每天制作和消费的视频内容数量之多令人难以置信。 据 Statista 称，每分钟有 500 小时的视频上传到 YouTube！
显然，媒体分析师很难理解这一切。
幸运的是，人工智能 (AI) 的进步催生了强大的视频分析工具，这些工具可以准确、轻松地从视频中提取有价值的见解。
在本文中，我们将向您介绍当今市场上最好的基于 AI 的视频分析工具，并展示您如何使用它们来改进您的媒体分析。
什么是基于 AI 的视频分析工具？
基于 AI 的视频分析工具使用渐进式 CV（计算机视觉）和机器学习技术从所有格式的视频中提取有意义的信息。
理想情况下，这些工具使用一组复杂的算法逐像素扫描视频并检测实时或录制视频中发生的活动、对象和事件。
您可以了解对象、动作、情绪以及算法可以选择的所有内容。 事实上，视频分析工具在您如何训练算法甚至构建自定义模型以满足您的业务需求方面非常灵活。
假设您想要识别已发布或用户生成的视频中的不当/冒犯性内容。 您可以根据设定的指南构建自定义 AI 模型，这些指南描述了内容对您的业务不利或不合适的原因。 然后，跨视频文件运行模型以检测异常。
分析基于两个核心原则：
- 运动检测：检查每个像素，检测视频中物体的每一个运动
- 物体识别：识别和监控物体，识别已经移动、消失或新的物体
本质上，高端视频分析用于安全和监控系统，以检测和警告潜在威胁、人员或异常行为。
视频分析广泛应用于各行各业，并提供满足个人业务需求的多功能服务。
然而，最近该软件在企业和媒体机构中越来越受欢迎。
随着对视频内容需求的增加，品牌正在利用基于 AI 的视频分析工具来：
- 识别视觉提及
- 提取受众洞察
- 利用用户生成的内容
- 查找假冒品牌标识或假冒商品
以及更多。
因此，从技术上讲，人工智能视频分析工具的用例从那时起就一直在发展。
使用基于人工智能的视频分析工具的好处
#1。 深入分析
高级视频分析工具可以将视频流分析到人眼无法达到的深度。
你看，人脑可以处理眼睛看到的图像只需 13 毫秒。
在这么短的时间范围内，我们不希望人类掌握流媒体视频中的每一个细节或冲突。 但我们绝对可以期待人工智能这样做。
人工智能驱动的视频分析工具逐帧检查流媒体或录制的视频，而不是将其视为一个整体。 粒度方法允许他们检测、跟踪和分类场景中的对象。
这种详细程度对于识别安全威胁和可疑行为至关重要。
#2。 提高效率和生产力
视频分析过程的一个主要部分伴随着自动化。 从分析视频到收集和存储见解，这些工具都能搞定。
理想情况下，定期执行这些活动需要几个小时和大量劳动力。 即使经过数小时的工作，您也无法获得 AI 提供的洞察力。
让我们举个例子。 您拥有一家实体店，并设置了一个控制中心来分析您商店的监控信息。
如果没有视频分析工具，您的监控团队最终将 24*7 盯着屏幕。
但结合视频分析，您的团队可以更好地收集见解，例如：
- 理想的客流量
- 客户人口统计
- 回头客
- 结账柜台等候时间
- 商店中最吸引人的部分
分析工具已经提取了如此多的数据，让您专注于核心任务，例如利用洞察力制定策略并增强零售店的用户体验。
#3。 轻松的内容审核
随着内容创作的蓬勃发展，关注用户生成的内容变得越来越困难。
AI 驱动的视频分析工具可帮助您在几分钟内浏览数小时的视频内容。
最好的部分是您可以使用特定的合规性指南来训练算法。 如果内容不符合设定的准则，该工具可以在几秒钟内检测到它们。
在大多数情况下，视频分析工具可以帮助企业：
- 检测假品牌标识
- 品牌提及（文本/音频/徽标）
- 检测攻击性内容
此外，密切监控视频内容对媒体机构来说至关重要。 它可以防止他们因未经授权的品牌提及或以其品牌名称出现令人反感的内容而陷入法律纠纷。
#4。 实时警报和通知
如果算法检测到不道德的事情，软件可以配置为发出警报和通知。
这允许内容管理员立即采取行动来解决警报。 您可以为任何事物配置警报：假冒徽标检测、过时的内容、品牌提及等。
实时警报在时间敏感的情况下至关重要，主要是在安全领域。 最重要的是，您还可以设置基于事件的操作，这些操作会在算法检测到违规时自动触发。
例如，如果发生火灾，警报器可能会在整个建筑物内响起，或者如果有人闯入，则可以报警。
业主、保安人员和其他人将自动收到电子邮件或通知，无需人工干预。
这里有一些令人惊叹的基于 AI 的视频分析工具，可以更好地进行媒体分析。
亚马逊识别
Amazon Rekognition 是一款功能强大的视频分析软件，附带预训练和可自定义的计算机视觉 API。 它使用深度学习技术来执行面部识别、对象检测和图像分析。
主要特征
- 在社交媒体和广告中嵌入 Rekognition 审核 API，以检测不当/攻击性内容并创建用户友好、合法接受的媒体
- 利用 RekoRekognition 的图像或视频检测技术来识别面部属性，例如睁眼或闭眼、情绪、年龄、性别等
- 使用基于存储的 API 创建在各种图像或视频中检测到的面部集合； 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，使其可用于车牌识别和文档分析等应用
- 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 受到 Pinterest、PBS 等机构的信任。 毫无疑问，它是一种多功能工具，在安全、媒体和广告等各个行业都有广泛的应用。
