wyszukiwanie wideo
Pierwsze, zdefiniujmy, co właściwie robi tekstowe wyszukiwanie wideo. Wyszukiwanie wideo zamienia słowa w ścieżki prowadzące do konkretnych klipów w bibliotece. Zaczęło się od ręcznego tagowania i metadanych. Potem zespoły dodały napisy i karty dziennika. Następnie pojawiło się automatyczne indeksowanie. Dziś analiza AI radzi sobie z większą częścią pracy. Na przykład platformy muszą przesiać miliardy odsłon i nieustanne przesyłanie; sam YouTube generuje ogromny dzienny ruch, a część tego wolumenu uniemożliwia przeglądanie ręczne. Badanie, które przesiało 150 filmów związanych z COVID, wykazało, że zgromadziły one ponad 257 milionów odsłon, co podkreśla skalę wyzwania Dane dotyczące oglądalności YouTube i ich implikacje.
Tak więc ewolucja przeszła od opisanego ręcznie katalogowania do zautomatyzowanego opisu. OCR i transkrypcje pomogły. Przekształcanie mowy na tekst zmniejszyło potrzebę ręcznych napisów. Jednocześnie indeksowanie rozwinęło się poza całe pliki, aby indeksować momenty wewnątrz długich nagrań. Ta zmiana umożliwiła wyszukiwanie małych zdarzeń wewnątrz godzin materiału. W ten sposób zespoły mogły znaleźć incydent bezpieczeństwa lub wymianę z klientem bez przewijania długich nagrań. Visionplatform.ai koncentruje się na tym, aby kamery i strumienie VMS były przeszukiwalne i użyteczne. Na przykład nasz VP Agent Search konwertuje zarejestrowane wideo na opisy przyjazne dla człowieka, dzięki czemu operator może wyszukiwać używając zwykłego języka. Takie podejście zmniejsza zgadywanie i poprawia czas reakcji w salach kontroli.
Również nowoczesne wyszukiwanie musi obsługiwać mieszane źródła. Musi obejmować transkrypcje, tekst na ekranie, obiekty wizualne i zdarzenia audio. Z tego powodu wiele zespołów przechodzi od prostych metadanych do multimodalnego indeksowania. Efektem są przeszukiwalne biblioteki, które zwracają precyzyjne wyniki zamiast hałaśliwych list. Co więcej, systemy potrafiące analizować kontekst pozwalają zidentyfikować kto, co i gdzie w obrębie jednego klipu. Jeśli chcesz więcej technicznych informacji o multimodalnym wyszukiwaniu, system VISIONE wyjaśnia, jak łączenie występowania obiektów, relacji przestrzennych i atrybutów koloru poprawia wyszukiwanie i „może być łączone razem, by wyrażać złożone zapytania i spełniać potrzeby użytkowników” Badania nad wyszukiwaniem wideo VISIONE.
ai search
Pierwsze, AI przekształca surowe piksele w przeszukiwalny sens. Modele AI wykonują rozpoznawanie obiektów, wykrywanie czynności i klasyfikację scen. Po drugie, AI dostarcza skalę i szybkość. Przekształca godziny materiału w ustrukturyzowane opisy i znaczniki czasowe. Po trzecie, AI może wnioskować o zdarzeniach, gdy jest połączone z modelem wizualno-językowym. Na przykład system może odpowiedzieć na pytanie w wolnym tekście i zwrócić krótki klip pasujący do zapytania. Ta funkcja jest kluczowa dla koncepcji ai search oraz dla produktów takich jak VP Agent Reasoning. Nasza platforma łączy detektory czasu rzeczywistego, on-prem Model Wizji i Języka oraz agentów AI, aby wyjaśniać, co się wydarzyło i dlaczego. Operator otrzymuje kontekst, nie tylko alarm. Ta funkcja skraca czas weryfikacji i reakcji.
Następnie rozważ system VISIONE jako przykład. VISIONE miesza słowa kluczowe, atrybuty koloru i położenie obiektów, aby dostarczyć precyzyjne wyniki. Pokazuje, jak multimodalne zapytania przewyższają proste dopasowanie tekstu do metadanych. VISIONE stwierdza, że użytkownicy mogą łączyć modality, aby „wyrażać złożone zapytania i spełniać potrzeby użytkowników” cytat VISIONE o multimodalności. Tego typu ai search podkreśla korzyści z integracji relacji przestrzennych i atrybutów obiektów. Pozwala operatorom wykrywać nietypowe zachowania nawet wtedy, gdy tagi są brakujące. Wspiera też szybkie przeszukiwanie kryminalistyczne w długich ośach czasu.
