Revolutionen inom videoanalys: AI-drivna verktyg i rampljuset
Den mängd videoinnehåll som produceras och konsumeras varje dag är helt överväldigande. Enligt uppgifter från Statista laddas otroliga 500 timmar video upp till YouTube – varje minut! Det är en enorm dataflod som utgör en verklig utmaning för medieanalytiker att hantera och förstå.
Som tur är har vi sett stora framsteg inom artificiell intelligens (AI) som lett till utvecklingen av kraftfulla videoanalysverktyg. Dessa verktyg kan nu utvinna värdefulla insikter från videomaterial på ett exakt och effektivt sätt, utan att man behöver lägga ned stora resurser.
I den här artikeln kommer vi att utforska några av de ledande AI-baserade videoanalysverktygen som finns tillgängliga idag. Vi kommer även att visa hur du kan använda dessa verktyg för att förbättra din medieanalys och få bättre förståelse för ditt videoinnehåll.
Vad är AI-baserade videoanalysverktyg?
AI-baserade videoanalysverktyg nyttjar avancerad datorseende (CV) och maskininlärning för att extrahera meningsfull information från videor i alla format. I grunden använder dessa verktyg en uppsättning sofistikerade algoritmer som noggrant skannar videoklipp pixel för pixel. På detta sätt kan de upptäcka aktiviteter, objekt och händelser som sker både i direktsända och inspelade videor.
Dessa algoritmer kan känna igen objekt, rörelser, känslor och en mängd andra element. Det fina med videoanalysverktyg är att de är anpassningsbara – du kan träna algoritmerna eller skapa skräddarsydda modeller för att möta specifika affärsbehov.
Tänk dig att du vill kunna identifiera olämpligt eller stötande innehåll i publicerade eller användargenererade videor. Genom att bygga anpassade AI-modeller, baserade på definierade riktlinjer för vad som är stötande, kan du sedan använda dessa modeller för att analysera videofiler och upptäcka eventuella avvikelser.
Analysen bygger i huvudsak på två grundläggande principer:
- Rörelsedetektering: Analys av varje pixel för att identifiera rörelser hos objekt i videon.
- Objektigenkänning: Identifiering och övervakning av objekt, med förmåga att känna igen objekt som har flyttats, försvunnit eller som är nya.
I grund och botten används avancerad videoanalys ofta i säkerhets- och övervakningssystem för att upptäcka potentiella hot, personer eller avvikande beteenden och varna om dessa.
Videoanalys används flitigt i en rad olika branscher och erbjuder en mängd olika tjänster som anpassas till enskilda affärsbehov. På senare tid har dessa programvaror blivit alltmer populära bland företag och mediebolag.
Med det ökande behovet av videoinnehåll använder varumärken AI-baserade videoanalysverktyg för att:
- Identifiera visuella omnämnanden
- Samla in insikter om sin publik
- Dra nytta av användargenererat innehåll
- Upptäcka falska varumärkeslogotyper eller förfalskade varor
Och mycket mer. Användningsområdena för AI-drivna videoanalysverktyg har verkligen utvecklats med tiden.
Fördelar med att använda AI-baserade videoanalysverktyg
#1. Fördjupad analys
Avancerade videoanalysverktyg kan granska videoströmmar med en noggrannhet som är omöjlig för människan att uppnå. Mänskliga ögon kan visserligen bearbeta bilder på så kort tid som 13 millisekunder. Men det är inte rimligt att förvänta sig att en människa ska kunna fånga varje detalj eller händelse i en videoström på den tiden. Däremot är det precis vad vi kan förvänta oss av AI.
AI-drivna videoanalysverktyg går igenom videor bildruta för bildruta istället för att se dem som en helhet. Denna detaljerade analys gör det möjligt för dem att upptäcka, spåra och klassificera objekt i en scen. Denna detaljnivå kan vara avgörande för att identifiera säkerhetshot eller misstänkt beteende.
#2. Ökad effektivitet och produktivitet
En stor del av videoanalysprocessen handlar om automatisering. Från analys av videoklipp till insamling och lagring av insikter – verktygen hanterar det mesta. Att utföra dessa uppgifter manuellt skulle ta flera timmar och kräva en stor arbetsstyrka. Dessutom är det osannolikt att man skulle få fram samma typ av detaljerade insikter som AI kan generera.
Låt oss ta ett exempel: Antag att du äger en fysisk butik och har en övervakningscentral för att analysera din butiks övervakningsmaterial.
Utan videoanalysverktyg skulle ditt övervakningsteam behöva spendera dag och natt med att stirra på skärmarna. Men med videoanalys kan teamet istället fokusera på att samla in värdefulla insikter som:
- Besöksfrekvens i olika delar av butiken
- Kundernas demografi
- Återkommande kunder
- Väntetider vid kassorna
- De mest populära områdena i butiken
Med denna typ av data tillgänglig, kan du istället fokusera på kärnuppgifterna, som att använda insikterna för att utveckla strategier och förbättra kundupplevelsen i din butik.
