5个基于人工智能的视频分析工具，用于更好的媒体分析

每天产生和消费的视频内容数量之庞大令人难以置信。根据Statista的数据，每分钟有500小时的视频被上传到YouTube！

显然，媒体分析师要理解这一切是令人望而却步的。

幸运的是，人工智能（AI）的进步导致了强大的视频分析工具的开发，能够准确、轻松地从视频中提取有价值的洞见。

在本文中，我们将向您介绍市场上最好的基于AI的视频分析工具，并展示如何利用它们来改进媒体分析。

基于AI的视频分析工具是什么？

基于AI的视频分析工具利用渐进式CV（计算机视觉）和machine learning技术从各种格式的视频中提取有意义的信息。

理想情况下，这些工具使用一套复杂的算法，逐像素扫描视频并检测实时或录制视频中发生的活动、对象和事件。

您可以了解算法可以识别的对象、动作、情绪以及其他所有信息。事实上，视频分析工具在如何训练算法或构建定制模型以适应您的业务需求方面非常灵活。

假设您想要在已发布或用户生成的视频中识别不适当/冒犯性内容。您可以根据一组描述对您业务不适宜的内容的准则构建定制的AI模型。然后，通过视频文件运行该模型以检测异常。

分析工作基于两个核心原则：

• 运动检测：检查每个像素，检测视频中对象的每个动作
• 对象识别：识别和监视对象，识别移动、消失或新出现的对象

基本上，高端视频分析用于安全和监控系统，以检测和警示潜在威胁、人员或异常行为。

视频分析广泛应用于各行各业，并提供适应个体业务需求的多功能服务。

然而，最近，这种软件在企业和媒体机构中越来越受欢迎。

随着对视频内容需求的增加，品牌正在利用基于AI的视频分析工具来：

• 识别视觉提及
• 提取受众洞察
• 利用用户生成内容
• 查找假冒品牌或仿冒商品

等等。

因此，从技术上讲，基于AI的视频分析工具的用途案例从此以后一直在不断发展。

使用基于AI的视频分析工具的好处

#1. 深度分析

先进的视频分析工具可以对视频流进行深入分析，人眼无法达到这样的深度。

您知道，人脑只能处理眼睛看到的图像，时间可能只有13 milliseconds。

在这么短的时间内，我们不指望人类能获得每个细节或流媒体视频中的冲突。但我们肯定可以期望AI能够做到。

基于AI的视频分析工具逐帧检查流媒体或录制的视频，而不是将其视为一个整体。这种细致入微的方法使它们能够检测、追踪和分类场景中的对象。

这种详细程度在识别安全威胁和可疑行为方面非常关键。

#2. 提高效率和生产力

视频分析过程的一大部分是自动化的。从分析视频到收集和存储洞见，这些工具都能胜任。

理想情况下，执行这些活动通常需要数小时和大量的劳动力。即使工作数小时后，您也无法获得AI提供的洞见。

让我们通过一个例子来了解一下。您拥有一家实体店，并且已经设置了一个控制中心来分析您店铺的监控视频。

如果没有视频分析工具，您的监控团队将不得不整天盯着屏幕。

但是有了视频分析的结合，您的团队可以更好地收集以下见解：

• 理想的人流量
• 顾客的人口统计信息
• 重复顾客
• 结账柜台的等待时间
• 商店中最受欢迎的部分

通过分析工具已经提取了这么多数据，您可以将重点放在核心任务上，例如利用见解来建立策略并提升零售店的用户体验。

#3. 无麻烦内容审核

随着内容创作的繁荣，监控用户生成的内容变得困难。

基于人工智能的视频分析工具可以帮助您在几分钟内浏览几小时的视频内容。

最好的部分是，您可以根据特定的合规指南训练算法。如果内容不符合设定的指南，工具可以在几秒钟内检测出它们。

视频分析工具大部分可帮助企业：

• 检测伪造品牌标志
• Brand mentions（文本/音频/标志）
• 检测冒犯性内容

此外，密切监控视频内容对于媒体机构至关重要。它可以防止他们因未经授权的品牌提及或出现冒犯性内容而陷入法律纠纷。

#4. 实时警报和通知

如果算法检测到不道德的内容，可以配置软件发送警报和通知。

这使得内容审核员可以立即采取行动解决警报。您可以为任何事情配置警报：伪造标志检测、过时内容、品牌提及等。

实时警报在时间敏感的情况下非常重要，主要用于安全领域。更重要的是，如果算法检测到违规行为，还可以设置基于事件的自动触发操作。

例如，如果发生火灾，可以在整个建筑物中响起警报器，或者如有入侵，可以通知警察。

业主、安全人员和其他人将自动收到电子邮件或通知，无需人为干预。

以下是一些用于更好的媒体分析的令人惊叹的基于人工智能的视频分析工具。

Amazon Rekognition

Amazon Rekognition是一款功能强大的视频分析软件，配有预先训练和可定制的计算机视觉API。它使用深度学习技术进行人脸识别、物体检测和图像分析。

主要特点

• 将Rekognition审核API嵌入社交媒体和广告中，检测不适当/冒犯性内容，并创建用户友好、合法接受的媒体
• 利用RekoRekognition的检测技术对图像或视频进行分析，识别眼睛是否睁开或闭合、情绪、年龄、性别等面部特征
• 使用基于存储的API在各种图像或视频中创建检测到的人脸集合；使用集合执行人脸匹配和搜索操作。
• 从图像和视频中检测和提取文本，使其对于车牌识别和文档分析等应用非常有用
• 轻松识别图像和实时视频流中的标签和场景，例如车辆、建筑物和风景

