensifai는 AI 도구를 사용하여 실시간으로 재생되는 이미지와 비디오를 인식합니다. 상징적인 행동, 장면, 물체 및 유명인을 식별하도록 설계되었습니다. 이 소프트웨어는 동영상과 이미지에서 비문명적인 폭력과 욕설을 찾아 신고하는 데 도움이 됩니다. 이미지와 비디오에서 수천 개의 동작, 개체 및 움직임을 표시하는 데 사용할 수 있습니다. 폭발, 화재 및 의심스러운 소리를 식별하는 데 사용할 수도 있습니다. 또한 이러한 오디오 및 비디오 파일에 자막을 자동으로 추가합니다. 이를 사용하여 원하는 오디오 및 비디오 파일을 쉽게 검색할 수 있습니다. 특히 사랑하는 사람을 혼자 추적하는 데에도 사용할 수 있습니다. 사랑하는 사람이 위협을 느낄 때 경고합니다. Sensifai는 다양한 시나리오에 적합합니다.

객체 감지

이 소프트웨어는 컴퓨터를 강력한 비디오 보안 시스템으로 바꿀 수 있습니다. 회사나 집에서 일어나는 모든 일을 원격으로 추적할 수 있습니다. 인공 지능을 사용하여 대상 개체를 실시간으로 추적하고 식별합니다. 보다 풍부한 영상 감시 콘텐츠를 얻을 수 있습니다. 이 소프트웨어에는 웹캠 클라우드도 있습니다. 이를 통해 인공지능 기반의 영상감시를 이용할 수 있습니다. Object Detection은 비디오 감시 클라우드에 매우 적합한 소프트웨어입니다. 소프트웨어는 저장된 비디오를 특정 시간에 지정된 채널 또는 미디어 소프트웨어에 자동으로 업로드합니다.

클라우드 비디오 인텔리전스 API

Cloud Video Intelligence API는 주로 Google Cloud에서 제공합니다. 그것은 많은 강력한 콘텐츠 검색을 가능하게 하고 사람들에게 매력적인 비디오 경험을 제공합니다. 소프트웨어에는 정확한 비디오 분석 기능이 있습니다. 비디오에서 20,000개 이상의 위치, 위치, 작업 및 개체를 식별할 수 있습니다. 새로운 미디어 운영자가 비디오 프레임 수준 또는 푸티지에서 풍부한 메타데이터를 추출하는 데 도움이 됩니다. 또한 AutoML Video Intelligence를 사용하여 엔터티 태그를 만드는 데 도움을 받을 수 있습니다. 소프트웨어의 개체 기반 이벤트 트리거 및 스트리밍 비디오 주석을 통해 보다 정확한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 이러한 사용 후기와 하이라이트 클립으로 훌륭한 고객 경험을 구축하는 데 도움이 됩니다.

발로사

Valossa를 사용하면 오디오 및 비디오 데이터에서 콘텐츠의 진정한 의미를 밝힐 수 있습니다. 이 인지 AI 소프트웨어는 이러한 비디오 기반 비즈니스에 도움이 됩니다. 기업이 비즈니스를 보다 안전하게 관리하고 성장시키는 데 도움이 될 수 있습니다. SaaS 서비스 소프트웨어 솔루션과 결합하여 사용할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 인식, 고급 언어 추론 및 다중 모드 비디오 분석을 결합합니다. 비디오 데이터의 내용을 이해하게 됩니다. 문맥 광고 구성 동영상에서 사용할 수 있습니다. Valossa를 사용하면 몰입형 주문형 비디오 (VOD) 및 과장된 (OTT) 사용자 경험.

Thetake.ai

Thetake.ai는 영상을 이해하는 인공지능 도구입니다. 기계 학습을 사용하여 비디오에서 사람과 제품을 자동으로 식별합니다. 이 소프트웨어는 쇼핑 가능한 콘텐츠를 지원하는 콘텐츠 제작자에게 적합합니다. 콘텐츠를 보는 사람들이 원하는 제품을 보다 효율적으로 찾을 수 있습니다. 제품 검색 및 콘텐츠 참여를 혁신하려는 회사를 돕습니다. 그것을 사용함으로써 참여하는 사람들의 경험을 향상시킬 수도 있습니다.

