Что такое Video AI?

TL;DR

Video AI — это специализированная область искусственного интеллекта, которая анализирует и извлекает инсайты из видеоконтента, обрабатывая последовательные кадры данных, чтобы понимать движение, действия и временные закономерности. В отличие от Image AI, который обрабатывает статические изображения, Video AI включает критически важное измерение времени, что позволяет ему интерпретировать динамический контент и распознавать сложные закономерности, разворачивающиеся во времени.

Введение

Представьте, что вы листаете TikTok или YouTube и мгновенно находите именно то видео, которое искали. Умные камеры безопасности теперь распознают лица и немедленно оповещают владельцев домов. Приложения дополненной реальности (AR) позволяют в реальном времени увидеть, как мебель будет смотреться в вашей гостиной. Эти достижения стали возможны благодаря Video AI.

Прогнозируется, что к 2025 году видео будет составлять 82% всего интернет-трафика. Этот огромный приток видеоданных требует передовых технологий для их анализа и управления ими, что делает Video AI незаменимым. Video AI отличается от Image AI главным образом из-за измерения времени. В то время как Image AI анализирует статические изображения, Video AI обрабатывает последовательности кадров во времени, фиксируя движение и временные закономерности. Эта сложность требует использования продвинутых алгоритмов для интерпретации динамического контента.

От беспилотных автомобилей до спортивной аналитики и рекомендаций Netflix — отрасли используют Video AI, чтобы получать инсайты из окружающей среды. Он меняет то, как мы видим и понимаем мир. Но что же это такое и как это работает?

В этой публикации представлены основные принципы видеоданных и связанные с ними сложности, а также различия между Video AI и Image AI, с акцентом на сложностях анализа, основанного на времени. Вы узнаете о ключевых сценариях использования в разных отраслях и поймете растущую потребность в автоматизированных инсайтах из видео.

От Image AI к Video AI: понимание перехода

Чтобы понимать движение и события во времени по мере роста видеоконтента, AI должен выйти за рамки статических изображений. Этот сдвиг создает новые сложности и требует продвинутых методов для эффективного анализа.

Временное измерение и сложность

В отличие от Image AI, который обрабатывает отдельные кадры, Video AI должен анализировать последовательности, чтобы фиксировать движение и контекст. Определить человека на изображении просто, но распознать, идет он, бежит или падает, требует отслеживания изменений в нескольких кадрах. Эта дополнительная сложность требует специализированных моделей, таких как 3D-свертки и трансформеры, которые обрабатывают как пространственные, так и временные признаки. Работа с вариациями частоты кадров, размытием движения и непрерывностью делает анализ видео более сложным, чем распознавание статических изображений.

Рост видеоданных

Платформы вроде YouTube, TikTok и Instagram Reels генерируют огромное количество видеоконтента — только на YouTube каждую минуту загружается более 360 часов видео. Компании также в значительной степени полагаются на такие источники видео, как видеонаблюдение CCTV, которое ежедневно создает петабайты записей, делая ручной просмотр практически невозможным. AI теперь необходим для мониторинга в реальном времени, поиска по видео и автоматизированных инсайтов, что делает Video AI критически важным инструментом в разных отраслях.

Распространенные сценарии использования Video AI

Video AI трансформирует отрасли, обеспечивая автоматизацию, улучшая инсайты и повышая качество пользовательского опыта. Среди наиболее значимых применений:

Наблюдение и безопасность: AI обнаруживает нарушителей, аномалии и необычные движения в реальном времени, повышая общественную и частную безопасность.
Спорт и развлечения: Тренеры и аналитики используют AI для разбора видеозаписей матчей, отслеживания игроков и автоматического создания подборок ярких моментов.
Дополненная реальность (AR): ИИ обеспечивает распознавание жестов, отслеживание объектов и наложения в реальном времени, улучшая игровой опыт, шопинг и интерактивные взаимодействия.
Создание контента: ИИ автоматизирует видеомонтаж, сегментацию сцен и интеллектуальное кадрирование, оптимизируя производство для создателей контента и медиакомпаний.

