Synamedia est un fournisseur de technologie vidéo de premier plan qui répond aux besoins des fournisseurs de services vidéo haut de gamme et de la vente directe aux consommateurs (D2C) avec un portefeuille de solutions complet. Les solutions de Synamedia se répartissent sur plusieurs piliers tels que les réseaux vidéo, les plateformes TV, la publicité et la monétisation, la protection des contenus et la perturbation du piratage.

Synamedia s'est associé à AWS pour utiliser l'intelligence artificielle (IA) afin de développer des capacités de recherche vidéo améliorées pour les vidéos de longue durée. Il s'agit d'aider leurs clients à rechercher des vidéos sur la base d'une description de scènes qui ne sont pas décrites dans les métadonnées des éléments. Par exemple, rechercher une vidéo (même au sein d'une série) contenant une scène sur un bateau qui n'est pas suffisamment significative pour être mentionnée dans les métadonnées. Cela permet la découverte de contenu à partir d'objets du monde réel.

Avec Vidéo de reconnaissance d'Amazon, Synamedia a construit une solution d'intelligence artificielle capable d'effectuer la détection d'étiquettes dans les vidéos et les images à l'aide de modèles standard et personnalisés. Cela a permis la détection au niveau de la scène d'objets spécifiques dans une vidéo longue durée, en fonction de ce qui se trouve réellement dans la scène à ce moment-là. Cette nouvelle fonctionnalité permet aux utilisateurs de trouver des occurrences spécifiques dans la vidéo longue durée, en se basant uniquement sur une description générale de ce qu'ils recherchent. Cela permet à Synamedia d'être extrêmement rapide lors de l'intégration de nouveaux contenus, ce qui prend maintenant quelques heures pour démarrer et obtenir des résultats. La solution est simple à utiliser et complète en offrant la possibilité d'ajouter d'autres modèles personnalisés pour des images spécifiques à un domaine.

Utiliser l'IA pour indexer le contenu visuel

Alors que l'offre de contenu vidéo et la demande d'informations vidéo plus complètes continuent de croître, les capacités de recherche vidéo efficaces deviennent de plus en plus importantes. La recherche vidéo traditionnelle, cependant, est généralement limitée aux informations de base telles que le titre de la vidéo ou, dans certains cas, aux métadonnées jointes sous forme de balises qui décrivent les thèmes ou le contenu clés de la vidéo.

La plupart des informations descriptives doivent être ajoutées manuellement, mais cela devient prohibitif à mesure que la quantité de vidéo augmente. Par conséquent, les performances de recherche vidéo traditionnelles sont souvent limitées. Cette limitation est encore plus prononcée pour les contenus vidéo longs, pour lesquels les métadonnées au niveau de la scène n'existent généralement pas, compte tenu de leur coût et de leur temps de production.

Pour remédier à cette limitation, Synamedia a entrepris de développer une solution de recherche vidéo alimentée par l'IA utilisant la vision par ordinateur pour identifier automatiquement les détails au niveau de la scène dans une vidéo donnée et rendre ces informations accessibles aux utilisateurs sur la base des descriptions générales de ces scènes.

Utilisation d'Amazon Rekognition pour créer une solution de vision par ordinateur personnalisée en seulement 2 semaines

Pour atteindre cet objectif, le boursier en génie logiciel de Synamedia, Avi Fruchter, s'est tourné vers Amazon Reconnaissanceun service d'analyse vidéo entièrement géré qui aide à accélérer le processus d'utilisation des modèles de vision par ordinateur pour détecter les occurrences pertinentes au niveau de la scène telles que les objets, les activités et même le texte et les scènes.

Amazon Rekognition Video accélère le développement de solutions de vision par ordinateur pour la vidéo en traitant et en balisant automatiquement le contenu vidéo à l'aide de modèles de vision par ordinateur. Ces modèles sont entièrement gérés et maintenus par Amazon Rekognition. Il supprime la lourde charge indifférenciée de la gestion de l'infrastructure nécessaire, et réduit également l'expertise technique requise pour construire et déployer ces modèles.

