Як Synamedia використовує Amazon Rekognition Video для створення розширених можливостей пошуку відео для довгого відео

синамедії є провідним постачальником відеотехнологій, що задовольняє потреби постачальників відеопослуг преміум-класу та послуг прямого споживання (D2C) за допомогою комплексного портфоліо рішень. Рішення Synamedia поширюються на кілька стовпів, таких як відеомережі, телевізійні платформи, реклама та монетизація, а також захист вмісту та боротьба з піратством.

Synamedia співпрацює з AWS, щоб використовувати штучний інтелект (AI) для розробки розширених можливостей пошуку відео для довгоформатного відео. Це допоможе клієнтам шукати відео на основі опису сцен, які не описані в метаданих активів. Наприклад, пошук відео (навіть у серії), яке містило сцену на човні, яка не є достатньо важливою, щоб згадувати її в метаданих. Це дозволяє виявляти вміст на основі об’єктів реального світу.

з Відео Amazon Rekognition, Synamedia створила рішення штучного інтелекту, яке змогло виконувати виявлення міток у відео та зображеннях за допомогою стандартних і спеціальних моделей. Це дозволило виявити на рівні сцени певні об’єкти в довгоформатному відео на основі того, що насправді є в сцені в той час. Ця нова можливість дозволяє користувачам знаходити конкретні випадки в довгому відео лише на основі загального опису того, що вони шукають. Це дозволяє Synamedia працювати надзвичайно швидко під час адаптації нового вмісту, який тепер займає кілька годин, щоб розкрутитися та отримати результати. Рішення просте у використанні та широке, оскільки забезпечує можливість додавання додаткових користувацьких моделей для зображень, що стосуються домену.

Використання ШІ для індексування візуального вмісту

Оскільки як пропозиція відеовмісту, так і попит на більш детальну інформацію про відео продовжують зростати, можливості ефективного пошуку відео стають все більш важливими. Однак традиційний пошук відео зазвичай обмежується основною інформацією, такою як назва відео, або в деяких випадках метаданими, доданими у вигляді тегів, які описують ключові теми або вміст відео.

Більшість описової інформації потрібно додавати вручну, але це стає непомірно, оскільки кількість відео зростає. У результаті ефективність традиційного пошуку відео часто обмежена. Це обмеження є ще більш помітним для довгоформатного відеовмісту, для якого метадані на рівні сцени зазвичай не існують, враховуючи, наскільки дорого та довго його створення.

Щоб усунути це обмеження, Synamedia вирішила розробити рішення для пошуку відео на основі штучного інтелекту з використанням комп’ютерного зору, щоб автоматично ідентифікувати деталі на рівні сцени в будь-якому конкретному відео та зробити цю інформацію доступною для користувачів на основі загальних описів цих сцен.

Використання Amazon Rekognition для створення індивідуального рішення комп’ютерного зору лише за 2 тижні

Щоб досягти цієї мети, співробітник Synamedia з розробки програмного забезпечення Аві Фрухтер звернувся до Amazon Rekognition, то повністю керована служба аналізу відео це допомагає прискорити процес використання моделей комп’ютерного зору для виявлення відповідних подій на рівні сцени, таких як об’єкти, дії та навіть текст і сцени.

Amazon Rekognition Video прискорює розробку рішень комп’ютерного бачення для відео шляхом автоматичної обробки та позначення тегами відеовмісту за допомогою моделей комп’ютерного бачення. Ці моделі повністю керуються та обслуговуються Amazon Rekognition. Це усуває недиференційовану важку роботу з управління необхідною інфраструктурою, а також зменшує технічний досвід, необхідний для створення та розгортання цих моделей.

Щоб розпочати, ви просто обираєте, які з широкого спектру можливостей Amazon Rekognition відповідають вашому завданню, і викликаєте відповідний API. Потім результати повертаються як проста в управлінні відповідь JSON для кожного завдання.

Наприклад, Synamedia використовувала API StartLabelDetection для автоматичного створення списку міток для об’єктів, виявлених у кожному відеокадрі їх відеотеки. З цього простого виклику API Amazon Rekognition повернув список міток, оцінку достовірності для кожної та відповідні мітки часу для кожного кадру. Це дозволило Synamedia негайно створити абсолютно новий набір метаданих пошуку для кожного відео в їхній тестовій бібліотеці. Потім користувачі можуть шукати певний відеоконтент, просто описуючи конкретні об’єкти чи пейзажі, які їх цікавлять, і отримувати результати, які не тільки відповідають їхньому запиту, але й спрямовують їх на конкретну сцену у відео, де представлено цей вміст.

Інші відповідні API Amazon Rekognition для аналізу відео — це StartFaceDetection, StartPersonTracking і StartSegmentDetection — функція, яка може визначити момент зміни сцен у відео.

Amazon Rekognition працює як із попередньо записаним, так і з живим відео. Зчитується попередньо записане відео Служба простого зберігання Amazon (Amazon S3), і живе відео можна обробляти з Відеопотоки Amazon Kinesis.

Synamedia обрала Amazon Rekogntion за її здатність швидко розширювати свої можливості. Інноваційна команда Synamedia присвячена виключно створенню нових технічних інновацій у відео та має великий технічний досвід. Однак навіть для них не завжди можливо мати глибокі знання в усіх сферах відеотехнологій. Введіть Amazon Rekogntion, який розширив їхні можливості в області комп’ютерного зору, дозволивши їм концептуалізувати варіант використання та швидко перевірити його життєздатність.

«Це було надзвичайно швидко, і результати були надзвичайно швидкими», – каже Аві Фрухтер. «Ми не завжди є експертами в усіх сферах машинного навчання, і Amazon Rekognition дає нам можливість використовувати наш наявний досвід для нових типів покращених випадків використання для наших клієнтів».

Synamedia очікує, що їх рішення матиме широкі переваги для широкого кола клієнтів, включаючи компанії з великими бібліотеками відео, а також зростаючу кількість компаній, яким потрібно відстежувати певні події у відео в реальному часі, такі як ризики для здоров’я та безпеки.

Підсумки

Завдяки Amazon Rekognition Video компанія Synamedia змогла за лічені тижні створити та протестувати розширену функцію пошуку відео без необхідності наймати чи розвивати додаткових спеціалістів із комп’ютерного зору.

Ця нова можливість дозволила Synamedia розширити вплив своєї інноваційної команди та продовжити свою місію щодо створення нових відеоінновацій для своїх клієнтів.

Дізнайтеся більше про те, як можна швидко створити розширені рішення комп’ютерного бачення для відео, відвідавши Відео Amazon Rekognition або посилаючись на Ресурси Amazon Rekognition.

Про авторів

Деніел Берк є європейським лідером у сфері штучного інтелекту та ML у групі Private Equity в AWS. Деніел працює безпосередньо з фондами Private Equity та їхніми портфельними компаніями, допомагаючи їм прискорити впровадження AI та ML для покращення інновацій та підвищення вартості підприємства.

Джон Шоу є північноамериканським керівником AI та ML у групі Private Equity в AWS. Джон працює безпосередньо з фондами прямих інвестицій та їхніми портфельними компаніями, допомагаючи їм прискорити впровадження штучного інтелекту та машинного навчання для покращення інновацій та підвищення вартості підприємства.