Scopri come l’integrazione di modelli AI personalizzati può rivoluzionare l’analisi video con Azure Video Indexer.
Migliorare l’Analisi Video con Modelli Personalizzati AI su Azure Video Indexer
L’approccio olistico di Azure Video Indexer (AVI) nell’analisi di contenuti multimediali sta percorrendo una nuova frontiera grazie all’integrazione di modelli di intelligenza artificiale (AI) personalizzati. Questa evoluzione segna un passo significativo per un’ampia gamma di settori, migliorando notevolmente l’analisi e la categorizzazione dei dati video.
Le nuove prospettive di AVI: personalizzazione senza precedenti
AVI offre agli utenti la capacità di “portare il proprio modello” (Bring Your Own, BYO), un’opzione che permette l’integrazione di algoritmi ad-hoc basati su specifiche esigenze settoriali. La procedura richiede agli utenti di fornire una API per invocare il modello, definire l’input tramite una funzione Azure e specificare il tipo di integrazione. Questo metodo apre a una personalizzazione senza eguali che va ben oltre le funzionalità standard già avanzate di AVI, come la detezione di oggetti, il riconoscimento di persone e l’estrazione di testi.
Come AVI accoglie i modelli personalizzati
L’integrazione dei modelli personalizzati avviene tramite un flusso ben definito che coinvolge componenti essenziali di Azure. Inizialmente, un video viene caricato e indicizzato su AVI. Gli eventi relativi all’operazione di indicizzazione sono poi trasmessi ad Azure Event Hubs, che a sua volta inoltra richieste ad una funzione Azure dedicata, la quale gestisce l’analisi delle immagini rappresentative selezionate. Successivamente, questi frame vengono processati dal modello personalizzato tramite le API di Cognitive Services Vision e classificati di conseguenza.
Un esempio lampante di quest’applicazione è nelle analisi di video nel settore automobilistico, dove AVI può essere potenziato per identificare sottoclassi specifiche di veicoli, come jeep o auto famigliari, utilizzando modelli basati sulla tecnica di apprendimento few-shots.
Un esempio concreto: la classificazione delle automobili
Nel concreto, prendiamo il caso di un’azienda che dispone di un vasto archivio di video di automobili. Utilizzando la capacità BYO, l’azienda può ora distinguere con precisione maggiore tra diversi modelli di auto. L’insight di Detenzione Oggetti di AVI, particolarmente per la classe Auto, è stato ampliato per riconoscere nuove sottoclassi, eseguendo una distinzione avanzata che sfrutta modelli sviluppati in Azure AI Vision Studio impiegando la tecnica di apprendimento con pochi esempi.
Risultati: intuizioni arricchite e interfaccia semplificata
I risultati di queste analisi personalizzate sono chiaramente visualizzati nell’interfaccia utente di AVI, permettendo agli utenti di individuare immediatamente la categoria di appartenenza di ogni auto nei video. Inoltre, è possibile integrare i dati dell’analisi del modello personalizzato direttamente nei metadati del video originale, migliorando l’efficienza del processo e riducendo i costi legati all’analisi video.
Rivitalizzando l’estratto di insight
Con l’adozione di modelli AI personalizzati, AVI diventa uno strumento ancora più potente e flessibile. La capacità di analizzare e classificare con precisione il contenuto video si traduce in un aumento della funzionalità e dell’efficacia dell’indice video, introducendo una nuova dimensione di personalizzazione e integrazione AI.
La semplicità di questo approccio, insieme alla sua efficacia, è destinata a rivoluzionare il campo del video analytics, aprendo la strada a possibilità di personalizzazione e integrazione AI pressoché infinite.