Alene mængden af videoindhold, der produceres og forbruges på daglig basis, er forbløffende. Ifølge Statista bliver der uploadet 500 timers video til YouTube hvert minut!
Det er klart, at det er skræmmende for medieanalytikere at forstå det hele.
Heldigvis har fremskridt inden for kunstig intelligens (AI) ført til udviklingen af kraftfulde videoanalyseværktøjer, der uddrager værdifuld indsigt fra videoer præcist og ubesværet.
I denne artikel vil vi introducere dig til de bedste AI-baserede videoanalyseværktøjer på markedet i dag og vise, hvordan du kan bruge dem til at forbedre din medieanalyse.
Indholdsfortegnelse
Hvad er AI-baserede videoanalyseværktøjer?
AI-baserede videoanalyseværktøjer bruger progressive CV (Computer Vision) og maskinlæringsteknologier til at udtrække meningsfuld information fra videoer i alle formater.
Ideelt set bruger disse værktøjer et sæt komplekse algoritmer, der scanner videoer pixel-for-pixel og registrerer aktiviteter, objekter og begivenheder, der sker i live eller optagede videoer.
Du kan lære om objekter, bevægelser, følelser og alt, hvad algoritmerne kan vælge. Faktisk er videoanalyseværktøjer fleksible til, hvordan du træner algoritmerne eller endda bygger tilpassede modeller, der passer til dine forretningsbehov.
Antag, at du vil identificere upassende/stødende indhold i offentliggjorte eller brugergenererede videoer. Du kan bygge tilpassede AI-modeller på faste retningslinjer, der beskriver, hvad der gør indhold anstødeligt eller upassende for din virksomhed. Kør derefter modellen på tværs af videofiler for at opdage uregelmæssigheder.
Analysen arbejder ud fra to kerneprincipper:
- Bevægelsesdetektion: undersøger hver pixel og registrerer hver bevægelse af objekter i videoen
- Objektgenkendelse: Identificer og overvåg objekter, genkend objekter, der er flyttet, forsvundet eller er nye
Grundlæggende bruges avanceret videoanalyse i sikkerheds- og overvågningssystemer til at opdage og advare potentielle trusler, mennesker eller unormal adfærd.
Videoanalyse er meget udbredt på tværs af brancher og tilbyder alsidige tjenester, der imødekommer individuelle forretningsbehov.
Men for nylig er softwaren blevet mere og mere populær blandt virksomheder og mediehuse.
Med den stigende efterspørgsel efter videoindhold udnytter brands AI-baserede videoanalyseværktøjer til at:
- Identificer visuelle omtaler
- Hent publikumsindsigt
- Udnyt brugergenereret indhold
- Find falske mærkelogoer eller forfalskede varer
Og meget mere.
Så teknisk set har brugen af AI-drevne videoanalyseværktøjer været under udvikling lige siden.
Fordele ved at bruge AI-baserede videoanalyseværktøjer
#1. Dybdegående analyse
Avancerede videoanalyseværktøjer kan analysere videostreams til en dybde, der er umulig for menneskelige øjne at opnå.
Ser du, en menneskelig hjerne kan behandle billeder, som øjet ser, i så lidt som 13 millisekunder.
I denne korte tidsramme forventer vi ikke, at et menneske får fat i hver eneste detalje eller konflikt i streaming af videoer. Men vi kan bestemt forvente, at AI gør det.
AI-drevne videoanalyseværktøjer undersøger streaming eller optaget video frame-by-frame i stedet for at se på det som en helhed. Den granulære tilgang giver dem mulighed for at detektere, spore og klassificere objekter i en scene.
Dette detaljeringsniveau kan være afgørende for at identificere sikkerhedstrusler og mistænkelig adfærd.
#2. Øget effektivitet og produktivitet
En stor del af videoanalyseprocessen følger med automatisering. Fra at analysere videoer til at indsamle og gemme indsigt, værktøjerne gør det hele.
Ideelt set ville det have taget flere timer og en betydelig arbejdsstyrke at udføre disse aktiviteter regelmæssigt. Og selv efter timers arbejde, ville du ikke være i stand til at få den indsigt, som AI ville give.
Lad os få det med et eksempel. Du ejer en fysisk butik og har oprettet et kontrolcenter til at analysere din butiks overvågningsfeed.
Uden videoanalyseværktøjer ville dit overvågningsteam ende med at stirre på skærmen 24*7.
Men med videoanalyse kombineret kan dit team gøre det meget bedre med at indsamle indsigt som:
- Ideelt fodfald
- Kundernes demografi
- Gentagende kunder
- Ventetid ved faktureringsskranken
- Den mest engagerede afdeling i butikken
Når du allerede har så mange data udtrukket af analyseværktøjer, fokuserer du på kerneopgaverne, som at bruge indsigt til at opbygge strategier og forbedre brugeroplevelsen i din detailforretning.
#3. Problemfri indholdsmoderering
Med boomet i skabelse af indhold er det svært at holde øje med brugergenereret indhold.
AI-drevne videoanalyseværktøjer hjælper dig med at feje gennem timevis af videoindhold på få minutter.
