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新一代智能云的发展分析:五要素

编者按:Gartner更近发布了一份关于新一代智能视频云的五个关键元素的白皮书。基于技术上的困难和挑战,它确定了构建新一代视频云的五个关键元素和相关参数。先容了智能视频云在视频应用升级中的职责,以及智能化,视频云如何以更便捷的服务和更低的成本帮助用户加速升级

随着5G时代的到来,视频内容和显示将更加多样化,在直播和视频点播等基本场景中,增加了短视频和实时视听交互,同时,视频技术在治安、医学、教育、司法、广播、电视等领域也得到了广泛的应用。电梯和其他领域有新的应用。

先容了视频应用升级过程中各行业面临的主要技术问题和挑战,提出了构建新一代视频云的五个关键要素和相关参考标准,并描述了智能视频云P客户以更便捷的服务和更低的成本加速升级。未来的视频应用场景和区域可能成为企业产品或营销服务的核心,并且他们自己的规模变化与互联网上的马太效应非常一致。为了防止未来数据丢失,大家需要事先准备大量的富媒体素材。

根据Markets Markets的数据,到2017年到2022年,全球监控视频市场将以15.4%的复合年增长率增长,到2022年将达到756亿美金。

除了传统的车辆违章的监测和识别之外,行人违章行为也逐渐纳入监测系统,例如:

可见,视频监控正面临着产业升级,如何实现对公共网络的稳定接入,以及如何更好地存储、分析和检索由此产生的海量图像和视频数据是一个巨大的挑战。

近年来,网络教育的发展非常热门,利用网络音视频技术解决高质量教育资源传输时间和空间的限制。

实时互动:低延迟音视频传输,帮助教师和学生实现实时在线交流;利用聊天室功能:文本、语音、图片等定制信息,有效提升课堂气氛;

VOD播放:通过云记录和在线播放,学生可以随时观看视频,检查常识缺失点,加深对常识的理解。

如何解决学生观看纸箱直播的问题,如何进一步减少视频交互的延迟,提高师生的体验,就显得尤为重要。

智能视频标签:根据学生的班级状况,设置奖品、小红花等奖励,屏幕捕捉记录孩子的优秀表现,并保存、美化视频与家长分享;

智能视频推荐:适合学生学习内容的智能推荐,包括教学视频、讲义、练习笔记、试题等。

随着网络直播的兴起,各种广播电视平台不仅要精心安排节目内容,而且要特别注意视听节目的呈现和交互,使节目具有可视性和交互性,这是值得注意的。NG认为,在新媒体时代,传统的广播电视节目有一定的局限性:

传统的广播电视接入互联网,不仅要混合传统的音频和视频流,还要混合PPT文档共享等新的数据流,以确保多通道图片的实时切换;

由于缺乏分析视频内容的能力,大家只能从一组固定的样本中推断出更广泛的参考数据,例如评级。

面对这些局限性,广播电视行业迫切需要一种新的视频系统,为消费者提供高质量的、交互式的视频娱乐体验和可量化的精确的数据管理。

在媒体资源管理中,实现了图像和视频的智能剥离、智能审计和智能编目,实现了内容聚合的生产、审计和管理的智能处理,大大提高了媒体资源。内容生产效率。

在内容操纵方面,大家使用大量的数据能力和算法来管理用户行为数据标签,并尽一切可能实现成千上万的内容和广告,以提高广告的价值。

在终端回放方面,基于宽带网络的4K超高清视频传输保证了电视图像的定制时移和观看,以及开放场景中的跨屏幕交互和多屏幕互操作性,从而改善了终端用户之间的交互。第二电视。

如何实现广播内容的实时切换,如何保证广播电视内容的实时传输,如何更大限度地发挥广播电视媒体的广告价值,如何制作低成本、高质量的节目,是广播电视业亟待解决的问题。由新一代广播电台、电视媒体解决。

自2016年7月1日以来,更高人民法院的所有公开案件都在互联网上直播,所有直播视频文件都可供公众观看。截至2018年3月,全国直播法院已播出660000多次,访问量近50亿次。英特尔高等法院充分利用互联网、大数据、云计算、人工智能等先进信息技术,支撑全方位的在线管理,全过程依法开放,全方位的智能化服务:

以视频和文献为基础,结合人工智能计算机视觉技术,对电子文档进行阅读和分析,对重要因素进行掌握、分类和注释,并进行分析。

如何保证现场视频在法庭上的实时传输,如何存储大量的现场视频进行点播回放,以及如何基于广泛的视频内容进行智能分析,对视频基础设施的可靠性提出了更高的要求和挑战。e.

