Распознавание видео: определение и применение

Появление подходов к компьютерному зрению, основанных на машинном обучении, упростило людям использование ценности видеоданных. Это позволяет вам получить то, что вы хотите, не тратя много времени и сил на анализ видеоклипов. Далее давайте войдем в мир распознавания видео, чтобы понять, что это такое и как оно работает. В этой статье мы также собрали для вас 6 мощных программ для распознавания видео. Вы можете использовать их для получения необходимой информации о данных.

Что такое распознавание видео?

Распознавание видео — это способность машины получать, обрабатывать и анализировать данные из визуального источника (видео). Проще говоря, это позволяет машине «видеть» видео и «понимать» информацию, которую она получает кадр за кадром. Он позволяет анализировать видеоданные о поведении целевых объектов, транспортных средств и прочего.

Наиболее очевидная разница между распознаванием изображений и видео заключается в отслеживании видео. Подходы компьютерного зрения, основанные на машинном обучении, используют камеры для определения местоположения объектов, которые перемещаются во времени. Он в основном связывает этот движущийся целевой объект с последовательными видеокадрами.

Эта технология идентификации похожа на компьютерное зрение — они полагаются на глубокое обучение. Идея машинного обучения выражается людям путем сопоставления некоторого ввода с выводом. В частности, мы предлагаем вход, а алгоритм сообщит нам ответ на выходе. Среди них искусственные нейронные сети дают ответы на наши вопросы.

Есть искусственный интеллект с превосходным интеллектом в распознавании видео. В обществе видео является важным доказательством в расследованиях по вопросам безопасности и правоохранительных органах. В этих видео много ценных данных. Благодаря расследованию распознавания видео с помощью ИИ вы можете легко получить нужную информацию в видео.

Люди часто называют это анализом видеоконтента или интеллектуальным анализом видео. Это потому, что есть много разных задач, связанных с распознаванием видео. Есть также причина, по которой люди использовать искусственный интеллект для распознавания видео. Это позволяет значительно сократить время расследования. Время вашего расследования сократится с недель или даже месяцев до нескольких секунд. Это также поможет вам обрабатывать эти огромные объемы видеоданных, что позволит вам быстрее выполнять задачи.

История распознавания видео

Распознавание видео уходит своими корнями в компьютерное зрение, которое появилось в 1960-х годах, чтобы позволить компьютерам интерпретировать и понимать изображения. За прошедшие годы достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения привели к разработке более сложных алгоритмов распознавания видео. В начале 2000-х подходы компьютерного зрения, основанные на машинном обучении, начали набирать обороты в индустрии безопасности с развитием систем наблюдения, которые могли анализировать видеоматериалы в режиме реального времени для выявления подозрительной активности.

Как работает распознавание видео?

Распознавание видео сочетает в себе глубокое обучение (DL) и компьютерное зрение (резюме) модели. Затем он использует ИИ для применения как прямых видеопотоков, так и записанных видеоклипов для выполнения задачи. Наиболее распространенные способы распознавания видео AI:

• Классификация изображений: Вы можете использовать его, чтобы выбрать правильную категорию для видео.
• Обнаружение объекта: Это поможет вам быстро классифицировать и находить объекты в видео.
• Позиционирование: Вы можете использовать его, чтобы найти целевой объект в видео.
• Идентификация объекта: Экземпляр целевого объекта
• Отслеживание объекта: Он позволяет отслеживать траекторию движения целевого объекта. Траектория движения целевого объекта будет меняться в видео.

В чем разница между распознаванием видео и распознаванием лиц?

Подходы компьютерного зрения на основе машинного обучения фокусируются на распознавании входящих данных кадр за кадром из многих источников видео. Он будет использовать искусственный интеллект для быстрой обработки этих видеоданных. Вам понадобится совсем немного времени, чтобы получить результат.

Распознавание лиц, с другой стороны, представляет собой биометрическую технологию, которая распознает наличие лица (обнаружение лица). Распознавание лиц быстро определит владельца лица. Распознавание лиц также использует искусственный интеллект. Здесь искусственный интеллект работает с помощью компьютерного приложения. Это приложение помогает быстро получить цифровое изображение лица человека. Приложение получит цифровое изображение этого целевого объекта из видеокадра. Затем он сравнит это цифровое изображение с изображениями, хранящимися в записях базы данных. Затем вы можете легко найти целевой объект, который хотите найти.

Как определить объект на видео?

Подходы компьютерного зрения на основе машинного обучения — это технология, которая использует компьютерное зрение для идентификации объектов в видео и возврата информации о них.

Первым шагом в распознавании видео является сбор видеоданных. Это можно сделать, либо попросив людей аннотировать видео, либо собрав его с камеры, которая снимает сцену со скоростью один кадр в секунду.

Когда у вас есть видеоданные, вы можете приступить к их анализу. Есть несколько способов сделать это:

• Использование алгоритмов обнаружения объектов для обнаружения объектов на изображении (например, лиц, автомобилей и т. д.).
• Использование методов семантической сегментации (например, использование словаря) для сегментации изображения на отдельные объекты.
• Поиск шаблонов в вашем наборе данных (например, если в вашем наборе данных больше изображений лиц, чем изображений автомобилей, то, возможно, ваш алгоритм должен быть ориентирован на идентификацию лиц). Вместо того, чтобы просто искать конкретные примеры каждого типа объекта (например, автомобиль или лицо).