谷歌云视频智能
GooglGoogle’s AGoogle’Video 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。
主要特征
- 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，可实时检测存储或流式视频中的镜头变化
- 确定视频中的适当位置或时间范围以插入与视频内容上下文相关的广告
- 通过识别视频中的对象、活动和场景来提取丰富的元数据，并使用它们来增强搜索和发现
- 具有使用光学字符识别 (OCR) 检测和提取输入视频中的文本的文本检测
使用 Video AI，您可以自动将语音转录为文本，并从视频生成字幕和副标题。 此外，视频人工智能还有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 是 Microsoft Azure 基于云的视频分析工具。 它可以帮助您使用媒体 AI 轻松地从音频和视频文件中提取见解，以改善可访问性、可搜索性和整体用户体验。
主要特征
- 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 AI 的视频编辑器，可让您从现有内容创建新媒体； 轻松地从视频中剪切剪辑并使用编辑器将它们拼接在一起
- 与其他 Microsoft 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，隐私和安全不再是神话。 它拥有超过 3,500 名安全专家，致力于保护您的数据和隐私。 该平台还拥有最先进的认证，非常适合各行业的创新应用。
克拉丽菲
Clarifai 借助计算机视觉和人工智能提供全动态视频分析。 该工具倾向于态势感知和目标检测，因此适用于监视和安全目的。
主要特征
- 检测视频中发生的特定动作，例如模式或个人行为，以更好地了解客户如何与产品互动
- 从非结构化数据中发现见解； 实时检测异常情况，以便更快地做出现场决策并支持 ISR 军事项目
- 将全动态视频数据与人工智能相结合，提高响应时间； 近乎实时地检测受损区域或搜索人员
- 内置音频识别技术，可检测和转录语音、识别音乐和识别其他声音
Clarifai 为世界上最好的团队、Canva、Nvidia 等提供顶级视频分析支持。 此外，从 Clarifai 开始，您每月可以获得 1000 次免费操作。
卢美奥
Lumeo 是一个无代码自定义视频分析平台，允许任何人通过简单的拖放工具和预构建的分析构建块充分利用视频内容。
主要特征
- 拥有 100 个随时可用的 AI 模型、工具和连接器，无需费力即可将 Lumeo 用于各种用例
- 简单的即插即用功能可轻松将软件与现有的摄像机和视频管理系统集成
- 全套 REST API 和可编程 Python 节点，因此您可以轻松构建自定义集成
- 内置协作功能，供开发人员、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，而无需学习任何技术术语。
视频分析工具的用例
正如我们所说，视频分析工具的用例很多。 然而，我们将关注三个主要行业——医疗保健、安全和零售——看看他们如何使用视频分析。
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)。 该应用程序的工作原理是运动检测（视频分析的核心）。
该应用程序使用智能手机摄像头跟踪儿童观看社交场景图片（显示多人）时的面部表情和注视注意力。
该应用程序可以监控眼球运动，并且可以准确地检测患有 ASD 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不同。
零售
Amazon Go 是同类杂货店中的第一家，它允许顾客在结账时无需排长队等待结账。 它通过根据客户从货架上拿走的东西自动向客户收费来实现这一点。
亚马逊声称，每当顾客从货架上拿起一件商品时，该商品就会立即添加到他们的在线账户购物篮中。 当买家将商品退回货架时，亚马逊会将其从他们的虚拟购物车中移除。
尽管亚马逊并没有说它使用的技术有多少，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，结合店内的多个传感器，让亚马逊在向用户收取费用时做出自信的决定。购买。
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，从人的角度来说，不可能在拥挤的地方跟踪它的异常情况。 然而，视频分析工具可以比人工监督员更快、更准确地为您完成这件事。
不，我们并不是说你可以解雇我们现有的观察员或监视警卫，但这些工具可以成为更有效和更有成效地完成工作的正当助手。
结论性的想法
人工智能驱动的视频分析不再是“技术谈话”。 它已被用于“市场营销”、“客户服务”和其他业务角色。
视频分析可以节省无数时间并提供可操作的见解，这一事实已使其在各行各业得到更广泛的接受。 在本文中，我们试图涵盖基于 AI 的视频分析的所有可能性。