目前,我国医疗资源配置仍存在不平衡的问题,医学专家可以通过现场直播和实时音视频进行跨区域的互动咨询。

临床互动咨询:通过视频会议系统,病人可以与医生面对面交流,医生可以实时回答各种问题。

远程视频会诊:患者通过主视频与医生进行通信,并通过视频传输病历和数据,包括成像、病理图像、心电图、血压图、实验室表格或保存的视频。纳里奥斯

远程医疗培训:通过远程医疗培训系统进行专题讲座,传授更新的医疗信息和治疗经验,现场解答各种疑难问题,帮助医生拓展诊疗思路,提高整体水平。ER级医院。

远程医疗概念被提出后,得到了广泛的应用。然而,如何提高视频传输的性能,如何保证家庭、基层医疗机构和室外急救远程医疗的快速接入是远程医疗系统面临的主要挑战。

从以上新兴场景可以看出,在产业升级的过程中,它们面临着巨大的技术和资源挑战,大多数企业无法在短时间内建立有效的视频服务能力,因此如何选择和使用公共云关系。快速满足业务升级的需求是非常重要的。

内容分发网络(CDN)优化:在传统CDN融合优化的基础上,建立高质量的全局节点,实现实时、按需加速的内容分发,进一步提供两阶段第一轮、低延迟的视频回放体验。

实时流网络(LiveNet):针对网络环境复杂、跨运营商服务成本高、边远地区基础设施落后等客观因素,采用App定义n的方法,构建了一个全球性的实时流网络。编制了线路组合动态规划的编制方法,并给出了更优调度路线。

拥有完整的客户端SDK:智能视频云需要一套SDK开发工具,包括推流、短视频、播放器等SDK,帮助用户完成视频制作、编辑和消费,同时也降低了移动应用开发的难度和时间成本。

采用更新的编解码技术和传输协议,降低了传输网络的带宽和质量要求,降低了纸箱的速度,如P2P通信、H.265编解码、QUIC协议等。

健壮可靠的对象存储:通过删除代码存储、跨数据中心复制冗余等技术手段,提供多达169个数据的可靠性,确保服务一年不能少于30秒,确保数据存储超级可用。

易于扩展的技术架构:存储系统支撑存储节点的动态扩展,实现存储需求的弹性收缩,保证PB级存储内容的动态扩展,确保业务系统关注业务增长而不用担心。

使用边缘计算和边缘存储:操作和存储分布在靠近数据源的近端设备中,不需要实时数据返回到云中进行处理,减少了云平台的工作量。

支撑低频存储:在云中存储高吞吐量、高持久性和低访问延迟的数据可以大大降低企业海量存储数据的操作成本,与传统方案相比降低了60%的成本,并将访问延迟控制在50m.S以内。

快速、轻量级的处理:视频编辑的任务实质上是对视频文件的数据操作和处理,通过部署灵活的容器平台,视频编辑的物理资源利用率可从40%提高到70%以上,发布效率可达到五倍,突发服务可以实现二次响应。

丰富的多媒体编辑能力:提供视频转码、截图、水印、旋转、切片等多媒体数据处理服务,满足现场、点播等实时节目制作现场,快速完成制作效果,输出专业产品。离子和Br放牧量。

智能多媒体内容识别:通常包括丰富的功能,如内容审计、OCR、场景识别、人脸识别、音视频处理、图像处理等。内容识别平台可以保护服务器免受巨大的压力。

深层学习平台的数据组织:一个高性能的深层学习平台框架,可以方便地完成迭代训练脚本的常规编写、新数据的添加和删除、管理、增量学习和迭代学习、半结构化的构建。-超文本校准系统、模型比较和集成等,可以减少70%的复制。

