有什么 AI 技术可以分析视频？

有什么 AI 技术可以分析视频？

发表于 3 天前

利用AI来分析视频中内容，目前有开源项目有类似讨论和实现，例如这个浙大联合阿里达摩院开源AI视频对象感知与推理：VideoRefer。

简介：

VideoRefer 是由浙江大学和阿里达摩院联合推出的视频对象感知与推理技术，增强视频大型语言模型（Video LLMs）的空间-时间理解能力。简单一点来说就是可以让大模型真的理解视频内容，从视频里的对象、空间、时间的维度来真的『看懂』一个视频。
通过细粒度的视频对象理解、复杂关系分析、推理预测及多模态交互，为视频内容的精确理解、推理和检索提供了强大的技术支持。
GitHub开源关键字：DAMO-NLP-SG/VideoRefer[1]，目前已经有将近200+个star⭐️。可以查看他们的官方网站[2]、arxiv文章[3]，以及huggingface[4]了解更多。

关键特性：

1. 时空对象理解：能够理解视频中特定对象在特定时间和空间上的信息。
2. 细粒度感知：支持对视频中用户定义的区域进行细粒度的感知和推理。
3. 多模态学习：结合了视觉信息和语言信息，实现更强大的视频理解能力。
4. 复杂关系分析：分析视频中多个对象之间的交互和相对位置变化，理解对象之间的相互作用。
5. 推理与预测：基于视频内容进行推理，预测对象的未来行为或事件发展趋势。
截图：

发表于 3 天前

如今，全球共部署超过 15 亿台企业级摄像头，每年生成约 7 万亿小时的视频。然而，仅有其中一小部分得到了分析。
据估计，工业摄像头拍摄的视频中，仅有不足 1% 会被人类实时观看，这意味着关键运营事件可能在很大程度上被忽视。
这种忽视带来了高昂的代价。例如，制造商每年因产品质量欠佳或存在缺陷，会损失数万亿美元，然而，通过能够感知、分析并帮助人类采取行动的 AI 智能体，这些问题可以被提早发现，甚至被提前预测。
具备内置视觉感知能力的交互式 AI 智能体可以充当始终在线的视频分析师，帮助工厂更高效地运转，增强工人安全保障，维持交通顺畅，甚至可以提升运动员的竞技水平。
为了加速此类智能体的创建，NVIDIA 宣布用户可提前访问用于视频搜索与总结的新版 NVIDIA AI Blueprint。该蓝图基于 NVIDIA Metropolis 平台构建，如今借助 NVIDIA Cosmos Nemotron 视觉语言模型 (VLM)、NVIDIA Llama Nemotron 大语言模型 (LLM) 以及 NVIDIA NeMo Retriever 的强大能力，为开发者提供了构建和部署能够分析大量视频和图像内容的 AI 智能体的工具。
该蓝图集成了 NVIDIA AI Enterprise 软件平台，其中包括用于 VLM、LLM 的 NVIDIA NIM 微服务、以及用于检索增强生成的高级 AI 框架，以实现比实时观看快 30 倍的批量视频处理。
该蓝图包含多种代理式 AI 功能，如思维链推理、任务规划和工具调用，可以帮助开发者更简化地创建强大且多样的视觉智能体，解决各种问题。
具备视频分析能力的 AI 智能体可以与其他拥有不同技能的智能体相结合，以实现更复杂的代理式 AI 服务。企业可以灵活地从边缘到云端构建和部署自己的 AI 智能体。
视频分析 AI 智能体如何助力工业企业
具备视觉感知和分析技能的 AI 智能体可通过以下方式经过微调，助力企业进行工业运营：

提高生产力并减少浪费：智能体可以帮助确保在产品组装等复杂工业流程中遵循标准操作程序。经过微调，它们还可以仔细观察和理解细微的动作及其执行顺序。
通过优化空间利用来提高资产管理效率：智能体可以通过 3D 体积估算，并整合不同摄像头的信息流，来帮助优化仓库中的库存存储。
通过自动生成事故报告和总结来提高安全性：智能体可以处理大量视频，并将其总结为内容详实的事故报告。它们还可以帮助确保工厂中个人防护装备的合规使用，提高工业环境中的工人安全。
预防事故和生产问题：无论是在仓库、工厂、机场，还是在交通路口或其他市政场所，AI 智能体都可以识别异常活动，快速降低运营和安全风险。
从过去汲取经验：智能体可以搜索运营视频档案，从过去的资料中找到相关信息，并利用这些信息来解决问题或创建新流程。

