Величезний обсяг відеоконтенту, який створюється та споживається щодня, вражає. За даними Statista, щохвилини на YouTube завантажується 500 годин відео!
Очевидно, медіа-аналітикам важко зрозуміти все це.
На щастя, розвиток штучного інтелекту (ШІ) призвів до розробки потужних інструментів відеоаналітики, які точно й без зусиль отримують цінну інформацію з відео.
У цій статті ми познайомимо вас із найкращими інструментами відеоаналітики на основі штучного інтелекту на сьогоднішньому ринку та покажемо, як ви можете використовувати їх для покращення аналізу медіа.
Що таке інструменти відеоаналітики на основі AI?
Інструменти відеоаналітики на основі штучного інтелекту використовують прогресивне CV (комп’ютерне бачення) і технології машинного навчання для отримання значущої інформації з відео всіх форматів.
В ідеалі ці інструменти використовують набір складних алгоритмів, які сканують відео піксель за пікселем і виявляють дії, об’єкти та події, що відбуваються в прямому ефірі чи записаному відео.
Ви можете дізнатися про об’єкти, рухи, емоції та все, що можуть вибрати алгоритми. Насправді інструменти відеоаналітики є гнучкими щодо того, як ви навчаєте алгоритми або навіть створюєте власні моделі відповідно до потреб вашого бізнесу.
Припустімо, ви хочете визначити неприйнятний/образливий вміст в опублікованих або створених користувачами відео. Ви можете створювати власні моделі штучного інтелекту на основі встановлених інструкцій, які описують, що робить вміст небажаним або невідповідним для вашого бізнесу. Потім запустіть модель між відеофайлами, щоб виявити аномалії.
Аналітика працює за двома основними принципами:
- Виявлення руху: перевіряє кожен піксель, виявляючи кожен рух об’єктів у відео
- Розпізнавання об’єктів: ідентифікація та моніторинг об’єктів, розпізнавання об’єктів, які переїхали, зникли або є новими
По суті, відеоаналітика високого класу використовується в системах безпеки та спостереження для виявлення потенційних загроз, людей або ненормальної поведінки та сповіщення про них.
Відеоаналітика широко використовується в різних галузях і пропонує різноманітні послуги, що задовольняють індивідуальні потреби бізнесу.
Однак останнім часом програмне забезпечення набуває все більшої популярності серед компаній і ЗМІ.
Із зростанням попиту на відеоконтент бренди використовують інструменти відеоаналітики на основі ШІ, щоб:
- Визначте візуальні згадки
- Витягніть статистику аудиторії
- Використовуйте створений користувачами вміст
- Знайдіть підроблені логотипи брендів або підроблені товари
І багато іншого.
Отже, з технічної точки зору варіанти використання інструментів відеоаналітики на основі штучного інтелекту з тих пір розвивалися.
Переваги використання інструментів відеоаналітики на основі ШІ
#1. Глибокий аналіз
Розширені інструменти відеоаналітики можуть аналізувати відеопотоки на глибині, недоступній для людського ока.
Розумієте, людський мозок може обробляти зображення, які бачить око, лише за 13 мілісекунд.
За цей короткий проміжок часу ми не очікуємо, що людина зрозуміє кожну деталь або конфлікт потокового відео. Але ми точно можемо очікувати, що AI це зробить.
Інструменти відеоаналітики на основі штучного інтелекту перевіряють потокове або записане відео покадрово, а не розглядають його в цілому. Деталізований підхід дозволяє їм виявляти, відстежувати та класифікувати об’єкти в сцені.
Цей рівень деталізації може бути вирішальним для виявлення загроз безпеці та підозрілої поведінки.
#2. Підвищення ефективності та продуктивності
Основна частина процесу відеоаналітики супроводжується автоматизацією. Інструменти роблять усе: від аналізу відео до збору та зберігання статистики.
В ідеалі для регулярного виконання цих дій знадобилося б кілька годин і значна кількість робочої сили. І навіть після багатогодинної роботи ви не зможете отримати інформацію, яку дає ШІ.
Давайте розберемо це на прикладі. Ви володієте звичайним магазином і створили центр керування для аналізу каналів відеоспостереження вашого магазину.
Без інструментів відеоаналітики ваша команда спостереження зрештою дивилася б на екран 24*7.
Але разом із відеоаналітикою ваша команда може набагато краще збирати інформацію, наприклад:
- Ідеальний крок
- Демографія клієнтів
- Постійні клієнти
- Час очікування біля каси
- Найбільш затребуваний відділ в магазині
Маючи стільки даних, уже отриманих інструментами аналітики, ви можете зосередитися на основних завданнях, як-от використання статистичних даних для побудови стратегій і покращення взаємодії з користувачем у вашій торговій точці.
#3. Безпроблемна модерація вмісту
З бумом створення контенту стежити за контентом, створеним користувачами, важко.
Інструменти відеоаналітики на основі штучного інтелекту допомагають переглядати години відеовмісту за лічені хвилини.
