Відеоаналітика: гайд по автоматизованому аналізу відео
Зміст:
- Що таке відеоаналітика
- Навіщо збирати і аналізувати дані відео
- Яку інформацію можна отримати при аналізі відеоданих
- Як влаштована відеоаналітика
- Відеоаналітика і Dexodata
Споживання мобільного контенту зростає, як і популярність додатків для портативних пристроїв. За рік кількість завантажень в App Store Google Play зросла на 8,5%. Популярнішим став і скрейпінг мобільних додатків, що знайшло відображення в цілях застосування найкращих резидентних та мобільних проксі. етичної екосистеми Dexodata.
Друга тенденція — це зростання частки відеоконтенту в світовому трафіку, 65% всієї переданої інформації складає потокове відео. TikTok, YouTube, Okko, IVI та інші сервіси щомісяця надають терабайти контенту. Частина його застосовується в наукових і бізнес-цілях. Для збору вихідного матеріалу відповідно до норм KYC та AML рекомендується купити оновлювальні проксі. Це створить основу для етичної та ефективної відеоаналітики.
Що таке відеоаналітика
Аналіз відео — це ускладнена процедура отримання релевантних відомостей з медіамасиву, аналогічна скрин скрейпінгу. Останній включає виявлення і управління графічними елементами веб-сторінки. Відеоаналітика (англ. «Video data analysis», VDA) спочатку вимагає більш структурованого підходу в силу:
- Бóльшого обсягу інформації для вивчення;
- Подвійної структури з аудіо- та відеодоріжки.
Відеоаналітика включає:
- Введення, коли система отримує попередньо записані або потокові відеофайли;
- Обробку, основану на алгоритмах комп'ютерного зору та машинного навчання. Вони ідентифікують, кодують і каталогізують цікаві нам метадані та об'єкти на відео;
- Аналіз і генерацію звітів на основі виявлених взаємозв'язків і трендів, а також візуалізацію результатів у таблицях, графіках тощо.
Відео з технічної точки зору представляє собою послідовність зображень, що змінюються з частотою 20–30 кадрів на секунду. Завдання аналітика — виявити і класифікувати об'єкти, їх характеристики та взаємодії. Потім починається пошук закономірностей.
Враховуючи обсяг сирих даних у форматах .avi, .mp4, .mov, .mkv і так далі, експерти застосовують методи аналітики big data на основі ШІ. За безперешкодний доступ до мережевої інформації та розподіл запитів при зборі інсайтів відповідають найкращі резидентні та мобільні проксі.
Навіщо збирати і аналізувати дані відео
Відеоаналітика служить наступним сферам діяльності:
- Роздрібна торгівля: для мерчандайзингу, відстеження поведінки і числа покупців;
- Електронна комерція: для оцінки ефективності реклами та її візуальних прийомів, пошуку трендового контенту в соцмережах;
- Розумні міста: датчики і камери оптимізують інфраструктуру і дорожній рух, підвищують рівень безпеки;
- Охорона здоров'я: для розширеної діагностики і лікування захворювань, медичних досліджень;
- Виробництво: аналіз відео допомагає контролювати роботу конвеєра, підвищувати якість праці і продукції;
- Освіта і наука: для зворотного зв'язку в режимі реального часу і персоналізованих рекомендацій.
Вивчення відео повинно проводитися в строгій відповідності з політиками AML і KYC в питаннях, які стосуються особистої інформації або ідентифікації людей на відео. Аналогічний підхід збереження персоналізованих даних характерний для етичного скрейпінгу веб-сторінок. Купувати оновлювальні проксі при автоматизації збору інтернет-свідчень рекомендується у перевіреної інфраструктури IP-пулів.
Яку інформацію можна отримати при аналізі відеоданих
Існує два основних типи відомостей, які можна отримати з відео: структурний і змістовний. Описання представлені в таблиці нижче
| Тип даних | Структурний | Змістовний |
| Характеристика | Визначення базових параметрів на рівні відео і окремих кадрів | Вивчення ідей і суті відео |
| Особливості | Технічні деталі і характеристики | Візуальні елементи, особливості їх подачі і впливу на сприйняття глядачем |
| Необхідність застосування ШІ для отримання | Ні | Бажано |
| Приклади даних |
|
|
Витягнення змістовних відомостей з відео вимагає застосування нейронних мереж на основі машинного навчання. Вони помічають і кодують обличчя, форми, тварин, перевищення швидкості автомобілями, рекламну інтеграцію тощо. Крім того, ШІ ідентифікує і класифікує емоції, взаємодії, типові події і аномалії. Серед технічних рішень відзначимо:
- MTCNN (виявлення облич);
- YOLOv3 (детектор заданих об'єктів у режимі реального часу);
- DeepLabCut і SLEAP (захоплення рухів);
- ResNet-152 (виявлення візуальних відмінностей між двома кадрами).
Самонавчальні ШІ-моделі будують причинно-наслідкові зв'язки на основі навчальних баз даних. Той же підхід працює для масового збору інтернет-даних за допомогою ШІ. Нейронні алгоритми кодують необроблені елементи і показники сайтів і роблять висновки про їх корисність і наявність взаємозв'язків. Для підвищення об'єктивності та релевантності відбираних даних експерти в онлайн-аналітиці надають перевагу купівлі найкращих резидентних проксі та мобільних. Це IP-адреси, організовані в пули з використанням етичних норм AML і KYC. Етичність відеоаналітики визначає вибір вихідних датасетів, інструментарію та методів обробки персональної інформації.
Як влаштована відеоаналітика
Аналіз відеоданих починається з отримання і витягнення з Мережі даних скрейпинг-методами Java, MATLAB або Python. Відеоаналітика вимагає продуктивного «заліза», тобто 16–32 ГБ RAM і більше 6 ГБ відеопам'яті. Сама відеоаналітика відбувається в чотири етапи:
- Вибір цілей — структурних і змістовних показників;
- Кодування. ШІ-моделі на основі машинного навчання фіксують шукані об'єкти або деталі на кожному кадрі, присвоюючи їм коди для подальшої класифікації. Контент включає персонажі, об'єкти, їх характеристики та взаємодію;
- Аналіз. Автоматизовані програми виявляють закономірності, інтерпретують їх, шукають графічні рішення, причинно-наслідкові зв'язки або поведінкові аномалії;
- Обробка закодованих даних, формулювання висновків, прогнозів і підсумкових датасетів. ПЗ на цьому і попередньому етапах включає OpenCV, IBM Watson Visual Recognition і NVIDIA DeepStream. Готові аналітичні відомості доступні для візуалізації, використання в прогнозуванні та оптимізації.
Ці чотири етапи складають суть відеоаналітики.
Відеоаналітика і Dexodata
Відеоаналітика — це комплексна процедура витягнення цінної для бізнесу інформації з аудіовізуального контенту. Аналіз відеоданих — передова область роботи з цифровим контентом. Її розвиток передбачає вирішення ряду складнощів:
- Підвищення потужності GPU для прискорення роботи з медіаінформацією;
- Збільшення точності розпізнавання невербальних комунікацій;
- Дотримання етичних норм стосовно людей на відео та їх приватних відомостей для забезпечення безпеки.
Ці труднощі подолані, якщо в якості прикладу взяти суміжні сфери мережевої аналітики. Збір даних в інтернеті етичним і законним шляхом де-факто став стандартом індустрії. Корпоративна інфраструктура Dexodata відповідає зазначеним стандартам, пропонуючи купити оновлювальні проксі. Їх екосистема відповідає вимогам KYC/AML і сприяє розвитку об'єктивної та ефективної відеоаналітики.