Рисунок 1. Варианты использования видео-ИИ

Основные концепции в видео-ИИ

Видео-ИИ включает временную информацию, представления embeddings и передовые методы отслеживания. Модели ИИ должны понимать движение, распознавать действия и обнаруживать объекты во времени. В этом разделе рассматриваются ключевые технические концепции, лежащие в основе современного видео-ИИ.

Временное моделирование

В отличие от изображений, где каждый кадр независим, видео состоит из последовательных кадров, формирующих непрерывный поток. Захват пространственных (детали объектов) и временных (движение во времени) признаков имеет решающее значение для таких задач, как распознавание действий и суммаризация видео.

Вот три ключевых подхода к обработке временной информации:

Подходы CNN + RNN: Ранние модели видео-ИИ объединяли 2D сверточные нейронные сети (CNNs) для извлечения признаков на основе кадров с рекуррентными нейронными сетями (RNNs) или долгой краткосрочной памятью (LSTMs) для моделирования временных зависимостей. Эти методы плохо справлялись с дальними зависимостями и требовали последовательной обработки. Они не были масштабируемыми из-за проблемы исчезающего градиента.
3D-свертки: Нейронные сети, такие как 3D-свертка (C3D) и Inflated 3D (I3D), извлекают пространственные и временные признаки одновременно. Эти модели применяют 3D-ядра по ширине, высоте и времени, что позволяет им понимать паттерны движения в видео.
Трансформеры для видео-ИИ: В последнее время трансформеры полностью изменили то, как мы понимаем видео. Такие модели, как TimeSformerи Multiscale Vision Transformers(MViT), используют механизмы self-attention для эффективного анализа как пространственных, так и временных зависимостей. Эти архитектуры масштабируются лучше, чем RNN, и достигли передовых результатов в распознавании действий и классификации видео.

Видео-embeddings

Видео-ИИ часто требует представления видеоклипов в компактном числовом формате для таких задач, как поиск, сравнение сходства и классификация. Именно здесь в игру вступают video embeddings.

Для генерации видео-embeddings используется несколько архитектур глубокого обучения:

SlowFast Networks: Эта модель состоит из двух путей — один работает с низкой частотой кадров для захвата пространственных деталей, а другой с высокой частотой кадров для захвата динамики движения.
MoViNet (Mobile Video Networks): Семейство эффективных сверточных нейронных сетей, оптимизированных для потоковой обработки видео и предназначенных для обработки длинных видеопоследовательностей с низкой задержкой.
TimeSformer: Модель на основе трансформера, которая применяет self-attention как по пространственным, так и по временным измерениям, обеспечивая понимание видео без необходимости в 3D-свертках.

Эти модели обрабатывают необработанные видеокадры и генерируют embeddings фиксированной длины, которые захватывают ключевые признаки движения и содержания.

Учитывая размер видеоданных, embeddings часто хранятся в векторных базах данных для быстрого извлечения. Это полезно в таких приложениях, как поиск видео по содержанию, дедупликация видео и рекомендательные системы.

Распознавание действий и активности

Помимо обнаружения объектов, Video AI должен распознавать действия, анализируя паттерны движения во времени. Распознавание действий включает выявление последовательностей движения на нескольких кадрах. Например, чтобы отличить, бежит ли человек, сидит или проливает кофе, необходимо отслеживать изменения позы и движения, а не полагаться на одно изображение. Обучение надежных моделей для распознавания действий зависит от больших, хорошо размеченных наборов данных, таких как Kinetics и ActivityNet, которые содержат тысячи размеченных видеоклипов, охватывающих разнообразные человеческие активности.

Обнаружение и отслеживание объектов в видео

Обнаружение объектов в видео сложнее, чем в изображениях, поскольку объекты движутся, меняют внешний вид и со временем могут быть перекрыты. Современные модели, такие как YOLO v12 и Detectron2, обнаруживают объекты в каждом кадре, создавая ограничивающие рамки в реальном времени. Однако для сохранения идентичности объекта между кадрами модели отслеживания, такие как DeepSORT и ByteTrack, связывают обнаружения во времени. Это критически важно для таких приложений, как автономное вождение, спортивная аналитика и видеонаблюдение, где последовательное отслеживание объектов обеспечивает точный анализ и принятие решений.