Найкраще те, що ви можете навчити алгоритм за допомогою конкретних інструкцій щодо відповідності. Якщо вміст не відповідає встановленим вимогам, інструмент може виявити його за лічені секунди.
Здебільшого інструменти відеоаналітики можуть допомогти підприємствам:
- Виявляти підроблені логотипи брендів
- Згадування бренду (текст/аудіо/логотип)
- Виявляти образливий вміст
Крім того, ретельний моніторинг відеоконтенту вкрай важливий для ЗМІ. Це запобігає їм від участі в судових сварках через несанкціоноване згадування бренду чи розміщення образливого вмісту під своїм брендом.
#4. Сповіщення та сповіщення в реальному часі
У випадку, якщо алгоритм виявляє щось неетичне, програмне забезпечення можна налаштувати на надсилання попереджень і сповіщень.
Це дозволяє модераторам вмісту вжити негайних заходів для вирішення сповіщення. Ви можете налаштувати сповіщення про що завгодно: виявлення фальшивих логотипів, застарілий вміст, згадування бренду тощо.
Сповіщення в режимі реального часу є життєво важливими в критичних ситуаціях, насамперед у секторі безпеки. Найважливіше те, що ви також можете встановити дії на основі подій, які запускаються автоматично, якщо алгоритм виявляє порушення.
Наприклад, сирени можуть бути включені по всій будівлі, якщо сталася пожежа, або викликати поліцію, якщо стався злом.
Власник, співробітники служби безпеки та інші отримають електронний лист або сповіщення автоматично без втручання людини.
Ось кілька чудових інструментів відеоаналітики на основі ШІ для кращого аналізу медіа.
Amazon Rekognition
Amazon Rekognition — це потужне програмне забезпечення для аналізу відео, яке постачається разом із попередньо підготовленими та налаштованими API комп’ютерного зору. Він використовує технологію глибокого навчання для розпізнавання обличчя, виявлення об’єктів і аналізу зображень.
Ключові особливості
- Вставте API модерації Rekognition у соціальні медіа та рекламу, щоб виявляти неприйнятний/образливий вміст і створювати зручні, законно прийнятні медіа
- Використовуйте технологію виявлення RekoRekognition на зображеннях або відео, щоб ідентифікувати атрибути обличчя, такі як відкриті чи закриті очі, емоції, вік, стать тощо
- Використовуйте API на основі сховища для створення колекції облич, виявлених на різних зображеннях або відео; використовувати колекцію для виконання операцій збігу обличчя та пошуку.
- Виявляйте та витягуйте текст із зображень і відео, що робить його корисним для таких програм, як розпізнавання номерних знаків і аналіз документів
- Легко визначайте мітки та сцени на зображеннях і живих відеопотоках, наприклад транспортні засоби, будівлі та ландшафти
Rekognition довіряють Pinterest, PBS тощо. Безсумнівно, це універсальний інструмент із широким спектром застосувань у різних галузях, включаючи безпеку, медіа та рекламу.
Google Cloud Video Intelligence
GoogleGoogle’sso AGoogle’Video спрощує аналіз відео та керування медіафайлами. Його попередньо навчені моделі можуть розпізнавати понад 20 000 об’єктів, дій і сцен у збережених і потокових відео.
Ключові особливості
- Легко переглядайте петабайти відеоданих, щоб ідентифікувати та фільтрувати відвертий або неприйнятний вміст, необхідний для модерації вмісту та відповідності
- Вбудований аналіз зміни кадру для виявлення змін кадру в збереженому або потоковому відео в реальному часі
- Визначте відповідні місця або часові рамки у відео, щоб вставити рекламу, яка контекстуально відповідає вмісту відео
- Отримайте багаті метадані, ідентифікуючи об’єкти, дії та сцени у відео, і використовуйте їх для покращення пошуку та відкриття
- Має функцію виявлення тексту, яка використовує оптичне розпізнавання символів (OCR) для виявлення та виділення тексту у вхідному відео
Використовуючи Video AI, ви можете автоматично транскрибувати мовлення в текст і створювати субтитри з відео. Крім того, штучний інтелект відео також має моделі виявлення облич і людей, які знаходяться на стадії бета-тестування.
Індексатор відео
Video Indexer — це хмарний інструмент відеоаналітики від Microsoft Azure. Це допомагає вам легко отримувати інформацію з аудіо- та відеофайлів за допомогою мультимедійного штучного інтелекту для покращення доступності, можливостей пошуку та загальної взаємодії з користувачем.
Ключові особливості
- Video Indexer витягує з відео широкий спектр метаданих, зокрема вимовлені слова, субтитри, теги та стенограми
- Має відеоредактор на основі штучного інтелекту, який дозволяє створювати нові медіа з наявного вмісту; легко вирізати кліпи з відео та зшивати їх разом за допомогою редактора
- Інтегрується з іншими службами Microsoft, включаючи Azure Cognitive Services, Power BI і SharePoint
- Точне налаштування алгоритму рекомендацій на основі об’єктів і людей, які з’являються у відео
З Video Indexer конфіденційність і безпека більше не є міфом. Понад 3500 експертів із безпеки займаються захистом ваших даних і конфіденційності. Платформа також має найсучасніші сертифікати, що робить її ідеальною для інноваційних застосувань у різних галузях промисловості.
