人工智能驱动的视频分析工具：提升媒体分析的未来
当今世界，视频内容呈爆炸式增长，数量之庞大令人瞠目结舌。据统计，每分钟就有数百小时的视频被上传到 YouTube，这使得媒体分析师难以全面把握全局。然而，人工智能（AI）技术的进步为我们带来了强大的视频分析工具，这些工具能够准确、高效地从视频中提取有价值的信息，极大地改善了媒体分析的效率和深度。
本文将深入探讨目前市场上顶尖的基于人工智能的视频分析工具，并阐述如何利用它们来提升媒体分析的效果。
什么是基于人工智能的视频分析工具？
基于人工智能的视频分析工具，巧妙地融合了先进的计算机视觉（CV）和机器学习技术，能够从各种格式的视频中提取出有意义的信息。这些工具通常采用复杂的算法，逐像素地扫描视频内容，实时或回放地检测视频中发生的活动、对象和事件。
借助这些工具，我们可以深入了解视频中出现的人物、动作、情绪，以及其他各种算法能够识别的元素。更令人称道的是，视频分析工具具有高度的灵活性，用户可以根据自身需求训练算法，甚至构建定制模型，以满足特定的业务目标。
举例来说，假设我们需要识别已发布或用户生成的视频中是否存在不当或冒犯性内容。我们可以根据预先设定的规则，构建一个定制的人工智能模型，该模型会详细描述哪些内容可能对业务造成负面影响或是不合时宜。随后，该模型便可以在大量视频文件中进行扫描，快速检测出异常情况。
视频分析的核心基于两个基本原则：
- 运动检测： 逐像素地检查视频，检测视频中物体的每一个运动轨迹。
- 物体识别： 识别和监控物体，判断它们是否移动、消失，或是否有新的物体出现。
高端视频分析技术最初主要应用于安全和监控系统，用于检测和预警潜在威胁、人员或异常行为。然而，随着技术的发展，其应用场景已远不止于此。
目前，视频分析已广泛应用于各行各业，并可根据不同业务需求提供多样化的服务。尤其是在企业和媒体机构中，其应用日益普及。
随着对视频内容需求的不断增长，品牌正在积极利用基于人工智能的视频分析工具来实现以下目标：
- 识别视频中出现的视觉元素。
- 提取目标受众的深入见解。
- 充分利用用户生成的内容。
- 查找仿冒的品牌标识或假冒商品。
简而言之，人工智能视频分析工具的应用场景正在不断拓展，并日益发挥着举足轻重的作用。
使用基于人工智能的视频分析工具的优势
#1. 深入分析
先进的视频分析工具能够以前所未有的深度分析视频流，这远远超出了人眼能够达到的范围。人类大脑处理视觉信息的速度非常快，但往往难以捕捉到视频中的所有细节和微妙之处。然而，人工智能可以做到这一点。
人工智能驱动的视频分析工具会逐帧分析流媒体或录制的视频，而不是将其视为一个整体。这种精细化的方法使其能够准确检测、跟踪和分类视频中的对象。对于识别安全威胁和可疑行为来说，这种细致程度至关重要。
#2. 提高效率和生产力
视频分析过程的自动化是其核心优势之一。从视频分析到数据收集和存储，这些工具都能够自动完成。如果人工处理这些任务，则需要花费大量时间和精力，而且也无法达到人工智能所能提供的分析深度。
举例来说，假设一家实体店设置了一个控制中心来分析商店的监控信息。如果没有视频分析工具，监控团队将需要全天候盯着屏幕。但是，通过使用视频分析工具，团队可以更高效地收集关键数据，例如：
- 理想的客流量。
- 客户的人口统计信息。
- 回头客的数量。
- 结账柜台的等候时间。
- 商店中最受欢迎的区域。
由于分析工具已经提取了大量数据，工作人员可以将精力集中在更重要的任务上，例如利用分析结果制定策略，并提升零售店的客户体验。
#3. 轻松的内容审核
