Kako Synamedia uporablja Amazon Rekognition Video za ustvarjanje naprednih zmožnosti iskanja videa za dolge videoposnetke

sinamedija je vodilni ponudnik video tehnologije, ki naslavlja potrebe vrhunskih ponudnikov video storitev in neposrednega uporabnika (D2C) s celovitim portfeljem rešitev. Rešitve Synamedia se razprostirajo na več stebrih, kot so video omrežja, TV platforme, oglaševanje in monetizacija ter zaščita vsebine in motnje piratstva.

Synamedia je sodelovala z AWS, da bi uporabila umetno inteligenco (AI) za razvoj izboljšanih zmožnosti iskanja videa za dolge videoposnetke. To je namenjeno pomoči njihovim strankam pri iskanju videoposnetkov na podlagi opisa prizorov, ki niso opisani v metapodatkih sredstev. Na primer iskanje videoposnetka (tudi znotraj serije), ki je vseboval prizor na čolnu, ki ni dovolj pomemben, da bi bil omenjen v metapodatkih. To omogoča odkrivanje vsebine na podlagi predmetov iz resničnega sveta.

z Amazon Rekognition Video, je Synamedia zgradila rešitev AI, ki je lahko izvajala zaznavanje oznak v videoposnetkih in slikah z uporabo standardnih modelov in modelov po meri. To je omogočilo zaznavanje določenih predmetov na ravni prizora v videu dolge oblike na podlagi tega, kar je dejansko v prizoru v tistem trenutku. Ta nova zmožnost omogoča uporabnikom, da najdejo določene dogodke v videoposnetku dolge oblike samo na podlagi splošnega opisa tega, kar iščejo. To omogoča Synamedia izjemno hitro delovanje pri vključevanju nove vsebine, ki zdaj traja nekaj ur, da se zavrti in doseže rezultate. Rešitev je preprosta za uporabo in obsežna, saj omogoča dodajanje nadaljnjih modelov po meri za slike, specifične za domeno.

Uporaba AI za indeksiranje vizualne vsebine

Ker ponudba video vsebine in povpraševanje po večjih vpogledih v video še naprej naraščata, postajajo učinkovite zmožnosti iskanja videoposnetkov pomembnejše. Tradicionalno iskanje videoposnetkov pa je običajno omejeno na osnovne informacije, kot je naslov videoposnetka, ali v nekaterih primerih na metapodatke, priložene kot oznake, ki opisujejo ključne teme ali vsebino videoposnetka.

Večino opisnih informacij je treba dodati ročno, vendar to postane previsoko, ko se količina videa poveča. Posledično je uspešnost tradicionalnega iskanja videoposnetkov pogosto omejena. Ta omejitev je še bolj izrazita pri video vsebinah dolge oblike, za katere običajno ne obstajajo metapodatki na ravni scene, glede na to, kako draga in dolgotrajna je njihova izdelava.

Za obravnavo te omejitve se je Synamedia odločila razviti rešitev za iskanje videa, ki temelji na umetni inteligenci, z uporabo računalniškega vida za samodejno prepoznavanje podrobnosti na ravni prizora v katerem koli videoposnetku in omogočiti, da te informacije uporabniki odkrijejo na podlagi splošnih opisov teh prizorov.

Uporaba Amazon Rekognition za izdelavo rešitve računalniškega vida po meri v samo 2 tednih

Da bi dosegel ta cilj, se je sodelavec programskega inženiringa družbe Synamedia, Avi Fruchter, obrnil na Amazonsko ponovno vžiganjeA popolnoma upravljana storitev video analize ki pomaga pospešiti proces uporabe modelov računalniškega vida za odkrivanje ustreznih dogodkov na ravni scene, kot so predmeti, dejavnosti in celo besedilo in scene.

Amazon Rekognition Video pospešuje razvoj rešitev računalniškega vida za video s samodejno obdelavo in označevanjem video vsebin z uporabo modelov računalniškega vida. Te modele v celoti upravlja in vzdržuje Amazon Rekognition. Odpravlja nediferencirano težko dviganje upravljanja potrebne infrastrukture in tudi zmanjšuje tehnično strokovno znanje, potrebno za izdelavo in uvajanje teh modelov.

