Zusammenfassung des Artikels in einem Satz, der neugierig macht und maximal 20 Wörter beinhaltet in Deutscher Sprache:
KI-gestützte Semantische Suche ermöglicht effektive Analyse von Videoaufnahmen zur Verbesserung von Sicherheit und Effizienz in verschiedenen Branchen.
Eine spannende Zusammenfassung des Inhalts in Fließtext, der leserfreundlich formartiert ist, in Deutscher Sprache:
In der heutigen datengetriebenen Welt sammeln Unternehmen aus verschiedenen Branchen massive Mengen an Videodaten durch Kameras in ihren Lagerhallen, Kliniken, Straßen, U-Bahn-Stationen, Geschäften, Fabriken oder sogar privaten Einrichtungen. Die Analyse und das Verständnis dieser Videodaten können zu erheblichen Verbesserungen in Sicherheit, Effizienz und Rentabilität führen. Traditionelle Methoden zur Videoanalyse sind jedoch oft arbeitsintensiv und skaliert nur schwer. In diesem Artikel wird die semantische Suche vorgestellt, eine Technik zur Suche nach Vorfällen in Videos anhand natürlicher Sprachbeschreibungen. Durch die Verwendung von multi-modalen Einbettungen können visuelle und textuelle Daten in den gleichen semantischen Raum abgebildet werden, was eine effektivere Analyse von Videoaufnahmen ermöglicht. Anhand einer Beispielarchitektur wird gezeigt, wie man eine skalierbare, serverlose semantische Suchpipeline für Überwachungsaufnahmen mit Amazon Kinesis Video Streams, Amazon Titan Multimodal Embeddings und Amazon OpenSearch Service erstellen kann. Der Artikel gibt außerdem Tipps zur Optimierung von Funktionalität, Genauigkeit und Kosten und enthält eine Anleitung zur Bereitstellung der Beispielanwendung mit AWS Amplify.
Die 5 wichtigsten Aussagen:
– Die Verwendung von KI und multimodalen Einbettungen ermöglicht die effektive Analyse und Überwachung von Videodaten.
– Durch die Kombination von visuellen und textuellen Daten in einem semantischen Raum können Ereignisse in Videos anhand von natürlichsprachlichen Beschreibungen gefunden werden.
– Mit Hilfe von Diensten wie Amazon Kinesis Video Streams, Amazon Titan Multimodal Embeddings und Amazon OpenSearch Service kann eine skalierbare und serverlose semantische Suchpipeline für Überwachungsaufnahmen erstellt werden.
– Die Extraktion von Frames aus Live-Streams oder hochgeladenen Videos erfolgt automatisch und die Frames können zur späteren Analyse und Wiedergabe in einem Amazon S3-Bucket gespeichert werden.
– Die generierten Einbettungen der Frames werden zusammen mit den Referenzen zu den Videos in einem OpenSearch Service-Index gespeichert, um eine semantische Suche durchzuführen.
Ganzen Artikel lesen: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/implement-serverless-semantic-search-of-image-and-live-video-with-amazon-titan-multimodal-embeddings/