多媒体常识库系统由视频结构化模块、常识地图模块和大数据检索模块组成。视频结构化模块提取和重新组织视频的基本元素和内容,将线性视频分解为可分割的组件,利用owledge映射来组织结构化事件、人和视频对。相关形式:根据字符特征、人脸特征、图像特征、视频特征以及更复杂的组合结构,快速提供视频数据检索服务。

完整的防盗链机制:无论是现场还是按需,对视频内容的访问都需要完整的防盗链机制。常用的防盗链方法包括查找防盗链、时间戳防盗链、回源认证等。同时,降低了防盗链的风险,同时,视频云也应该具备SUDD的认知和报警机制。被盗流量可以快速防止盗窃链的访问。

可靠的DRM数字版权保护机制:除了防盗链之外,内容版权保护也是视频云需要提供的能力。常用的方法是对上传的视频文件进行转换和加密,输出加密的视频文件并分发它们。在网络上,当终端播放时,对其进行解密和播放,以保护内容的版权,防止非法复制。

智能视频云不仅能够充分满足视频时代各行业的新需求,而且与独立研发相比,大大节省了企业的研发成本和运营成本。

面对高成本,视频云服务也提供了丰富的产品,还具有使用方便、可伸缩灵活、维护成本低等特点。ud可以单独部署或混合部署,以确保企业数据的安全性,同时实现与公共云相同的稳定性、可靠性和灵活性。

在智能视频云技术和成本优势的背后,人工智能,特别是计算机视觉技术的深入应用,发挥了巨大的作用。在任何方面,视频内容处理的效率都大大提高。传统的数据分析观点,数据分析应用之前无法想象。

人脸识别、目标识别和场景识别是计算机视觉基本模型层中更重要的技术。它们广泛应用于安全、广播电视、教育等领域。

例如,在安全行业中,具有人脸识别、运动跟踪等功能的高清摄像机可以在监视和判断人们行为的范围内触发可疑行为者的自动报警。可以在机场、火车站等人口密集的地方与警方合作识别嫌疑人,大大提高案件处理和逮捕的效率。

与人工标注相比,计算机视觉视频结构具有识别范围宽、精度高、迭代学习模型、GPU效率高、成本低等一系列明显的优点。它在远程医疗和网络教育、广播和其他行业中起着重要的作用。

例如,远程医疗行业拥有比手工标记更多的库存和新的图像数据,为了更大化医学视频数据的价值,有必要对视频和图像进行分类。利用人工智能完成视频的精确分类后,可以像文本文件一样检索视频文件中的关键信息,从而获得更多的应用,有效地将大量医学数据转换为医学常识地图。

目前,图像和视频已经取代文字成为主流的传输模式,图像和视频的内容审计也越来越重要。然而,人工审计不仅会造成较高的人工成本,而且其效率和准确性也难以满足要求,海量视频数据的引入带来了需求。

例如,在广播电视行业,视频内容的歧视、暴力和恐怖的检测、政客的识别等工作都是手工完成的。随着计算机视觉技术带来的审计效率的革命,广播电视行业对色情、暴力、恐怖的歧视已不再是一个难题,而是一个难以解决的问题。对我来说是一个难题。

除了有效地完成视频结构和内容审计之外,计算机视觉技术还可以成为业务级内容操作的创新引擎,以实现更个性化的产品需求。

类似地,在无线电和电视工业中,例如,在构建视频内容之后,操编辑可以基于用户的观看行为记录进行智能内容推荐,甚至在特定时间段内实现有针对性的广告和分配。屏幕的IC定位更大化了广告转换的效果。智能视频内容推荐可以帮助内容操编辑以更大效率实现高水平的用户细化。

在未来,很少有企业能够独立于互联网而存在,因此企业数据的数量将继续增加,相应于产生的数据的价值,甚至负担也会增加。对于图片、视频、音频),但只有少数企业需要能力和资源来构建自己的视频云。大多数企业只需要使用一个稳定和可持续的升级视频云平台来应对。未知的挑战改变和升级未来的产业。

链接到加特纳白皮书的英文版本:http:/www. gtnn.com。
EWSLeLeTyQuiNu1-4UWO37/Noj.html


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