Det bedste er, at du kan træne algoritmen med specifikke retningslinjer for overholdelse. Hvis indhold ikke overholder de fastsatte retningslinjer, kan værktøjet registrere dem på få sekunder.
For det meste kan videoanalyseværktøjer hjælpe virksomheder:
- Opdag falske mærkelogoer
- Brandomtaler (tekst/lyd/logo)
- Opdag stødende indhold
Desuden er nøje overvågning af videoindhold afgørende for mediehuse. Det forhindrer dem i at komme ind i juridiske slagsmål for uautoriserede mærkeomtaler eller at vise stødende indhold under deres mærkenavn.
#4. Realtidsadvarsler og meddelelser
I tilfælde af at algoritmen opdager noget uetisk, kan softwaren konfigureres til at udsende advarsler og notifikationer.
Dette giver indholdsmoderatorer mulighed for at tage øjeblikkelige foranstaltninger for at imødegå advarslen. Du kan konfigurere advarslerne til hvad som helst: opdagelse af falsk logo, forældet indhold, mærkeomtaler osv.
Realtidsadvarsler er afgørende i tidsfølsomme situationer, primært i sikkerhedssektoren. Vigtigst af alt kan du også indstille hændelsesbaserede handlinger, der udløses automatisk, hvis algoritmen registrerer et brud.
For eksempel kan der lyde sirener i hele bygningen, hvis der er brand, eller politiet kan tilkaldes, hvis der er indbrud.
Ejeren, sikkerhedspersonalet og andre vil automatisk modtage en e-mail eller en notifikation uden menneskelig indgriben.
Her er nogle fantastiske AI-baserede videoanalyseværktøjer til bedre medieanalyse.
Amazon-anerkendelse
Amazon Rekognition er en kraftfuld videoanalysesoftware, der kommer sammen med forudtrænede og tilpasselige computervision-API’er. Den bruger deep learning-teknologi til at udføre ansigtsgenkendelse, objektgenkendelse og billedanalyse.
Nøglefunktioner
- Integrer anerkendelsesmoderation API’er i sociale medier og annoncer for at opdage upassende/stødende indhold og skabe et brugervenligt, lovligt accepteret medie
- Udnyt RekoRekognitions detektionsteknologi på billeder eller videoer til at identificere ansigtsegenskaber såsom åbne eller lukkede øjne, følelser, alder, køn osv.
- Brug lagringsbaserede API’er til at oprette en samling af ansigter, der er registreret på forskellige billeder eller videoer; brug samlingen til at udføre ansigtsmatch og søgeoperationer.
- Registrer og udtræk tekst fra billeder og videoer, hvilket gør det nyttigt til applikationer som nummerpladegenkendelse og dokumentanalyse
- Identificer nemt etiketter og scener i billeder og live videostreams, såsom køretøjer, bygninger og landskaber
Anerkendelse er betroet af folk som Pinterest, PBS og mere. Det er utvivlsomt et alsidigt værktøj med en bred vifte af applikationer i forskellige brancher, herunder sikkerhed, medier og reklame.
Google Cloud Video Intelligence
GooglGoogle’sså AGoogle’Video, der forenkler videoanalyse og mediestyring. Dens præ-trænede modeller kan genkende over 20.000 objekter, aktiviteter og scener i lagrede og streaming videoer.
Nøglefunktioner
- Surf nemt gennem petabytes af videodata for at identificere og filtrere eksplicit eller upassende indhold, der er nødvendigt for indholdsmoderering og overholdelse
- Indbygget skudændringsanalyse til at registrere skudændringer i en lagret eller streamet video i realtid
- Identificer passende placeringer eller tidsrammer i videoer for at indsætte annoncer, der er kontekstuelt relevante for videoindholdet
- Uddrag rige metadata ved at identificere objekter, aktiviteter og scener i videoer og bruge dem til at forbedre søgning og opdagelse
- Har tekstgenkendelse, der bruger Optical Character Recognition (OCR) til at registrere og udtrække tekst i en inputvideo
Ved hjælp af Video AI kan du automatisk transskribere tale til tekst og generere billedtekster og undertekster fra videoer. Derudover har video AI også modeller til ansigtsgenkendelse og persongenkendelse, der er i betastadiet.
Videoindekserer
Video Indexer er et cloud-baseret videoanalyseværktøj fra Microsoft Azure. Det hjælper dig med nemt at udtrække indsigt fra lyd- og videofiler ved hjælp af medie-AI for at forbedre tilgængelighed, søgbarhed og overordnet brugeroplevelse.
Nøglefunktioner
- Video Indexer udtrækker en bred vifte af metadata fra videoer, herunder talte ord, lukkede billedtekster, tags og transskriptioner
- Har en AI-baseret videoeditor, der giver dig mulighed for at skabe nye medier ud fra eksisterende indhold; klippe nemt klip ud fra videoer og sy dem sammen ved hjælp af editoren
- Integrerer med andre Microsoft-tjenester, herunder Azure Cognitive Services, Power BI og SharePoint
- Finjuster anbefalingsalgoritmen baseret på objekter og personer, der vises i en video
Med Video Indexer er privatliv og sikkerhed ikke længere en myte. Det har over 3.500 sikkerhedseksperter dedikeret til at beskytte dine data og privatliv. Platformen har også state-of-the-art certificeringer, hvilket gør den perfekt til innovative applikationer i forskellige industrier.