Za začetek preprosto izberete, katera od širokega nabora zmogljivosti Amazon Rekognition je ustrezna za vašo nalogo, in pokličete ustrezni API. Rezultati so nato vrnjeni kot odgovor JSON, ki ga je enostavno upravljati za vsako opravilo.

Synamedia je na primer uporabila API StartLabelDetection za samodejno ustvarjanje seznama oznak za predmete, zaznane v vsakem video okvirju njihove video knjižnice. Iz tega preprostega klica API-ja je Amazon Rekognition vrnil seznam oznak, oceno zaupanja za vsako in ustrezne časovne žige za vsak okvir. To je Synamedia omogočilo, da takoj ustvari popolnoma nov nabor iskalnih metapodatkov za vsak video v njihovi testni knjižnici. Uporabniki lahko nato iščejo določeno video vsebino samo z opisom določenih predmetov ali pokrajine, ki jih zanima, in dobijo rezultate, ki se ne ujemajo le z njihovo poizvedbo, ampak jih tudi usmerijo na določeno sceno v videoposnetku, ki prikazuje to vsebino.

Drugi ustrezni API-ji Amazon Rekognition za video analizo so StartFaceDetection, StartPersonTracking in StartSegmentDetection—funkcija, ki lahko prepozna trenutek, ko se prizori v videu spremenijo.

Amazon Rekognition deluje na vnaprej posnetem videu in videu v živo. Vnaprej posneti video se bere iz Preprosta storitev shranjevanja Amazon (Amazon S3), video v živo pa je mogoče obdelati iz Video tokovi Amazon Kinesis.

Synamedia je izbrala Amazon Rekogntion zaradi njegove zmožnosti hitre razširitve njihovih zmogljivosti. Inovacijska ekipa Synamedia je posvečena izključno ustvarjanju novih tehničnih inovacij v videu in ima veliko tehničnega znanja. Vendar tudi zanje ni vedno mogoče imeti globokega strokovnega znanja na vseh področjih video tehnologije. Vstopite v Amazon Rekogntion, ki je razširil njihove zmogljivosti na področju računalniškega vida in jim omogočil konceptualizacijo primera uporabe ter hitro testiranje njegove izvedljivosti.

»Vključitev je bila izjemno hitra in rezultati so bili izjemno hitri,« pravi Avi Fruchter. »Nismo vedno strokovnjaki za področje na vseh področjih strojnega učenja in Amazon Rekognition nam daje možnost, da svoje obstoječe strokovno znanje uporabimo v novih vrstah primerov izboljšane uporabe za naše stranke.«

Synamedia predvideva, da bo njihova rešitev imela številne koristi za širok spekter strank, vključno s podjetji z velikimi video knjižnicami, pa tudi z vse večjim številom podjetij, ki morajo spremljati posebne dogodke v video virih v živo, kot so zdravstvena in varnostna tveganja.

Povzetek

Z Amazon Rekognition Video je Synamedia lahko zgradila in preizkusila napredno zmožnost iskanja videa v nekaj tednih, ne da bi bilo treba najeti ali razviti dodatno specializirano strokovno znanje o računalniškem vidu.

Ta nova zmogljivost je Synamedia omogočila, da razširi vpliv svoje ekipe za inovacije in nadaljuje s svojim poslanstvom spodbujanja novih video inovacij za svoje stranke.

Izvedite več o tem, kako lahko hitro zgradite napredne rešitve računalniškega vida za video, tako da obiščete Amazon Rekognition Video ali se nanaša na Viri Amazon Rekognition.

O avtorjih

Daniel Burke je evropski vodja za AI in ML v skupini zasebnega kapitala pri AWS. Daniel sodeluje neposredno s skladi zasebnega kapitala in njihovimi portfeljskimi podjetji ter jim pomaga pospešiti uvajanje umetne inteligence in strojnega učenja za izboljšanje inovacij in povečanje vrednosti podjetja.

John Shaw je severnoameriški vodja za AI in ML v skupini zasebnega kapitala pri AWS. John sodeluje neposredno s skladi zasebnega kapitala in njihovimi portfeljskimi podjetji ter jim pomaga pospešiti uvajanje umetne inteligence in strojnega učenja za izboljšanje inovacij in povečanje vrednosti podjetja.