Kuidas Synamedia kasutab teenust Amazon Rekognition Video, et luua pikaajaliste videote jaoks täpsemaid videootsingu võimalusi

Synamedia on juhtiv videotehnoloogia pakkuja, kes tegeleb esmaklassiliste videoteenuste pakkujate ja otse-tarbijale (D2C) pakutavate terviklike lahenduste portfelliga. Synamedia lahendused on levinud mitme samba vahel, nagu videovõrgud, teleplatvormid, reklaam ja monetiseerimine ning sisukaitse ja piraatluse tõkestamine.

Synamedia tegi koostööd AWS-iga, et kasutada tehisintellekti (AI), et arendada täiustatud videootsinguvõimalusi pikaajalise video jaoks. Selle eesmärk on aidata klientidel otsida videoid stseenide kirjelduse põhjal, mida varade metaandmetes pole kirjeldatud. Näiteks video otsimine (isegi sarja sees), mis sisaldas stseeni paadist, mis pole piisavalt oluline, et seda metaandmetes mainida. See võimaldab sisu avastada reaalsetest objektidest lähtuvalt.

koos Amazoni tuvastamise videoSynamedia ehitas tehisintellekti lahenduse, mis suutis standardsete ja kohandatud mudelite abil videotes ja piltides sildi tuvastada. See võimaldas stseeni tasemel tuvastada kindlaid objekte pikas videos, lähtudes sellest, mis hetkel stseenis tegelikult oli. See uus võimalus võimaldab kasutajatel leida pikast videost konkreetseid juhtumeid, tuginedes ainult otsitava üldisele kirjeldusele. See võimaldab Synamedial uue sisu kasutuselevõtul töötada ülikiiresti, mille keerdumiseks ja tulemuste saavutamiseks kulub nüüd paar tundi. Lahendust on lihtne kasutada ja see on ulatuslik, pakkudes võimalust lisada domeenispetsiifiliste piltide jaoks täiendavaid kohandatud mudeleid.

AI kasutamine visuaalse sisu indekseerimiseks

Kuna nii videosisu pakkumine kui ka nõudlus suurema videoülevaate järele kasvavad, muutuvad tõhusad videootsingu võimalused üha olulisemaks. Traditsiooniline videootsing piirdub aga tavaliselt põhiteabega, nagu video pealkiri, või mõnel juhul metaandmetega, mis on lisatud märgenditena, mis kirjeldavad video põhiteemasid või sisu.

Enamik kirjeldavat teavet tuleb lisada käsitsi, kuid videote arvu kasvades muutub see üle jõu käivaks. Seetõttu on traditsioonilise videootsingu jõudlus sageli piiratud. See piirang on veelgi teravam pikaajalise videosisu puhul, mille jaoks stseenitaseme metaandmeid tavaliselt ei eksisteeri, arvestades, kui kallis ja aeganõudev selle tootmine on.

Selle piirangu kõrvaldamiseks asus Synamedia välja töötama AI-põhise videootsingu lahenduse, mis kasutab arvutinägemust, et tuvastada automaatselt mis tahes video stseenitaseme üksikasjad ja muuta see teave nende stseenide üldiste kirjelduste põhjal kasutajatele leitavaks.

Amazon Rekognitioni kasutamine kohandatud arvutinägemislahenduse loomiseks vaid 2 nädalaga

Selle eesmärgi saavutamiseks pöördus Synamedia tarkvarainseneri stipendiaat Avi Fruchter Amazon Rekognitsioonon täielikult hallatav videoanalüüsi teenus mis aitab kiirendada arvutinägemismudelite kasutamist, et tuvastada asjakohaseid stseenitasemel juhtumeid, nagu objektid, tegevused ning isegi tekst ja stseenid.

Amazon Rekognition Video kiirendab arvutinägemislahenduste arendamist video jaoks, töödeldes ja märgistades videosisu automaatselt arvutinägemismudelite abil. Neid mudeleid haldab ja hooldab täielikult Amazon Rekognition. See eemaldab vajaliku infrastruktuuri haldamise eristamata raskused ning vähendab ka nende mudelite ehitamiseks ja kasutuselevõtuks vajalikku tehnilist asjatundlikkust.

