DeepVA in Vidinet: Videoinhalte automatisch erkennen

Für VidiNet-Anwender ist DeepVA eine attraktive Ergänzung des Vidispine-Anwendungsportfolios, denn die Anbindung erleichtert den unausweichlichen Schritt in Richtung KI erheblich — ganz ohne zusätzlichen Aufwand oder Expertenwissen. Die KI von DeepVA sorgt für eine Anreicherung von vorhandenem Bild- und Videomaterial mit Metadaten, die die Dokumentation und Suche von Media-Assets enorm vereinfacht und beschleunigt. Ein großer Vorteil: sogenannte »Custom AI Models« können mit DeepVA nach individuellen Bedürfnissen trainiert und Inhalte aus Medienassets gefunden werden, wo sogenannte »Pre-trained Models« anderer großer Anbieter an ihre Grenzen stoßen.

Anhand der Face and Label Extraktion lassen sich automatisiert Trainingsdaten aus Videos und Livestreams extrahieren, indem im Bild eingeblendete Namen mit den dazugehörigen Gesichtern verknüpft und in einem Dataset abgelegt werden. Somit entstehen in Sekundenschnelle ganz automatisiert individuelle Trainingsdaten, welche dann die Grundlage für individuelle angepasste KI-Modelle und somit die Erkennung medienspezifischen Inhalts in Bild-und Videomaterial bilden. Aufgrund des sogenannten »One-shot-learnings« wird in der Regel nur ein Bild für das Training eines KI-Modells benötigt, was eine enorme Zeitersparnis im Aufbau von Trainingsdaten ermöglicht.

Einfach KI in Medien-Workflows einbinden

VidiNet, die cloud-basierte Media-Services-Plattform von Arvato Systems, ist Teil des Produktportfolios von Vidispine. Nun stehen hier dank der Einbindung der KI-Software DeepVA noch mehr Funktionen für die Anwender zur Verfügung: Inhalte von Bild- und Videomaterial können damit automatisiert erkannt werden, den Anwendern stehen zudem aber auch Möglichkeiten offen, eigene KI-Modelle zu erstellen. Auch die Erstellung und Qualitätssicherung von Trainingsdaten ist durch die Integration mit VidiNet Cognitive Services und VidiCore einfach in der gewohnten Media-Asset-Management-Umgebung möglich.

VidiNet stellt verschiedene Mediendienste in einer vorintegrierten Umgebung zur Verfügung. So lassen sich hier Medien-Workflows jeglicher Art abbilden – mit unbegrenzten Skalierungsmöglichkeiten. VidiCore ist das passende Media Management Backend und moderner Objektspeicher — und bildet die Grundlage der Media Asset Management-Lösungen von Vidispine. Somit stellt Vidispine ein komplettes Portfolio für Erstellung, Produktion, Vorbereitung, Verwaltung und Monetarisierung von Medieninhalten bereit. Dazu gehören eigene Anwendungen und eng integrierte Anwendungen von Partnern.

Durch die neue Erweiterung haben Anwender von VidiNet und VidiCore nun auch Zugriff auf die KI-Software von DeepVA. Die Software wird über VidiNet Cognitive Services bereitgestellt, eine Schnittstelle, die VidiCore-Kunden direkten Zugang zu Software-Angeboten rund um von Partnern angebotene kognitive Services bietet. Die Integration von DeepVA ermöglicht eine enorme Vereinfachung der Medienworkflows innerhalb des gesamten Content-Ökosystems und bietet Nutzern einen einfachen Zugang zu KI innerhalb ihrer bekannten MAM-Umgebung.

DeepVA wird bereits bei großen Rundfunkanstalten, DAM/MAM-Anbietern, Streaming-Diensten und Stadtarchiven eingesetzt, die täglich enorme Mengen an Videos sowie Bildern produzieren. Die Software deckt einen großen Teil von KI-Anwendungsgebieten ab, so zum Beispiel Visual Concept Recognition, Face Recognition, Landmark Recognition, Brand/Logo Recognition sowie Text Recognition.

In VidiNet stehen die Module Face Recognition, Custom Faces (individuelle Erstellung von KI Modellen von Gesichtern), die Dataset Creation (automatisierte Erstellung von Trainingsdaten) sowie das Face Indexing zur Verfügung.

Abgerechnet wird per »Pay-as-you-go«, also eine Volumen-Lizenz, die pro analysiertem Bild oder analysierter Videominute sowie nach Modul abgerechnet wird, so Arvato Systems.

Über DeepVA

DeepVA ist ein 2018 gegründetes Software-Startup aus Freiburg aus dem Bereich Computer-Vision und Machine-Learning. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von KI-Analyse-Werkzeugen, um Informationen aus visuellen Daten zu gewinnen. Zusätzlich ermöglicht DeepVA Unternehmen, einfach und unkompliziert KI-Technologie in eigene Prozesse zu integrieren sowie individuelle KI-Modelle aufzubauen.