Ключевые архитектурные компоненты для систем Video AI

Создание эффективных систем Video AI требует мощных решений. Работа с большими видеонаборами данных требует оптимизированных конвейеров, ускорения моделей в реальном времени и масштабируемых методов индексирования.

Конвейеры данных и предварительная обработка

Исходные видеофайлы часто слишком велики для прямой обработки ИИ. Предварительная обработка помогает снизить вычислительную нагрузку, сохраняя при этом важные признаки.

Разбиение на фрагменты и извлечение кадров: Вместо обработки целых видео модели ИИ анализируют более короткие клипы или извлекают ключевые кадры, чтобы сосредоточиться на релевантных участках.
Снижение разрешения и частоты кадров: Уменьшение разрешения (например, с 4K до 720p) и частоты кадров (например, с 60 FPS до 30 FPS) ускоряет вывод, но это необходимо балансировать с потерей точности.
Нормализация и сжатие: Стандартизация цвета, яркости и соотношений сторон обеспечивает согласованность между источниками видео, а методы сжатия, такие как H.264 или H.265, помогают управлять хранилищем без чрезмерной потери качества.

Инференс и ускорение моделей

Обработка видеоданных в реальном времени требует высокой вычислительной мощности. Модели ИИ должны быть оптимизированы для быстрого инференса без ущерба для точности.

Ускорение на GPU: Современные модели Video AI используют GPU (например, NVIDIA TensorRT, CUDA) для параллельной обработки, значительно сокращая время инференса.
Пакетная обработка: Вместо анализа кадров по отдельности модели обрабатывают пакеты одновременно, повышая эффективность.
Квантизация и прореживание моделей: Преобразование моделей из 32-битного формата с плавающей точкой в формат более низкой точности (например, INT8) снижает использование памяти и ускоряет инференс с минимальными компромиссами по точности.
Периферийные вычисления: Запуск моделей ИИ на периферийных устройствах (например, камерах видеонаблюдения, AR-гарнитурах) требует минимальной задержки и позволяет выполнять обработку в реальном времени без зависимости от облака.

Хранение и индексирование

Эффективное хранение и извлечение аналитических данных из видео имеют решающее значение. Традиционные реляционные базы данных плохо справляются с неструктурированными видеоданными, что обуславливает необходимость альтернативных решений. Вместо хранения исходного видео модели эмбеддингов генерируют видеоэмбеддинги, которые хранятся, индексируются и извлекаются в векторных базах данных для быстрого поиска по сходству. Эти эмбеддинги обеспечивают поиск видео на основе содержимого, обнаружение аномалий и рекомендательные системы.

Векторные базы данных: основа современного Video AI

Как мы только что обсудили, видео AI-системы генерируют огромные объемы многомерных векторных эмбеддингов, с которыми традиционным базам данных трудно эффективно работать. Векторные базы данных, такие как Zilliz и Milvus, специально созданы для решения этих конкретных задач.

Почему векторные базы данных необходимы для Video AI

Эффективный поиск по сходству: Видеоэмбеддинги часто содержат сотни или тысячи измерений, что делает традиционные методы индексирования неэффективными. Векторные базы данных реализуют специализированные алгоритмы, такие как поиск Approximate Nearest Neighbor (ANN), которые могут выполнять запросы по миллиардам векторов за миллисекунды, обеспечивая поиск и извлечение видео в реальном времени.

Распознавание временных паттернов: Видео требуют понимания паттернов во времени. Векторные базы данных могут хранить и запрашивать эмбеддинги из разных временных сегментов, позволяя AI-системам обнаруживать сложные паттерны, такие как действия, сцены и события, разворачивающиеся во времени.

Масштабирование с ростом объема видеоданных: Поскольку видеоконтент продолжает доминировать в интернет-трафике, системам необходимо горизонтальное масштабирование. Векторные базы данных, такие как Milvus, имеют распределенную архитектуру, которая позволяет организациям расширять свои возможности обработки видео без ущерба для скорости или точности запросов.

