[{"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","ua-videoanalitika-gaid-po-avtomatizirovannomu-analizu-video","Відеоаналітика: гайд по автоматизованому аналізу відео","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","Що таке відеоаналітика і для чого вона потрібна","Відеоаналітика, її застосування, особливості та етапи. Яку роль відіграють найкращі резидентні та мобільні проксі Dexodata у зборі даних для аналізу відео.","купить обновляемые прокси, лучшие резидентные и мобильные прокси","\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>Зміст:\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">Що таке відеоаналітика\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">Навіщо збирати і аналізувати дані відео\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">Яку інформацію можна отримати при аналізі відеоданих\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">Як влаштована відеоаналітика\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor5\">Відеоаналітика і Dexodata\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Споживання мобільного контенту зростає, як і популярність додатків для портативних пристроїв. За рік \u003Ca href=\"https://asomobile.net/blog/otchet-rynka-mobilnyh-prilozhenij-za-2022-god/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">кількість завантажень в App Store Google Play зросла на 8,5%\u003C/a>. Популярнішим став і скрейпінг мобільних додатків, що знайшло відображення в цілях застосування найкращих резидентних та мобільних проксі. етичної екосистеми Dexodata.\u003C/p>\n\u003Cp>Друга тенденція — це зростання \u003Ca href=\"https://www.sandvine.com/global-internet-phenomena-report-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">частки відеоконтенту в світовому трафіку, 65%\u003C/a> 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.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>Що таке відеоаналітика\u003C/h2>\n\u003Cp>Аналіз відео — це ускладнена процедура отримання релевантних відомостей з медіамасиву, аналогічна скрин скрейпінгу. Останній включає виявлення і управління графічними елементами веб-сторінки. \u003Ca href=\"https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Відеоаналітика\u003C/a> (англ. «Video data analysis», VDA) спочатку вимагає більш структурованого підходу в силу:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Бóльшого обсягу інформації для вивчення;\u003C/li>\n\u003Cli>Подвійної структури з аудіо- та відеодоріжки.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Відеоаналітика включає:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Введення\u003C/strong>, коли система отримує попередньо записані або потокові відеофайли;\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Обробку\u003C/strong>, основану на алгоритмах комп'ютерного зору та машинного навчання. Вони ідентифікують, кодують і каталогізують цікаві нам метадані та об'єкти на відео;\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Аналіз \u003C/strong>і генерацію звітів на основі виявлених взаємозв'язків і трендів, а також візуалізацію результатів у таблицях, графіках тощо.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>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.\u003C/p>\n\u003Cp>Враховуючи обсяг сирих даних у форматах .avi, .mp4, .mov, .mkv і так далі, експерти застосовують \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/rassirennaya-analitika-big-data-s-ii-i-saitami-proksi-serverov\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">методи аналітики big data на основі ШІ\u003C/a>. За безперешкодний доступ до мережевої інформації та розподіл запитів при зборі інсайтів відповідають найкращі резидентні та мобільні проксі.\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>Навіщо збирати і аналізувати дані відео\u003C/h3>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Cp>Відеоаналітика служить наступним сферам діяльності:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Роздрібна торгівля: для мерчандайзингу, відстеження поведінки і числа покупців;\u003C/li>\n\u003Cli>Електронна комерція: для оцінки ефективності реклами та її візуальних прийомів, пошуку трендового контенту в соцмережах;\u003C/li>\n\u003Cli>Розумні міста: датчики і камери оптимізують інфраструктуру і дорожній рух, підвищують рівень безпеки;\u003C/li>\n\u003Cli>Охорона здоров'я: для розширеної діагностики і лікування захворювань, медичних досліджень;\u003C/li>\n\u003Cli>Виробництво: аналіз відео допомагає контролювати роботу конвеєра, підвищувати якість праці і продукції;\u003C/li>\n\u003Cli>Освіта і наука: для зворотного зв'язку в режимі реального часу і персоналізованих рекомендацій.\u003C/li>\n\u003C/ul>\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-bf120a55-c3b0-4476-9c7f-09caa8efb78d.png\" alt=\"Що таке відеоаналітика і для чого вона потрібна\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp>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 \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/eticnyi-status-veb-skreipinga-s-saitami-proksi-serverov\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">етичного скрейпінгу веб-сторінок\u003C/a>. Купувати оновлювальні проксі при автоматизації збору інтернет-свідчень рекомендується у перевіреної інфраструктури IP-пулів.