影谱科技：人工智能赋能视频行业 传统“视”界或将被颠覆

随着人工智能技术的普及与使用,市场已渐渐不再满足于现有的智能化技术种类,而是寻求更新的算法、更丰富的业务应用、更整体化的系统应用,力求实现在应用的广度、深度上有更多突破。在此背景之下,计算机视觉作为人工智能行业的三大热门领域之一,正受到来自市场的越来越多的关注。

计算机视觉作为一种人工智能的基础技术应用,因其使用场景广泛多样,被业界一直认为具有巨大的市场发展潜力。因此在人工智能的强力牵引下,计算机视觉赋能视频行业也走进了智能化时代,并呈现出了爆发的趋势。

视频行业智能化时代来临

视频行业经历了三个阶段的变化:第一个阶段是传统视频时代,主要以线下的电视、电影作为视频传播载体,无法进行交互,用户也不能自主选择观看内容; 互联网 普及应用后,涌出了一批诸如优酷、土豆、爱奇艺这样的网络视频平台,用户在平台上可以自由选择观看内容; 2016年直播行业的迅速爆发让视频行业进入了第三阶段,诞生了快手、斗鱼、YY、映客等C2C平台,其特点是传播速度快、精准化且碎片化,这个阶段依托的技术背景是H5链接,所以用户可以直接将自己拍摄的视频实时上传至平台上。

在人脸识别、深度学习等人工智能技术如雨后春笋涌现、并一度成为行业热词的背后,技术导向型新锐公司开始走在市场前列,利用计算机视觉技术不断赋能视频行业,让视频在文娱、安防、医疗、广告 营销 、新零售等领域全面升级开花,正式开启了智能化时代。

目前,已有企业在新一代视频自动生产技术研究上取得了成果,并推出了新的产品形态和新的系统架构,这种新技术正在逐渐与市场结合,探求更大的发展空间。

智能影像生产成行业新热点

TechCrunch报道,国内人工智能公司影谱 科技 已成功研发了一款名为“从视频中捕获动作(MCVS)”的新型技术框架。该框架无需预先进行动作捕捉合成的高度结构化数据,就可以让计算机直接模仿大量现有视频片段来学习高难度技能,并生成无监督数计。

而这一人工智能技术,可以帮助播放器、视频网站、电视台、影像制作企业等进行理解 社交 网络上每天诞生的数十亿的图像和视频,在提取关键帧、进行自动结构化后,为下游任务提供大量数字化资源,如视频搜索、原生视频内容营销、视频内容创作、视频人脸识别、 游戏 生产等。

事实上,智能影像能自动化、规模化生产的背后,是视频识别技术的成熟及人工智能在视频领域的综合技术应用,它是一种对图片、动态视频的解构和重构,广泛应用了计算机视觉(CV)、计算机动画(CG)两大深度学习交叉学科。

业内分析人士表示,这些创新技术将与现有的各项智能技术不断地融合,并扩展到各种产品形态中,应用在影像制作加工的各个环节,进而变化为更多的智能化产品类型,从而推动智能视频技术更深入的与行业用户的业务需求相结合,开拓出更大的行业市场。

视频识别大规模 商业 化变现在即

上述分析人士认为,随着全球范围内开源视频数据的激增,目前视频的商业化价值还仅限于营销及观影服务,MCVS框架的创新成果,将会带来视频识别技术的大规模商业化变现。

据了解,目前影谱科技MCVS框架已经在原生视频内容营销领域大规模应用,视频识别系统作为云 API 被实现和部署到客户端应用程序中。下一步,还会用这种技术来理解及模仿视频中出现的人类动作,以实现影像内容的自动化制作。以每分钟都会有300小时的视频传到 YouTube 上的视频量计算,MCVS所产品的视频识别及视频内容生产的商业价值将是成倍效益。

值得一提的是,目前中国在线视频网站、短视频等平台正经历播放内容的严格审查时期,对此外界一致认为,使用MCVS框架将对视频内容的监督起到巨大的帮助与提升。