Clarifai
Clarifai tilbyder videoanalyse i fuld bevægelse ved hjælp af computervision og AI. Værktøjet er tilbøjeligt til situationsbevidsthed og objektdetektion, hvilket gør det velegnet til overvågnings- og sikkerhedsformål.
Nøglefunktioner
- Registrerer specifikke handlinger, der finder sted i videoen, såsom et mønster eller individuel adfærd, for bedre at forstå, hvordan kunder interagerer med produkter
- Afdække indsigt fra ustrukturerede data; opdage anomalier i realtid for at træffe hurtigere feltbeslutninger og støtte ISR militære projekter
- Kombiner videodata i fuld bevægelse med AI for at forbedre responstiden; opdage beskadigede områder eller søg efter personer i næsten realtid
- Indbygget lydgenkendelsesteknologi til at registrere og transskribere tale, genkende musik og identificere andre lyde
Clarifai leverer top-tier videoanalysesupport til verdens bedste hold, Canva, Nvidia og mere. Desuden får du 1000 gratis månedlige operationer, når du starter med Clarifai.
Lumeo
Lumeo er en brugerdefineret videoanalyseplatform uden kode, der giver enhver mulighed for at få mest muligt ud af videoindhold med nemme træk-og-slip-værktøjer og forudbyggede analytiske byggeklodser.
Nøglefunktioner
- Har 100-vis af klar-til-brug AI-modeller, værktøjer og stik, der gør det muligt at bruge Lumeo til en række forskellige brugssager uden at løfte en finger
- Enkel plug-and-play-funktion til at integrere softwaren med eksisterende kamera- og videostyringssystemer uden besvær
- Komplet sæt af REST API’er og programmerbare Python-noder, så du nemt kan bygge tilpassede integrationer
- Indbygget samarbejdsfunktion til udviklere, løsningsingeniører og implementeringsteams for at levere løsninger hurtigere
Lumeo er en alt-i-en videoanalyseplatform. Dens intuitive design og færdiglavede AI-modeller giver enhver mulighed for at gøre fuld brug af topanalyse uden at lære nogen teknisk jargon.
Brug eksempler på videoanalyseværktøjer
Som vi sagde, er brugen af videoanalyseværktøjer rigelig. Vi vil dog holde os til tre store industrier – sundhedspleje, sikkerhed og detailhandel – for at se, hvordan de bruger videoanalyse.
Sundhedspleje
University at Buffalo udviklede en smartphone-applikation designet til at hjælpe med at opdage autismespektrumforstyrrelser (ASD) hos børn. Appen fungerer efter princippet om bevægelsesdetektion (kernen i videoanalyse).
Ved hjælp af smartphone-kameraet sporer appen ansigtsudtrykket og blikkets opmærksomhed hos et barn, der ser på billeder af sociale scener (som viser flere personer).
Appen overvåger øjenbevægelser og kan nøjagtigt registrere børn med ASD, da deres øjenbevægelser er forskellige fra dem, som en person uden autisme har.
Detailhandel
Amazon Go er en første af sin slags købmandsbutik, der giver kunderne mulighed for at tjekke ud af butikken uden at vente i lange faktureringskøer. Det gør den ved at opkræve kunder automatisk efter, hvad de får fat i fra hylden.
Amazon hævder, at hver gang en kunde griber en vare fra en hylde, tilføjes varen øjeblikkeligt til deres online-kontos indkøbskurv. Når købere returnerer en vare til hylden, fjerner Amazon den fra deres virtuelle indkøbskurv.
Selvom Amazon ikke siger meget om teknologi, den bruger, siger den, at teknologien involverer avancerede computervision og maskinlæringsmodeller kombineret med flere sensorer inde i butikken, der lader Amazon træffe sikre beslutninger, når det kommer til at opkræve betaling for brugere for deres indkøb.
Sikkerhed
Ifølge rapporter vil en person i London sandsynligvis blive fanget på et sikkerhedskamera over 300 gange om dagen, mens en amerikansk statsborger kan blive fanget på kameraet mere end 75 gange om dagen!
Så menneskeligt er det umuligt at holde styr på dets ting og abnormiteter i stærkt overfyldte steder. Videoanalyseværktøjer kan dog gøre det 10 gange hurtigere og mere præcist for dig end menneskelige supervisorer.
Nej, vi siger ikke, at du kan afskedige, vi er eksisterende observatører eller overvågningsvagter, men disse værktøjer kan være en retmæssig assistent til at udføre arbejdet mere effektivt og produktivt.
Afsluttende tanker
AI-drevet videoanalyse er ikke længere ‘techie talk’. Det er blevet brugt til markedsføring, kundeservice og andre forretningsroller.
Det faktum, at videoanalyse kan spare utallige timer og levere handlingsorienteret indsigt, har ført til dens bredere accept på tværs af brancher. I denne artikel har vi forsøgt at dække alle muligheder for AI-baseret videoanalyse.