Рисунок 2. Видеоэмбеддинг и поиск с Zilliz | Источник

Ключевые приложения Video AI на базе векторных баз данных

Поиск видео по содержимому: Находите визуально похожие видео или конкретные моменты в видео без необходимости полагаться на ручные теги или описания. Это обеспечивает такие сценарии использования, как:

Обнаружение дублирующегося или почти дублирующегося контента
Поиск сцен с похожей визуальной композицией
Поиск конкретных действий или объектов в видеобиблиотеках

Видеоаналитика в реальном времени: Обрабатывайте прямые видеопотоки и мгновенно сравнивайте их с существующими базами данных:

Системы безопасности, которые могут выявлять подозрительную активность в реальном времени
Платформы спортивной аналитики, отслеживающие перемещения игроков и тактику
Ритейл-аналитика для составления карт пути клиента и анализа поведения

Мультимодальное понимание видео: Объединяйте видеоэмбеддинги с текстом, аудио или другими метаданными в едином векторном пространстве:

Поиск видео с использованием запросов на естественном языке
Поиск видео на основе как визуального контента, так и произнесенных слов
Создание контекстно-зависимых систем видеорекомендаций

Реализация Video AI с Milvus

Milvus — это векторная база данных с открытым исходным кодом, специально созданная для работы с многомерными векторными эмбеддингами. Она предоставляет инфраструктуру, необходимую для создания масштабируемых приложений Video AI, благодаря:

Оптимизированному индексированию для видеоэмбеддингов: Специализированные алгоритмы индексирования, адаптированные для распространенных моделей видеоэмбеддингов, таких как SlowFast, TimeSformer и MoViNet.
Возможностям гибридного поиска: Объединяйте фильтрацию по метаданным с поиском по сходству, чтобы сужать результаты на основе как семантического содержимого, так и традиционных атрибутов.
Интеграции со streaming pipeline: Бесшовно подключайтесь к популярным фреймворкам обработки видео для обработки непрерывного приема данных из нескольких источников.
И многое другое. Подробнее см. в этой документации.

Практическая реализация: создание системы поиска видео с Milvus

Это простой фрагмент кода для создания системы поиска видео с Milvus. Если вы не знакомы с Milvus, подробнее см. в его quickstart doc.

from pymilvus import MilvusClient
import numpy as np
# Connect to Milvus
client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530")
collection_name = "video_action_recognition"
# Create the collection (quick setup — index is auto-created)
if not client.has_collection(collection_name):
    client.create_collection(
        collection_name=collection_name,
        dimension=512,             # Vector dimension
        metric_type="L2",          # Similarity metric
        description="Embeddings for video action recognition",
        auto_id=True               # Milvus will auto-generate primary keys
    )
# Insert video embeddings and metadata
def insert_video_data(video_embeddings, metadata):
    entities = []
    for i, embedding in enumerate(video_embeddings):
        entities.append({
            "embedding": embedding,
            "timestamp": metadata[i]["timestamp"],
            "video_id": metadata[i]["video_id"],
            "frame_number": metadata[i]["frame_number"],
            "action_label": metadata[i]["action_label"]
        })
    client.insert(collection_name=collection_name, data=entities)
# Search for similar actions
def search_similar_actions(query_embedding, top_k=5):
    client.load_collection(collection_name)  #  load before search
    search_results = client.search(
        collection_name=collection_name,
        data=[query_embedding],
        limit=top_k,
        output_fields=["video_id", "timestamp", "action_label"],
        search_params={"metric_type": "L2", "params": {"ef": 100}}
    )
    return search_results

Проблемы и аспекты, которые следует учитывать

Несмотря на быстрый прогресс, Video AI сталкивается с рядом проблем, связанных с качеством данных, масштабируемостью и этическими вопросами. Эти факторы влияют на производительность моделей, возможность развертывания и ответственное внедрение ИИ.

Качество данных и разметка

Для обучения точных моделей Video AI требуются большие, хорошо размеченные наборы данных, но аннотирование видео гораздо сложнее, чем разметка изображений.

Метки на уровне клипа и на уровне кадра: В отличие от изображений, которым требуется одна метка, видео нуждаются в аннотациях по кадрам, чтобы фиксировать движение и контекст. Это увеличивает время и стоимость аннотирования.
Затраты на ручную разметку: Качественные метки требуют участия людей-аннотаторов, что делает процесс дорогим и трудоемким, особенно для больших наборов данных.
Синтетические и слабые метки: Исследователи изучают синтетические данные (метки, сгенерированные ИИ) и слабое обучение (использование частично размеченных данных). Эти методы перспективны, но они все еще требуют проверки для обеспечения точности.

