Сучасні Інструменти Відеоаналітики на Базі Штучного Інтелекту
Потік відеоконтенту, який постійно генерується та споживається, є дійсно вражаючим. За статистичними даними, кожної хвилини на YouTube завантажується неймовірні 500 годин відеоматеріалу!
Зрозуміло, що медіа-аналітикам вкрай складно охопити та проаналізувати такий величезний обсяг даних.
На щастя, розвиток штучного інтелекту (ШІ) сприяв появі потужних інструментів відеоаналітики. Ці інструменти здатні точно і ефективно видобувати цінну інформацію з відеоматеріалів.
У цій статті ми ознайомимо вас з найефективнішими інструментами відеоаналітики на основі ШІ, доступними на ринку сьогодні, і покажемо, як їх можна застосувати для покращення аналізу медіаконтенту.
Що Таке Інструменти Відеоаналітики на Основі ШІ?
Інструменти відеоаналітики, які базуються на штучному інтелекті, використовують передові технології комп’ютерного зору (CV) та машинного навчання для вилучення важливої інформації з відеофайлів різних форматів.
В основі їх роботи лежить використання складних алгоритмів, які сканують відео по пікселях, виявляючи дії, предмети та події в режимі реального часу або в записаному відео.
Ці інструменти здатні розпізнавати об’єкти, рухи, емоції та інші елементи, які алгоритми можуть ідентифікувати. Важливо, що інструменти відеоаналітики є гнучкими, дозволяючи користувачам навчати алгоритми або створювати власні моделі, що відповідають їхнім конкретним бізнес-потребам.
Наприклад, якщо вам потрібно виявити неприйнятний або образливий контент у відео, розміщених користувачами, ви можете розробити власну модель ШІ, ґрунтуючись на певних інструкціях, які визначають, який контент є небажаним для вашого бізнесу. Після цього ви можете використовувати цю модель для виявлення відхилень у відео.
Аналіз відео базується на двох основних принципах:
- Виявлення руху: Аналіз кожного пікселя з метою виявлення будь-якого руху об’єктів у відео.
- Розпізнавання об’єктів: Ідентифікація та відстеження об’єктів, розпізнавання переміщених, зниклих або нових об’єктів.
Загалом, передові системи відеоаналітики використовуються в системах безпеки та спостереження для виявлення потенційних загроз, людей або незвичної поведінки та миттєвого сповіщення про них.
Відеоаналітика широко застосовується в різних сферах і пропонує різноманітні рішення, які відповідають індивідуальним потребам бізнесу.
Останнім часом, програмне забезпечення для відеоаналітики стає все популярнішим серед компаній та медіа-організацій.
Зі зростанням попиту на відеоконтент, бренди використовують інструменти відеоаналітики на основі ШІ для:
- Виявлення візуальних згадок
- Отримання статистики про аудиторію
- Використання контенту, створеного користувачами
- Виявлення підроблених логотипів або товарів
І багато іншого.
Таким чином, сфера застосування інструментів відеоаналітики на основі штучного інтелекту постійно розширюється.
Переваги Використання Інструментів Відеоаналітики на Основі ШІ
#1. Детальний Аналіз
Сучасні інструменти відеоаналітики здатні аналізувати відеопотоки настільки глибоко, що це неможливо для людського ока.
Людський мозок обробляє зображення, які бачить око, всього за 13 мілісекунд.
За такий короткий час людина не може розгледіти кожну деталь або нюанс у відеопотоці. Але ШІ здатен це зробити.
Інструменти відеоаналітики на основі ШІ аналізують відео покадрово, а не в цілому. Такий детальний підхід дозволяє їм виявляти, відстежувати та класифікувати об’єкти на кожній сцені.
Цей рівень деталізації може бути вирішальним для виявлення загроз безпеці та підозрілої поведінки.
#2. Підвищення Ефективності та Продуктивності
Значна частина процесу відеоаналітики автоматизована. Інструменти виконують все: від аналізу відео до збору та зберігання статистичних даних.
Зазвичай, виконання таких дій вручну займає багато годин та потребує значних людських ресурсів. Навіть при цьому, результати аналізу не будуть настільки точними та глибокими, як при використанні ШІ.
Розглянемо приклад. Уявімо, що ви власник магазину та створили центр управління для аналізу відео з камер спостереження у вашому магазині.
Без використання інструментів відеоаналітики, ваші співробітники повинні були б постійно дивитися на екрани 24/7.