Ponadto badania pokazują, że łączenie niskopoziomowych cech pikselowych z wyższymi semantycznymi poprawia wyszukiwanie w domenie przestrzenno-czasowej przegląd wyszukiwania wideo. Dlatego wydajne modele AI łączące widzenie i język pomagają zlokalizować dokładny moment, kiedy pojazd wjechał na bramę lub kiedy osoba zostawiła przedmiot. To zmniejsza przegląd ręczny i pozwala zespołom wyłapywać trendy. Na przykład inspektor ds. bezpieczeństwa mógłby wyszukiwać po zachowaniu i podglądać krótkie wyniki. W razie potrzeby może otworzyć dłuższy klip dla kontekstu. Ponieważ nasze VP Agent Actions może wysyłać rekomendacje i automatyzować kroki, zespoły mogą przejść od wykrywania do decyzji bez przełączania narzędzi. To podejście utrzymuje efektywne i bezpieczne przepływy pracy, z przetwarzaniem on-prem, które unika niepotrzebnych transferów do chmury.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
text search
Pierwsze, wyszukiwanie tekstowe opiera się na napisach, transkrypcjach i napisach dialogowych, aby indeksować audio i tekst na ekranie. OCR znajduje słowa drukowane w klatkach. Przekształcanie mowy na tekst przechwytuje treść mówioną i zamienia ją w przeszukiwalną transkrypcję. Razem te systemy pozwalają wyszukiwać filmy za pomocą języka naturalnego. Na przykład użytkownik może wpisać frazę, która pasuje do zdania w transkrypcji i przeskoczyć prosto do tego znacznika czasowego. Jeden plik transkrypcji może indeksować setki znaczników czasowych w długich filmach. To ułatwia wyszukiwanie konkretnych słów lub zwrotów wewnątrz długich nagrań.
Następnie, dopasowywanie słów kluczowych samo w sobie nie wystarcza. Przetwarzanie języka naturalnego poprawia trafność, rozumiejąc intencję i kontekst. Wyszukiwanie semantyczne mapuje synonimy i powiązane terminy, dzięki czemu zapytanie zwraca odpowiednie klipy, nawet jeśli dokładne słowo się różni. Na przykład wyszukiwanie „porzucona torba” może dopasować „przedmiot pozostawiony na ławce” w transkrypcji. To zmniejsza pominięcia i zwiększa szansę na znalezienie dokładnie tego, czego potrzebujesz. Ponadto grupowanie słów kluczowych w listę słów lub konstrukcje w języku naturalnym pomaga systemowi radzić sobie z wariacjami i mową potoczną.
Potem, ścieżki napisów i napisy dodają kolejną warstwę. Napisy pozwalają szybko podglądać treść i zdecydować, czy warto otworzyć klip. Metadane napisów i ścieżek napisów poprawiają dokładność wyników wyszukiwania i wspierają dostępność. Jeden plik z napisami pomaga też uczynić pliki wideo przeszukiwalnymi dla zgodności, audytów lub edycji. Dla podcasterów i twórców transkrypcje przyspieszają proces wycinania i tworzenia najciekawszych fragmentów. Dla zespołów ochrony transkrypcje pomagają wykrywać podejrzane frazy, jednocześnie utrzymując przegląd efektywnym. On-prem Model Wizji i Języka od Visionplatform.ai konwertuje transkrypcje na opisy czytelne dla człowieka, co pozwala wyszukiwać wideo prostymi zdaniami. W rezultacie zespoły mogą znaleźć dokładnie potrzebne zdania bez przeszukiwania godzin materiału.
konkretne momenty
Pierwsze, znalezienie dokładnego momentu w klipie kiedyś zajmowało godziny. Teraz możesz znaleźć dowolny moment, wpisując skoncentrowaną frazę. Wyszukiwarki indeksują zarówno czas, jak i treść semantyczną. Gdy prześlesz zapytanie opisujące zdarzenie, system zwraca znaczniki czasowe i krótkie podglądy. Na przykład możesz wyszukać konkretne momenty, takie jak „osoba przesiaduje przy bramie po godzinach” i przeskoczyć prosto do tych ujęć. Ta funkcja pomaga ograniczyć zgadywanie podczas dochodzeń i przyspiesza rozwiązywanie incydentów. Visionplatform.ai dostarcza narzędzia kryminalistyczne, które pozwalają operatorom przeszukiwać kamery i osie czasu, co wspiera efektywną selekcję w zatłoczonych salach kontroli przeszukiwanie kryminalistyczne na lotniskach.