#3. Problemfri innehållsmoderering
Med det ökande flödet av skapat innehåll är det en utmaning att hålla koll på allt användargenererat material. AI-drivna videoanalysverktyg kan hjälpa dig att gå igenom timmar av videoinnehåll på bara några minuter. Det bästa är att du kan träna algoritmen med specifika regler och riktlinjer. Om innehållet inte följer dessa riktlinjer kan verktyget identifiera det på några sekunder.
I de flesta fall kan videoanalysverktyg hjälpa företag att:
- Upptäcka falska varumärkeslogotyper
- Identifiera varumärkesomnämnanden (text, ljud eller logotyp)
- Identifiera stötande innehåll
Noggrann övervakning av videoinnehåll är också avgörande för mediebolag. Det skyddar dem från juridiska problem som kan uppstå till följd av obehöriga varumärkesomnämnanden eller publicering av stötande material under deras varumärke.
#4. Realtidsvarningar och aviseringar
Om algoritmen upptäcker något olämpligt kan programvaran konfigureras för att skicka ut varningar och notifikationer. Detta ger innehållsansvariga möjligheten att vidta åtgärder omedelbart för att åtgärda problemet. Du kan ställa in varningar för en rad olika händelser, såsom upptäckt av falska logotyper, gammalt innehåll eller varumärkesomnämnanden. Realtidsvarningar är avgörande i tidskritiska situationer, särskilt inom säkerhetssektorn. Du kan också ställa in händelsebaserade åtgärder som automatiskt utlöses om algoritmen upptäcker en oegentlighet. Till exempel kan sirener aktiveras i hela en byggnad vid en brand, eller polisen kan larmas vid ett inbrott. Ägaren, säkerhetspersonalen eller andra utvalda personer får automatiskt ett e-postmeddelande eller notis, utan att mänsklig inblandning krävs.
Här är några fantastiska AI-baserade videoanalysverktyg som hjälper dig att förbättra din medieanalys.
Amazon Rekognition
Amazon Rekognition är en kraftfull programvara för videoanalys som levereras med förtränade och anpassningsbara API:er för datorseende. Den använder djupinlärningsteknik för att utföra ansiktsigenkänning, objektigenkänning och bildanalys.
Nyckelfunktioner
- Integrera API:er för igenkänning i sociala medier och annonser för att upptäcka olämpligt/stötande innehåll, vilket skapar en användarvänlig, lagligt accepterad media.
- Använd Rekognitions detektionsteknik på bilder eller videor för att identifiera ansiktsdrag som öppna eller stängda ögon, känslor, ålder, kön etc.
- Använd lagringsbaserade API:er för att bygga en samling av ansikten som identifieras i olika bilder eller videor; använd samlingen för att utföra ansiktsmatchningar och sökoperationer.
- Upptäck och extrahera text från bilder och videor, vilket är användbart för applikationer som igenkänning av registreringsskyltar och dokumentanalys.
- Identifiera enkelt etiketter och scener i bilder och direktsända videoströmmar, såsom fordon, byggnader och landskap.
Rekognition används av företag som Pinterest och PBS. Det är ett mångsidigt verktyg med en mängd olika användningsområden i flera branscher, bland annat säkerhet, media och reklam.
Google Cloud Video Intelligence
Googles Video Intelligence förenklar videoanalys och mediehantering. Dess förtränade modeller kan känna igen över 20 000 objekt, aktiviteter och scener i lagrade och direktsända videor.
Nyckelfunktioner
- Sök enkelt igenom enorma mängder videodata för att identifiera och filtrera bort explicit eller olämpligt innehåll, vilket är viktigt för innehållsmoderering och regelefterlevnad.
- Inbyggd analys för att upptäcka ändringar i kameravinkeln i en lagrad eller direktsänd video i realtid.
- Identifiera lämpliga platser eller tidsramar i videor för att infoga annonser som är relevanta för videoinnehållet.
- Extrahera rik metadata genom att identifiera objekt, aktiviteter och scener i videor, och använd denna data för att förbättra sökning och upptäckt.
- Textavkänning med optisk teckenigenkänning (OCR) för att upptäcka och extrahera text i en video.
Med Video AI kan du automatiskt transkribera tal till text, och generera bildtexter och undertexter från videor. Video AI har också modeller för ansiktsdetektering och persondetektering som är under utveckling (beta).
Video Indexerare
Video Indexer är ett molnbaserat videoanalysverktyg från Microsoft Azure. Det hjälper dig att enkelt extrahera insikter från ljud- och videofiler med hjälp av media-AI, vilket förbättrar tillgängligheten, sökbarheten och den övergripande användarupplevelsen.
Nyckelfunktioner
- Video Indexer extraherar en stor mängd metadata från videor, inklusive talade ord, bildtexter, taggar och transkriptioner.
- Har en AI-baserad videoredigerare som låter dig skapa nytt material från befintligt innehåll; enkelt klippa ut och sätta samman klipp från videor.
- Integreras med andra Microsoft-tjänster, inklusive Azure Cognitive Services, Power BI och SharePoint.
