Взгляд за кулисы vision AI в стриминге

Вы когда-нибудь задумывались, как потоковые платформы так упрощают просмотр ваших любимых шоу? Не так давно развлечения были совсем другими. Расписание телепередач было фиксированным, и зрители обычно смотрели то, что было в эфире. Потоковые сервисы изменили эту парадигму. Опросы показывают, что объем мирового рынка потокового видео оценивался в 106,83 миллиарда долларов в 2023 году и, как ожидается, достигнет 865,85 миллиарда долларов к 2034 году.

Искусственный интеллект (ИИ) сыграл решающую роль в этой эволюции. В частности, мы наблюдаем рост инноваций в области компьютерного зрения в этой области. Vision AI позволяет потоковым платформам понимать и интерпретировать видеоконтент, анализируя кадры и распознавая закономерности. 

Обрабатывая визуальные данные, компьютерное зрение помогает платформам создавать более разумные рекомендации, улучшать организацию контента и даже расширять интерактивные функции. В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение помогает потоковым платформам улучшить доставку контента, повысить вовлеченность пользователей и упростить обнаружение контента. Давайте начнем!

‍

Изучение компьютерного зрения и потоковых платформ

Когда речь идет о потоковых платформах, компьютерное зрение может помочь разбить видео на отдельные кадры и проанализировать их с помощью таких моделей, как Ultralytics YOLO11. YOLO11 можно настраивать, обучая на больших наборах данных с размеченными примерами. Размеченные примеры — это изображения или видеокадры, помеченные такими деталями, как содержащиеся в них объекты, происходящие действия или тип сцены. Это помогает модели научиться распознавать похожие закономерности. Эти модели могут обнаруживать объекты, классифицировать сцены и выявлять закономерности в реальном времени, предоставляя ценную информацию о контенте.

Чтобы лучше понять, как это работает, давайте рассмотрим несколько примеров того, как компьютерное зрение применяется в потоковых платформах для оптимизации пользовательского опыта и повышения доступности контента.

Распознавание сцен для персонализированных рекомендаций

Распознавание сцен — это метод компьютерного зрения, который классифицирует изображения или видеокадры на основе их визуального содержания и тематики. Его можно рассматривать как специализированную форму классификации изображений, где основное внимание уделяется идентификации общей обстановки или атмосферы сцены, а не отдельных объектов. 

Например, система распознавания сцен может группировать сцены по категориям, таким как «гостевая спальня», «лесная тропа» или «скалистый берег», анализируя такие характеристики, как цвета, текстуры, освещение и объекты. Распознавание сцен позволяет потоковым платформам эффективно помечать и систематизировать контент.

‍

Он играет ключевую роль в персонализированных рекомендациях. Если пользователь часто смотрит контент с изображением спокойной природы, например, «солнечные побережья», или модные интерьеры, например, «стильная кухня», платформа может рекомендовать шоу или фильмы с похожими визуальными эффектами.  Распознавание сцен упрощает поиск контента и предоставляет пользователям рекомендации, соответствующие их предпочтениям просмотра.

Генерация изображений и миниатюр

Генерация изображений и эскизов — это процесс создания визуальных превью для видео, чтобы привлечь зрителей и выделить ключевые моменты. ИИ и компьютерное зрение могут автоматизировать этот процесс, чтобы гарантировать релевантность и привлекательность эскизов.

Вот как работает этот процесс:

• Анализ кадров: Система компьютерного зрения может начать со сканирования тысяч видеокадров для выявления выдающихся моментов. Это могут быть эмоциональные выражения, ключевые действия или визуально яркие сцены, которые наилучшим образом представляют содержание видео.
  ‍
• Анализ движения: После выбора потенциальных кадров Vision AI можно использовать для проверки их резкости и отсутствия размытости, что повышает общее визуальное качество миниатюры.
  ‍
• Детекция объектов и анализ сцены: Используя такие модели, как YOLO11 (которые поддерживают задачи компьютерного зрения, такие как детекция объектов и сегментация экземпляров), система может обнаруживать важные элементы в кадре, такие как объекты, персонажи или настройки. Этот шаг подтверждает, что миниатюра точно отражает суть видео.
  ‍
• Улучшение изображения: Затем выбранные кадры улучшаются с учетом таких факторов, как углы камеры, освещение и композиция.
  ‍
• Персонализация: Наконец, алгоритмы машинного обучения можно использовать для персонализации эскизов на основе предпочтений пользователя и истории просмотров. Это позволяет адаптировать визуальные эффекты к индивидуальным вкусам, что повышает вероятность привлечения внимания и вовлечения.

Хорошим примером подобного реального применения является использование Netflix компьютерного зрения для автоматической генерации миниатюр. Анализируя кадры для выявления эмоций, контекста и кинематографических деталей, Netflix создает миниатюры, которые соответствуют предпочтениям отдельных зрителей. Например, пользователи, которым нравятся романтические комедии, могут увидеть миниатюру, подчеркивающую беззаботный момент, а поклонникам боевиков может быть представлена напряженная, энергичная сцена.

‍

Автоматизированные превью контента 

Когда вы просматриваете стриминговую платформу, короткие, привлекающие внимание превью, которые вы видите, не случайны. Они тщательно создаются с использованием таких технологий, как компьютерное зрение, чтобы привлечь внимание и выделить самые захватывающие моменты видео. После того, как лучшие моменты выбраны, они сшиваются вместе в плавный, увлекательный превью. 

