Selve volumet av videoinnhold som produseres og konsumeres på daglig basis er forbløffende. Ifølge Statista lastes det opp 500 timer med video til YouTube hvert minutt!
Det er klart at det er skremmende for medieanalytikere å forstå det hele.
Heldigvis har fremskritt innen kunstig intelligens (AI) ført til utviklingen av kraftige videoanalyseverktøy som trekker ut verdifull innsikt fra videoer nøyaktig og uanstrengt.
I denne artikkelen introduserer vi deg for de beste AI-baserte videoanalyseverktøyene på markedet i dag og viser hvordan du kan bruke dem til å forbedre medieanalysen din.
Innholdsfortegnelse
Hva er AI-baserte videoanalyseverktøy?
AI-baserte videoanalyseverktøy bruker progressiv CV (Computer Vision) og maskinlæringsteknologier for å trekke ut meningsfull informasjon fra videoer i alle formater.
Ideelt sett bruker disse verktøyene et sett med komplekse algoritmer som skanner videoer piksel for piksel og oppdager aktiviteter, objekter og hendelser som skjer i live eller innspilte videoer.
Du kan lære om objektene, bevegelsene, følelsene og alt algoritmene kan velge. Faktisk er videoanalyseverktøy fleksible for hvordan du trener algoritmene eller til og med bygger tilpassede modeller for å passe dine forretningsbehov.
Anta at du ønsker å identifisere upassende/støtende innhold i publiserte eller brukergenererte videoer. Du kan bygge tilpassede AI-modeller på angitte retningslinjer som beskriver hva som gjør innhold upassende eller upassende for virksomheten din. Kjør deretter modellen på tvers av videofiler for å oppdage uregelmessigheter.
Analysen fungerer på to kjerneprinsipper:
- Bevegelsesdeteksjon: undersøker hver piksel og oppdager hver bevegelse av objekter i videoen
- Objektgjenkjenning: identifisere og overvåke objekter, gjenkjenne objekter som har flyttet, forsvunnet eller er nye
I hovedsak brukes avansert videoanalyse i sikkerhets- og overvåkingssystemer for å oppdage og varsle potensielle trusler, mennesker eller unormal atferd.
Videoanalyse er mye brukt på tvers av bransjer og tilbyr allsidige tjenester som tilfredsstiller individuelle forretningsbehov.
Imidlertid har programvaren nylig blitt stadig mer populær blant bedrifter og mediehus.
Med den økende etterspørselen etter videoinnhold, utnytter merkevarer AI-baserte videoanalyseverktøy for å:
- Identifiser visuelle omtaler
- Få ut publikumsinnsikt
- Utnytt brukergenerert innhold
- Finn falske merkelogoer eller forfalskede varer
Og mye mer.
Så teknisk sett har brukstilfellene av AI-drevne videoanalyseverktøy utviklet seg siden den gang.
Fordeler med å bruke AI-baserte videoanalyseverktøy
#1. Dybdeanalyse
Avanserte videoanalyseverktøy kan analysere videostrømmer til en dybde som er umulig for menneskelige øyne å oppnå.
Du skjønner, en menneskelig hjerne kan behandle bilder som øyet ser i så lite som 13 millisekunder.
I løpet av denne korte tidsrammen forventer vi ikke at et menneske skal få tak i hver eneste detalj eller konflikt i streaming av videoer. Men vi kan definitivt forvente at AI gjør det.
AI-drevne videoanalyseverktøy undersøker streaming eller innspilt video bilde-for-bilde i stedet for å se på det som en helhet. Den granulære tilnærmingen lar dem oppdage, spore og klassifisere objekter i en scene.
Dette detaljnivået kan være avgjørende for å identifisere sikkerhetstrusler og mistenkelig oppførsel.
#2. Økt effektivitet og produktivitet
En stor del av videoanalyseprosessen følger med automatisering. Fra å analysere videoer til å samle inn og lagre innsikt, verktøyene gjør alt.