随着内容创作的蓬勃发展，人工审核用户生成的内容变得越来越困难。人工智能驱动的视频分析工具可以在几分钟内处理数小时的视频内容。更重要的是，您可以根据特定的合规性指南来训练算法。一旦内容不符合预设的标准，该工具就会在几秒钟内检测到。在大多数情况下，视频分析工具可以帮助企业实现以下目标：
- 检测假冒的品牌标识。
- 识别品牌提及（文本、音频或徽标）。
- 检测攻击性内容。
对于媒体机构来说，密切监控视频内容至关重要。这可以防止它们因未经授权的品牌提及或含有品牌名称的令人反感的内容而陷入法律纠纷。
#4. 实时警报和通知
如果算法检测到不当行为，软件可以被配置为发出警报和通知。这使得内容管理员能够立即采取行动来解决问题。警报可以针对各种事件进行配置，例如：假冒徽标检测、过时的内容或品牌提及等等。
实时警报在时间敏感的情况下尤为重要，尤其是在安全领域。此外，还可以设置基于事件的操作，一旦算法检测到违规行为，这些操作将自动触发。例如，如果发生火灾，警报器可能会在整个建筑物内响起；或者如果有人非法入侵，则可以向警方报警。业主、安保人员和其他相关人员将会自动收到电子邮件或通知，而无需人工干预。
以下是一些优秀的基于人工智能的视频分析工具，它们可以帮助您更好地进行媒体分析。
亚马逊识别 (Amazon Rekognition)
Amazon Rekognition 是一款功能强大的视频分析软件，它提供预训练和可自定义的计算机视觉应用程序编程接口（API）。它采用深度学习技术来实现面部识别、物体检测和图像分析。
主要特点
- 将 Rekognition 审核 API 集成到社交媒体和广告中，以检测不当或攻击性内容，并创建用户友好且合法的内容。
- 利用 Rekognition 的图像或视频检测技术来识别面部属性，例如眼睛的睁闭状态、情绪、年龄和性别。
- 使用基于存储的 API 创建在各种图像或视频中检测到的人脸集合，并使用该集合执行人脸匹配和搜索操作。
- 从图像和视频中检测和提取文本，以应用于车牌识别和文档分析等领域。
- 轻松识别图像和实时视频流中的标签和场景，例如车辆、建筑物和风景。
Rekognition 获得了 Pinterest 和 PBS 等机构的信任。它是一款多功能工具，广泛应用于安全、媒体和广告等各个行业。
谷歌云视频智能 (Google Cloud Video Intelligence)
Google Video Intelligence 简化了视频分析和媒体管理。其预训练模型可以识别存储和流媒体视频中的 20,000 多个对象、活动和场景。
主要特点
- 轻松浏览数 PB 的视频数据，以识别和过滤内容审核和合规性所需的露骨或不当内容。
- 内置镜头变化分析功能，可实时检测存储或流式视频中的镜头变化。
- 确定视频中插入与视频内容相关的广告的合适位置或时间范围。
- 通过识别视频中的对象、活动和场景来提取丰富的元数据，并将其用于增强搜索和发现功能。
- 具有文本检测功能，使用光学字符识别 (OCR) 来检测和提取输入视频中的文本。
通过使用 Video AI，您可以自动将语音转录为文本，并从视频生成字幕。此外，视频人工智能还提供人脸检测和人物检测模型，目前处于测试阶段。
视频索引器 (Video Indexer)
Video Indexer 是微软 Azure 提供的基于云的视频分析工具。它可以帮助您使用媒体人工智能轻松地从音频和视频文件中提取见解，以提高可访问性、可搜索性和整体用户体验。
主要特点
- Video Indexer 从视频中提取范围广泛的元数据，包括口语、隐藏式字幕、标签和文字记录。
- 拥有基于人工智能的视频编辑器，可让您从现有内容创建新的媒体。您可以轻松地从视频中剪切片段，并使用编辑器将其拼接在一起。
- 与其他微软服务集成，包括 Azure 认知服务、Power BI 和 SharePoint。