Процесс выбора этих моментов включает в себя несколько ключевых этапов:

• Сегментация сцен: Видео делится на более мелкие секции на основе естественных переходов, таких как изменения в освещении, ракурсах камеры или визуальных эффектах.
  ‍
• Обнаружение движения: Динамичные, насыщенные действиями моменты выявляются, чтобы убедиться, что предварительный просмотр привлекает внимание.
  ‍
• Модели значимости: Визуальные признаки, такие как цвет, яркость и контраст, анализируются для определения наиболее привлекательных частей сцены.
  ‍
• Анализ выражения лица: Моменты с сильными эмоциональными выражениями выбираются для создания более глубокой связи со зрителями.

Категоризация и тегирование контента

Возможность просмотра фильмов по жанру, настроению или конкретным темам основана на точной категоризации и маркировке контента. Популярные потоковые платформы используют компьютерное зрение для автоматизации этого процесса, анализируя видео на наличие объектов, действий, настроек или эмоций, а затем присваивая соответствующие теги. Это помогает систематизировать большие медиатеки и делает персональные рекомендации более точными, сопоставляя контент с предпочтениями зрителей.

Методы Vision AI, такие как сегментация сцен, обнаружение объектов и распознавание действий, можно использовать для эффективной маркировки контента. Выявляя ключевые элементы, такие как объекты, эмоциональные оттенки и действия, они создают подробные метаданные для каждого наименования. Затем метаданные можно проанализировать с помощью машинного обучения для создания категорий, которые облегчают пользователям поиск нужного контента и улучшают общее впечатление от просмотра.

‍

Преимущества и проблемы стриминговых платформ с поддержкой ИИ

Компьютерное зрение улучшает потоковые платформы благодаря инновационным функциям, повышающим удобство использования. Вот некоторые уникальные преимущества, которые следует учитывать:

• Адаптивное качество потоковой передачи: Компьютерное зрение может анализировать видеосцены, чтобы выявлять моменты с высокой динамикой или детализацией, требующие более высокого качества. Эти данные можно использовать для настройки качества потоковой передачи в соответствии с устройством пользователя и скоростью интернета.
  ‍
• Мониторинг поведения в реальном времени: ИИ можно использовать для мониторинга прямых трансляций для обнаружения пиратства в реальном времени. Он также может идентифицировать несанкционированные действия, такие как добавление наложений (например, логотипов или рекламы) или повторная трансляция потоков на другие платформы.
  ‍
• Энергоэффективная доставка контента: Анализ изображений с помощью ИИ может оптимизировать доставку контента, анализируя пользовательский спрос и модели просмотра. Кэширование популярного контента локально и регулировка качества видео снижают использование полосы пропускания и потребление энергии, делая потоковую передачу более экологичной.

Несмотря на широкий спектр преимуществ, существуют также определенные ограничения, которые следует учитывать при внедрении этих инноваций:

• Высокие вычислительные требования: Алгоритмы компьютерного зрения требуют большой вычислительной мощности для обработки и анализа видеоконтента, что может привести к увеличению затрат и энергопотребления.

• Проблемы конфиденциальности данных: Поскольку компьютерное зрение опирается на большие наборы данных о взаимодействии с пользователем и контенте, это может вызывать опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных.

• Предвзятость данных: Модели компьютерного зрения могут отражать предвзятости в своих данных обучения. Это может привести к тому, что они будут отдавать предпочтение определенным типам контента и снижать разнообразие рекомендаций.

Будущее ИИ на потоковых платформах

Инновации, такие как граничные вычисления и 3D-технологии, помогают формировать будущее развлечений. Граничные вычисления можно использовать для обработки видео ближе к месту его потоковой передачи. Это уменьшает задержки и экономит пропускную способность, что особенно важно для прямых трансляций и интерактивного контента. Более быстрое время отклика означает более плавное и увлекательное взаимодействие для зрителей.

В то же время технология 3D добавляет глубину и реалистичность шоу, фильмам и интерактивным функциям. Эти достижения также открывают двери для новых возможностей, таких как дополненная реальность (AR) и виртуальная реальность (VR). С помощью таких устройств, как VR-гарнитуры, зрители могут погрузиться в полностью иммерсивную среду. Границы между цифровым и физическим мирами могут быть размыты, чтобы создать совершенно новый уровень вовлеченности.

‍

Основные выводы

Компьютерное зрение меняет потоковые платформы, делая анализ видео более интеллектуальным, категоризацию контента более быстрой, а рекомендации более персонализированными. С помощью таких моделей, как Ultralytics YOLO11, платформы могут обнаруживать объекты и классифицировать сцены в режиме реального времени. Это упрощает маркировку контента и улучшает способы предложения шоу и фильмов.

Потоковые платформы, интегрированные с Vision AI, обеспечивают более привлекательный опыт для зрителей, а также более плавную и эффективную работу платформы. По мере развития технологий потоковые сервисы, вероятно, станут более интерактивными, предлагая более насыщенные и захватывающие развлечения.

Интересуетесь ИИ? Посетите наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше и связаться с нашим сообществом. Откройте для себя различные приложения ИИ в здравоохранении и компьютерного зрения в сельском хозяйстве.