日常的に作成および消費される膨大な量のビデオ コンテンツは、気が遠くなるようなものです。 Statista によると、毎分 500 時間分の動画が YouTube にアップロードされています。
明らかに、メディア アナリストがすべてを理解するのは困難です。
幸いなことに、人工知能 (AI) の進歩により、ビデオから貴重な洞察を正確かつ簡単に抽出する強力なビデオ分析ツールが開発されました。
この記事では、今日の市場で最高の AI ベースのビデオ分析ツールを紹介し、それらを使用してメディア分析を改善する方法を示します。
AI ベースのビデオ分析ツールとは?
AI ベースのビデオ分析ツールは、プログレッシブ CV (コンピューター ビジョン) と機械学習テクノロジを使用して、あらゆる形式のビデオから意味のある情報を抽出します。
理想的には、これらのツールは一連の複雑なアルゴリズムを使用してビデオをピクセル単位でスキャンし、ライブ ビデオまたは録画ビデオで発生するアクティビティ、オブジェクト、およびイベントを検出します。
オブジェクト、動き、感情、およびアルゴリズムが選択できるすべてのものについて学ぶことができます。 実際、ビデオ分析ツールは、アルゴリズムをトレーニングする方法や、ビジネス ニーズに合わせてカスタム モデルを構築する方法についても柔軟に対応できます。
公開された動画またはユーザーが作成した動画で、不適切または攻撃的なコンテンツを特定したいとします。 コンテンツがビジネスにとって好ましくない、または不適切である理由を説明する一連のガイドラインに基づいて、カスタム AI モデルを構築できます。 次に、ビデオ ファイル全体でモデルを実行して、異常を検出します。
分析は、次の 2 つの基本原則に基づいて機能します。
- モーション検出: 各ピクセルを調べて、ビデオ内のオブジェクトのすべての動きを検出します
- オブジェクト認識: オブジェクトの識別と監視、移動したオブジェクト、なくなったオブジェクト、または新しいオブジェクトの認識
基本的に、ハイエンドのビデオ分析はセキュリティおよび監視システムで使用され、潜在的な脅威、人、または異常な動作を検出して警告します。
ビデオ分析は業界全体で広く使用されており、個々のビジネス ニーズに対応する多目的なサービスを提供します。
ただし、最近、このソフトウェアは企業やメディアハウスの間でますます人気が高まっています.
動画コンテンツに対する需要の増加に伴い、ブランドは AI ベースの動画分析ツールを活用して次のことを行っています。
- ビジュアル メンションを特定する
- オーディエンスのインサイトを引き出す
- ユーザー生成コンテンツの悪用
- 偽のブランド ロゴや偽造商品を見つける
そして、はるかに。
したがって、技術的には、AI を活用したビデオ分析ツールの使用例は、それ以来進化しています。
AI ベースのビデオ分析ツールを使用する利点
＃1。 詳細な分析
高度なビデオ分析ツールは、人間の目では達成できない深さまでビデオ ストリームを分析できます。
人間の脳は、目に見える画像をわずか 13 ミリ秒で処理できます。
この短い時間枠で、人間がビデオのストリーミングの詳細や競合をすべて把握できるとは思っていません。 しかし、AI がそうすることが確実に期待できます。
AI を活用したビデオ分析ツールは、ストリーミングまたは録画されたビデオを全体としてではなく、フレームごとに調べます。 きめ細かなアプローチにより、シーン内のオブジェクトを検出、追跡、および分類できます。
このレベルの詳細は、セキュリティの脅威と疑わしい動作を特定する上で非常に重要です。
＃2。 効率と生産性の向上
ビデオ分析プロセスの主要な部分には、自動化が伴います。 ビデオの分析から洞察の収集と保存まで、ツールがすべてを行います。
理想的には、これらの活動を定期的に実行するには、数時間とかなりの労働力が必要でした。 また、何時間も働いた後でも、AI が提供する洞察を得ることができません。
例を挙げてみましょう。 あなたは実店舗を所有しており、店舗の監視フィードを分析するためのコントロール センターをセットアップしました。
ビデオ分析ツールがなければ、監視チームは 24 時間年中無休で画面を見つめることになります。
しかし、ビデオ分析を組み合わせることで、チームは次のような洞察をより効率的に収集できます。
- 理想的な足取り
- 顧客層
- リピーターのお客様
- 料金カウンターでの待ち時間
- 店内で最もエンゲージメントの高いセクション
分析ツールによってすでに大量のデータが抽出されているため、インサイトを使用して戦略を構築し、小売店でのユーザー エクスペリエンスを向上させるなど、コア タスクに集中することができます。
＃3。 手間のかからないコンテンツ管理
コンテンツ作成のブームにより、ユーザー生成コンテンツを監視することは困難です。
AI を活用したビデオ分析ツールを使用すると、何時間ものビデオ コンテンツを数分で一掃できます。
最良の部分は、特定のコンプライアンス ガイドラインでアルゴリズムをトレーニングできることです。 コンテンツが設定されたガイドラインに準拠していない場合、ツールはそれらを数秒で検出できます。
ほとんどの場合、ビデオ分析ツールはビジネスに役立ちます。
- 偽のブランド ロゴを検出する
- ブランドへの言及 (テキスト/音声/ロゴ)
- 不快なコンテンツの検出
さらに、ビデオ コンテンツを綿密に監視することは、メディア ハウスにとって非常に重要です。 許可されていないブランドの言及や、ブランド名の下に不快なコンテンツを表示するために法的な争いに巻き込まれるのを防ぎます.
