כיצד Synamedia משתמשת ב-Amazon Rekognition Video כדי לבנות יכולות חיפוש וידאו מתקדמות לווידאו ארוך

סינמדיה היא ספקית טכנולוגיית וידאו מובילה הנותנת מענה לצרכים של ספקי שירותי וידאו מובחרים וישיר לצרכן (D2C) עם סל פתרונות מקיף. פתרונות Synamedia מתפרסים על פני מספר עמודים כמו רשתות וידאו, פלטפורמות טלוויזיה, פרסומות ומונטיזציה, והגנה על תוכן ושיבוש פיראטי.

Synamedia שיתפה פעולה עם AWS כדי להשתמש בבינה מלאכותית (AI) כדי לפתח יכולות חיפוש וידאו משופרות עבור וידאו ארוך צורה. זה נועד לסייע ללקוחות שלהם בחיפוש סרטונים על סמך תיאור של סצנות שאינן מתוארות במטא נתונים של הנכסים. לדוגמה, חיפוש סרטון (אפילו בתוך סדרה) שהכיל סצנה על סירה שאינה משמעותית מספיק כדי להיות מוזכרת במטא נתונים. זה מאפשר גילוי תוכן המונע מאובייקטים מהעולם האמיתי.

עם סרטון זיהוי של אמזון, Synamedia בנתה פתרון AI שהצליח לבצע זיהוי תוויות בסרטונים ובתמונות באמצעות מודלים סטנדרטיים ומותאמים אישית. זה איפשר זיהוי ברמת הסצנה של אובייקטים ספציפיים בווידאו ארוך, בהתבסס על מה שנמצא בפועל בסצנה באותו זמן. יכולת חדשה זו מאפשרת למשתמשים למצוא התרחשויות ספציפיות בסרטון הארוך, על סמך תיאור כללי בלבד של מה שהם מחפשים. זה מאפשר ל-Synamedia לבצע ביצועים מהירים במיוחד בעת העלאת תוכן חדש, שלוקח כעת כמה שעות להסתובב ולהשיג תוצאות. הפתרון פשוט לשימוש ונרחב בכך שהוא מספק את היכולת להוסיף דגמים מותאמים אישית נוספים עבור תמונות ספציפיות לתחום.

שימוש בבינה מלאכותית לאינדקס תוכן ויזואלי

ככל שההיצע של תוכן וידאו וגם הביקוש לתובנות וידאו גדולות יותר ממשיכים לגדול, יכולות חיפוש וידאו אפקטיביות הופכות חשובות יותר. עם זאת, חיפוש וידאו מסורתי מוגבל בדרך כלל למידע בסיסי כגון כותרת הסרטון, או במקרים מסוימים, למטא נתונים המצורפים כתגיות המתארות את הנושאים המרכזיים או התוכן של הסרטון.

יש להוסיף את רוב המידע התיאורי באופן ידני, אבל זה הופך לאסור ככל שכמות הווידאו גדלה. כתוצאה מכך, ביצועי חיפוש וידאו מסורתיים מוגבלים לעתים קרובות. מגבלה זו בולטת אפילו יותר עבור תוכן וידאו ארוך צורה, שעבורו בדרך כלל לא קיימים מטא נתונים ברמת הסצנה, בהתחשב במידת היקר וזמן ההפקה שלו.

כדי לטפל במגבלה זו, Synamedia יצאה לפתח פתרון חיפוש וידאו מבוסס בינה מלאכותית באמצעות ראייה ממוחשבת כדי לזהות באופן אוטומטי פרטים ברמת הסצנה בכל סרטון נתון, ולהפוך את המידע הזה לגילוי למשתמשים בהתבסס על תיאורים כלליים של הסצנות הללו.

שימוש ב-Amazon Rekognition כדי לבנות פתרון מותאם אישית לראייה ממוחשבת תוך שבועיים בלבד

כדי להגשים מטרה זו, פנה עמית הנדסת תוכנה של סינמדיה, אבי פרוכטר אמזון, שירות ניתוח וידאו מנוהל במלואו שעוזר להאיץ את תהליך השימוש במודלים של ראייה ממוחשבת כדי לזהות התרחשויות רלוונטיות ברמת הסצנה כגון אובייקטים, פעילויות ואפילו טקסט וסצנות.

Amazon Rekognition Video מאיצה את הפיתוח של פתרונות ראייה ממוחשבת לווידאו על ידי עיבוד ותיוג אוטומטי של תוכן וידאו באמצעות מודלים של ראייה ממוחשבת. מודלים אלה מנוהלים ומתוחזקים במלואם על ידי Amazon Rekognition. זה מסיר את ההרמה הכבדה הבלתי מובחנת של ניהול התשתית הדרושה, וגם מפחית את המומחיות הטכנית הנדרשת לבנייה ולפריסה של מודלים אלה.

