• Сбор данных
• Социальные сети
• Применение прокси
• ИИ

Видеоаналитика: гайд по автоматизированному анализу видео

Содержание:

1. Что такое видеоаналитика
2. Зачем собирать и анализировать данные видео
3. Какую информацию можно получить при анализе видеоданных
4. Как устроена видеоаналитика
5. Видеоаналитика и Dexodata

Потребление мобильного контента растет как и популярность приложений для портативных устройств. За год число загрузок в App Store Google Play увеличилось на 8,5%. Популярнее стал и скрейпинг мобильных приложений, что нашло отражение в целях применения лучших резидентных и мобильных прокси. этичной экосистемы Dexodata.

Вторая тенденция — это рост доли видеоконтента в мировом трафике, 65% всей передаваемой информации составляет потоковое видео. TikTok, YouTube, Okko, IVI и другие сервисы ежемесячно предоставляют терабайты контента. Часть его применяется в научных и бизнес-целях. Для сбора исходного материала в соответствии с нормами KYC и AML рекомендуется купить обновляемые прокси. Это создаст основу для этичной и эффективной видеоаналитики.

Что такое видеоаналитика

Аналитика видео — это усложненная процедура получения релевантных сведений из медиамассива, аналогичная скрин скрейпингу. Последний включает обнаружение и управление графическими элементами веб-страницы. Видеоаналитика (англ. «Video data analysis», VDA) изначально требует более структурированного подхода в силу:

• Бóльшего объема информации для изучения;
• Двойственной структуры из аудио- и видеодорожки.

Видеоаналитика включает:

1. Ввод, когда система получает предварительно записанные или потоковые видеофайлы;
2. Обработку, основанную на алгоритмах компьютерного зрения и машинного обучения. Они идентифицируют, кодируют, и каталогизируют интересующие нас метаданные и объекты на видео;
3. Анализ и генерацию отчетов на основе обнаруженных взаимосвязей и трендов, а также визуализацию результатов в таблицах, графиках и пр.

Видео с технической точки зрения представляет последовательность изображений, сменяющихся с частотой 20–30 кадров в секунду. Задача аналитика — обнаружить и классифицировать объекты, их характеристики и взаимодействия. Затем начинается поиск закономерностей.

Учитывая объем сырых данных в форматах .avi, .mp4, .mov, .mkv и так далее, эксперты применяют методы аналитики big data на основе ИИ. За беспрепятственный доступ к сетевой информации и распределение запросов при сборе инсайтов отвечают лучшие резидентные и мобильные прокси.

Зачем собирать и анализировать данные видео

Видеоаналитика служит следующим сферам деятельности:

• Розничная торговля: для мерчандайзинга, отслеживания поведения и числа покупателей;
• Электронная коммерция: для оценки эффективности рекламы и ее визуальных приемов, поиска трендового контента в соцсетях;
• Умные города: датчики и камеры оптимизируют инфраструктуру и дорожное движение, повышают уровень безопасности;
• Здравоохранение: для расширенной диагностики и лечения заболеваний, медицинских исследований;
• Производство: анализ видео помогает контролировать работу конвейера, повышать качество труда и продукции;
• Образование и наука: для обратной связи в режиме реального времени и персонализированных рекомендаций.

Изучение видео должно производиться в строгом соответствии с политиками AML и KYC в вопросах, которые касаются личной информации или идентификации людей на видео. Аналогичный подход сохранения персонализированных данных характерен для этичного скрейпинга веб-страниц. Покупать обновляемые прокси при автоматизации сбора интернет-сведений рекомендуется у проверенной инфраструктуры IP-пулов.

Какую информацию можно получить при анализе видеоданных

Существует два основных типа сведений, которые можно получить из видео: структурный и содержательный. Описания представлены в таблице ниже

Извлечение содержательных сведений из видео требует применения нейронных сетей на основе машинного обучения. Они замечают и кодируют лица, формы, животных, превышение скорости автомобилями, рекламную интеграцию и пр. Кроме того, ИИ идентифицирует и классифицирует эмоции, взаимодействия, типичные события и аномалии. Среди технических решений отметим:

• MTCNN (распознавание лиц);
• YOLOv3 (детектор заданных объектов в режиме реального времени);
• DeepLabCut и SLEAP (захват движений);
• ResNet-152 (обнаружения визуальных различий между двумя кадрами).

Самообучающиеся ИИ-модели строят причинно-следственные связи на основе обучающих баз данных. Тот же подход работает для массового сбора интернет-данных с помощью ИИ. Нейронные алгоритмы кодифицируют необработанные элементы и показатели сайтов и делают выводы об их полезности и наличии взаимосвязей. Для повышения объективности и релевантности отбираемых данных эксперты в онлайн-аналитике предпочитают купить лучшие резидентные прокси и мобильные. Это IP-адреса, организованные в пулы с применением этических норм AML и KYC. Этичность видеоаналитики определяет выбор исходных датасетов, инструментария и методов обработки персональной информации.

Как устроена видеоаналитика

Анализ видеоданных начинается с получения и извлечения из Сети данных скрейпинг-методами Java, MATLAB или Python. Видеоаналитика требует производительного «железа», то есть 16–32 ГБ RAM и более 6 ГБ видеопамяти. Сама видеоаналитика происходит в четыре этапа:

1. Выбор целей — структурных и содержательных показателей;
2. Кодирование. ИИ-модели на основе машинного обучения фикисируют искомые объекты или детали на каждом кадре, присваивая им коды для дальнейшей классификации. Контент включает персоны, объекты, их характеристики и взаимодействие;
3. Анализ. Автоматизированные программы выявляют закономерности, интерпретируют их, ищут графические решения, причинно-следственные связи или поведенческие аномалии;
4. Обработка кодированных данных, формулировка выводов, прогнозов и итоговых датасетов. ПО на этом и предыдущем этапах включает OpenCV, IBM Watson Visual Recognition и NVIDIA DeepStream. Готовые аналитические сведения доступны для визуализации, использования в прогнозировании и оптимизации.

Эти четыре этапа составляют суть видеоаналитики.

Видеоаналитика и Dexodata

Видеоаналитика — это комплексная процедура извлечения ценной для бизнеса информации из аудиовизуального контента. Анализ видеоданных — передовая область работы с цифровым контентом. Ее развитие подразумевает решение ряда сложностей:

• Повышение мощности GPU для ускорения работы с медиаинформацией;
• Увеличение точности распознавания невербальных коммуникаций;
• Соблюдение этических норм в отношении людей на видео и их частных сведений для обеспечения безопасности.

Данные затруднения преодолимы, если в качестве примера взять смежные сферы сетевой аналитики. Сбор данных в интернете этичным и законным путем де факто стал стандартом индустрии. Корпоративная инфраструктура Dexodata отвечает указанным стандартам, предлагая купить обновляемые прокси. Их экосистема соответствует требованиям KYC/AML и способствуют развитию объективной и эффективной видеоаналитики.