Synamedia is een toonaangevende leverancier van videotechnologie die inspeelt op de behoeften van premium videoserviceproviders en direct-to-consumer (D2C) met een uitgebreide oplossingsportfolio. De oplossingen van Synamedia zijn verspreid over verschillende pijlers, zoals videonetwerken, tv-platforms, advertenties en het genereren van inkomsten, en bescherming van inhoud en verstoring van piraterij.

Synamedia werkte samen met AWS om kunstmatige intelligentie (AI) te gebruiken om verbeterde video-zoekmogelijkheden te ontwikkelen voor lange video. Dit is om hun klanten te helpen bij het zoeken naar video's op basis van een beschrijving van scènes die niet worden beschreven in de metadata van de items. Bijvoorbeeld zoeken naar een video (zelfs binnen een serie) met een scène op een boot die niet significant genoeg is om in de metadata te worden vermeld. Dit maakt het ontdekken van inhoud mogelijk op basis van objecten uit de echte wereld.

met Amazon-herkenningsvideo, bouwde Synamedia een AI-oplossing die labeldetectie in video's en in afbeeldingen kon uitvoeren met behulp van standaard- en aangepaste modellen. Dit maakte detectie op scèneniveau mogelijk van specifieke objecten in lange videobeelden, op basis van wat zich op dat moment daadwerkelijk in de scène bevindt. Met deze nieuwe mogelijkheid kunnen gebruikers specifieke gebeurtenissen in de lange video vinden, alleen op basis van een algemene beschrijving van wat ze zoeken. Hierdoor kan Synamedia extreem snel presteren bij het aan boord gaan van nieuwe inhoud, wat nu een paar uur duurt om op te starten en resultaten te krijgen. De oplossing is eenvoudig te gebruiken en uitgebreid door de mogelijkheid te bieden om meer aangepaste modellen toe te voegen voor domeinspecifieke afbeeldingen.

AI gebruiken om visuele inhoud te indexeren

Aangezien zowel het aanbod van videocontent als de vraag naar meer video-inzichten blijven groeien, worden effectieve videozoekmogelijkheden steeds belangrijker. Traditioneel zoeken naar video's is echter meestal beperkt tot basisinformatie zoals de videotitel, of in sommige gevallen tot metadata die zijn bijgevoegd als tags die de belangrijkste thema's of inhoud van de video beschrijven.

De meeste beschrijvende informatie moet handmatig worden toegevoegd, maar dit wordt onbetaalbaar naarmate de hoeveelheid video groeit. Als gevolg hiervan zijn de traditionele zoekprestaties voor video's vaak beperkt. Deze beperking is zelfs nog meer uitgesproken voor video-inhoud met een lange vorm, waarvoor metadata op scèneniveau meestal niet bestaat, gezien hoe duur en tijdrovend het is om te produceren.

Om deze beperking aan te pakken, wilde Synamedia een door AI aangedreven videozoekoplossing ontwikkelen met behulp van computervisie om automatisch details op scèneniveau in een bepaalde video te identificeren en die informatie vindbaar te maken voor gebruikers op basis van algemene beschrijvingen van die scènes.

Amazon Rekognition gebruiken om in slechts 2 weken een aangepaste computervisie-oplossing te bouwen

Om dit doel te bereiken, wendde Synamedia's Software Engineering Fellow, Avi Fruchter, zich tot: Amazon Rekognition, een volledig beheerde videoanalyseservice dat helpt het proces van het gebruik van computervisiemodellen te versnellen om relevante gebeurtenissen op scèneniveau te detecteren, zoals objecten, activiteiten en zelfs tekst en scènes.

Amazon Rekognition Video versnelt de ontwikkeling van computer vision-oplossingen voor video door video-inhoud automatisch te verwerken en te taggen met behulp van computer vision-modellen. Deze modellen worden volledig beheerd en onderhouden door Amazon Rekognition. Het verwijdert het ongedifferentieerde zware werk van het beheer van de benodigde infrastructuur en vermindert ook de technische expertise die nodig is om deze modellen te bouwen en in te zetten.

