Взгляд за кулисы искусственного интеллекта зрения в потоковом вещании

Ты когда-нибудь задумывался, как потоковые платформы позволяют так легко смотреть любимые сериалы? Не так давно развлечения были совсем другими. Расписание телепередач было фиксированным, и зрители, как правило, смотрели то, что выходило в эфир. Стриминговые сервисы изменили эту парадигму. Опросы показывают, что мировой рынок 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 ключевую роль в этой эволюции. В частности, в этой области мы наблюдаем рост инноваций в области компьютерного зрения. ИИ зрения позволяет стриминговым платформам понимать и интерпретировать видеоконтент, анализируя кадры и распознавая закономерности. 

Обрабатывая визуальные данные, компьютерное зрение помогает платформам создавать более умные рекомендации, улучшать организацию контента и даже совершенствовать интерактивные функции. В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение помогает стриминговым платформам улучшать доставку контента, совершенствовать вовлечение пользователей и упрощать его обнаружение. Давай приступим!

‍

Изучение компьютерного зрения и потоковых платформ

Когда речь идет о платформах потокового вещания, компьютерное зрение может помочь разбить видео на отдельные кадры и проанализировать их с помощью таких моделей, как Ultralytics YOLO11. YOLO11 можно натренировать на больших массивах данных с помеченными примерами. Маркированные примеры - это изображения или видеокадры, помеченные такими деталями, как объекты, которые они содержат, происходящие действия или тип сцены. Это помогает модели научиться распознавать похожие паттерны. Такие модели могут обнаруживать объекты, классифицировать сцены и выявлять закономерности в режиме реального времени, предоставляя ценные сведения о контенте.

Чтобы лучше понять, как это работает, давай рассмотрим несколько примеров того, как компьютерное зрение применяется в стриминговых платформах, чтобы оптимизировать пользовательский опыт и сделать контент более доступным.

Распознавание сцен для персонализированных рекомендаций

Распознавание сцен - это техника компьютерного зрения, которая классифицирует изображения или видеокадры на основе их визуального содержания и тематики. Ее можно рассматривать как специализированную форму классификации изображений, где основное внимание уделяется определению общей обстановки или атмосферы сцены, а не отдельных объектов. 

Например, система распознавания сцен может группировать их в такие категории, как "свободная спальня", "лесная тропинка" или "скалистое побережье", анализируя такие характеристики, как цвета, текстуры, освещение и объекты. Распознавание сцен позволяет платформам потокового вещания эффективно маркировать и организовывать контент.

‍

Он играет ключевую роль в персонализированных рекомендациях. Если пользователь часто смотрит контент с изображением спокойной обстановки на природе, например "солнечное побережье", или модных интерьеров, например "стильная кухня", платформа может порекомендовать ему передачи или фильмы с похожим визуальным рядом. Распознавание сцен упрощает поиск контента и представляет пользователям рекомендации, соответствующие их предпочтениям в просмотре.

Генерация изображений и миниатюр

Генерация изображений и миниатюр - это процесс создания визуальных превью для видео, чтобы привлечь зрителей и выделить ключевые моменты. ИИ и компьютерное зрение могут автоматизировать этот процесс, чтобы миниатюры были уместными и привлекали внимание.

Вот как происходит этот процесс:

• Анализ кадров: Система компьютерного зрения может начать со сканирования тысяч видеокадров, чтобы выявить выделяющиеся моменты. Это могут быть эмоциональные выражения, ключевые действия или визуально яркие сцены, которые лучше всего отражают содержание видео.
• Анализ движения: После выбора потенциальных кадров можно использовать Vision AI для проверки их четкости и отсутствия размытости, что повышает общее визуальное качество миниатюры.
• Обнаружение объектов и анализ сцены: Используя такие модели, как YOLO11 (которые поддерживают такие задачи компьютерного зрения, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров), система может обнаружить важные элементы в кадре, например объекты, персонажей или обстановку. Этот шаг позволяет подтвердить, что миниатюра точно отражает суть видео.
• Доработка изображения: Затем выбранные кадры дорабатываются с учетом таких факторов, как угол наклона камеры, освещение и композиция. 
• Персонализация: Наконец, алгоритмы машинного обучения могут быть использованы для персонализации миниатюр на основе предпочтений пользователя и истории просмотров. Это позволяет подстроить визуальные эффекты под индивидуальные вкусы, благодаря чему они с большей вероятностью привлекут внимание и будут способствовать вовлечению.

Хороший пример подобного применения в реальном мире - использование Netflix компьютерного зрения для автоматического создания 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 легкомысленный момент, в то время как любители экшенов могут увидеть напряженную, высокоэнергетическую сцену.

‍

Автоматизированные предварительные просмотры контента 

Когда ты прокручиваешь потоковую платформу, короткие, привлекающие внимание превьюшки, которые ты видишь, не случайны. Они тщательно проработаны с помощью таких технологий, как компьютерное зрение, чтобы привлечь внимание и выделить самые интересные моменты видео. После того как лучшие моменты выбраны, они сшиваются вместе в плавное, увлекательное превью. 

