AI-drevet videoanalyse: 5 smarte verktøy for bedre medieanalyse

Avanserte Videoverktøy: En Dybdegående Analyse

Den daglige mengden videoinnhold som genereres og konsumeres er overveldende. Ifølge Statistikk lastes det opp svimlende 500 timer med videoer til YouTube hvert eneste minutt. Denne enorme datamengden utgjør en betydelig utfordring for medieanalytikere.

Heldigvis har utviklingen innen kunstig intelligens (AI) banet vei for kraftige videoanalyseverktøy. Disse verktøyene er i stand til å utvinne verdifull innsikt fra videoer med imponerende nøyaktighet og letthet.

Denne artikkelen introduserer deg til de fremste AI-baserte videoanalyseverktøyene som er tilgjengelige i dag. Vi vil også utforske hvordan disse verktøyene kan brukes til å forbedre medieanalysen din.

Hva er AI-baserte videoanalyseverktøy?

AI-baserte videoanalyseverktøy benytter seg av avansert datasyntteknologi (Computer Vision) og maskinlæring for å trekke ut meningsfull informasjon fra videoer, uavhengig av format.

Disse verktøyene fungerer ved hjelp av komplekse algoritmer som analyserer videoer piksel for piksel. De oppdager aktiviteter, objekter og hendelser i både direktesendte og innspilte videoer.

Du kan få innsikt i objekter, bevegelser, følelser og alt annet algoritmene kan identifisere. Videoanalyseverktøy er fleksible og kan trenes med egne algoritmer, eller du kan bygge skreddersydde modeller for å imøtekomme dine spesifikke forretningsbehov.

Tenk deg at du ønsker å identifisere upassende eller støtende innhold i publiserte eller brukergenererte videoer. Du kan bygge tilpassede AI-modeller basert på definerte retningslinjer som beskriver hva som utgjør upassende innhold for din virksomhet. Deretter kan du kjøre modellen på tvers av dine videofiler for å oppdage avvik.

Analysen baseres på to hovedprinsipper:

• Bevegelsesdeteksjon: Analyserer hver piksel og registrerer bevegelse av objekter i videoen.
• Objektgjenkjenning: Identifiserer og overvåker objekter, gjenkjenner objekter som har flyttet seg, forsvunnet eller er nye.

Avansert videoanalyse brukes hovedsakelig i sikkerhets- og overvåkingssystemer for å oppdage og varsle om potensielle trusler, mennesker eller unormal atferd.

Videoanalyse benyttes i mange bransjer og tilbyr allsidige tjenester for å dekke individuelle forretningsbehov. Programvaren har nylig blitt stadig mer populær blant bedrifter og mediehus.

Med den økende etterspørselen etter videoinnhold benytter merkevarer AI-baserte videoanalyseverktøy for å:

• Identifisere visuelle referanser
• Få innsikt i publikum
• Utnytte brukergenerert innhold
• Oppdage falske merkevarelogoer eller forfalskede varer

Og mye mer. Bruksområdene for AI-drevne videoanalyseverktøy har utviklet seg betydelig.

Fordeler med å bruke AI-baserte videoanalyseverktøy

#1. Dybdeanalyse

Avanserte videoanalyseverktøy kan analysere videostrømmer med en dybde som er uoppnåelig for det menneskelige øyet. Menneskehjernen kan behandle bilder på så lite som 13 millisekunder. Innenfor dette korte tidsrommet kan vi ikke forvente at et menneske skal oppfatte hver eneste detalj eller konflikt i videostrømmen, mens AI er i stand til dette.

AI-drevne videoanalyseverktøy undersøker strømmer eller innspilte videoer bilde for bilde istedenfor som en helhet. Denne detaljerte tilnærmingen gjør dem i stand til å oppdage, spore og klassifisere objekter i en scene. Dette nivået av detaljer kan være avgjørende for å identifisere sikkerhetstrusler og mistenkelig oppførsel.

#2. Økt effektivitet og produktivitet

En viktig del av videoanalyseprosessen er automatisering. Verktøyene håndterer alt fra å analysere videoer til å samle inn og lagre innsikt. Uten disse verktøyene ville det tatt mange timer og en stor arbeidsstyrke for å utføre disse aktivitetene regelmessig. Selv da ville det være vanskelig å få like god innsikt som AI gir.

La oss se på et eksempel: Du eier en fysisk butikk og har satt opp et kontrollsenter for å analysere overvåkingsvideoene.

Uten videoanalyseverktøy ville overvåkingsteamet ditt vært nødt til å se på skjermen døgnet rundt. Med videoanalyse kan teamet ditt fokusere på å samle inn innsikt som:

• Ideelt antall besøkende
• Kundedemografi
• Gjengangere
• Ventetid ved kassen
• Den mest populære delen av butikken

Med så mye data tilgjengelig fra analyseverktøyene kan du fokusere på kjerneoppgavene, som å bruke innsikten til å utvikle strategier og forbedre brukeropplevelsen.