Кларіфай
Clarifai пропонує повний аналіз відео руху за допомогою комп’ютерного зору та ШІ. Інструмент орієнтований на визначення ситуації та виявлення об’єктів, що робить його придатним для спостереження та безпеки.
Ключові особливості
- Виявляє конкретні дії, які відбуваються у відео, як-от шаблон або індивідуальну поведінку, щоб краще зрозуміти, як клієнти взаємодіють із продуктами
- Виявляйте ідеї з неструктурованих даних; виявляти аномалії в реальному часі для швидшого прийняття польових рішень і підтримки військових проектів ISR
- Поєднуйте відеодані повного руху з штучним інтелектом, щоб покращити час відгуку; виявляти пошкоджені ділянки або шукати людей майже в реальному часі
- Вбудована технологія розпізнавання аудіо для виявлення та транскрибування мови, розпізнавання музики та ідентифікації інших звуків
Clarifai надає підтримку відеоаналізу найвищого рівня найкращим у світі командам Canva, Nvidia тощо. Крім того, ви отримуєте 1000 безкоштовних щомісячних операцій, починаючи з Clarifai.
Lumeo
Lumeo — це користувальницька платформа відеоаналітики без коду, яка дозволяє будь-кому отримати максимальну віддачу від відеоконтенту за допомогою простих інструментів перетягування та попередньо створених блоків аналітики.
Ключові особливості
- Містить сотні готових до використання моделей штучного інтелекту, інструментів і роз’ємів, що дозволяє використовувати Lumeo для різних випадків використання, не поворухнувши пальцем
- Проста функція plug-and-play для легкої інтеграції програмного забезпечення з існуючими системами керування камерами та відео
- Повний набір REST API і програмованих вузлів Python, щоб ви могли легко створювати власні інтеграції
- Вбудована функція співпраці для розробників, інженерів рішень і команд впровадження для швидшого впровадження рішень
Lumeo — це універсальна платформа відеоаналітики. Його інтуїтивно зрозумілий дизайн і готові моделі штучного інтелекту дозволяють будь-кому повною мірою використовувати передову аналітику, не вивчаючи жодного технічного жаргону.
Приклади використання інструментів відеоаналітики
Як ми вже говорили, варіантів використання інструментів відеоаналітики досить багато. Однак ми зупинимося на трьох основних галузях – охороні здоров’я, безпеці та роздрібній торгівлі – щоб побачити, як вони використовують відеоаналітику.
Охорона здоров’я
Університет Буффало розробив додаток для смартфонів, призначений для виявлення розладу спектру аутизму (РАС) у дітей. Додаток працює за принципом виявлення руху (ядро відеоаналітики).
За допомогою камери смартфона додаток відстежує вираз обличчя та увагу погляду дитини, яка дивиться на фотографії соціальних сцен (декілька людей).
Додаток відстежує рухи очей і може точно виявляти дітей з РАС, оскільки їхні рухи очей відрізняються від рухів очей людини без аутизму.
Роздрібна торгівля
Amazon Go — це перший у своєму роді продуктовий магазин, який дозволяє покупцям виписуватися з магазину, не чекаючи в довгих чергах для виставлення рахунків. Це робиться шляхом автоматичного стягнення плати з клієнтів відповідно до того, що вони беруть з полиці.
Amazon стверджує, що кожен раз, коли клієнт бере товар з полиці, цей товар миттєво додається до кошика для покупок в його онлайн-акаунті. Коли покупці повертають товар на полицю, Amazon видаляє його з віртуального кошика.
Незважаючи на те, що Amazon не говорить про те, що використовує технології, вони стверджують, що ця технологія передбачає високоякісні моделі комп’ютерного зору та машинного навчання в поєднанні з кількома датчиками всередині магазину, які дозволяють Amazon приймати впевнені рішення, коли справа доходить до оплати з користувачів покупки.
Безпека
Згідно з повідомленнями, людина в Лондоні, ймовірно, потрапляє на камеру безпеки понад 300 разів на день, тоді як американський громадянин може потрапляти в камеру більше 75 разів на день!
Таким чином, по-людськи, неможливо відстежити це і аномалії в місцях великого скупчення людей. Однак інструменти відеоаналітики можуть зробити це за вас у 10 разів швидше й точніше, ніж наглядачі.
Ні, ми не кажемо, що ви можете звільнити існуючих спостерігачів або охоронців, але ці інструменти можуть стати поправними помічниками для більш ефективного та продуктивного виконання роботи.
Заключні думки
Відеоаналітика на основі штучного інтелекту більше не є «розмовами технарів». Його використовували в маркетингу, обслуговуванні клієнтів та інших бізнес-ролях.
Той факт, що відеоаналітика може заощадити незліченну кількість годин і надати корисну інформацію, призвів до її більш широкого визнання в галузях. У цій статті ми спробували охопити всі можливі види відеоаналітики на основі ШІ.