Каковы некоторые из распространенных приложений для распознавания видео в нашей жизни?

Системы распознавания видео существуют в нескольких различных отраслях и бизнес-процессах. Мы также часто видим это в нашей жизни. Вот некоторые из наиболее типичных приложений для распознавания видео.

Распознавание человеческой деятельности

Он применяется к задачам, выполняемым операторами в фиксированной последовательности. В основном это происходит в коммерческих, промышленных и медицинских сценариях.

• Промышленное производство: автоматизированное конвейерное производство и контроль качества готовой продукции
• Розничная торговля: тех, кто занимается продажей маркированных товаров и инвентаризацией на полках, обработкой скоропортящихся товаров
• Логистика и складирование: обработка поддонов товаров на складах. Некоторым хрупким/ценным товарам требуется внимание при транспортировке.
• Здравоохранение: Больницы используют их для тестирования медицинских работников. Это особенно подходит для тех случаев критических травм.

Мониторинг и контроль хирургического оборудования

Большинству хирургического оборудования требуется точный контроль движения со стороны медицинского персонала. Врачи склонны к врачебным ошибкам, если невооруженным глазом идентифицируют эти плотно расположенные кровеносные сосуды и органы тела. Этот замкнутый процесс требует мощной технологии распознавания и обработки для распознавания видео.

• Мониторинг срока службы хирургических инструментов: В операционной позволяет медицинскому персоналу оценить оставшийся срок службы инструмента. Это позволяет медицинскому персоналу гарантировать, что инструмент не достигнет конца срока службы в середине своего срока службы.
• Обеспечение передовой практики использования медицинских инструментов: Это гарантирует, что врачи следуют правилам, когда у них есть много диагностических инструментов. Это правило конкретно относится к рекомендуемому порядку безопасного использования.
• Получите следующее лучшее действие: Видео используется с другой доступной обратной связью датчика. Можно получить изменения в развивающемся состоянии при оценке хирургической активности. Вы можете получить рекомендации по действиям с высокой вероятностью успеха.

6 лучших программ для распознавания видео

Программное обеспечение для распознавания видео (VRS) — это программное обеспечение, управляемое искусственным интеллектом. Вы можете использовать его совместно с цифровыми системами видеонаблюдения. Их комбинация помогает выявлять и обнаруживать наличие угроз. Присутствием этих угроз могут быть относительно единичные предметы, такие как ножи и огнестрельное оружие. Они также могут быть относительно более сложными возмущениями или движениями толпы. VRS помогает сосредоточить внимание сотрудников службы безопасности, позволяя им быстрее обнаруживать угрозы. Далее я познакомлю вас с 6 лучшими программами для распознавания видео.

Нова ИИ

Nova AI помогает вам в основном за счет использования различных аудиотехнологий и технологий распознавания. Используя это программное обеспечение, вы можете классифицировать и обрабатывать мельчайшие детали вашего контента. Он будет использовать технологию компьютерного зрения, чтобы извлекать и обнаруживать каждый важный момент вашей жизни. Программное обеспечение позволяет хранить последние обнаруженные метаданные через вашу облачную учетную запись. Вы также можете использовать его, чтобы различать человеческую речь и любые доступные голоса в ваших видео. Я уверен, что Nova AI станет для вас отличным помощником в работе с вашими видеоданными.

Сенсифаи

Sensifai использует инструменты искусственного интеллекта для распознавания изображений и видео, воспроизводимых в режиме реального времени. Он предназначен для идентификации знаковых действий, сцен, объектов и знаменитостей. Программное обеспечение помогает вам находить и помечать нецивилизованное насилие и ненормативную лексику в видео и изображениях. Вы можете использовать его, чтобы отметить тысячи действий, объектов и движений на изображениях и видео. Вы также можете использовать его для обнаружения взрывов, пожаров и подозрительных звуков. Он также автоматически добавит субтитры к этим аудио- и видеофайлам. Используя его, вы можете легко найти нужные аудио- и видеофайлы. В частности, вы также можете использовать его, чтобы отслеживать своих близких в одиночку. Он предупредит вас, когда ваши близкие почувствуют угрозу. Sensifai подходит для самых разных сценариев.

Обнаружение объекта

Это программное обеспечение может превратить ваш компьютер в мощную систему видеонаблюдения. Вы можете удаленно отслеживать все, что происходит в вашей компании или дома. Он использует искусственный интеллект для отслеживания и идентификации целевых объектов в режиме реального времени. Вы можете получить более богатый контент видеонаблюдения. Программное обеспечение также имеет облако веб-камеры. Через него можно использовать видеонаблюдение на основе искусственного интеллекта. Object Detection — очень подходящее программное обеспечение для облачных систем видеонаблюдения. Программное обеспечение автоматически загружает сохраненное видео на указанный канал или мультимедийное программное обеспечение в определенное время.