#3. Problemfri innholdsmoderering

Med veksten i innholdsproduksjon er det vanskelig å holde oversikt over brukergenerert innhold. AI-drevne videoanalyseverktøy gjør det mulig å analysere mange timer med videoinnhold på bare noen minutter. Du kan trene algoritmene med spesifikke retningslinjer for samsvar. Hvis innholdet ikke overholder disse retningslinjene, kan verktøyet oppdage det raskt.

For det meste kan videoanalyseverktøy hjelpe bedrifter med å:

• Oppdage falske merkevarelogoer
• Merkevarereferanser (tekst/lyd/logo)
• Oppdage støtende innhold

Nøyaktig overvåking av videoinnhold er viktig for mediehus. Det forhindrer dem i å havne i juridiske problemer på grunn av uautoriserte merkevarereferanser eller støtende innhold under deres navn.

#4. Sanntidsvarsler og meldinger

Hvis algoritmene oppdager noe uetisk, kan programvaren konfigureres til å sende ut varsler og meldinger. Dette gir innholdsmoderatorer mulighet til å iverksette tiltak umiddelbart for å håndtere situasjonen. Du kan konfigurere varsler for alt fra oppdagelse av falsk logo til utdatert innhold og merkevarereferanser.

Sanntidsvarsler er spesielt viktige i tidskritiske situasjoner, spesielt i sikkerhetssektoren. Du kan også angi hendelsesbaserte handlinger som utløses automatisk hvis algoritmen registrerer et brudd. For eksempel kan sirener utløses ved brann, eller politiet tilkalles ved innbrudd. Eiere, sikkerhetspersonell og andre vil automatisk motta varsler uten menneskelig inngripen.

Her er noen av de beste AI-baserte videoanalyseverktøyene for bedre medieanalyse.

Amazon Rekognition

Amazon Rekognition er en kraftig videoanalyseprogramvare med forhåndstrente og tilpassbare programmeringsgrensesnitt for datasynt. Den bruker dyp læringsteknologi for å utføre ansiktsgjenkjenning, objektgjenkjenning og bildeanalyse.

Viktige funksjoner

• Integrer API-er for moderering i sosiale medier og annonser for å oppdage upassende eller støtende innhold og lage et brukervennlig og lovlig akseptabelt medium.
• Utnytt Rekognitions deteksjonsteknologi på bilder eller videoer for å identifisere ansiktstrekk som øyne åpne eller lukket, følelser, alder, kjønn, osv.
• Bruk lagringsbaserte API-er for å lage en samling av ansikter oppdaget i ulike bilder eller videoer. Bruk denne samlingen for å utføre ansiktsmatch og søkeoperasjoner.
• Oppdag og trekk ut tekst fra bilder og videoer, noe som er nyttig for applikasjoner som skiltgjenkjenning og dokumentanalyse.
• Identifiser enkelt etiketter og scener i bilder og direkte videostrømmer, som kjøretøy, bygninger og landskap.

Rekognition er et allsidig verktøy som benyttes av selskaper som Pinterest og PBS. Det har et bredt spekter av bruksområder innen ulike bransjer, inkludert sikkerhet, media og reklame.

Google Cloud Video Intelligence

Google Video AI forenkler videoanalyse og medieadministrasjon. De forhåndstrente modellene kan gjenkjenne over 20 000 objekter, aktiviteter og scener i både lagrede og direktesendte videoer.

Viktige funksjoner

• Naviger enkelt gjennom petabyte med videodata for å identifisere og filtrere eksplisitt eller upassende innhold for innholdsmoderering og samsvar.
• Innebygd analyse av klipp for å oppdage endringer i klipp i en lagret eller direktesendt video i sanntid.
• Identifiser passende steder eller tidsrammer i videoer for å sette inn annonser som er relevant for videoinnholdet.
• Trekk ut rike metadata ved å identifisere objekter, aktiviteter og scener i videoer og bruk dette til å forbedre søk og gjenfinning.
• Tekstgjenkjenning som benytter optisk tegngjenkjenning (OCR) for å oppdage og trekke ut tekst fra en video.

Med Video AI kan du automatisk transkribere tale til tekst og generere undertekster fra videoer. Video AI har også modeller for ansiktsgjenkjenning og persondeteksjon som er i betafasen.

Video Indexer

Video Indexer er et skybasert videoanalyseverktøy fra Microsoft Azure. Det hjelper deg med å trekke ut innsikt fra lyd- og videofiler ved hjelp av media AI for å forbedre tilgjengelighet, søkbarhet og den generelle brukeropplevelsen.