영상 인식의 한계

머신러닝 기반 컴퓨터 비전 접근법은 수많은 응용 분야에도 불구하고 한계가 있습니다. 이 기술의 주요 과제 중 하나는 분석해야 하는 데이터의 양입니다. 단일 비디오에는 수천 개의 프레임이 포함될 수 있으며, 이러한 데이터를 분석하는 데는 많은 시간과 리소스가 소요될 수 있습니다. 또한 비디오 인식 알고리즘은 화질이 낮거나 조명이 어두운 영상에서 물체나 사람을 정확하게 식별하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

현재 및 미래 개발

비디오 인식 분야는 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 새로운 기술과 기술이 개발되면서 끊임없이 발전하고 있습니다. 주요 초점 영역 중 하나는 대량의 데이터를 실시간으로 정확하게 분석할 수 있는 고급 기계 학습 알고리즘의 개발입니다. 또한 여러 언어와 상황에서 물체나 동작을 인식하고 분류하는 비디오 인식 알고리즘을 개발하려는 노력도 있습니다.

고용에 미치는 영향

비디오 인식 기술은 많은 산업에 혁명을 일으킬 잠재력이 있지만 노동력을 혼란에 빠뜨릴 잠재력도 있습니다. 특정 산업에서 자동화 및 인공 지능 사용은 기계가 특정 작업을 완료하는 데 더 능숙해짐에 따라 일자리 손실로 이어질 수 있습니다. 그러나 영상 인식 기술의 채택은 이 기술의 개발 및 유지와 관련된 분야에서 새로운 일자리를 창출할 수도 있습니다.

위의 학습을 통해 머신러닝 기반 컴퓨터 비전 접근 방식에 대해 어느 정도 이해하셨을 것입니다. 비디오 인식은 기계가 많은 양의 정보를 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 이러한 정보를 의미 있고 실행 가능한 데이터로 변환하여 우리가 사용할 수 있도록 합니다.

---

비디오 인식에 대한 일반 Q&A

1. 비디오 인식이란 무엇인가요?

   비디오 인식은 인공 지능과 컴퓨터 비전을 사용하여 비디오 콘텐츠를 분석하고 이해하는 기술의 일종입니다.

2. 비디오 인식은 어떻게 작동하나요?

   비디오 인식은 알고리즘을 사용하여 비디오 데이터를 분석하고, 비디오에서 사물, 사람 및 동작을 식별하고, 관련 정보를 추출합니다.

3. 비디오 인식의 활용 분야는 무엇인가요?

   비디오 인식은 보안 및 감시, 의료, 교통, 엔터테인먼트, 광고 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

4. 비디오 인식은 이미지 인식과 어떻게 다릅니까?

   비디오 인식은 비디오 시퀀스의 여러 프레임을 분석하는 반면 이미지 인식은 단일 이미지를 분석합니다. 비디오 인식은 시간적 정보도 고려하므로 시간에 따라 물체나 사람을 추적할 수 있습니다.

5. 비디오 인식을 사용하여 분석할 수 있는 데이터 유형에는 어떤 것이 있나요?

   비디오 인식은 사람의 행동, 차량 통행량, 매장 내 제품 배치, 동물 행동 등 광범위한 데이터를 분석할 수 있습니다.

6. 실시간 분석에 비디오 인식을 사용할 수 있나요?

   예, 실시간 분석에 비디오 인식을 사용할 수 있으므로 이벤트나 상황에 즉시 대응할 수 있습니다.

7. 비디오 인식 기술을 구현하는 데 드는 비용은 얼마인가요?

   비디오 인식 기술을 구현하는 데 드는 비용은 작업의 복잡성과 분석할 데이터의 양에 따라 달라질 수 있습니다.

8. 비디오 인식을 마케팅 및 광고에 어떻게 활용할 수 있나요?

   비디오 인식은 마케팅 및 광고에서 소비자 행동을 분석하고, 광고 캠페인의 효과를 추적하고, 사용자 선호도에 따라 콘텐츠를 개인화하기 위해 사용할 수 있습니다.