＃4。 リアルタイムのアラートと通知
アルゴリズムが非倫理的なものを検出した場合、ソフトウェアはアラートと通知を送信するように構成できます。
これにより、コンテンツ モデレーターはアラートに対処するためのアクションをすぐに実行できます。 偽のロゴの検出、廃止されたコンテンツ、ブランドの言及など、あらゆるものに対してアラートを構成できます。
リアルタイム アラートは、主にセキュリティ セクターで、時間に敏感な状況で不可欠です。 最も重要なことは、アルゴリズムが違反を感知した場合に自動的にトリガーされるイベントベースのアクションを設定することもできることです.
たとえば、火災が発生した場合は建物全体にサイレンを鳴らしたり、侵入があった場合は警察を呼ぶことができます。
所有者、セキュリティ スタッフ、および他の人は、人間の介入なしで自動的に電子メールまたは通知を受け取ります。
より優れたメディア分析のための AI ベースの素晴らしいビデオ分析ツールをいくつか紹介します。
アマゾン認識
Amazon Rekognition は、トレーニング済みでカスタマイズ可能なコンピューター ビジョン API を備えた強力なビデオ分析ソフトウェアです。 ディープラーニング技術を使用して、顔認識、物体検出、および画像分析を実行します。
主な機能
- Rekognition モデレーション API をソーシャル メディアや広告に埋め込み、不適切/攻撃的なコンテンツを検出し、ユーザー フレンドリーで法的に認められたメディアを作成します
- 画像や動画で RekoRekognition の検出技術を活用して、目の開閉、感情、年齢、性別などの顔の属性を識別します。
- ストレージベースの API を使用して、さまざまな画像や動画で検出された顔のコレクションを作成します。 コレクションを使用して、顔の一致と検索操作を実行します。
- 画像や動画からテキストを検出して抽出し、ナンバー プレートの認識やドキュメントの分析などのアプリケーションに役立ちます
- 車両、建物、風景など、画像やライブ ビデオ ストリーム内のラベルやシーンを簡単に識別
Rekognition は、Pinterest、PBS などから信頼されています。 間違いなく、セキュリティ、メディア、広告など、さまざまな業界で幅広いアプリケーションを備えた有用なツールです。
Google Cloud ビデオ インテリジェンス
ビデオ分析とメディア管理を簡素化する GooglGoogle’sso AGoogle’Video。 その事前トレーニング済みのモデルは、保存されたビデオとストリーミング ビデオ内の 20,000 を超えるオブジェクト、アクティビティ、およびシーンを認識できます。
主な機能
- ペタバイト規模のビデオ データを簡単に閲覧して、コンテンツのモデレートとコンプライアンスに必要な明示的または不適切なコンテンツを特定してフィルタリングします
- 組み込みのショット変更分析により、保存されたビデオまたはストリーミング ビデオのショット変更をリアルタイムで検出
- 動画内の適切な場所または時間枠を特定して、動画コンテンツに関連する広告を挿入する
- ビデオ内のオブジェクト、アクティビティ、シーンを識別して豊富なメタデータを抽出し、それらを使用して検索と発見を強化します
- 光学式文字認識 (OCR) を使用して入力ビデオ内のテキストを検出および抽出するテキスト検出を備えています
Video AI を使用すると、スピーチをテキストに自動的に書き起こし、ビデオからキャプションとサブタイトルを生成できます。 さらに、ビデオ AI には、ベータ段階の顔検出モデルと人物検出モデルもあります。
ビデオ インデクサー
Video Indexer は、Microsoft Azure によるクラウドベースのビデオ分析ツールです。 メディア AI を使用してオーディオ ファイルとビデオ ファイルから簡単に洞察を抽出し、アクセシビリティ、検索性、および全体的なユーザー エクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。
主な機能
- Video Indexer は、話し言葉、クローズド キャプション、タグ、トランスクリプトなど、ビデオから幅広いメタデータを抽出します。
- 既存のコンテンツから新しいメディアを作成できる AI ベースのビデオ エディターがあります。 ビデオからクリップを簡単に切り取り、エディターを使用してそれらをつなぎ合わせる
- Azure Cognitive Services、Power BI、SharePoint などの他の Microsoft サービスと統合
- ビデオに登場するオブジェクトや人物に基づいて、レコメンデーション アルゴリズムを微調整します
Video Indexer を使用すると、プライバシーとセキュリティは神話ではなくなります。 データとプライバシーの保護に専念する 3,500 人を超えるセキュリティ専門家がいます。 このプラットフォームには最先端の認定もあり、さまざまな業界での革新的なアプリケーションに最適です。
