Bagaimana Synamedia menggunakan Amazon Rekognition Video untuk membangun kemampuan pencarian video lanjutan untuk video berdurasi panjang

sinamedia adalah penyedia teknologi video terkemuka yang menjawab kebutuhan penyedia layanan video premium dan direct-to-consumer (D2C) dengan portofolio solusi yang komprehensif. Solusi Synamedia tersebar di beberapa pilar seperti jaringan video, platform TV, iklan dan monetisasi, serta perlindungan konten dan gangguan pembajakan.

Synamedia bermitra dengan AWS untuk menggunakan kecerdasan buatan (AI) guna mengembangkan kemampuan pencarian video yang disempurnakan untuk video berdurasi panjang. Ini untuk membantu pelanggan mereka dalam mencari video berdasarkan deskripsi adegan yang tidak dijelaskan dalam metadata aset. Misalnya, menelusuri video (bahkan dalam serial) yang berisi adegan di atas kapal yang tidak cukup signifikan untuk disebutkan dalam metadata. Ini memungkinkan penemuan konten yang didorong dari objek dunia nyata.

Dengan Video Pengakuan Amazon, Synamedia membangun solusi AI yang mampu melakukan deteksi label dalam video dan gambar menggunakan model standar dan kustom. Ini mengaktifkan deteksi tingkat adegan dari objek tertentu dalam video berdurasi panjang, berdasarkan apa yang sebenarnya ada di adegan pada saat itu. Kemampuan baru ini memungkinkan pengguna menemukan kejadian spesifik dalam video berdurasi panjang, hanya berdasarkan deskripsi umum tentang apa yang mereka cari. Ini memungkinkan Synamedia untuk bekerja sangat cepat saat memasukkan konten baru, yang sekarang membutuhkan beberapa jam untuk berputar dan mendapatkan hasil. Solusinya mudah digunakan dan ekstensif dengan menyediakan kemampuan untuk menambahkan model khusus lebih lanjut untuk gambar khusus domain.

Menggunakan AI untuk mengindeks konten visual

Karena pasokan konten video dan permintaan untuk wawasan video yang lebih besar terus berkembang, kemampuan pencarian video yang efektif menjadi lebih penting. Namun, penelusuran video tradisional biasanya terbatas pada informasi dasar seperti judul video, atau dalam beberapa kasus, pada metadata yang dilampirkan sebagai tag yang menjelaskan tema atau konten utama video.

Sebagian besar informasi deskriptif perlu ditambahkan secara manual, tetapi hal ini menjadi penghalang seiring bertambahnya jumlah video. Akibatnya, kinerja pencarian video tradisional sering kali terbatas. Batasan ini bahkan lebih menonjol untuk konten video berdurasi panjang, yang biasanya tidak memiliki metadata tingkat adegan, mengingat betapa mahal dan memakan waktu untuk memproduksinya.

Untuk mengatasi keterbatasan ini, Synamedia mulai mengembangkan solusi pencarian video bertenaga AI menggunakan visi komputer untuk secara otomatis mengidentifikasi detail tingkat adegan dalam video tertentu, dan membuat informasi itu dapat ditemukan oleh pengguna berdasarkan deskripsi umum adegan tersebut.

Menggunakan Amazon Rekognition untuk membangun solusi visi komputer kustom hanya dalam 2 minggu

Untuk mencapai tujuan ini, Rekan Rekayasa Perangkat Lunak Synamedia, Avi Fruchter, beralih ke Rekognisi Amazon, Sebuah layanan analisis video yang dikelola sepenuhnya yang membantu mempercepat proses penggunaan model visi komputer untuk mendeteksi kejadian tingkat adegan yang relevan seperti objek, aktivitas, dan bahkan teks dan adegan.

Amazon Rekognition Video mempercepat pengembangan solusi visi komputer untuk video dengan memproses dan menandai konten video secara otomatis menggunakan model visi komputer. Model ini sepenuhnya dikelola dan dipelihara oleh Amazon Rekognition. Ini menghilangkan beban berat yang tidak dapat dibedakan dalam mengelola infrastruktur yang diperlukan, dan juga mengurangi keahlian teknis yang diperlukan untuk membangun dan menerapkan model ini.