Але, завдяки відеоаналітиці, ваша команда може збирати набагато більше цінної інформації, наприклад:
- Оптимальний рух покупців
- Демографічні дані клієнтів
- Постійні клієнти
- Час очікування в черзі на касі
- Найпопулярніший відділ магазину
Маючи такі дані, зібрані автоматично за допомогою інструментів аналітики, ви можете зосередитися на ключових завданнях, таких як розробка стратегій та покращення взаємодії з клієнтами у вашій торговій точці.
#3. Проста Модерація Контенту
Зі стрімким зростанням обсягів створюваного контенту, стає все складніше відстежувати та модерувати контент, згенерований користувачами.
Інструменти відеоаналітики на основі ШІ допомагають переглядати велику кількість відеоматеріалів за лічені хвилини.
Головне, що ви можете навчити алгоритм за допомогою конкретних правил. Якщо контент не відповідає цим вимогам, інструмент виявить його за лічені секунди.
Інструменти відеоаналітики зазвичай допомагають компаніям:
- Виявляти підроблені логотипи брендів
- Відстежувати згадки бренду (текст/аудіо/логотип)
- Виявляти образливий контент
Ретельний моніторинг відеоконтенту є особливо важливим для медіа-організацій. Це допомагає уникнути судових позовів через несанкціоноване використання бренду або розміщення образливого контенту під їхнім брендом.
#4. Сповіщення в Реальному Часі
У випадку, якщо алгоритм виявить щось неетичне, програмне забезпечення можна налаштувати на надсилання попереджень і сповіщень.
Це дозволяє модераторам контенту оперативно реагувати на такі повідомлення. Можна налаштувати сповіщення про будь-які події: виявлення підроблених логотипів, застарілий контент, згадування бренду тощо.
Сповіщення в реальному часі особливо важливі в критичних ситуаціях, таких як сфера безпеки. Ви також можете автоматично налаштувати дії, які будуть запускатися, якщо алгоритм виявить порушення.
Наприклад, сирена може автоматично ввімкнутися у випадку пожежі або поліція буде викликана автоматично при зламі.
Власник, співробітники служби безпеки та інші отримують електронний лист або сповіщення автоматично без втручання людини.
Далі ми розглянемо деякі з найефективніших інструментів відеоаналітики на основі ШІ.
Amazon Rekognition
Amazon Rekognition – це потужне програмне забезпечення для відеоаналітики, яке пропонує попередньо навчені та налаштовані API комп’ютерного зору. Він використовує технології глибокого навчання для розпізнавання облич, виявлення об’єктів та аналізу зображень.
Ключові Особливості
- Інтеграція API модерації Rekognition у соціальні мережі та рекламні платформи для виявлення неприйнятного/образливого контенту та створення легального та прийнятного медіаконтенту.
- Використання технології виявлення Rekognition на зображеннях або відео для ідентифікації атрибутів обличчя, таких як відкриті/закриті очі, емоції, вік, стать та ін.
- Використання API на основі сховища для створення колекції облич, виявлених на різних зображеннях або відео; використання колекції для операцій зіставлення та пошуку облич.
- Виявлення та вилучення тексту із зображень та відео, що корисно для таких завдань, як розпізнавання номерних знаків та аналіз документів.
- Легке визначення міток та сцен на зображеннях і потокових відео, наприклад, транспортних засобів, будівель та ландшафтів.
Rekognition використовується такими компаніями як Pinterest, PBS та інші. Це універсальний інструмент із широким спектром застосування в різних галузях, включаючи безпеку, медіа та рекламу.
Google Cloud Video Intelligence
Google Video спрощує аналіз відео та керування медіафайлами. Його попередньо навчені моделі здатні розпізнавати понад 20 000 об’єктів, дій та сцен у збережених і потокових відео.
Ключові Особливості
- Зручний перегляд петабайтів відеоданих для ідентифікації та фільтрації відвертого або неприйнятного контенту, що важливо для модерації контенту та відповідності стандартам.
- Вбудований аналіз зміни кадру для виявлення змін у збереженому або потоковому відео в реальному часі.
- Визначення відповідних місць або часових рамок у відео для розміщення реклами, яка відповідає контексту відео.
- Отримання метаданих шляхом ідентифікації об’єктів, дій та сцен у відео, що покращує пошук та відкриття контенту.
- Функція виявлення тексту, яка використовує оптичне розпізнавання символів (OCR) для виявлення та виділення тексту у відео.
За допомогою Video AI можна автоматично транскрибувати мовлення у текст та створювати субтитри. Крім того, Video AI також пропонує моделі виявлення облич та людей, які знаходяться на етапі бета-тестування.