Alustamiseks peate lihtsalt valima, milline Amazon Rekognitioni paljudest võimalustest on teie ülesande jaoks asjakohane, ja helistage vastavale API-le. Seejärel tagastatakse tulemused iga töö jaoks hõlpsasti hallatava JSON-vastusena.

Näiteks Synamedia kasutas StartLabelDetection API-t, et luua automaatselt siltide loend nende videoteegi igas videokaadris tuvastatud objektide jaoks. Sellest lihtsast API-kõnest saatis Amazon Rekognition siltide loendi, igaühe usaldusskoori ja iga kaadri asjakohased ajatemplid. See võimaldas Synamedial kohe luua iga testiteegi video jaoks täiesti uus otsingu metaandmete komplekt. Kasutajad saavad seejärel otsida konkreetset videosisu, kirjeldades neid huvitavaid objekte või maastikke, ja saada tulemusi, mis mitte ainult ei vasta nende päringule, vaid suunavad nad ka konkreetsele stseenile videos, milles see sisu oli.

Teised asjakohased Amazon Rekognition API-d videoanalüüsi jaoks on StartFaceDetection, StartPersonTracking ja StartSegmentDetection – funktsioon, mis suudab tuvastada hetke, mil videostseenid muutuvad.

Amazon Rekognition töötab nii eelsalvestatud kui ka otsevideo puhul. Eelsalvestatud videot loetakse alates Amazoni lihtne salvestusteenus (Amazon S3) ja otsevideot saab töödelda Amazon Kinesise videovood.

Synamedia valis Amazon Rekogntioni selle võime tõttu oma võimalusi kiiresti laiendada. Synamedia innovatsioonimeeskond on pühendunud ainult uute tehniliste uuenduste loomisele videos ja omab tugevaid tehnilisi teadmisi. Kuid isegi nende jaoks ei ole alati võimalik omada sügavaid teadmisi kõigis videotehnoloogia valdkondades. Sisestage Amazon Rekogntion, mis laiendas nende võimalusi arvutinägemises, võimaldades neil kasutusjuhtumit kontseptualiseerida ja selle elujõulisust kiiresti testida.

"Pardale minek oli ülikiire ja tulemused olid ülikiired," ütleb Avi Fruchter. "Me ei ole alati domeenieksperdid kõigis ML-i valdkondades ja Amazon Rekognition annab meile võimaluse kasutada oma olemasolevaid teadmisi oma klientide jaoks uut tüüpi täiustatud kasutusjuhtudeks."

Synamedia eeldab, et nende lahendusel on laialdased eelised paljudele klientidele, sealhulgas ettevõtetele, kellel on suured videokogud, aga ka kasvavale hulgale ettevõtetele, kes peavad jälgima reaalajas videovoogudes konkreetseid sündmusi, näiteks tervise- ja ohutusriske.

kokkuvõte

Amazon Rekognition Video abil suutis Synamedia mõne nädalaga luua ja testida täiustatud videootsingu võimalust, ilma et oleks vaja palgata või arendada täiendavaid arvutinägemise eriteadmisi.

See uus võimalus on võimaldanud Synamedial laiendada oma innovatsioonimeeskonna mõju ja jätkata oma missiooni juhtida oma klientide jaoks uusi videouuendusi.

Lisateavet selle kohta, kuidas saate kiiresti luua täiustatud arvutinägemislahendusi video jaoks, külastage veebilehte Amazoni tuvastamise video või viidates Amazon Rekognitioni ressursid.

Autoritest

Daniel Burke on AWS-i erakapitali grupi AI ja ML Euroopa juht. Daniel töötab otse erakapitali investeerimisfondide ja nende portfelliettevõtetega, aidates neil kiirendada tehisintellekti ja ML kasutuselevõttu, et parandada innovatsiooni ja suurendada ettevõtte väärtust.

John Shaw on Põhja-Ameerika juhtiv AI ja ML AWS-i erakapitali grupis. John töötab otse erakapitalifondide ja nende portfelliettevõtetega, aidates neil kiirendada tehisintellekti ja ML kasutuselevõttu, et parandada innovatsiooni ja suurendada ettevõtte väärtust.