Untuk memulai, Anda cukup memilih berbagai kemampuan Amazon Rekognition mana yang relevan dengan tugas Anda, dan memanggil API yang relevan. Hasilnya kemudian dikembalikan sebagai respons JSON yang mudah dikelola untuk setiap pekerjaan.

Misalnya, Synamedia menggunakan StartLabelDetection API untuk secara otomatis membuat daftar label untuk objek yang terdeteksi di setiap bingkai video dari pustaka video mereka. Dari panggilan API sederhana ini, Amazon Rekognition mengembalikan daftar label, skor kepercayaan masing-masing, dan stempel waktu yang relevan untuk setiap frame. Ini memungkinkan Synamedia untuk segera membuat kumpulan metadata pencarian yang sama sekali baru untuk setiap video di perpustakaan pengujian mereka. Pengguna kemudian dapat menelusuri konten video tertentu hanya dengan mendeskripsikan objek atau pemandangan tertentu yang mereka minati, dan mendapatkan hasil yang tidak hanya cocok dengan kueri mereka, tetapi juga mengarahkan mereka ke adegan tertentu dalam video yang menampilkan konten tersebut.

API Amazon Rekognition lain yang relevan untuk analisis video adalah StartFaceDetection, StartPersonTracking, dan StartSegmentDetection—fitur yang dapat mengidentifikasi momen perubahan adegan dalam video.

Amazon Rekognition berfungsi baik pada video pra-rekaman maupun video langsung. Video pra-rekaman dibaca dari Layanan Penyimpanan Sederhana Amazon (Amazon S3), dan video langsung dapat diproses dari Aliran Video Amazon Kinesis.

Synamedia memilih Amazon Rekogntion karena kemampuannya untuk memperluas kemampuan mereka dengan cepat. Tim inovasi Synamedia didedikasikan semata-mata untuk membangun inovasi teknis baru dalam video dan memiliki keahlian teknis yang kuat. Namun, bahkan bagi mereka tidak selalu mungkin untuk memiliki keahlian domain yang mendalam di semua bidang teknologi video. Masukkan Amazon Rekogntion, yang memperluas kemampuan mereka dalam visi komputer, memungkinkan mereka untuk membuat konsep kasus penggunaan dan dengan cepat menguji kelayakannya.

“Pengaktifannya sangat cepat, dan hasilnya sangat cepat,” kata Avi Fruchter. “Kami tidak selalu ahli domain di semua bidang ML, dan Amazon Rekognition memberi kami kemampuan untuk memanfaatkan keahlian kami yang ada ke dalam jenis baru kasus penggunaan yang disempurnakan untuk pelanggan kami.”

Synamedia mengantisipasi solusi mereka akan memiliki manfaat luas untuk berbagai pelanggan, termasuk perusahaan dengan perpustakaan video besar serta semakin banyak perusahaan yang perlu memantau peristiwa tertentu dalam umpan video langsung, seperti risiko kesehatan dan keselamatan.

Kesimpulan

Dengan Amazon Rekognition Video, Synamedia mampu membangun dan menguji kemampuan pencarian video tingkat lanjut dalam hitungan minggu, tanpa perlu menyewa atau mengembangkan keahlian visi komputer khusus tambahan.

Kemampuan baru ini telah memungkinkan Synamedia untuk memperluas dampak tim inovasinya dan melanjutkan misinya untuk mendorong inovasi video baru bagi pelanggannya.

Pelajari lebih lanjut tentang bagaimana Anda dapat dengan cepat membangun solusi visi komputer canggih untuk video dengan mengunjungi Video Pengakuan Amazon atau mengacu pada Sumber daya Pengakuan Amazon.

Tentang penulis

Daniel Burke adalah pemimpin Eropa untuk AI dan ML dalam grup Private Equity di AWS. Daniel bekerja secara langsung dengan dana Private Equity dan perusahaan portofolio mereka, membantu mereka mempercepat adopsi AI dan ML mereka untuk meningkatkan inovasi dan meningkatkan nilai perusahaan.

John Shaw adalah pemimpin Amerika Utara untuk AI dan ML dalam grup Private Equity di AWS. John bekerja secara langsung dengan dana Private Equity dan perusahaan portofolio mereka, membantu mereka mempercepat adopsi AI dan ML mereka untuk meningkatkan inovasi dan meningkatkan nilai perusahaan.