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[導(dǎo)讀] 在新一代信息技術(shù)的驅(qū)動下,互聯(lián)網(wǎng)正全面視頻化,以視頻作為主要信息傳遞介質(zhì)和功能載體的互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)——視聯(lián)網(wǎng),成為大勢所趨。根據(jù)思科公司數(shù)據(jù)顯示,預(yù)計2020年互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)訪問流量中視頻占比將高達82

在新一代信息技術(shù)的驅(qū)動下,互聯(lián)網(wǎng)正全面視頻化,以視頻作為主要信息傳遞介質(zhì)和功能載體的互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)——視聯(lián)網(wǎng),成為大勢所趨。根據(jù)思科公司數(shù)據(jù)顯示,預(yù)計2020年互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)訪問流量中視頻占比將高達82%。在數(shù)據(jù)流量爆發(fā)帶來的監(jiān)管挑戰(zhàn)以及新型安全挑戰(zhàn)下,智能視頻技術(shù)是滿足網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容監(jiān)管等國家重大需求以及服務(wù)國民經(jīng)濟的共性關(guān)鍵技術(shù)。

極鏈科技首席科學家姜育剛介紹了智能視頻技術(shù)近十年來的發(fā)展,得益于數(shù)據(jù)、算法、算力這三駕馬車,人工智能技術(shù)逐步發(fā)展成熟。極鏈科技的核心競爭力體現(xiàn)在,針對種類繁多、場景復(fù)雜、識別難度大的消費級視頻這種特定數(shù)據(jù)類型,做了很多針對性創(chuàng)新。

VIdeoAI通過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、32軌跡流同時追蹤,利用復(fù)合推薦算法將元素信息升級為情景信息,直接賦能各種商業(yè)化場景。目前VideoAI獨創(chuàng)的全序列采樣分析已涵蓋八大維度,包含場景、物體、人臉、品牌、表情、動作、地標、事件,其中VideoAI的人臉識別準確率已達到99.9%。前沿的視頻AI技術(shù)也讓極鏈真正做到了自動化與智能化的AI廣告投放。

今年,極鏈科技與復(fù)旦大學成立了“復(fù)旦-極鏈智能視頻技術(shù)聯(lián)合研究中心”,并與復(fù)旦大學聯(lián)合推出了「VideoNet視頻內(nèi)容識別挑戰(zhàn)賽」,姜育剛表示,“我們都知道 ImageNet 對于計算機視覺領(lǐng)域的發(fā)展貢獻很大,然而在視頻領(lǐng)域,目前數(shù)據(jù)集存在規(guī)模小、標注不夠細等問題。極鏈科技和復(fù)旦大學希望通過舉辦 VideoNet 視頻內(nèi)容識別挑戰(zhàn)賽,推動物體、場景等多維度視頻內(nèi)容識別在人工智能與視頻產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用,助力形成新一代視頻識別算法評測標準?!?/p>

據(jù)了解,VideoNet視頻數(shù)據(jù)集具備規(guī)模大、維度多、標注細三大特點,第一版數(shù)據(jù)已經(jīng)包含逾9萬段視頻,總時長達4000余小時。VideoNet數(shù)據(jù)集對視頻進行了事件分類標注,并針對每個鏡頭的關(guān)鍵幀進行了場景和物體兩個維度的共同標注,充分體現(xiàn)了多維度內(nèi)容之間的語義聯(lián)系。姜育剛希望通過這項工作,在AI建設(shè)上滿足學術(shù)界對高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的需求,同時推進人工智能在科研與商業(yè)領(lǐng)域的結(jié)合,促進前沿技術(shù)突破及應(yīng)用創(chuàng)新。

極鏈科技長期專注于智能視頻分析技術(shù)創(chuàng)新研究和落地應(yīng)用,憑借多年視頻AI技術(shù)的積累, AI團隊連續(xù)兩年在Google主辦的地標識別挑戰(zhàn)賽中獲得冠軍。近期在IEEE多媒體國際會議中,極鏈AI研究院與復(fù)旦大學、華為諾亞方舟實驗室聯(lián)合完成的論文獲大會最佳論文獎,彰顯了極鏈科技在計算機視覺領(lǐng)域的領(lǐng)先實力。

未來,極鏈科技也將持續(xù)為促進人工智能研發(fā),共同探索前沿領(lǐng)域的技術(shù)突破及應(yīng)用創(chuàng)新,以此成為新一代視頻AI領(lǐng)軍企業(yè)。

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