API облачной видеоаналитики

Cloud Video Intelligence API поддерживается в основном Google Cloud. Он позволяет находить множество полезных материалов и дает людям увлекательное видео. Программное обеспечение имеет возможности точного анализа видео. Он может идентифицировать более 20 000 местоположений, позиций, действий и объектов в видео. Это помогает операторам новых медиа извлекать богатые метаданные из уровня видеокадра или отснятого материала. Вы также можете использовать AutoML Video Intelligence, чтобы помочь вам в создании тегов сущностей. Это позволяет вам получать более точную информацию с помощью программных триггеров событий на основе объектов и аннотаций потокового видео. Это также поможет вам создать отличный клиентский опыт с помощью этих отзывов и ярких клипов.

Валосса

Valossa позволяет раскрыть истинное значение контента в ваших аудио- и видеоданных. Это программное обеспечение для когнитивного ИИ приносит пользу тем компаниям, которые используют видео. Это может помочь компаниям более безопасно управлять своим бизнесом и развивать его. Вы можете использовать его в сочетании с сервисными программными решениями SaaS. Программное обеспечение сочетает в себе распознавание, расширенные языковые рассуждения и мультимодальный анализ видео. Это приводит к пониманию содержания видеоданных. Вы можете использовать его в видеороликах о настройке контекстной рекламы. Valossa позволяет достичь эффекта погружения видео по запросу (VOD) и чрезмерно (OTT) взаимодействие с пользователем.

Thetake.ai

Thetake.ai — это инструмент искусственного интеллекта, который понимает видео. Он использует машинное обучение для автоматической идентификации людей и продуктов в видео. Программное обеспечение подходит для создателей контента, которые поддерживают приобретаемый контент. Это позволяет людям, просматривающим контент, более эффективно находить нужные продукты. Это помогает компаниям, которые хотят трансформировать поиск продуктов и взаимодействие с контентом. Вы также можете улучшить опыт тех, кто участвует, используя его.

Ограничения распознавания видео

Несмотря на многочисленные приложения, подходы компьютерного зрения на основе машинного обучения не лишены ограничений. Одной из основных проблем этой технологии является объем данных, которые необходимо проанализировать. Одно видео может содержать тысячи кадров; анализ этих данных может занять много времени и ресурсов. Кроме того, алгоритмы распознавания видео не могут точно идентифицировать объекты или людей на низкокачественных или плохо освещенных кадрах.

Текущие и будущие разработки

Область распознавания видео постоянно развивается, разрабатываются новые технологии и методы для повышения точности и эффективности. Одним из основных направлений деятельности является разработка более совершенных алгоритмов машинного обучения, которые могут точно анализировать большие объемы данных в режиме реального времени. Также существует стремление разработать алгоритмы распознавания видео, которые распознают и классифицируют объекты или действия на нескольких языках и в разных контекстах.

Влияние на занятость

Технология распознавания видео может произвести революцию во многих отраслях, но она также может изменить рабочую силу. Автоматизация и использование искусственного интеллекта в определенных отраслях могут привести к потере рабочих мест, поскольку машины лучше справляются с выполнением определенных задач. Однако внедрение технологии распознавания видео может также создать новые рабочие места в областях, связанных с разработкой и обслуживанием этой технологии.

Я уверен, что после изучения вышеизложенного у вас есть предварительное представление о подходах компьютерного зрения на основе машинного обучения. Распознавание видео помогает машине понять большой объем информации. Он также преобразует эту информацию в значимые и полезные данные, которые становятся доступными для нас.

---

Общие вопросы и ответы о распознавании видео

1. Что такое распознавание видео?

   Распознавание видео — это технология, использующая искусственный интеллект и компьютерное зрение для анализа и понимания видеоконтента.

2. Как работает распознавание видео?

   Распознавание видео использует алгоритмы для анализа видеоданных, идентификации объектов, людей и действий в видео и извлечения соответствующей информации.

3. Каковы приложения распознавания видео?

   Распознавание видео применяется в различных отраслях, включая безопасность и наблюдение, здравоохранение, транспорт, развлечения и рекламу.

4. Чем распознавание видео отличается от распознавания изображений?

   Распознавание видео анализирует несколько кадров видеопоследовательности, а распознавание изображений анализирует одно изображение. Распознавание видео также учитывает временную информацию и может отслеживать объекты или людей во времени.

5. Какие типы данных можно анализировать с помощью распознавания видео?

   Распознавание видео может анализировать широкий спектр данных, включая поведение людей, движение транспортных средств, размещение товаров в магазинах и поведение животных.

6. Можно ли использовать распознавание видео для анализа в реальном времени?

   Да, распознавание видео можно использовать для анализа в реальном времени, что позволяет немедленно реагировать на события или ситуации.

7. Какова стоимость внедрения технологии распознавания видео?

   Стоимость внедрения технологии распознавания видео может варьироваться в зависимости от сложности задачи и объема анализируемых данных.

8. Как распознавание видео можно использовать в маркетинге и рекламе?

   Распознавание видео можно использовать в маркетинге и рекламе для анализа поведения потребителей, отслеживания эффективности рекламных кампаний и персонализации контента на основе предпочтений пользователей.