Rekognition得到了Pinterest、PBS等公司的信任。毫无疑问，它是一个多才多艺的工具，在安全、媒体和广告等各个行业都有广泛的应用。

Google Cloud Video Intelligence

GooglGoogle’so A是一款简化视频分析和媒体管理的工具。其预训练模型可以识别存储和流媒体视频中的超过20,000个对象、活动和场景。

主要特点

• 轻松浏览宠物字节的视频数据，以识别和过滤内容审核和合规所必需的明确或不适当的内容
• 内置的拍摄场景变化分析，可实时检测存储或流式视频中的拍摄场景变化
• 识别视频中适当的位置或时间范围，以插入与视频内容相关的上下文相关广告
• 通过识别视频中的对象、活动和场景来提取丰富的元数据，并用于增强搜索和发现功能
• 具有，可以使用光学字符识别（OCR）来检测和提取输入视频中的文本

使用Video AI，您可以自动将语音转录为文本，并从视频中生成字幕。此外，视频AI还具有处于测试阶段的人脸检测和人物检测模型。

视频索引器

Video Indexer是微软Azure的一款基于云的视频分析工具。它使用媒体AI帮助您轻松从音频和视频文件中提取洞察，以提高可访问性、可搜索性和整体用户体验。

主要特点

• 视频索引器从视频中提取了各种元数据，包括口述文字、闭路字幕、标签和剧本
• 具有基于AI的视频编辑器，可以让您从现有内容中创建新媒体；使用编辑器轻松剪辑视频片段并将它们拼接在一起
• 与其他微软服务集成，包括Azure认知服务、Power BI和SharePoint
• 基于视频中出现的对象和人物对推荐算法进行微调

使用视频索引器，隐私和安全不再是神话。它拥有超过3500名专门保护您数据和隐私的安全专家。该平台还拥有最先进的认证，非常适合各行各业的创新应用。

Clarifai

Clarifai利用计算机视觉和AI提供全动态视频分析。该工具倾向于情境感知和物体检测，非常适用于监控和安全用途。

主要特点

• 检测视频中发生的特定动作，如模式或个人行为，以更好地了解客户与产品的互动方式
• 从非结构化数据中发现洞察；实时检测异常情况，以便做出更快的现场决策并支持ISR军事项目
• 将全动态视频数据与AI相结合，以改进响应时间；实时检测损坏区域或搜寻人员
• 内置音频识别技术，可检测和转录语音，识别音乐和识别其他声音

Clarifai为全球最佳团队（Canva、Nvidia等）提供一流的视频分析支持。此外，使用Clarifai时，您将获得每月1000次免费操作。

Lumeo

Lumeo是一款无代码自定义视频分析平台，任何人都可以利用轻松拖放工具和预构建的分析构建模块充分利用视频内容。

主要特点

• 拥有数百个可供使用的AI模型、工具和连接器，使您可以在不费吹灰之力的情况下将Lumeo用于各种用例
• 通过简单的即插即用功能，轻松将软件与现有摄像机和视频管理系统集成
• 完整的REST API集和可编程的Python节点，使您可以轻松构建自定义集成
• 内置协作功能，供开发人员、解决方案工程师和实施团队快速交付解决方案

Lumeo是一款全能的视频分析平台。其直观设计和现成的AI模型使任何人都能充分利用顶级分析而无需学习任何技术术语。

视频分析工具的使用案例

正如我们所说，视频分析工具的用途很多。然而，我们将重点介绍三个主要行业-医疗保健、安全和零售-以了解它们如何使用视频分析。

医疗保健

University at Buffalo开发了一款专门用于帮助检测儿童自闭症谱系障碍（ASD）的智能手机application。该应用程序基于运动检测原理（视频分析的核心）工作。

使用智能手机摄像头，该应用程序跟踪儿童在观看社交场景图片（显示多人）时的面部表情和凝视注意力。

该应用程序监控眼动并能准确检测到患有ASD的儿童，因为他们的眼动与没有自闭症的人不同。

零售

Amazon Go是一家首创的杂货店，顾客可以在不排长队等待结账的情况下离开商店。它通过根据顾客从货架上拿取的东西自动向顾客收费。

亚马逊声称，每当顾客从货架上拿取一件商品时，该商品会立即添加到他们的在线购物账户购物篮中。当买家将商品放回货架时，亚马逊会从他们的虚拟购物车中删除该商品。

尽管亚马逊没有透露太多关于其所使用的技术，但它表示该技术涉及高端计算机视觉和机器学习模型，结合店内的多个传感器，使亚马逊在为用户的购买收费时能够做出自信的决策。

安全

据报道，伦敦的一个人在超过300 times a day上可能被安全摄像头拍到，而美国公民每天可能被摄像头拍到超过75次！

因此，在人员密集的地方跟踪人脸和异常是不可能的。然而，视频分析工具可以比人类监督员更快、更准确地完成这项工作。

不，我们并不是说你可以解雇现有的观察员或监控人员，但这些工具可以成为更有效和高产的工作助手。

总结思考

基于AI的视频分析不再是“技术说法”。它已被用于市场营销、销售、客户服务和其他业务角色。

视频分析能够节省大量时间并提供可操作的见解，这导致它在各行业中得到广泛接受。在本文中，我们试图涵盖基于AI的视频分析的各个方面。

接下来，您可能会对了解why video marketing is important for your business感兴趣。