Ideelt sett ville det ha tatt flere timer og en betydelig arbeidsstyrke å utføre disse aktivitetene regelmessig. Og selv etter timer med arbeid, ville du ikke være i stand til å få innsikten som AI ville gi.
La oss ta dette med et eksempel. Du eier en fysisk butikk og har satt opp et kontrollsenter for å analysere butikkens overvåkingsfeed.
Uten videoanalyseverktøy ville overvåkingsteamet ditt ende opp med å stirre på skjermen 24*7.
Men med videoanalyse kombinert kan teamet ditt gjøre mye bedre med å samle inn innsikt som:
- Ideelt fotfall
- Kundenes demografi
- Gjenta kunder
- Ventetid ved faktureringsskranken
- Den mest engasjerte delen i butikken
Når du allerede har så mye data hentet ut av analyseverktøy, kan du fokusere på kjerneoppgavene, som å bruke innsikt for å bygge strategier og forbedre brukeropplevelsen i utsalgsstedet ditt.
#3. Problemfri innholdsmoderering
Med boomen i innholdsskaping er det vanskelig å holde øye med brukergenerert innhold.
AI-drevne videoanalyseverktøy hjelper deg å sveipe gjennom timevis med videoinnhold på minutter.
Det beste er at du kan trene algoritmen med spesifikke retningslinjer for samsvar. Hvis innholdet ikke overholder de angitte retningslinjene, kan verktøyet oppdage dem i løpet av sekunder.
For det meste kan videoanalyseverktøy hjelpe bedrifter:
- Oppdag falske merkelogoer
- Merkeomtaler (tekst/lyd/logo)
- Oppdag støtende innhold
Dessuten er nøye overvåking av videoinnhold avgjørende for mediehus. Det forhindrer dem i å komme inn i juridiske slagsmål for uautoriserte merkeomtaler eller å se støtende innhold under merkenavnet deres.
#4. Sanntidsvarsler og varsler
I tilfelle algoritmen oppdager noe uetisk, kan programvaren konfigureres til å sende ut varsler og varsler.
Dette lar innholdsmoderatorer iverksette umiddelbare tiltak for å løse varselet. Du kan konfigurere varslene for hva som helst: oppdagelse av falsk logo, foreldet innhold, merkeomtaler osv.
Sanntidsvarsler er avgjørende i tidssensitive situasjoner, først og fremst i sikkerhetssektoren. Det viktigste er at du også kan angi hendelsesbaserte handlinger som utløses automatisk hvis algoritmen registrerer et brudd.
Det kan for eksempel høres sirener i hele bygningen hvis det brenner, eller politiet kan tilkalles hvis det er innbrudd.
Eieren, sikkerhetspersonalet og andre vil motta en e-post eller et varsel automatisk uten menneskelig innblanding.
Her er noen fantastiske AI-baserte videoanalyseverktøy for bedre medieanalyse.
Amazon-gjenkjenning
Amazon Rekognition er en kraftig videoanalyseprogramvare som kommer sammen med forhåndstrente og tilpassbare programmeringsgrensesnitt for datamaskinsyn. Den bruker dyplæringsteknologi for å utføre ansiktsgjenkjenning, gjenstandsgjenkjenning og bildeanalyse.
Nøkkelegenskaper
- Bygg inn API-er for moderering av anerkjennelse i sosiale medier og annonser for å oppdage upassende/støtende innhold og lage et brukervennlig, lovlig akseptert medie
- Utnytt RekoRekognitions deteksjonsteknologi på bilder eller videoer for å identifisere ansiktsegenskaper som øyne åpne eller lukkede, følelser, alder, kjønn osv.
- Bruk lagringsbaserte API-er for å lage en samling ansikter oppdaget på forskjellige bilder eller videoer; bruk samlingen til å utføre ansiktsmatch og søkeoperasjoner.
