Nhìn lại hậu trường của AI thị giác trong phát trực tuyến

Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào các nền tảng phát trực tuyến giúp bạn dễ dàng xem các chương trình yêu thích của mình đến vậy chưa? Cách đây không lâu, giải trí rất khác biệt. Lịch phát sóng TV được cố định và người xem thường xem những gì đang phát sóng. Các dịch vụ phát trực tuyến đã thay đổi mô hình này. Các cuộc khảo sát cho thấy thị trường phát trực tuyến video toàn cầu được định giá 106,83 tỷ đô la vào năm 2023 và dự kiến sẽ đạt 865,85 tỷ đô la vào năm 2034.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò then chốt trong quá trình tiến hóa này. Cụ thể, chúng ta đang chứng kiến sự gia tăng các cải tiến về thị giác máy tính trong lĩnh vực này. Vision AI cho phép các nền tảng phát trực tuyến hiểu và diễn giải nội dung video bằng cách phân tích khung hình và nhận dạng các mẫu. 

Bằng cách xử lý dữ liệu trực quan , thị giác máy tính giúp các nền tảng tạo ra các đề xuất thông minh hơn, cải thiện tổ chức nội dung và thậm chí tăng cường các tính năng tương tác. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thị giác máy tính giúp các nền tảng phát trực tuyến cải thiện việc phân phối nội dung, tinh chỉnh sự tương tác của người dùng và đơn giản hóa việc khám phá nội dung. Hãy bắt đầu!

‍

Khám phá tầm nhìn máy tính và nền tảng phát trực tuyến

Khi nói đến nền tảng phát trực tuyến, công nghệ thị giác máy tính có thể giúp chia nhỏ video thành từng khung hình riêng lẻ và phân tích chúng bằng các mô hình như Ultralytics YOLO11 . YOLO11 có thể được đào tạo tùy chỉnh trên các tập dữ liệu lớn của các ví dụ được gắn nhãn. Các ví dụ được gắn nhãn là hình ảnh hoặc khung video được gắn nhãn với các chi tiết như các đối tượng chúng chứa, các hành động đang diễn ra hoặc loại cảnh. Điều này giúp mô hình học cách nhận dạng các mẫu tương tự. Các mô hình này có thể phát hiện các đối tượng, phân loại cảnh và xác định các mẫu theo thời gian thực, cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về nội dung.

Để hiểu rõ hơn cách thức hoạt động này, chúng ta hãy xem một số ví dụ về cách ứng dụng công nghệ thị giác máy tính vào nền tảng phát trực tuyến để tối ưu hóa trải nghiệm của người dùng và giúp nội dung dễ truy cập hơn.

Nhận dạng cảnh để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa

Nhận dạng cảnh là một kỹ thuật thị giác máy tính phân loại hình ảnh hoặc khung video dựa trên nội dung trực quan và chủ đề của chúng. Nó có thể được coi là một dạng phân loại hình ảnh chuyên biệt, trong đó tập trung vào việc xác định bối cảnh hoặc bầu không khí chung của một cảnh thay vì các đối tượng riêng lẻ. 

Ví dụ, hệ thống nhận dạng cảnh có thể nhóm các cảnh thành các danh mục như "phòng ngủ dự phòng", "đường mòn trong rừng" hoặc "bờ biển đá" bằng cách phân tích các đặc điểm như màu sắc, kết cấu, ánh sáng và vật thể. Nhận dạng cảnh cho phép các nền tảng phát trực tuyến gắn thẻ và sắp xếp nội dung hiệu quả.

‍

Nó đóng vai trò quan trọng trong các đề xuất được cá nhân hóa . Nếu người dùng thường xem nội dung có bối cảnh ngoài trời yên tĩnh như "bờ biển đầy nắng" hoặc nội thất hợp thời trang như "bếp phong cách", nền tảng có thể đề xuất các chương trình hoặc phim có hình ảnh tương tự. Nhận dạng cảnh giúp đơn giản hóa việc khám phá nội dung và cung cấp cho người dùng các đề xuất phù hợp với sở thích xem của họ.

Tạo hình ảnh và hình thu nhỏ

Tạo hình ảnh và hình thu nhỏ là quá trình tạo bản xem trước trực quan cho video để thu hút người xem và làm nổi bật những khoảnh khắc quan trọng. AI và thị giác máy tính có thể tự động hóa quá trình này để đảm bảo hình thu nhỏ có liên quan và bắt mắt.

