[{"data":1,"prerenderedAt":18},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":11,"meta_title":12,"meta_description":13,"meta_keywords":14,"content":15,"tags":16,"faqs":17},137,"blog","cn-processing-video-content-at-scale-video-data-analysis-as-a-reason-to-buy-dedicated-proxies","大规模处理视频内容：视频数据分析作为购买专用代理的理由","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/21-1-s-trusted-proxy-website-processing-video-content-at-scale-cover-00aff169-610e-4a2d-9d6a-ae5f69914327.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/21-1-b-trusted-proxy-website-processing-video-content-at-scale-cover-5553dc8f-10b5-4f82-8ecd-881ed2beb19d.webp","2024/11/20","2024/10/27","如果您购买专用代理，如何大规模分析视频网络数据？","视频数据分析，其具体细节、应用和主要阶段。在从视频内容获取数据之前，为什么要从Dexodata购买住宅和移动代理。","buy residential and mobile proxies, buy dedicated proxies","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>文章内容：\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">什么是视频数据分析？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">为什么收集和分析视频数据？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">在视频数据分析中可以获得什么信息？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">如何进行视频数据分析？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor5\">结论\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>数字环境见证了移动信息消费的激增。便携设备的应用程序是沟通、商业、购物、娱乐的常用工具……从移动应用程序中收集网络数据也变得流行。因此，我们注意到在购买住宅和移动代理的用户中，对中介IP的需求不断上升，这些用户来自于道德的Dexodata生态系统。\u003C/p>\n\u003Cp>视频内容的激增是另一个趋势。\u003Ca href=\"https://www.sandvine.com/global-internet-phenomena-report-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">视频占全球传输信息的65%\u003C/a>，每年增加30%。TikTok、YouTube、Netflix等提供适合商业和科学研究的TB级内容。收集初始材料并进行视频数据分析需要购买专用代理。这为道德和高效的互联网信息收集奠定了基础。\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>什么是视频数据分析？\u003C/h2>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/how-does-screen-scraping-work-with-geo-targeted-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">屏幕抓取\u003C/a>涉及在选定网站上检测和管理视觉和媒体元素。视频数据分析（VDA）是一种更复杂的过程，因为初始源结构由音频和图形组件组成。视频数据分析集成了：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>输入，当直播或预录视频被输入到系统中，来源于摄像头或存储库。\u003C/li>\n\u003Cli>处理，启用\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/computer-vision-what-is-it-and-how-it-works\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">基于AI的计算机视觉\u003C/a>和机器学习算法进行检测、识别和编码对象、动作和实时事件。\u003C/li>\n\u003Cli>生成有价值的见解，当结果通过全面的报告和可视化传达给用户。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>视频代表了一系列连续的图像，通常以每秒30帧的速度播放。任务是检测并分类对象、它们的特征和交互，以便进一步确定模式。考虑到大量的原始信息，专家应用基于AI的高级数据分析原则。在初始阶段，购买专用代理以获取公开可用的见解是显而易见的。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/137/21-1-geo-targeted-proxies-processing-video-content-at-scale-pic-08f4132b-7c62-43ac-abeb-b9fadb8c6861.png\" alt=\"如果您购买专用代理，如何大规模分析视频网络数据？\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>为什么收集和分析视频数据？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>VDA服务于多种目的，包括：\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>零售：跟踪店内消费者行为和流量，测量排队长度，识别购物体验中的瓶颈。\u003C/li>\n\u003Cli>电子商务：从视频中提取有价值的见解，例如评估广告效果，检测社交媒体内容的传播性。\u003C/li>\n\u003Cli>智慧城市：利用传感器和物联网设备监控交通模式，优化城市规划和基础设施，增强公共安全。\u003C/li>\n\u003Cli>医疗保健：收集患者护理、疾病管理和医学研究的见解。\u003C/li>\n\u003Cli>制造业：提供生产过程、质量控制、工作场所安全和资源利用的实时见解。\u003C/li>\n\u003Cli>教育和科学：通过提供实时反馈和个性化建议来增强学习体验。\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>执行者在涉及个人信息和个人识别的事务中应严格遵守AML和KYC政策。在通过住宅和移动代理进行的\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/ethical-status-of-web-scraping-via-geo-targeted-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">道德网络抓取\u003C/a>中也遵循类似原则，这些代理来自经过验证的来源。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>在视频数据分析中可以获得什么信息？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>获得的见解主要有两种类型；结构性和内容性。