- Oppdag og trekk ut tekst fra bilder og videoer, noe som gjør det nyttig for applikasjoner som registreringsskiltgjenkjenning og dokumentanalyse
- Identifiser enkelt etiketter og scener i bilder og live videostrømmer, for eksempel kjøretøy, bygninger og landskap
Anerkjennelse er klarert av slike som Pinterest, PBS og mer. Det er utvilsomt et allsidig verktøy med et bredt spekter av applikasjoner i ulike bransjer, inkludert sikkerhet, media og reklame.
Google Cloud Video Intelligence
GooglGoogles så AGoogle’Video som forenkler videoanalyse og medieadministrasjon. De ferdigtrente modellene kan gjenkjenne over 20 000 objekter, aktiviteter og scener i lagrede og streamede videoer.
Nøkkelegenskaper
- Surf enkelt gjennom petabyte med videodata for å identifisere og filtrere eksplisitt eller upassende innhold som er nødvendig for innholdsmoderering og overholdelse
- Innebygd analyse av skuddendringer for å oppdage skuddendringer i en lagret eller streamet video i sanntid
- Identifiser passende steder eller tidsrammer i videoer for å sette inn annonser som er kontekstuelt relevante for videoinnholdet
- Trekk ut rike metadata ved å identifisere objekter, aktiviteter og scener i videoer og bruke dem til å forbedre søk og oppdagelse
- Har tekstgjenkjenning som bruker optisk tegngjenkjenning (OCR) for å oppdage og trekke ut tekst i en inndatavideo
Ved å bruke Video AI kan du automatisk transkribere tale til tekst og generere teksting og undertekster fra videoer. I tillegg har video AI også modeller for ansiktsgjenkjenning og persondeteksjon som er i betastadiet.
Videoindekserer
Video Indexer er et skybasert videoanalyseverktøy fra Microsoft Azure. Det hjelper deg enkelt å trekke ut innsikt fra lyd- og videofiler ved hjelp av media AI for å forbedre tilgjengeligheten, søkbarheten og den generelle brukeropplevelsen.
Nøkkelegenskaper
- Video Indexer trekker ut et bredt spekter av metadata fra videoer, inkludert talte ord, undertekster, tagger og transkripsjoner
- Har en AI-basert videoredigerer som lar deg lage nye medier fra eksisterende innhold; klipp enkelt ut klipp fra videoer og sy dem sammen ved hjelp av redigeringsprogrammet
- Integrerer med andre Microsoft-tjenester, inkludert Azure Cognitive Services, Power BI og SharePoint
- Finjuster anbefalingsalgoritmen basert på objekter og personer som vises i en video
Med Video Indexer er personvern og sikkerhet ikke lenger en myte. Den har over 3500 sikkerhetseksperter dedikert til å beskytte data og personvern. Plattformen har også state-of-the-art sertifiseringer, noe som gjør den perfekt for innovative applikasjoner i ulike bransjer.
Clarifai
Clarifai tilbyr full motion videoanalyse ved hjelp av datasyn og AI. Verktøyet er tilbøyelig til situasjonsbevissthet og gjenstandsdeteksjon, noe som gjør det egnet for overvåkings- og sikkerhetsformål.
Nøkkelegenskaper
- Oppdager spesifikke handlinger som finner sted i videoen, som et mønster eller individuell atferd, for bedre å forstå hvordan kunder samhandler med produkter
- Avdekke innsikt fra ustrukturerte data; oppdage anomalier i sanntid for å ta raskere feltbeslutninger og støtte ISR militære prosjekter
- Kombiner videodata i full bevegelse med AI for å forbedre responstiden; oppdage skadede områder eller søk etter personer i nær sanntid
- Innebygd lydgjenkjenningsteknologi for å oppdage og transkribere tale, gjenkjenne musikk og identifisere andre lyder
Clarifai gir videoanalysestøtte på toppnivå til verdens beste lag, Canva, Nvidia og mer. Dessuten får du 1000 gratis månedlige operasjoner når du starter med Clarifai.