Quá trình này diễn ra như sau:

• Phân tích khung hình: Hệ thống thị giác máy tính có thể bắt đầu bằng cách quét hàng nghìn khung hình video để xác định những khoảnh khắc nổi bật. Những khoảnh khắc này có thể bao gồm biểu cảm cảm xúc, hành động chính hoặc cảnh ấn tượng về mặt thị giác thể hiện tốt nhất nội dung của video.
• Phân tích chuyển động: Sau khi chọn được các khung hình tiềm năng, Vision AI có thể được sử dụng để kiểm tra xem chúng có sắc nét và không bị mờ hay không, qua đó nâng cao chất lượng hình ảnh tổng thể của hình thu nhỏ.
• Phát hiện đối tượng và phân tích cảnh: Sử dụng các mô hình như YOLO11 (hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng và phân đoạn trường hợp), hệ thống có thể phát hiện các yếu tố quan trọng trong khung hình, chẳng hạn như đối tượng, ký tự hoặc cài đặt. Bước này xác nhận lại hình thu nhỏ phản ánh chính xác bản chất của video.
• Tinh chỉnh hình ảnh: Các khung hình đã chọn sau đó được tinh chỉnh bằng cách xem xét các yếu tố như góc máy ảnh , ánh sáng và bố cục. 
• Cá nhân hóa: Cuối cùng, thuật toán học máy có thể được sử dụng để cá nhân hóa hình thu nhỏ dựa trên sở thích của người dùng và lịch sử xem. Làm như vậy sẽ điều chỉnh hình ảnh theo sở thích cá nhân, giúp chúng có nhiều khả năng thu hút sự chú ý và thúc đẩy sự tương tác.

Một ví dụ điển hình về ứng dụng thực tế tương tự là việc Netflix sử dụng công nghệ thị giác máy tính để tự động tạo hình thu nhỏ. Bằng cách phân tích các khung hình để phát hiện cảm xúc, bối cảnh và chi tiết điện ảnh, Netflix tạo ra hình thu nhỏ phù hợp với sở thích của từng người xem. Ví dụ, người dùng thích phim hài lãng mạn có thể thấy hình thu nhỏ làm nổi bật khoảnh khắc vui vẻ, trong khi người hâm mộ phim hành động có thể được trình bày một cảnh phim dữ dội, năng lượng cao.

‍

Xem trước nội dung tự động 

Khi bạn cuộn qua một nền tảng phát trực tuyến, các bản xem trước ngắn gọn, bắt mắt mà bạn thấy không phải là ngẫu nhiên. Chúng được chế tác cẩn thận bằng các công nghệ như thị giác máy tính để thu hút sự chú ý và làm nổi bật những khoảnh khắc hấp dẫn nhất của video. Sau khi chọn được những khoảnh khắc đẹp nhất, chúng được ghép lại với nhau thành một bản xem trước mượt mà, hấp dẫn. 

Quá trình lựa chọn những khoảnh khắc đó bao gồm một số bước chính:

• Phân đoạn cảnh : Video được chia thành các phần nhỏ hơn dựa trên các chuyển đổi tự nhiên, chẳng hạn như thay đổi về ánh sáng, góc máy quay hoặc hình ảnh.
• Phát hiện chuyển động : Xác định những khoảnh khắc động, đầy hành động để đảm bảo bản xem trước thu hút sự chú ý.
• Mô hình nổi bật : Các đặc điểm trực quan như màu sắc, độ sáng và độ tương phản được phân tích để xác định chính xác những phần bắt mắt nhất của một cảnh.
• Phân tích biểu cảm khuôn mặt : Những khoảnh khắc có biểu cảm cảm xúc mạnh mẽ được chọn để tạo ra mối liên kết sâu sắc hơn với người xem.

Phân loại và gắn thẻ nội dung

Khả năng duyệt phim theo thể loại, tâm trạng hoặc chủ đề cụ thể dựa trên việc phân loại và gắn thẻ nội dung chính xác. Các nền tảng phát trực tuyến phổ biến sử dụng công nghệ thị giác máy tính để tự động hóa quy trình này bằng cách phân tích video để tìm đối tượng, hành động, cài đặt hoặc cảm xúc, sau đó gán các thẻ có liên quan. Điều này giúp sắp xếp các thư viện phương tiện lớn và giúp các đề xuất được cá nhân hóa chính xác hơn bằng cách khớp nội dung với sở thích của người xem.

Các kỹ thuật AI về thị giác như phân đoạn cảnh, phát hiện đối tượng và nhận dạng hoạt động có thể được sử dụng để gắn thẻ nội dung một cách hiệu quả. Bằng cách xác định các yếu tố chính như đối tượng, tông màu cảm xúc và hành động, chúng tạo ra siêu dữ liệu chi tiết cho từng tiêu đề. Sau đó, siêu dữ liệu có thể được phân tích bằng máy học để tạo ra các danh mục giúp người dùng dễ dàng tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm và cải thiện trải nghiệm duyệt web tổng thể.

