人工智能如何鉴别视频内容【首页】

企业新闻 | 2021-08-12

火狐体育直播:移动互联网时代,视频发布具有碎片化、质量残差偏差、发布成本低、负面内容杀伤力大的特点。 每天生成数千万小时的视频内容。

其中有很多不合适的视频。 另外,包括捉迷藏式的直播。 在大量具有隐蔽性的数据面前,几乎依赖人手无法解决问题内容审查的课题,给视频内容管理带来很大压力。

因此,人工智能可能是视频内容管理的不二选择。 基于大数据,在视频文件和现场直播中,人工智能可以展开智能视频分析。 慢慢认识视频中的脸、声音、文字、物品、不道德、场景等信息,得到决策的参照。

具体而言,内容审查简化了复杂性,可以将视频、直播内容转换为人工智能能够识别的内容,例如图像和文字,通过图像识别、声音语义识别等人工智能技术识别类似物体,例如人体、刀具、枪等, 我搜索了一系列文章,终于找到了。 由于是网络视频内容审查,现在有几个平台制造商推出了人工智能技术的应用服务。

百度就是其中之一。 说视频内容审查可能不坦率,暧昧的一点是,原本人工判别(暴力血腥,坏信息)现在正在进化到机器判别的阶段。 关于审查效率提高了多少,提到下网易杭州研究院继续执行院长王源,他说“现在依赖深度自学的算法需要99.8%的准确率”。

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这样,明确了人工智能技术在网络视频内容的审查中发挥的作用是“轻量级”的智能视频分析的应用,“轻量级”相对于专业级安全监视视频的规模。 某种程度上是视频内容的检测、分析、检索,网络视频和监视视频大致分为两个阶段。 要分析的视频数据量和视频内容的类型都有很大不同。 量的不同,首先从视频数据的量来看,网站的视频主要集中在各平台播放的电影、PGC/工作室的内容、网民上传的原始视频(UGC )和这两年受欢迎的网络直播视频上其中,数据量属于网络用户的原始视频类型,各种类型。

根据2015年艾媒的视频直播市场调查数据,仅2015年,全国在线直播平台数量就像200家,大型现场直播平台每天的高峰时间段同时在线人数就像400万人,同时直播的房间。 这还是两年前网站直播视频的数据量。 但是,与城市视频监视的数据规模相比,网站视频的数据量依然只是很小的比例。

安全视频监视在7*24*365的整个时间段工作,以一个相机密度为6000的小城市为例,6000HD相机1小时的视频尺寸为10800000MB,按一天计算,一个城市有247TB的视频数据, 根据内容的种类,网络视频大致分为娱乐、生活、新闻、体育、在线教育、游戏、电竞等类别。 无论是电影还是网络广播,审查的目标主要是视频内容是否与朱倡导、暴力血腥、政治脆弱性、欺诈广告等有关。

其中判别不良信息仅次于网站的视频内容审查的项目。 安全监视视频的内容来自动态的社会场景画面,融合了公安、交通等应用领域的实际业务,主要以视频画面中的人、车、物三个要素的检测和分析为对象,对目标的类型、大小、颜色、方向、速度、运动轨迹等各特征的由于视频数据量和内容类型大不相同,所以使用的视频内容分析单元也成为对象。 更准确地说,网络视频的视频内容分析主要是为了进行内容审查,在此基础上,视频平台制造商不会通过内容分析技术优化用户体验。

这些与百度、互联网等互联网制造商的上市有关,网易上市的网易盾对机器判别不良信息自主开发图像特征提取算法,包括人体肤色识别、人体特征部位识别、人体姿势识别等技术。 另外,基于深度自学的算法,易盾积累了大量的样本数据,用计算机模拟人脑神经网络的原理,在计算机训练后使之具有一定的识别能力,在特征样本库不明确的情况下也将内容百度是其云视频生态解决方案的主力视频内容分析VCA(VideoContentAnalysis ),需要通过人工智能技术对视频展开语音、文字、脸、物体等多维智能分析,百度深度自学仅限于黄反、暴恐、政治脆弱、素质审查等内容审查场景,在提取重要的内容信息后,输入视频内容的绿色标签,提高搜索精度和用户介绍视频的曝光量,提高视频的个性化介绍和搜索能力。 人工智能在互联网视频内容审查中的应用不仅仅是发展,百度、互联网更容易,还有很多技术供应商和视频平台制造商合作推出了相关的服务项目。

从健康的人和自然的视频运营环境的角度考虑,人工智能技术的应用,人力、财力都很和平,满足了现在用户对视频内容个性化的市场需求。 一定程度上进步到人工智能技术应用的阶段,需要深入的自学算法,样本训练也在一定程度上是最重要的,安防智能视频分析已经成为常态,具有非常规模化、智能化的效果。 安全监视视频分析主要为视频重要信息的有效提取和结构化制定前期计划,意味着视频数据。

安全视频监视的数据主要包含在社会动画中,所以智能分析技术中常用的算法也多是计算机视觉领域的算法,例如,通过前背景建模、目标检测、分类、识别、跟踪、特征点提取、规定、运动估计等分析的类型细分为临床系统智能分析、识别系统智能分析、不道德系统智能分析等,影像数据量极大,因此安全影像智能分析目前也使用固件融合、前后末端融合的方式构筑了智能分析性能的最大化。

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