クラリファイ
Clarifai は、コンピューター ビジョンと AI の助けを借りて、フル モーション ビデオ分析を提供します。 このツールは、状況認識と物体検出に傾倒しているため、監視やセキュリティの目的に適しています。
主な機能
- パターンや個々の行動など、ビデオで行われている特定のアクションを検出して、顧客が製品とどのようにやり取りしているかをよりよく理解します
- 非構造化データから洞察を明らかにします。 異常をリアルタイムで検出して、現場での意思決定を迅速化し、ISR 軍事プロジェクトをサポートする
- フル モーション ビデオ データと AI を組み合わせて、応答時間を改善します。 ほぼリアルタイムで被害地域を検出または人を検索
- 音声認識技術を内蔵し、音声の検出と書き起こし、音楽の認識、その他の音の識別を行います
Clarifai は、世界最高のチーム、Canva、Nvidia などに一流のビデオ分析サポートを提供します。 さらに、Clarifai を開始すると、毎月 1000 回の操作が無料になります。
ルメオ
Lumeo は、簡単なドラッグ アンド ドロップ ツールと事前に構築された分析ビルディング ブロックを使用して、誰でもビデオ コンテンツを最大限に活用できるコード不要のカスタム ビデオ分析プラットフォームです。
主な機能
- すぐに使用できる何百もの AI モデル、ツール、およびコネクタがあり、指を離すことなくさまざまなユースケースに Lumeo を使用できます
- ソフトウェアを既存のカメラおよびビデオ管理システムと簡単に統合するためのシンプルなプラグアンドプレイ機能
- REST API とプログラム可能な Python ノードの完全なセットにより、カスタム統合を簡単に構築できます
- 開発者、ソリューション エンジニア、および実装チームがソリューションをより迅速に提供するための組み込みのコラボレーション機能
Lumeo は、オールインワンのビデオ分析プラットフォームです。 その直感的なデザインと既製の AI モデルにより、誰もが技術的な専門用語を学ばなくても最先端の分析をフルに活用できます。
ビデオ分析ツールの使用例
前述したように、ビデオ分析ツールの使用例はたくさんあります。 ただし、医療、セキュリティ、小売の 3 つの主要な業界に限定して、ビデオ分析がどのように使用されているかを確認します。
健康管理
バッファロー大学は、子供の自閉症スペクトラム障害 (ASD) の検出に役立つように設計されたスマートフォン アプリケーションを開発しました。 このアプリは、モーション検出 (ビデオ分析の中核) の原理に基づいて動作します。
アプリは、スマートフォンのカメラを使用して、社交シーンの写真 (複数の人が写っている) を見ている子供の表情と視線を追跡します。
このアプリは目の動きを監視し、自閉症のない人とは目の動きが異なるため、ASD の子供を正確に検出できます。
小売り
Amazon Go は、これまでにない食料品店であり、顧客は長い請求の列に並ばずに店からチェックアウトできます。 これは、顧客が棚から何を手に取ったかに応じて自動的に課金することで実現します。
Amazon は、顧客が棚から商品を手に入れるたびに、その商品がオンライン アカウントのショッピング バスケットに即座に追加されると主張しています。 買い手が商品を棚に戻すと、Amazon はその商品を仮想カートから削除します。
Amazon は使用している技術についてはあまり明言していませんが、この技術にはハイエンドのコンピューター ビジョンと機械学習モデルを店舗内の複数のセンサーと組み合わせて使用し、Amazon がユーザーに料金を請求する際に自信を持って決定できるようになっていると述べています。購入。
安全
報告によると、ロンドンの人は 1 日に 300 回以上防犯カメラに捉えられる可能性が高く、アメリカ市民は 1 日に 75 回以上カメラに捉えられる可能性があります。
そのため、混雑した場所でその異常を追跡することは人間的に不可能です。 ただし、ビデオ分析ツールは、人間の監督者よりも 10 倍速く、より正確にそれを行うことができます。
いいえ、既存のウォッチャーや監視ガードを解雇できると言っているわけではありませんが、これらのツールは、仕事をより効果的かつ生産的に行うための正当なアシスタントになる可能性があります.
決定的な考え
AI を利用したビデオ分析は、もはや「技術者の話」ではありません。 これは、マーケティング、顧客サービス、およびその他のビジネスの役割で使用されています。
ビデオ分析は数え切れないほどの時間を節約し、実用的な洞察を提供できるという事実により、業界全体で広く受け入れられるようになりました. この記事では、AI ベースのビデオ分析の可能性をすべて網羅しようとしました。