\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>Яку інформацію можна отримати при аналізі відеоданих\u003C/h3>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Cp>Існує два основних типи відомостей, які можна отримати з відео: структурний і змістовний. Описання представлені в таблиці нижче\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%; height: 240px;\" border=\"1\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr style=\"height: 30px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; height: 30px; text-align: center;\">Тип даних\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center;\">\u003Cstrong>Структурний\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 30px; text-align: center;\">\u003Cstrong>Змістовний\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 90px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; height: 90px; text-align: center;\">Характеристика\u003C/td>\n\u003Ctd>Визначення базових параметрів на рівні відео і окремих кадрів\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 90px; padding-left: 40px;\">Вивчення ідей і суті відео\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 60px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; height: 60px; text-align: center;\">Особливості\u003C/td>\n\u003Ctd>Технічні деталі і характеристики\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 60px; padding-left: 40px;\">Візуальні елементи, особливості їх подачі і впливу на сприйняття глядачем\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 30px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; height: 30px; text-align: center;\">Необхідність застосування ШІ для отримання\u003C/td>\n\u003Ctd>Ні\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 30px; padding-left: 40px;\">Бажано\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 30px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; height: 30px; text-align: center;\">Приклади даних\u003C/td>\n\u003Ctd>\n\u003Cul>\n\u003Cli style=\"list-style-type: none;\">\n\u003Cul>\n\u003Cli>Тривалість\u003C/li>\n\u003Cli>Роздільна здатність\u003C/li>\n\u003Cli>Насиченість\u003C/li>\n\u003Cli>Кадри в секунду (FPS)\u003C/li>\n\u003Cli>Колірна гамма\u003C/li>\n\u003Cli>Переходи між сценами\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 30px;\">\n\u003Cul>\n\u003Cli style=\"list-style-type: none;\">\n\u003Cul>\n\u003Cli>Обличчя\u003C/li>\n\u003Cli>Об'єкти\u003C/li>\n\u003Cli>Емоції\u003C/li>\n\u003Cli>Події\u003C/li>\n\u003Cli>Взаємодії\u003C/li>\n\u003Cli>Жести\u003C/li>\n\u003Cli>Відхилення від норм\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>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:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>MTCNN (виявлення облич);\u003C/li>\n\u003Cli>YOLOv3 (детектор заданих об'єктів у режимі реального часу);\u003C/li>\n\u003Cli>DeepLabCut і SLEAP (захоплення рухів);\u003C/li>\n\u003Cli>ResNet-152 (виявлення візуальних відмінностей між двома кадрами).\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Самонавчальні ШІ-моделі будують причинно-наслідкові зв'язки на основі навчальних баз даних. Той же підхід працює для \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/kakie-preimushhestva-daet-massovyi-sbor-dannyx-posredstvom-iskusstvennogo-intellekta\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">масового збору інтернет-даних за допомогою ШІ\u003C/a>. 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.\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>Як влаштована відеоаналітика\u003C/h3>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Cp>Аналіз відеоданих починається з отримання і \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/kak-ispolzovat-java-dlya-skreipinga-dannyx-v-seti\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">витягнення з Мережі даних скрейпинг-методами Java\u003C/a>, MATLAB або Python. Відеоаналітика вимагає продуктивного «заліза», тобто 16–32 ГБ RAM і більше 6 ГБ відеопам'яті. Сама відеоаналітика відбувається в чотири етапи:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Вибір цілей — структурних і змістовних показників;\u003C/li>\n\u003Cli>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;\u003C/li>\n\u003Cli>Аналіз. Автоматизовані програми виявляють закономірності, інтерпретують їх, шукають графічні рішення, причинно-наслідкові зв'язки або поведінкові аномалії;\u003C/li>\n\u003Cli>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.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Ці чотири етапи складають суть відеоаналітики.\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor5\">\u003C/a>Відеоаналітика і Dexodata\u003C/h3>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Cp>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:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Підвищення потужності GPU для прискорення роботи з медіаінформацією;\u003C/li>\n\u003Cli>Збільшення точності розпізнавання невербальних комунікацій;\u003C/li>\n\u003Cli>Дотримання етичних норм стосовно людей на відео та їх приватних відомостей для забезпечення безпеки.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Ці труднощі подолані, якщо в якості прикладу взяти суміжні сфери мережевої аналітики. \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/kak-vesti-legalnyi-i-eticnyi-sbor-dannyx-v-internete-esli-kupit-proksi-v-2023-godu\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Збір даних в інтернеті етичним і законним шляхом\u003C/a> 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.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936342810]