- Finjustera rekommendationsalgoritmer baserat på objekt och personer som visas i en video.
Med Video Indexer är integritet och säkerhet inte längre en myt. Det finns över 3500 säkerhetsexperter dedikerade till att skydda din data och integritet. Plattformen har även modern certifiering, vilket gör den idealisk för innovativa applikationer inom olika branscher.
Clarifai
Clarifai erbjuder fullständig videoanalys med hjälp av datorseende och AI. Verktyget lämpar sig väl för övervakning och säkerhetsändamål tack vare dess förmåga till situationsmedvetenhet och objektigenkänning.
Nyckelfunktioner
- Identifierar specifika händelser som äger rum i en video, såsom mönster eller individuella beteenden, för att bättre förstå hur kunder interagerar med produkter.
- Hämta insikter från ostrukturerad data, identifiera avvikelser i realtid för att fatta snabbare beslut och stödja militära ISR-projekt.
- Kombinera fullständig videoanalys med AI för att förbättra svarstider, identifiera skadade områden eller söka efter personer i nästan realtid.
- Inbyggd ljudigenkänning för att detektera och transkribera tal, känna igen musik och identifiera andra ljud.
Clarifai erbjuder videoanalys i toppklass till några av världens största företag, som Canva och Nvidia. Du får dessutom 1000 gratis operationer per månad när du börjar använda Clarifai.
Lumeo
Lumeo är en anpassningsbar videoanalysplattform som inte kräver kodning. Den gör det enkelt för vem som helst att dra nytta av videoinnehåll med hjälp av enkla dra-och-släpp-verktyg och förbyggda analytiska komponenter.
Nyckelfunktioner
- Har hundratals färdiga AI-modeller, verktyg och kopplingar, vilket gör det möjligt att använda Lumeo för en mängd olika användningsfall utan att behöva lägga ned alltför mycket arbete.
- Enkel plug-and-play-funktion för att integrera programvaran med befintliga kamera- och videohanteringssystem.
- Komplett uppsättning REST API:er och programmerbara Python-noder gör att du enkelt kan bygga anpassade integrationer.
- Inbyggda funktioner för samarbete mellan utvecklare, lösningsingenjörer och implementeringsteam som möjliggör snabbare leverans av lösningar.
Lumeo är en komplett videoanalysplattform. Dess intuitiva design och färdiga AI-modeller gör det enkelt för vem som helst att dra full nytta av avancerad analys utan att behöva lära sig teknisk jargong.
Användningsfall för videoanalysverktyg
Som tidigare nämnts är användningsfallen för videoanalysverktyg otaliga. Vi kommer här att fokusera på tre stora branscher – hälsovård, detaljhandel och säkerhet – för att se hur de kan använda videoanalys.
Sjukvård
University of Buffalo har utvecklat en app för smartphones som är utformad för att hjälpa till att upptäcka autismspektrumstörning (ASD) hos barn. Appen fungerar enligt principen om rörelsedetektering – grunden för videoanalys.
Genom att använda smarttelefonens kamera spårar appen ansiktsuttryck och ögonens rörelser hos barn som tittar på bilder av sociala situationer (med flera personer). Appen övervakar barnets ögonrörelser och kan exakt identifiera barn med ASD eftersom deras ögonrörelser skiljer sig från en person som inte har autism.
Detaljhandel
Amazon Go är en unik matvarubutik som låter kunder lämna butiken utan att behöva stå i långa kassaköer. Butiken debiterar kunderna automatiskt baserat på vad de har plockat från hyllorna.
Enligt Amazon läggs en vara omedelbart till kundens virtuella varukorg så fort en kund tar en vara från en hylla. Om en kund lägger tillbaka en vara på hyllan tar Amazon bort den från kundens virtuella varukorg. Amazon är inte så öppen med detaljerna om tekniken de använder, men det handlar om avancerad datorseende och maskininlärningsmodeller som är kombinerade med flera sensorer i butiken. Detta gör att Amazon kan fatta välgrundade beslut om hur de ska debitera kunderna.
Säkerhet
Enligt rapporter är det troligt att en person i London fångas på en övervakningskamera mer än 300 gånger per dag, medan en amerikansk medborgare kan fångas på kamera mer än 75 gånger per dag.
Ur ett mänskligt perspektiv är det omöjligt att hålla koll på alla detaljer och avvikelser på platser med hög aktivitet. Videoanalysverktyg kan dock göra detta 10 gånger snabbare och mer exakt än mänskliga övervakare. Vi vill inte påstå att man kan avskeda alla säkerhetsvakter, men dessa verktyg kan vara en effektiv assistent som gör jobbet mer effektivt och produktivt.
Sammanfattande tankar
AI-driven videoanalys är inte längre någon framtidsvision. Det används redan inom marknadsföring, kundtjänst och många andra affärsverksamheter. Det faktum att videoanalys kan spara otaliga timmar och leverera användbara insikter har lett till att tekniken har fått bredare acceptans i olika branscher. I den här artikeln har vi försökt utforska de många möjligheterna med AI-baserad videoanalys.