Процесс выбора этих моментов включает в себя несколько ключевых этапов:

• Сегментация сцены: Видео делится на небольшие участки на основе естественных переходов, таких как изменение освещения, углов камеры или визуальных эффектов.
• Обнаружение движения: Динамичные, наполненные действием моменты определяются, чтобы превью привлекло внимание.
• Модели солевого восприятия: Визуальные особенности, такие как цвет, яркость и контрастность, анализируются, чтобы точно определить наиболее привлекательные части сцены.
• Анализ выражения лица: Моменты с сильными эмоциональными выражениями выбираются, чтобы создать более глубокую связь со зрителями.

Категоризация и тегирование контента

Возможность просматривать фильмы по жанру, настроению или конкретным темам зависит от точной категоризации контента и присвоения тегов. Популярные стриминговые платформы используют компьютерное зрение для автоматизации этого процесса, анализируя видео на предмет объектов, действий, настроек или эмоций, а затем присваивая соответствующие теги. Это помогает упорядочить большие медиатеки и делает персонализированные рекомендации более точными, сопоставляя контент с предпочтениями зрителей.

Для эффективного тегирования контента можно использовать такие техники ИИ зрения, как сегментация сцены, обнаружение объектов и распознавание действий. Выявляя ключевые элементы, такие как объекты, эмоциональные тона и действия, они создают подробные метаданные для каждого заголовка. Затем метаданные могут быть проанализированы с помощью машинного обучения для создания категорий, которые облегчают пользователям поиск того, что они ищут, и улучшают общий опыт просмотра.

‍

Преимущества и проблемы стриминговых платформ с поддержкой искусственного интеллекта

Компьютерное зрение совершенствует стриминговые платформы с помощью инновационных функций, которые улучшают пользовательский опыт. Вот несколько уникальных преимуществ, которые стоит рассмотреть:

• Адаптивное качество потокового вещания: Компьютерное зрение может анализировать видеосцены, чтобы выявить моменты с высоким уровнем движения или детализацией, которые требуют более высокого качества. Затем эти знания можно использовать для настройки качества потокового вещания в соответствии с устройством пользователя и скоростью интернета.
• Мониторинг поведения в реальном времени: ИИ можно использовать для мониторинга прямых трансляций, чтобы выявлять пиратство в режиме реального времени. Он также может выявлять несанкционированные действия, такие как добавление оверлеев (например, логотипов или рекламы) или ретрансляция потоков на другие платформы.
• Энергоэффективная доставка контента: Vision AI insights может оптимизировать доставку контента, анализируя пользовательский спрос и шаблоны просмотра. Локальное кэширование популярного контента и регулировка качества видео снижают использование полосы пропускания и энергопотребление, делая потоковое вещание более экологичным.

Несмотря на целый ряд преимуществ, есть и определенные ограничения, о которых следует помнить, внедряя эти инновации:

• Высокие требования к вычислениям: Алгоритмы компьютерного зрения требуют больших вычислительных мощностей для обработки и анализа видеоконтента, а это может привести к увеличению затрат и энергопотребления.

• Опасения по поводу конфиденциальности данных: Поскольку компьютерное зрение опирается на большие массивы данных о взаимодействиях и контенте пользователей, оно может вызывать опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных.

• Предвзятость данных: Модели компьютерного зрения могут отражать предвзятость в своих обучающих данных. Это может привести к тому, что они будут отдавать предпочтение определенным типам контента и уменьшать разнообразие в рекомендациях.

Будущее искусственного интеллекта в стриминговых платформах

Такие инновации, как краевые вычисления и 3D-технологии, помогают сформировать будущее того, как мы будем смотреть на развлечения. Пограничные вычисления можно использовать для обработки видео ближе к месту его трансляции. Это уменьшает задержки и экономит полосу пропускания, что особенно важно для прямых трансляций и интерактивного контента. Более быстрое время отклика означает более плавный и увлекательный опыт для зрителей.

В то же время 3D-технологии добавляют глубину и реалистичность в шоу, фильмы и интерактивные возможности. 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 миром могут быть размыты, чтобы создать совершенно новый уровень вовлеченности.

‍

Основные выводы

Компьютерное зрение переосмысливает стриминговые 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 помогает упростить маркировку контента и улучшает качество рекомендаций шоу и фильмов.

Стриминговые платформы, интегрированные с Vision AI, обеспечивают более увлекательный опыт для зрителей, а также более плавную и эффективную работу платформы. По мере развития технологий стриминговые сервисы, скорее всего, станут более интерактивными, предлагая более богатый и захватывающий развлекательный опыт.

Любопытно узнать об искусственном интеллекте? Посети наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше и пообщаться с нашим сообществом. Открой для себя различные варианты применения ИИ в здравоохранении и компьютерного зрения в сельском хозяйстве.