Viktige funksjoner

• Video Indexer trekker ut en rekke metadata fra videoer, inkludert talte ord, undertekster, tagger og transkripsjoner.
• Har en AI-basert videoredigerer som lar deg lage nytt innhold fra eksisterende videoer. Klipp ut deler fra videoer og sett dem sammen med redigeringsverktøyet.
• Integreres 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 prioritert. Over 3500 sikkerhetseksperter jobber for å beskytte data og personvern. Plattformen har også avanserte sertifiseringer, noe som gjør den perfekt for innovative applikasjoner i ulike bransjer.

Clarifai

Clarifai tilbyr full videoanalyse ved hjelp av datasyn og AI. Verktøyet egner seg godt til situasjonsbevissthet og objektgjenkjenning, noe som gjør det godt egnet for overvåkings- og sikkerhetsformål.

Viktige funksjoner

• Oppdager spesifikke handlinger i videoen, som et mønster eller individuell atferd, for å forstå hvordan kunder samhandler med produkter.
• Avdekker innsikt fra ustrukturerte data, oppdager anomalier i sanntid for å ta raskere beslutninger og støtte militære ISR-prosjekter.
• Kombinerer videodata med AI for å forbedre responstiden, oppdage skadede områder eller søke etter personer i nær sanntid.
• Innebygd lydgjenkjenningsteknologi for å oppdage og transkribere tale, gjenkjenne musikk og andre lyder.

Clarifai tilbyr videoanalysestøtte til mange store selskaper som Canva og Nvidia. Du får også 1000 gratis operasjoner per måned når du starter med Clarifai.

Lumeo

Lumeo er en tilpassbar videoanalyseplattform uten kode. Med enkle dra-og-slipp-verktøy og forhåndsbygde analyseenheter kan hvem som helst dra nytte av videoinnholdet.

Viktige funksjoner

• Har hundrevis av ferdige AI-modeller, verktøy og koblinger som gjør det mulig å bruke Lumeo for en rekke bruksområder.
• Enkel plug-and-play-funksjonalitet for å integrere programvaren med eksisterende kamera- og videostyringssystemer uten problemer.
• Komplett sett med REST-APIer og programmerbare Python-noder for å bygge egne integrasjoner.
• Innebygd samarbeidsfunksjon for utviklere, løsningsingeniører og implementeringsteam for å levere løsninger raskere.

Lumeo er en alt-i-ett videoanalyseplattform. Det intuitive designet og de ferdige AI-modellene lar alle dra full nytte av avansert analyse uten å måtte lære seg teknisk sjargong.

Bruksområder for videoanalyseverktøy

Som nevnt er bruksområdene for videoanalyseverktøy mange. Vi vil se på tre hovedområder: helsevesen, sikkerhet og detaljhandel, for å se hvordan de bruker videoanalyse.

Helsevesen

University of Buffalo har utviklet en smarttelefonapplikasjon som skal hjelpe med å oppdage autismespekterforstyrrelse (ASD) hos barn. Appen bruker prinsippet om bevegelsesdeteksjon, som er kjernen i videoanalyse.

Appen bruker smarttelefonkameraet til å spore ansiktsuttrykket og blikket til et barn som ser på bilder av sosiale scener. Appen overvåker øyebevegelser og kan nøyaktig oppdage barn med ASD, da deres øyebevegelser er forskjellig fra en person uten autisme.

Detaljhandel

Amazon Go er en unik dagligvarebutikk som lar kunder gå ut av butikken uten å måtte stå i lange køer. Dette gjøres ved å belaste kundene automatisk for det de tar med seg fra hyllene.

Amazon sier at hver gang en kunde tar med seg en vare, legges varen umiddelbart til i handlekurven deres på nettkontoen. Når kjøpere returnerer en vare til hyllen, fjerner Amazon den fra den virtuelle handlekurven. Selv om Amazon ikke sier mye om teknologien de bruker, forteller de at den involverer avansert datasyn og maskinlæringsmodeller kombinert med flere sensorer i butikken for å ta sikre beslutninger når det gjelder betaling.

Sikkerhet

Ifølge rapporter blir en person i London sannsynligvis fanget av et sikkerhetskamera over 300 ganger om dagen, mens en amerikansk statsborger kan bli fanget på kamera mer enn 75 ganger per dag!

For mennesker er det umulig å holde oversikt over alle situasjoner og unormaliteter på steder med mye folk. Videoanalyseverktøy kan imidlertid gjøre det ti ganger raskere og mer nøyaktig enn menneskelige overvåkere. Vi sier ikke at du kan si opp eksisterende overvåkere, men disse verktøyene kan være en god assistent for å gjøre jobben mer effektiv og produktiv.

Konkluderende tanker

AI-drevet videoanalyse er ikke lenger «teknisk prat». Det har blitt brukt i markedsføring, kundeservice og andre forretningsområder. Videoanalyse kan spare utallige timer og gi verdifull innsikt. Dette har ført til bredere aksept på tvers av bransjer. I denne artikkelen har vi forsøkt å dekke alle muligheter for AI-basert videoanalyse.