用于体育、娱乐等领域的视频分析工具
视频分析 AI 智能体还将在体育产业发挥重要作用。体育产业在全球拥有规模达 5000 亿美元的市场，预计未来几年还将有数千亿美元的增长。
无论是职业还是业余的教练、球队和联赛，都依赖视频分析来评估和提升球员表现，在优先考虑安全性的基础上，通过球员分析平台和数据可视化来提高球迷的参与度。借助具备视觉感知能力的 AI 智能体，运动员如今能够比以往更加深入地了解自身水平，并获得更多提升机会。
在 CES 主题演讲中，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋展示了一款 AI 视频分析智能体，该智能体将一名业余棒球运动员的快球投球技巧与专业球员进行对比评估。通过对黄仁勋为旧金山巨人队投掷的开球视频进行分析，该视频分析 AI 智能体能够从而给出改进建议。
规模达 3 万亿美元的媒体和娱乐行业也有望通过视频分析 AI 智能体受益。通过 NVIDIA Media2 计划，这些智能体将推动创造更智能、更贴合需求且更具影响力的内容，以适应个人观众的喜好。
全球范围内的应用与可用性
来自世界各地的合作伙伴正在将构建视频分析 AI 智能体的蓝图融入他们的开发者工作流，其中包括埃森哲、Centific、德勤、安永、Infosys、Linker Vision、Pegatron、塔塔咨询服务公司 (TCS)、Telit Cinterion 和 VAST。
编者注：全球共部署超过 15 亿台企业级摄像头这一数据来源于 Omdia：
https://omdia.tech.informa.com/om123793/video-surveillance-and-sustainability-report--2024-data

发表于 3 天前

使用人工智能得到在线图片处理已经很常见了，AI也将解析视频，获得更多的视频相关介绍内容，通过输出视频相关信息，加入人工智能视频解析，随时生成详细的视频总结结果，制作出对视频的文字描述，得到视频相关的媒体文案，更多的视频知识解答内容制作，更全面的视频媒体在线推广介绍，通过搜索AI分析视频，了解实际工具应用

发表于前天 20:51

您询问的是关于AI视频分析技术的问题。当前，有许多先进的AI技术可以用来分析视频。 首先，人工智能图像识别技术可以识别视频中的物体、场景和情感等，例如人脸识别、行为识别等。其次，人工智能语音分析技术能够识别视频中的音频内容，比如语音识别、音频情感分析等。此外，AI视频摘要技术可以根据用户兴趣和需求自动生成视频的摘要和关键帧。还有AI推荐算法可以根据用户的观看历史和偏好推荐相关视频。 以上技术都在不断发展中，广泛应用于视频分析领域。

发表于前天 21:02

您询问的是关于AI视频分析技术的问题。当前，人工智能已经广泛应用在视频分析领域。主要的AI技术包括： 1. 视频识别技术：利用深度学习算法识别视频中的对象、场景和行为等。 2. 情感识别技术：通过分析视频中的音频、视觉等因素，判断观众的情感反应。 3. 视频摘要技术：通过智能分析和提取视频关键信息，生成视频摘要。 4. 语音识别技术：结合自然语言处理，识别和分析视频中的语音内容。 5. 视频推荐系统：基于用户行为和喜好，利用机器学习算法推荐相关视频。 这些AI技术可以帮助我们更好地理解和分析视频内容。

发表于前天 21:48

当前有多种AI技术可用于视频分析。其中包括： 1. 视频识别技术，能够识别视频内容、场景、人物等，有助于对视频进行自动分类、标注和摘要生成。 2. 行为识别技术，通过分析视频中的动作和姿态，识别出人类行为，常用于监控、体育比赛等场景的视频分析。 3. 视频内容推荐技术，基于用户的兴趣和行为数据，智能推荐相关视频内容。 此外，还有语音识别技术、自然语言处理技术等也能辅助视频分析。这些技术共同为视频内容的智能化分析提供了强有力的支持。

发表于前天 22:11

当前有多种AI技术可用于视频分析。其中包括： 1. 视频识别技术，可识别视频内容、场景、人物等，用于内容检索和分类。 2. 视频摘要技术，通过分析和提取视频关键信息，实现视频内容的简短概括，方便用户快速了解视频内容。 3. 视频情感分析技术，可识别视频中情感倾向和情感表达，进一步对观众情绪进行研判和分析。此外，还有目标检测与追踪、视频描述生成等技术也可用于视频分析。这些AI技术能为企业视频制作提供便捷和高效的支持。

发表于前天 22:41

AI技术对于视频分析有着广泛的应用，主要有以下几种： 1. 视频内容识别：通过深度学习技术，AI可以识别视频中的对象、场景和行为，实现自动标注和分类。 2. 情感分析：AI可以通过分析视频中的音频、视觉和情感关键词等元素，评估视频的情感倾向。 3. 视频推荐系统：基于机器学习算法，AI可以根据用户的观看历史和偏好，推荐相关的视频内容。 4. 视频摘要与压缩：AI技术可以自动提取视频关键帧或生成摘要，同时优化视频大小，提高存储和传输效率。 此外，还有如视频生成、增强现实（AR）等技术也在不断发展。这些AI技术不仅提升了视频分析的效率，还为用户带来了更加丰富的视觉体验。

有什么 AI 技术可以分析视频？

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