Po drugie, indeksowanie przestrzenno‑czasowe wiąże obiekty z momentami w czasie. To podejście przechowuje nie tylko to, co pojawia się w klatce, ale także gdzie się pojawia i jak długo pozostaje. Połączone z multimodalnymi zapytaniami mieszającymi tekst, obraz i dźwięk, wyszukiwanie staje się precyzyjne. Na przykład możesz poprosić o znalezienie czerwonej ciężarówki wjeżdżającej na plac załadunkowy wczoraj, a system użyje koloru, detekcji obiektów i znaczników czasowych, aby zwrócić krótki klip. To jest szczególnie przydatne dla zespołów operacyjnych, które muszą odtworzyć sekwencje. VP Agent może nawet skorelować alarmy i dowody, aby zweryfikować zdarzenia.
Następnie, podglądy i znaczniki czasowe pozwalają rzucić okiem zanim otworzysz cały plik. Podgląd pokazuje dokładny moment i otaczający go kontekst. Potem możesz wyeksportować krótki klip do raportu lub zmontować go jako highlight. Twórcy mogą oznaczyć kluczowe momenty do przesłania na YouTube lub tworzenia YouTube Shorts i reels. Dla audytów prawnych lub bezpieczeństwa precyzyjny, zarchiwizowany zapis ze znacznikiem czasu jest nieoceniony. Systemy pozwalające natychmiast znaleźć i wyeksportować te momenty zmniejszają obciążenie pracą i przyspieszają reakcję. A ponieważ przetwarzanie może działać on-prem, zespoły zachowują pełną kontrolę nad wrażliwym materiałem, jednocześnie korzystając z zautomatyzowanego wyszukiwania.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
repozytorium
Pierwsze, dobrze zorganizowane repozytorium sprawia, że wyszukiwanie jest praktyczne. Tagowanie, metadane i spójne nazewnictwo przyspieszają pobieranie. Powinieneś przechowywać napisy i transkrypcje obok oryginalnych plików wideo. Również zachowaj kontrolę wersji, aby edycje nie psuły znaczników czasowych. Dla długoterminowych projektów indeksuj zarówno surowe, jak i zmontowane materiały. To pomaga montażystom, którzy potrzebują znaleźć klipy do krótkiego highlightu lub dłuższego materiału. Dla operacji bezpieczeństwa przechowuj logi zdarzeń z odpowiadającymi im fragmentami wideo, aby śledczy mogli podążać za jasnym łańcuchem dowodowym.
Po drugie, najlepsze praktyki zmniejszają tarcia. Stwórz schemat, który zawiera ID kamery, lokalizację, typ zdarzenia i czytelną dla człowieka notkę. Dodaj krótką listę powszechnych słów kluczowych, których używają operatorzy. Używaj ustrukturyzowanych tagów dla osób, pojazdów i zachowań. Dla wdrożeń na lotniskach, na przykład, tagowanie przepływów osób i zdarzeń związanych z gęstością tłumu pomaga zespołom analitycznym znajdować wzorce; zobacz nasze materiały na temat wykrywania tłumu i gęstości na lotniskach dla powiązanych metod wykrywanie tłumu i gęstości oraz liczenie osób. Również stosuj reguły cyklu życia, by starsze pliki wideo przenosić do tańszego magazynu, podczas gdy indeksy pozostają przeszukiwalne.
Następnie zaprojektuj skalowalne indeksowanie. Dobre repozytorium wspiera aktualizacje przyrostowe i szybkie wyszukiwania. Używaj API, aby udostępniać indeksy zewnętrznym narzędziom i automatyzować rutynowe zadania, takie jak tworzenie klipów czy wypełnianie raportów incydentów. Nasz VP Agent udostępnia API i strumienie zdarzeń, aby agenci AI mogli operować na repozytorium. Wreszcie, utrzymuj ścisłą kontrolę dostępu i preferuj przetwarzanie on-prem dla zgodności. W ten sposób pozostajesz zgodny z regulacjami, jednocześnie korzystając z nowoczesnych, kompleksowych przepływów wyszukiwania.
demo
Pierwsze, demo pokazuje, jak narzędzie do wyszukiwania wideo oparte na AI działa w praktyce. Krok pierwszy: załaduj lub wskaż narzędziu swoje magazyny lub VMS. Krok drugi: pozwól systemowi przetranskrybować audio i uruchomić OCR na klatkach. Krok trzeci: pozwól modelowi wyodrębnić obiekty i zachowania. Krok czwarty: wpisz zwykłe zdanie i przejrzyj wyniki podglądu. W pokazie na żywo operator wpisuje frazę, a narzędzie zwraca pasujące znaczniki czasowe i krótkie klipy. To demo pokazuje, jak można znaleźć klipy do montażu lub dochodzenia bez ręcznego przewijania. Interfejs jest intuicyjny i pozwala szybko przejść z podglądu do pełnego klipu.