כדי להתחיל, אתה פשוט בוחר איזו ממגוון היכולות הרחב של Amazon Rekognition רלוונטי למשימה שלך, ומתקשר ל-API הרלוונטי. לאחר מכן התוצאות מוחזרות כתגובת JSON קלה לניהול עבור כל עבודה.

לדוגמה, Synamedia השתמשה ב-StartLabelDetection API כדי ליצור אוטומטית רשימה של תוויות עבור אובייקטים שזוהו בכל פריים וידאו של ספריית הווידאו שלהם. מקריאת ה-API הפשוטה הזו, Amazon Rekognition החזירה את רשימת התוויות, את ציון הביטחון של כל אחת מהן ואת חותמות הזמן הרלוונטיות לכל מסגרת. זה אפשר ל-Synamedia ליצור באופן מיידי קבוצה חדשה לגמרי של מטא נתונים של חיפוש עבור כל סרטון בספריית הבדיקה שלהם. לאחר מכן, המשתמשים יכולים לחפש תוכן וידאו ספציפי רק על ידי תיאור אובייקטים או נוף ספציפיים שהם מעוניינים בהם, ולקבל תוצאות שלא רק תואמות את השאילתה שלהם, אלא גם מכוונות אותם לסצנה הספציפית בסרטון שהציגה את התוכן הזה.

ממשקי API רלוונטיים נוספים של Amazon Rekognition לניתוח וידאו הם StartFaceDetection, StartPersonTracking ו-StarSegmentDetection - תכונה שיכולה לזהות את הרגע שבו סצנות בסרטון משתנות.

Amazon Rekognition עובד על וידאו מוקלט מראש וגם על וידאו חי. הסרטון שהוקלט מראש נקרא שירות אחסון פשוט של אמזון (Amazon S3), וממנו ניתן לעבד וידאו חי זרמי וידאו של אמזון קינזיס.

Synamedia בחרה ב- Amazon Recogntion בשל יכולתה להרחיב במהירות את היכולות שלהם. צוות החדשנות של Synamedia מוקדש אך ורק לבניית חידושים טכניים חדשים בווידאו ויש לו מומחיות טכנית חזקה. עם זאת, גם עבורם זה לא תמיד אפשרי להיות בעל מומחיות עמוקה בתחום בכל תחומי טכנולוגיית הווידאו. היכנסו ל-Amazon Rekogntion, שהרחיבה את היכולות שלהם בראייה ממוחשבת, ואיפשרה להם להמשיג מקרה שימוש ולבדוק במהירות את הכדאיות שלו.

"זה היה מאוד מהיר למטוס, והתוצאות היו מאוד מהירות", אומר אבי פרוכטר. "לא תמיד אנחנו מומחי תחום בכל תחומי ה-ML, והכרת אמזון נותנת לנו את היכולת למנף את המומחיות הקיימת שלנו לסוגים חדשים של מקרי שימוש משופרים עבור הלקוחות שלנו."

Synamedia צופה כי לפתרון שלהם יהיו יתרונות רחבים עבור מגוון רחב של לקוחות, כולל חברות עם ספריות וידאו גדולות, כמו גם המספר ההולך וגדל של חברות שצריכות לנטר אירועים ספציפיים בעדכוני וידאו חיים, כגון סיכוני בריאות ובטיחות.

<br> סיכום

עם Amazon Rekognition Video, Synamedia הצליחה לבנות ולבדוק יכולת חיפוש וידאו מתקדמת תוך שבועות ספורים, ללא צורך לשכור או לפתח מומחיות מיוחדת נוספת של ראיית מחשב.

יכולת חדשה זו אפשרה ל-Synamedia להרחיב את ההשפעה של צוות החדשנות שלה ולהמשיך במשימתה להניע חדשנות וידאו חדשה עבור לקוחותיה.

למד עוד על איך אתה יכול לבנות במהירות פתרונות ראייה ממוחשבת מתקדמים לווידאו על ידי ביקור סרטון זיהוי של אמזון או מתייחס משאבי זיהוי אמזון.

על המחברים

דניאל בורק הוא המוביל באירופה עבור AI ו-ML בקבוצת Private Equity ב-AWS. דניאל עובד ישירות עם קרנות פרייבט אקוויטי וחברות הפורטפוליו שלהן, ועוזר להן להאיץ את אימוץ ה-AI וה-ML שלהן כדי לשפר חדשנות ולהגדיל את הערך הארגוני.

ג'ון שו הוא המוביל בצפון אמריקה עבור AI ו-ML בקבוצת Private Equity ב-AWS. ג'ון עובד ישירות עם קרנות פרייבט אקוויטי וחברות הפורטפוליו שלהן, ועוזר להן להאיץ את אימוץ ה-AI וה-ML שלהן כדי לשפר חדשנות ולהגדיל את הערך הארגוני.