Lumeo
Lumeo er en egendefinert videoanalyseplattform uten kode som lar hvem som helst få mest mulig ut av videoinnhold med enkle dra-og-slipp-verktøy og forhåndsbygde analysebyggesteiner.
Nøkkelegenskaper
- Har 100-vis av klare til bruk AI-modeller, verktøy og koblinger, som gjør det mulig å bruke Lumeo til en rekke bruksområder uten å løfte en finger
- Enkel plug-and-play-funksjon for å integrere programvaren med eksisterende kamera- og videostyringssystemer uten problemer
- Komplett sett med REST APIer og programmerbare Python-noder slik at du enkelt kan bygge tilpassede integrasjoner
- Innebygd samarbeidsfunksjon for utviklere, løsningsingeniører og implementeringsteam for å levere løsninger raskere
Lumeo er en alt-i-ett videoanalyseplattform. Dens intuitive design og ferdiglagde AI-modeller lar alle gjøre full bruk av avanserte analyser uten å lære noen teknisk sjargong.
Bruk eksempler på videoanalyseverktøy
Som vi sa, er bruken av videoanalyseverktøy mange. Vi vil imidlertid holde oss til tre store bransjer – helsevesen, sikkerhet og detaljhandel – for å se hvordan de bruker videoanalyse.
Helsevesen
Universitetet i Buffalo utviklet en smarttelefonapplikasjon designet for å hjelpe med å oppdage autismespektrumforstyrrelse (ASD) hos barn. Appen fungerer etter prinsippet om bevegelsesdeteksjon (kjernen i videoanalyse).
Ved å bruke smarttelefonkameraet sporer appen ansiktsuttrykket og blikket til et barn som ser på bilder av sosiale scener (som viser flere personer).
Appen overvåker øyebevegelser og kan nøyaktig oppdage barn med ASD siden deres øyebevegelser er forskjellige fra de til en person uten autisme.
Detaljhandel
Amazon Go er en første i sitt slag dagligvarebutikk som lar kunder sjekke ut av butikken uten å vente i lange faktureringskøer. Det gjør den ved å belaste kundene automatisk etter hva de henter fra hyllen.
Amazon hevder at hver gang en kunde henter en vare fra en hylle, legges varen umiddelbart til i handlekurven deres på nettkontoen. Når kjøpere returnerer en vare til hyllen, fjerner Amazon den fra deres virtuelle handlekurv.
Selv om Amazon ikke sier mye om teknologi de bruker, sier den at teknologien involverer avanserte datasyn og maskinlæringsmodeller kombinert med flere sensorer inne i butikken som lar Amazon ta sikre avgjørelser når det gjelder å belaste brukere for deres kjøp.
Sikkerhet
Ifølge rapporter vil en person i London sannsynligvis bli fanget på et sikkerhetskamera over 300 ganger om dagen, mens en amerikansk statsborger kan bli fanget på kamera mer enn 75 ganger per dag!
Så, menneskelig sett, er det umulig å holde styr på dets situasjoner og unormaliteter på steder med mye folk. Videoanalyseverktøy kan imidlertid gjøre det for deg ti ganger raskere og mer nøyaktig enn menneskelige veiledere.
Nei, vi sier ikke at du kan si opp vi er eksisterende overvåkere eller overvåkingsvakter, men disse verktøyene kan være en rettmessig assistent for å gjøre jobben mer effektivt og produktivt.
Konklusive tanker
AI-drevet videoanalyse er ikke lenger «techie talk». Det har blitt brukt i markedsføring, kundeservice og andre forretningsroller.
Det faktum at videoanalyse kan spare utallige timer og levere handlingskraftig innsikt har ført til bredere aksept på tvers av bransjer. I denne artikkelen har vi prøvd å dekke alle mulige muligheter for AI-basert videoanalyse.