Om aan de slag te gaan, kiest u eenvoudig welke van de brede reeks mogelijkheden van Amazon Rekognition relevant is voor uw taak en roept u de relevante API aan. De resultaten worden vervolgens geretourneerd als een eenvoudig te beheren JSON-reactie voor elke taak.

Synamedia gebruikte bijvoorbeeld de StartLabelDetection API om automatisch een lijst met labels te genereren voor objecten die in elk videoframe van hun videobibliotheek zijn gedetecteerd. Uit deze eenvoudige API-aanroep retourneerde Amazon Rekognition de lijst met labels, de betrouwbaarheidsscore van elk en de relevante tijdstempels voor elk frame. Hierdoor kon Synamedia onmiddellijk een geheel nieuwe set zoekmetadata maken voor elke video in hun testbibliotheek. Gebruikers kunnen vervolgens naar specifieke video-inhoud zoeken door specifieke objecten of landschappen te beschrijven waarin ze geïnteresseerd zijn, en resultaten te krijgen die niet alleen overeenkomen met hun zoekopdracht, maar die hen ook verwijzen naar de specifieke scène in de video waarin die inhoud te zien was.

Andere relevante Amazon Rekognition API's voor video-analyse zijn StartFaceDetection, StartPersonTracking en StartSegmentDetection, een functie die het moment kan identificeren dat scènes in een video veranderen.

Amazon Rekognition werkt op zowel vooraf opgenomen als live video. Vooraf opgenomen video wordt gelezen van Amazon eenvoudige opslagservice (Amazon S3), en live video kan worden verwerkt vanaf Amazon Kinesis-videostreams.

Synamedia koos voor Amazon Rekogntion vanwege het vermogen om hun mogelijkheden snel uit te breiden. Het innovatieteam van Synamedia is uitsluitend toegewijd aan het bouwen van nieuwe technische innovaties in video en heeft een sterke technische expertise. Maar zelfs voor hen is het niet altijd mogelijk om diepgaande domeinexpertise te hebben op alle gebieden van videotechnologie. Betreed Amazon Rekogntion, dat hun mogelijkheden op het gebied van computervisie uitbreidde, waardoor ze een use-case konden conceptualiseren en de levensvatbaarheid ervan snel konden testen.

"Het was extreem snel aan boord en de resultaten waren extreem snel", zegt Avi Fruchter. "We zijn niet altijd domeinexperts op alle gebieden van ML, en Amazon Rekognition geeft ons de mogelijkheid om onze bestaande expertise te benutten in nieuwe soorten verbeterde use-cases voor onze klanten."

Synamedia verwacht dat hun oplossing brede voordelen zal hebben voor een breed scala aan klanten, waaronder bedrijven met grote videobibliotheken en het groeiende aantal bedrijven dat specifieke gebeurtenissen in live videofeeds moet monitoren, zoals gezondheids- en veiligheidsrisico's.

Samengevat

Met Amazon Rekognition Video was Synamedia in staat om binnen enkele weken een geavanceerde videozoekfunctie te bouwen en te testen, zonder extra gespecialiseerde computervisie-expertise in te huren of te ontwikkelen.

Deze nieuwe mogelijkheid heeft Synamedia in staat gesteld om de impact van haar innovatieteam uit te breiden en door te gaan met haar missie om nieuwe video-innovatie voor haar klanten te stimuleren.

Ga voor meer informatie over hoe u snel geavanceerde computervisie-oplossingen voor video kunt bouwen naar Amazon-herkenningsvideo of verwijzend naar Amazon Recognition-bronnen.

Over de auteurs

Daniël Burke is de Europese leider voor AI en ML in de Private Equity-groep bij AWS. Daniel werkt rechtstreeks samen met Private Equity-fondsen en hun portfoliobedrijven, waardoor ze hun AI- en ML-acceptatie kunnen versnellen om innovatie te verbeteren en de bedrijfswaarde te vergroten.

John Shaw is de Noord-Amerikaanse leider voor AI en ML in de Private Equity-groep bij AWS. John werkt rechtstreeks samen met Private Equity-fondsen en hun portfoliobedrijven, en helpt hen hun AI- en ML-acceptatie te versnellen om innovatie te verbeteren en de bedrijfswaarde te vergroten.