Індексатор Відео
Video Indexer – це хмарний інструмент відеоаналітики від Microsoft Azure. Він допомагає легко отримувати інформацію з аудіо- та відеофайлів за допомогою мультимедійного штучного інтелекту, що покращує доступність, можливості пошуку та загальну взаємодію з користувачем.
Ключові Особливості
- Video Indexer вилучає широкий спектр метаданих з відео, зокрема вимовлені слова, субтитри, теги та стенограми.
- Має відеоредактор на основі штучного інтелекту, який дозволяє створювати нові медіа з наявного контенту; 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 проблемою. Понад 3500 експертів із безпеки працюють над захистом ваших даних та конфіденційності. Платформа також має найсучасніші сертифікати, що робить її ідеальною для інноваційних застосувань у різних галузях промисловості.
Кларіфай
Clarifai пропонує повний аналіз руху відео 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 рішень на місцях та підтримки військових проектів.
- Поєднуйте відеодані повного руху з штучним інтелектом для покращення часу 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 таким компаніям, як Canva, Nvidia та ін. Крім того, ви отримуєте 1000 безкоштовних щомісячних операцій, починаючи з Clarifai.
Lumeo
Lumeo – це користувацька платформа відеоаналітики без коду, яка дозволяє будь-кому отримати максимум користі від відеоконтенту за допомогою простих інструментів перетягування та попередньо створених блоків аналітики.
Ключові Особливості
- Містить сотні готових до використання моделей штучного інтелекту, інструментів та роз’ємів, що дозволяє використовувати Lumeo для різних випадків використання.
- Проста функція plug-and-play для легкої інтеграції програмного забезпечення з існуючими системами керування камерами та відео.
- Повний набір REST API та програмованих вузлів Python, для створення власних інтеграцій.
- Вбудована функція співпраці для розробників, інженерів рішень та команд впровадження для пришвидшення впровадження рішень.
Lumeo – це універсальна платформа відеоаналітики. Її інтуїтивно зрозумілий дизайн та готові моделі ШІ дозволяють використовувати передові аналітичні можливості без необхідності вивчення технічного жаргону.
Приклади Використання Інструментів Відеоаналітики
Як ми вже зазначали, існує багато сфер застосування інструментів відеоаналітики. Розглянемо три основні галузі – охорону здоров’я, безпеку та роздрібну торгівлю – щоб продемонструвати, як вони використовують відеоаналітику.
Охорона Здоров’я
Університет Буффало розробив додаток для смартфонів, призначений для виявлення розладу спектру аутизму (РАС) у дітей. Додаток використовує принцип виявлення руху (ядро відеоаналітики).
За допомогою камери смартфона додаток відстежує вираз обличчя та увагу погляду дитини, яка дивиться на зображення соціальних сцен (декількох людей).
Додаток відстежує рухи очей та точно виявляє дітей з РАС, оскільки їхні рухи очей відрізняються від рухів очей людей без аутизму.
Роздрібна Торгівля
Amazon Go – це унікальний продуктовий магазин, який дозволяє покупцям виходити з магазину, не чекаючи в черзі на касі. Це відбувається завдяки автоматичному списанню коштів з рахунку клієнта відповідно до того, що він бере з полиць.
Amazon стверджує, що кожен раз, коли клієнт бере товар з полиці, цей товар миттєво додається до кошика в його онлайн-акаунті. Коли покупець повертає товар на полицю, Amazon видаляє його з віртуального кошика.
Хоча Amazon не розкриває подробиці технології, стверджується, що вона включає високоякісні моделі комп’ютерного зору та машинного навчання у поєднанні з датчиками всередині магазину, які дозволяють Amazon приймати точні рішення щодо покупок клієнтів.
Безпека
Згідно з дослідженнями, людина в Лондоні потрапляє на камери спостереження понад 300 разів на день, тоді як в Америці ця цифра становить близько 75 разів на день!
Отже, практично неможливо вручну відстежувати стільки інформації, виявляти аномалії в місцях великого скупчення людей. Але інструменти відеоаналітики можуть зробити це в 10 разів швидше та точніше, ніж наглядачі.
Звичайно, це не означає, що потрібно звільняти існуючих спостерігачів або охоронців, але ці інструменти можуть стати незамінними помічниками для ефективнішого виконання роботи.
Висновки
Відеоаналітика на основі штучного інтелекту перестала бути технологією лише для фахівців. Вона активно використовується в маркетингу, обслуговуванні клієнтів та інших сферах бізнесу.
Можливість економити багато годин та отримувати корисну інформацію робить відеоаналітику все більш популярною в різних галузях. У цій статті ми спробували надати огляд основних аспектів відеоаналітики на основі ШІ.