它们的描述如下表格所示。\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%; margin-left: auto; margin-right: auto;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center;\">\u003Cstrong>数据类型\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center;\">\u003Cstrong>结构特征\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; text-align: center;\">\u003Cstrong>内容特征\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%;\">\u003Cstrong>功能\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">涵盖帧和视频级别的基本方面\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%;\">深入视频内容的本质\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%;\">\u003Cstrong>独特特征\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">主要是客观和技术性的\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%;\">视觉元素和预测见解转化为观众感知\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%;\">\u003Cstrong>AI增强处理的必要性 \u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">否\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%;\">可取\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%;\">\u003Cstrong>分析元素\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%;\">\n\u003Cul>\n\u003Cli>持续时间\u003C/li>\n\u003Cli>分辨率\u003C/li>\n\u003Cli>饱和度\u003C/li>\n\u003Cli>每秒帧数（FPS）\u003C/li>\n\u003Cli>颜色\u003C/li>\n\u003Cli>场景转换\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%;\">\n\u003Cul>\n\u003Cli>面孔\u003C/li>\n\u003Cli>物体\u003C/li>\n\u003Cli>情感\u003C/li>\n\u003Cli>事件\u003C/li>\n\u003Cli>交互\u003C/li>\n\u003Cli>异常\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>提取内容特征通常需要基于ML的神经网络对视频中的各种元素进行分类。这些元素可以是面孔、形状、内部元素、广告包装图。此外，AI识别和分类情感、交互、事件和异常。应用的解决方案包括：\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>MTCNN，面孔检测。\u003C/li>\n\u003Cli>YOLOv3，实时获取选定对象。\u003C/li>\n\u003Cli>DeepLabCut或SLEAP捕捉动作。\u003C/li>\n\u003Cli>ResNet-152，用于识别两个或多个帧之间的视觉差异。\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>高级算法根据训练数据集的规则构建因果关系。同样的方法适用于\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-are-the-benefits-of-ai-based-models-for-data-extraction\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">基于AI的网络信息提取\u003C/a>，当原始指标转化为结构化方案时。为了减少离散和偏见，抓取专家从道德维护的基础设施中购买专用代理。对于视频数据分析，这意味着在选择适当工具时遵循AML和KYC政策。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>如何进行视频数据分析？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>视频数据分析开始于\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/using-java-for-data-scraping-and-harvesting-on-the-web\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">使用Java提取适当文件\u003C/a>的方法，MATLAB或Python。VDA程序需要高性能硬件，通常是内存超过6GB的GPU。进行视频数据分析时，需经过四个阶段：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>选择要提取的结构和内容特征。\u003C/li>\n\u003Cli>编码视频数据。基于ML的模型标记相关内容，包括演员、物体和空间特征。\u003C/li>\n\u003Cli>分析。在这里，程序识别模式，解释它们，并涵盖计数、时间、演员和关系等方面。\u003C/li>\n\u003Cli>处理标记的智能以得出结论或做出预测。为此目的的软件工具包括OpenCV、IBM Watson视觉识别和NVIDIA DeepStream。准备好的见解可用于可视化和知情决策。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>这些阶段构成了进行有效视频数据分析的框架。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor5\">\u003C/a>结论\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>视频数据分析代表了一种从视听内容中提取见解的复杂过程。尽管处于技术进步的顶峰，VDA仍面临几个问题：\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>大数据管理的硬件性能\u003C/li>\n\u003Cli>对非语言交互的识别\u003C/li>\n\u003Cli>保护拍摄个人或私人信息的伦理要求。\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>这些复杂问题尚待解决，与\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-is-legal-and-ethical-web-scraping-for-trusted-proxy-websites-in-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">道德网络抓取\u003C/a>程序相比。可靠的Dexodata基础设施提供购买住宅和移动代理的服务，并在道德基础上收集视频分析的数据。\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936351310]