‍

Lợi ích và thách thức của nền tảng phát trực tuyến hỗ trợ AI

Tầm nhìn máy tính đang cải thiện các nền tảng phát trực tuyến với các tính năng sáng tạo giúp nâng cao trải nghiệm của người dùng. Sau đây là một số lợi ích độc đáo cần cân nhắc:

• Chất lượng phát trực tuyến thích ứng : Thị giác máy tính có thể phân tích các cảnh video để phát hiện những khoảnh khắc chuyển động cao hoặc chi tiết cần chất lượng cao hơn. Những thông tin chi tiết này sau đó có thể được sử dụng để điều chỉnh chất lượng phát trực tuyến cho phù hợp với thiết bị và tốc độ internet của người dùng.
• Giám sát hành vi theo thời gian thực: AI có thể được sử dụng để giám sát luồng trực tiếp để phát hiện vi phạm bản quyền theo thời gian thực. Nó cũng có thể xác định các hành động trái phép như thêm lớp phủ (ví dụ: logo hoặc quảng cáo) hoặc phát lại luồng sang các nền tảng khác.
• Phân phối nội dung tiết kiệm năng lượng : Vision AI insight có thể tối ưu hóa việc phân phối nội dung bằng cách phân tích nhu cầu của người dùng và các kiểu xem. Lưu trữ nội dung phổ biến cục bộ và điều chỉnh chất lượng video giúp giảm mức sử dụng băng thông và mức tiêu thụ năng lượng, giúp phát trực tuyến bền vững hơn.

Mặc dù có nhiều ưu điểm, nhưng cũng có một số hạn chế nhất định cần lưu ý khi triển khai những cải tiến này:

• Nhu cầu tính toán cao : Thuật toán thị giác máy tính đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn để xử lý và phân tích nội dung video và điều này có thể dẫn đến tăng chi phí và sử dụng năng lượng.

• Mối quan ngại về quyền riêng tư dữ liệu : Vì công nghệ thị giác máy tính dựa vào các tập dữ liệu lớn về tương tác và nội dung của người dùng nên có thể gây ra mối quan ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

• Data bias : Các mô hình thị giác máy tính có thể phản ánh sự thiên vị trong dữ liệu đào tạo của chúng. Điều này có thể khiến chúng ưu tiên một số loại nội dung nhất định và giảm sự đa dạng trong các đề xuất.

Tương lai của AI trong nền tảng phát trực tuyến

Những cải tiến như điện toán biên và công nghệ 3D đang giúp định hình tương lai về cách chúng ta sẽ trải nghiệm giải trí. Điện toán biên có thể được sử dụng để xử lý video gần hơn với nơi chúng được phát trực tuyến. Nó làm giảm độ trễ và tiết kiệm băng thông, điều này đặc biệt quan trọng đối với phát trực tiếp và nội dung tương tác. Thời gian phản hồi nhanh hơn có nghĩa là trải nghiệm mượt mà và hấp dẫn hơn cho người xem.

Đồng thời, công nghệ 3D đang bổ sung chiều sâu và tính chân thực cho các chương trình, phim ảnh và các tính năng tương tác. Những tiến bộ này cũng mở ra cánh cửa cho những khả năng mới như thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR). Với các thiết bị như tai nghe VR, người xem có thể bước vào môi trường hoàn toàn đắm chìm. Ranh giới giữa thế giới kỹ thuật số và thế giới vật lý có thể bị xóa nhòa để tạo ra một cấp độ tương tác hoàn toàn mới.

‍

Những điểm chính

Tầm nhìn máy tính đang định nghĩa lại các nền tảng phát trực tuyến bằng cách làm cho phân tích video thông minh hơn, phân loại nội dung nhanh hơn và các đề xuất được cá nhân hóa hơn. Với các mô hình như Ultralytics YOLO11 , nền tảng có thể phát hiện các đối tượng và phân loại cảnh theo thời gian thực. Điều này giúp gắn thẻ nội dung dễ dàng hơn và cải thiện cách gợi ý chương trình và phim.

Các nền tảng phát trực tuyến tích hợp với Vision AI mang lại trải nghiệm hấp dẫn hơn cho người xem đồng thời đảm bảo hoạt động của nền tảng mượt mà và hiệu quả hơn. Khi công nghệ phát triển, các dịch vụ phát trực tuyến có khả năng sẽ trở nên tương tác hơn, mang đến trải nghiệm giải trí phong phú và hấp dẫn hơn.

Tò mò về AI? Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá thêm và kết nối với cộng đồng của chúng tôi. Khám phá nhiều ứng dụng khác nhau của AI trong chăm sóc sức khỏe và thị giác máy tính trong nông nghiệp .