Po drugie, wypróbuj te rzeczywiste przypadki użycia. Podcasterzy i twórcy YouTube mogą wyszukać cytat w audio, a następnie wyeksportować krótki klip do włączenia w highlight. Twórca może przyciąć segment, dodać napisy i przesłać film na YouTube lub edycję w formacie YouTube Shorts. Śledczy działający zgodnie z prawem mogą wyszukać pojazd o określonym wzorze tablicy i wyodrębnić dokładny moment. Nasz VP Agent Search pozwala również wyszukiwać wideo bezpieczeństwa prostymi zdaniami, tak jak robiłby to człowiek. Upraszcza to przepływy pracy dla operatorów, którzy potrzebują terminowych odpowiedzi. Na przykład możesz poprosić system, aby znalazł dokładnie kiedy ktoś przekroczył perymetr, albo aby odpowiedział na sekwencję pytań wymagających korelacji wideo i logów zdarzeń.
Następnie, demo podkreśla szybkość. Przy odpowiednim indeksowaniu możesz natychmiast znaleźć klip i zobaczyć jego podgląd. Niektóre narzędzia reklamują, że możesz tworzyć wideo natychmiast z AI i nawet tworzyć wideo natychmiast z AI; visionplatform.ai skupia się na bezpiecznym, on-prem przetwarzaniu, które produkuje szybkie podglądy i bezpieczne eksporty. Demo pokazuje też, jak dostosować filtry wyszukiwania, dodać znaczniki czasowe do raportów i wywołać API w celu automatycznego eksportu klipów. Wreszcie demo przypomina, że dobrze zorganizowane metadane i indeksowanie semantyczne pozwalają zespołom bez wysiłku znaleźć kluczowe momenty w długich wideo, a następnie edytować lub udostępniać krótkie klipy z pewnością.
FAQ
Czym jest tekstowe wyszukiwanie wideo?
Tekstowe wyszukiwanie wideo zamienia słowa w odnajdywalne miejsca wewnątrz wideo. Wpisujesz zdanie lub słowo kluczowe, a system zwraca znaczniki czasowe i podglądy, które pasują.
Jak AI poprawia wyszukiwanie wideo?
AI identyfikuje obiekty, sceny i działania oraz konwertuje je na przeszukiwalne opisy. To zmniejsza ręczne tagowanie i sprawia, że wyniki są bardziej trafne.
Czy mogę wyszukiwać konkretne frazy w długim nagraniu?
Tak. Transkrypcje i napisy pozwalają szukać konkretnych fraz i przeskakiwać do dokładnego momentu na osi czasu. To oszczędza czas w porównaniu z ręcznym przeglądaniem.
Czy visionplatform.ai obsługuje wyszukiwanie on-prem?
Tak. Visionplatform.ai dostarcza on-prem Modele Wizji i Języka oraz agentów, które pozwalają przeszukiwać wideo bez wysyłania materiału do chmury. To wspiera zgodność i kontrolę nad danymi.
Jak dokładne są podglądy i krótkie klipy?
Podglądy zależą od jakości indeksowania i wydajności modelu. Dzięki multimodalnym indeksom zwykle otrzymujesz dokładne podglądy, które zmniejszają potrzebę otwierania pełnych plików.
Czy twórcy mogą znaleźć klipy dla YouTube i platform społecznościowych?
Zdecydowanie. Twórcy mogą przeszukiwać transkrypcje i łatwo znaleźć krótkie klipy do YouTube, YouTube Shorts lub reels. Narzędzie przyspiesza montaż i publikację.
Jak zorganizować przeszukiwalne repozytorium?
Używaj spójnych tagów, trzymaj transkrypcje przy plikach i stosuj kontrolę wersji. Indeksuj też metadane jak ID kamery, lokalizacja i typ zdarzenia, aby przyspieszyć wyszukiwania.
Jaką rolę odgrywa OCR w wyszukiwaniu?
OCR wykrywa tekst na ekranie i zamienia go w przeszukiwalne metadane. Pomaga to, gdy brakuje napisów lub gdy w klatkach pojawiają się drukowane informacje.
Czy mogę zautomatyzować eksport klipów?
Tak. Wiele systemów oferuje API do eksportu klipów, dodawania znaczników czasowych i wstępnego wypełniania raportów incydentów. Automatyzacja poprawia przepustowość i redukuje kroki ręczne.
Jak zacząć z demonstracją?
Poproś o demonstrację, aby zobaczyć transkrypcję, detekcję obiektów i wyszukiwanie semantyczne w praktyce. Demo pokazuje, jak intuicyjny jest interfejs i jak przepływ pracy może być dostosowany do twoich potrzeb.
