视连通:站在谷歌微软的肩膀上 视频智能识别领域重大突破

1956年,Dartmouth College(美国达特茅斯学院)夏季的会议,首次确认人工智能领域研究,提出了“神经元网络”、“机器模拟学习”等概念。而这些概念,直到60年后才得以飞速发展。

人工智能领域重大突破:视频智能识别

2016年,人工智能识别方兴未艾,在视频识别技术应用上,几家巨头公司有了重大突破。

微软:Microsoft.计算机视觉识别是微软的在人工智能领域的突破点,只要给微软小冰在发一段小视频,小冰就能进行识别,并给予评价。这项技能标志着,微软计算机视觉技术的一项飞跃,从静态的图像识别,进步成为动态的视频识别。
谷歌:Google卷积神经网络(CNNs)技术的两位软件工程师在博客上公布了一些研究成果,其中很重要的一个突破是,可初步辨识出动态视频的内容。他们认为,动态视频增加了时间这个维度,运动轨迹等信息丰富,这方面视频反而比图片更易识别和分类。最终的目标不仅要分辨出图像中的物体或人,还要搞清楚他们在干什么。


脸书:Facebook开发者大会上,扎克伯格透露将会把人工智能运用在视频播放中,根据视频中人物的服饰、身材、发型等识别并标记人物,方便用户日后检索。在应用方面,Facebook直播产品“Facebook Live”中已经开始测试,对于网民的视频直播进行实时的监控和识别,含有违规内容的直播将会被干预。Facebook希望利用人工智能技术保持主动的监控。扎克伯格也明确表示,相比静态图像的识别,视频识别更为困难,对技术的挑战更大。

视频场景化智能分析将成下一个风口

2017年,人工智能领域即将迎来快速发展。巨头们极力看好并且大力发展人工智能,特别是视频识别,目的是在商业应用上解决低效率、高成本的人工分析。这意味着人工智能在视频分析方面再次取得突破。


近日,国家知识产权局公布了北京视连通科技有限公司申请的“视频即时场景服务引擎“专利(公布号CN106162354A)。“视频即时场景服务引擎”,提供了一种视频关联技术以及基于此技术所构建的视频应用系统。依靠计算机视觉和深度学习,通过海量的样本训练,视连通AI智能筛选识别出系统训练过的目标(物体、人物、场景、商标等)的时间和位置坐标,可批量处理海量的视频。 基于把识别出来的物品、人物把它关联到商业解决方案上。关联到广告、电商、明星,还可以关联到根据用户做的游戏化的互动场景中。用户在观看视频的过程中,与视频看到的物体直接做交互。


这种视频智能识别,需要把自己的算法融合到深度学习这类技术中,由于门槛太高,目前国内外的企业只有BAT以及微软、谷歌等巨头公司有较强的研发实力,中小公司还处于正在探索的阶段,站在巨人的肩膀上,视连通科技在这项研究上走在了前列。视连通科技公司创始人由IBM、Cisco、科研院所和片商投资公司的资深人员组成,通过十几年在视频行业的技术积累和商务渠道经验为内容提供商(CP)、视频运营商(SP)、广告商和终端用户提供增值商业服务和黏性服务。正是拥有雄厚技术背景以及广阔商业价值,视连通科技受到百视通、视讯中国、PPTV、芒果TV、一下科技、暴风影音、香港卫视等龙头企业青睐,纷纷开展深度合作。

视频自动化植入广告、视频电商、VR虚拟观察、AR增强现实等领域,视频场景化智能识别以及无人机对视频的探索,机器人对视频的智能识别,前景无限,也将是包括视连通在内的众多巨头逐鹿之地。

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