- 根据视频中出现的物体和人物，微调推荐算法。
使用视频索引器，隐私和安全不再是问题。它拥有超过 3,500 名安全专家，致力于保护您的数据和隐私。该平台还拥有先进的认证，非常适合各行各业的创新应用。
克拉丽菲 (Clarifai)
Clarifai 借助计算机视觉和人工智能，提供全动态视频分析。该工具专注于态势感知和目标检测，因此适用于监控和安全目的。
主要特点
- 检测视频中发生的特定动作，例如模式或个人行为，以更好地了解客户与产品的互动方式。
- 从非结构化数据中发现见解；实时检测异常情况，以加快现场决策并支持 ISR 军事项目。
- 将全动态视频数据与人工智能相结合，以缩短响应时间；近乎实时地检测受损区域或搜索人员。
- 内置音频识别技术，可以检测和转录语音、识别音乐和其他声音。
Clarifai 为世界上顶尖的团队（如 Canva 和 Nvidia）提供一流的视频分析支持。此外，您还可以每月获得 1000 次免费操作的额度。
卢美奥 (Lumeo)
Lumeo 是一个无需代码的自定义视频分析平台。借助简单的拖放工具和预构建的分析构建模块，任何人都可以充分利用视频内容。
主要特点
- 提供 100 多个现成的 AI 模型、工具和连接器，无需费力即可将 Lumeo 用于各种应用场景。
- 简单的即插即用功能可以轻松地将软件与现有的摄像头和视频管理系统集成。
- 全套 REST API 和可编程 Python 节点，方便您轻松构建自定义集成。
- 内置协作功能，方便开发人员、解决方案工程师和实施团队更快地交付解决方案。
Lumeo 是一个一体化的视频分析平台。其直观的设计和现成的 AI 模型使任何人都可以充分利用尖端分析技术，而无需学习任何专业的技术术语。
视频分析工具的应用场景
正如我们所言，视频分析工具的应用场景非常广泛。为了更具体地了解其应用，我们将重点关注三个主要行业——医疗保健、安全和零售——并分析它们如何利用视频分析。
卫生保健
布法罗大学开发了一款智能手机应用程序，旨在帮助检测儿童的自闭症谱系障碍 (ASD)。该应用程序的核心技术是运动检测（视频分析的关键要素）。
该应用程序利用智能手机的摄像头跟踪儿童在观看社交场景图片（显示多人）时的面部表情和注视焦点。它可以监控眼球运动，并且能够准确地检测患有自闭症谱系障碍的儿童，因为他们的眼球运动与没有自闭症的人的眼球运动存在显著差异。
零售
Amazon Go 是第一家同类型杂货店，它允许顾客在结账时无需排长队等待。它通过自动向顾客收取他们从货架上拿走的商品的费用来实现这一目标。
亚马逊表示，每当顾客从货架上拿起一件商品时，该商品就会立即被添加到他们的在线账户购物篮中。当顾客将商品放回货架时，亚马逊会将其从虚拟购物车中移除。虽然亚马逊并未透露其所使用技术的具体细节，但它确实表示该技术涉及高端计算机视觉和机器学习模型，并结合店内多个传感器，使亚马逊能够在向用户收费时做出可靠的判断。
安全
据报道，一个人在伦敦可能每天被监控摄像头拍到 300 多次，而一个美国公民每天可能被摄像头拍到超过 75 次！
因此，从人的角度来看，很难在拥挤的环境中跟踪异常情况。然而，视频分析工具可以比人工监督员更快、更准确地完成这项任务。当然，这并不意味着你可以解雇现有的观察员或监控警卫，但这些工具可以成为他们更高效、更有效地完成工作的得力助手。
结论性的想法
人工智能驱动的视频分析不再只是“技术谈话”，它已经被广泛应用于营销、客户服务等各个业务领域。视频分析能够节省大量时间并提供可操作的见解，这使得它在各行各业都越来越受欢迎。在本文中，我们试图涵盖基于人工智能的视频分析的各种可能性，希望能够帮助您更好地理解和应用这项强大的技术。