Pour commencer, il vous suffit de choisir parmi la vaste gamme de fonctionnalités d'Amazon Rekognition celle qui est pertinente pour votre tâche et d'appeler l'API appropriée. Les résultats sont ensuite renvoyés sous forme de réponse JSON facile à gérer pour chaque tâche.

Par exemple, Synamedia a utilisé l'API StartLabelDetection pour générer automatiquement une liste d'étiquettes pour les objets détectés dans chaque image vidéo de sa vidéothèque. À partir de ce simple appel d'API, Amazon Rekognition a renvoyé la liste des étiquettes, le score de confiance de chacune et les horodatages pertinents pour chaque image. Cela a permis à Synamedia de créer immédiatement un tout nouvel ensemble de métadonnées de recherche pour chaque vidéo de sa bibliothèque de test. Les utilisateurs peuvent ensuite rechercher un contenu vidéo spécifique simplement en décrivant des objets ou des paysages spécifiques qui les intéressent, et obtenir des résultats qui non seulement correspondent à leur requête, mais qui les dirigent également vers la scène spécifique de la vidéo qui présentait ce contenu.

Les autres API Amazon Rekognition pertinentes pour l'analyse vidéo sont StartFaceDetection, StartPersonTracking et StartSegmentDetection, une fonctionnalité qui peut identifier le moment où les scènes d'une vidéo changent.

Amazon Rekognition fonctionne à la fois sur les vidéos préenregistrées et en direct. La vidéo préenregistrée est lue à partir de Service de stockage simple Amazon (Amazon S3), et la vidéo en direct peut être traitée à partir de Flux vidéo Amazon Kinesis.

Synamedia a choisi Amazon Rekogntion pour sa capacité à étendre rapidement ses capacités. L'équipe d'innovation de Synamedia se consacre uniquement à la construction de nouvelles innovations techniques en vidéo et possède une forte expertise technique. Cependant, même pour eux, il n'est pas toujours possible d'avoir une expertise approfondie dans tous les domaines de la technologie vidéo. Entrez Amazon Rekogntion, qui a étendu ses capacités en vision par ordinateur, lui permettant de conceptualiser un cas d'utilisation et de tester rapidement sa viabilité.

« L'intégration a été extrêmement rapide et les résultats ont été extrêmement rapides », déclare Avi Fruchter. "Nous ne sommes pas toujours des experts de domaine dans tous les domaines du ML, et Amazon Rekognition nous donne la possibilité de tirer parti de notre expertise existante dans de nouveaux types de cas d'utilisation améliorés pour nos clients."

Synamedia prévoit que sa solution présentera de nombreux avantages pour un large éventail de clients, y compris les entreprises disposant de grandes vidéothèques ainsi que le nombre croissant d'entreprises qui ont besoin de surveiller des événements spécifiques dans des flux vidéo en direct, tels que les risques pour la santé et la sécurité.

Résumé

Avec Amazon Rekognition Video, Synamedia a pu créer et tester une capacité de recherche vidéo avancée en quelques semaines, sans avoir besoin d'embaucher ou de développer une expertise spécialisée supplémentaire en vision par ordinateur.

Cette nouvelle capacité a permis à Synamedia d'étendre l'impact de son équipe d'innovation et de poursuivre sa mission de stimuler l'innovation vidéo pour ses clients.

Découvrez comment créer rapidement des solutions avancées de vision par ordinateur pour la vidéo en visitant Vidéo de reconnaissance d'Amazon ou se référant à Ressources Amazon Rekognition.

À propos des auteurs

Daniel Burque est le responsable européen de l'IA et du ML dans le groupe Private Equity d'AWS. Daniel travaille directement avec les fonds de capital-investissement et leurs sociétés de portefeuille, les aidant à accélérer leur adoption de l'IA et du ML pour améliorer l'innovation et augmenter la valeur de l'entreprise.

Jean Shaw est le responsable nord-américain de l'IA et du ML dans le groupe Private Equity d'AWS. John travaille directement avec les fonds de capital-investissement et leurs sociétés de portefeuille, les aidant à accélérer leur adoption de l'IA et du ML pour améliorer l'innovation et augmenter la valeur de l'entreprise.