Масштабируемость и требования реального времени

Работа с видеоданными в масштабе требует надежной инфраструктуры для обработки больших объемов непрерывных потоков без ущерба для скорости или точности.

Обработка в реальном времени: Такие приложения, как автономное вождение, видеонаблюдение и аналитика видео в реальном времени, требуют моделей ИИ, способных обрабатывать видео в реальном времени. Это требует оптимизированных конвейеров инференса и периферийных вычислений.
Баланс между точностью и задержкой: Видео высокого разрешения повышают точность, но замедляют инференс. Разработчикам необходимо находить баланс между скоростью обработки и точностью модели, особенно для критически важных с точки зрения безопасности задач.
Масштабируемость для нескольких камер: Корпоративные сценарии использования часто включают сотни видеопотоков, например в умных городах и розничной аналитике. Эффективное масштабирование Video AI для одновременной обработки потоков остается серьезной проблемой.

Этические вопросы и конфиденциальность

Video AI поднимает серьезные вопросы конфиденциальности и этики, особенно в приложениях видеонаблюдения и распознавания лиц.

Споры вокруг видеонаблюдения и распознавания лиц: Видеонаблюдение на базе ИИ может повысить безопасность, но вызывает опасения по поводу массового наблюдения, предвзятости и возможного злоупотребления. Некоторые правительства ограничили распознавание лиц из-за нарушений конфиденциальности.
Правила конфиденциальности данных: Соблюдение таких законов, как GDPR (General Data Protection Regulation) и CCPA (California Consumer Privacy Act), имеет важнейшее значение при работе с видеоданными. Они требуют строгих политик в отношении хранения данных, доступа к ним и согласия пользователей.
Предвзятость в Video AI: Модели, обученные на предвзятых наборах данных, могут приводить к несправедливым результатам, особенно в обнаружении лиц, распознавании действий и приложениях безопасности. Обеспечение разнообразия обучающих данных и применение методов снижения предвзятости критически важны для этичной разработки ИИ.

Заключение

Video AI трансформирует то, как машины понимают и анализируют визуальные данные. В отличие от image AI, он учитывает временное измерение, что делает его более сложным, но и более мощным для таких приложений, как наблюдение, спортивная аналитика, AR и рекомендации контента.

Векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud, предоставляют необходимую инфраструктуру для создания масштабируемых, высокопроизводительных приложений Video AI. Обеспечивая эффективное хранение, индексирование и извлечение высокоразмерных видеоэмбеддингов, векторные базы данных делают возможной реализацию поиска видео в реальном времени, рекомендательных систем и сложной аналитики в масштабе.

Однако такие проблемы, как разметка данных, обработка в реальном времени и этические вопросы, необходимо решать, чтобы обеспечить ответственное внедрение ИИ. По мере дальнейшего роста видеоданных достижения в моделях ИИ и инфраструктуре будут воплощать в жизнь еще более сложные приложения в различных отраслях.

Организации, которые интегрируют Video AI с технологией векторных баз данных, получают важнейшие конкурентные преимущества: более быстрые возможности поиска, более точные рекомендации и аналитику, способную масштабироваться вместе с экспоненциальным ростом видеоконтента. Это мощное сочетание становится основой для систем видеоинтеллекта следующего поколения, способных извлекать смысл из растущего цунами визуальных данных.

Связанные ресурсы

Контент

Начните бесплатно, масштабируйтесь легко

Попробуйте полностью управляемую векторную базу данных, созданную для ваших GenAI приложений.

Попробуйте Zilliz Cloud бесплатно

Поделиться этой статьей

Связанные ресурсы

Векторные базы данных с открытым исходным кодом

Ознакомьтесь с этими концепциями и руководствами, связанными с векторными базами данных.

Поиск векторного сходства с помощью Milvus

Узнайте, как создать поисковую систему семантического сходства

Что такое векторная база данных?

Векторная база данных - это полностью управляемое решение для хранения, индексирования и поиска по огромным массивам неструктурированных данных, использующее возможности вкраплений из моделей машинного обучения.