Rambler's Top100
Реклама
 
Все новости Новости компаний

Выделяем главное и экономим время: ученые предложили новый метод обработки видео

29 ноября 2023

Ученые Университета МИСИС совместно с коллегами из НИУ ВШЭ предложили новый метод обработки видео на основе нейронных сетей, который поможет выделять главное из видеороликов и таким образом значительно экономить время. Это особенно актуально для различных областей, где требуется быстрый анализ большого количества видеоматериалов, например, в системах видеонаблюдения, образовательных проектах или спортивных мероприятиях.

С каждым днем потребление видеоконтента стремительно растет. По данным Cisco Global Networking Trends Report, в 2022 году на видео приходится более 80% всего интернет-трафика. Поэтому исследователи активно разрабатывают инструменты для автоматизации поиска основной информации среди обилия видео-контента. 

С помощью обобщения или суммаризации видео можно сжать исходный контент, сохраняя при этом его основную суть. Существуют два основных подхода: создание статической последовательности ключевых кадров и формирование короткого видеоролика, где важные моменты расположены в хронологическом порядке. Суть метода, представленного исследователями НИТУ МИСИС и НИУ ВШЭ, основывается на том, что из всего видео выбираются ключевые моменты, а его общая продолжительность уменьшается. Это позволяет сохранить основной контент и при этом сделать видео более компактным.

«Разработанная модель включает в себя многослойный многоуровневый модуль внимания, похожий на трансформатор, который позволяет одновременно обрабатывать входные элементы и предотвращает замедление, вызванное рекуррентными нейронными сетями, использующимися в предыдущих подходах. Особенностью модели является использование позиционного энкодера, который учитывает временную информацию и повышает качество обобщения. Эта технология была протестирована на двух эталонных наборах данных и показала высокую эффективность», — отмечает соавтор исследования Илья Макаров, директор центра искусственного интеллекта НИТУ МИСИС, руководитель группы «ИИ в промышленности» Института AIRI.

Результаты исследования подтвердили, что новая модель обобщения видео дает не только конкурентные результаты, но и превосходит выбранные аналоги. Это открывает новые возможности для использования видеоконтента и делает его более доступным для широкой аудитории.

Исследование проводилось в рамках стратегического проекта Университета МИСИС «Цифровой бизнес» по программе Минобрнауки России «Приоритет 2030».

 

Источник: МИСиС

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.