Was ist AutoML Video Intelligence?
AutoML Video Intelligence ermöglicht das Training von benutzerdefinierten Modellen für Videoanalyse ohne Machine Learning Expertise. Der Service unterstützt Videoklassifikation zur Kategorisierung ganzer Videos und Objekt-Tracking zur Verfolgung von Objekten über Frames hinweg. Sie liefern gelabelte Videos, Google trainiert ein optimiertes Modell.
Kernfunktionen
- Videoklassifikation: Kategorisieren von Videos in benutzerdefinierte Klassen
- Objekt-Tracking: Erkennen und Verfolgen von Objekten über mehrere Frames
- Aktionserkennung: Identifizieren von Aktionen und Bewegungsmustern
- Integriertes Labeling: Web-Interface für effizientes Video-Labeling
- Batch Processing: Analyse großer Videoarchive
Typische Anwendungsfälle
Qualitätskontrolle in der Fertigung
Kameras überwachen Produktionslinien und erkennen Defekte in Echtzeit. Das Modell lernt aus Beispielen von fehlerfreien und defekten Produkten.
Sport-Analyse
Tracking von Spielern und Ball in Sportvideos. Das Modell erkennt Spielzüge und generiert automatisch Statistiken.
Sicherheitsüberwachung
Erkennung von ungewöhnlichen Aktivitäten in Überwachungsvideos. Das Modell wird auf normales Verhalten trainiert und erkennt Abweichungen.
Vorteile
- Benutzerdefinierte Modelle für spezifische Domänen
- Kein Deep Learning Wissen erforderlich
- Skalierbare Batch-Verarbeitung großer Videoarchive
- Integration mit Cloud Storage und BigQuery
Integration mit innFactory
Als Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei AutoML Video Intelligence: Datenaufbereitung, Labeling-Strategie, Modelltraining und Integration in Produktionssysteme. Wir unterstützen bei der Bewertung ob vortrainierte APIs oder Custom Models besser passen.
Verfügbare Varianten & Optionen
AutoML
- Kein ML-Wissen erforderlich
- Automatisches Training
- Schnelles Labeling-Interface
- Hoher Bedarf an Trainingsdaten
Typische Anwendungsfälle
Technische Spezifikationen
Häufig gestellte Fragen
Was ist AutoML Video Intelligence?
AutoML Video Intelligence ermöglicht das Training von benutzerdefinierten Modellen für Videoanalyse ohne ML-Expertise. Der Service unterstützt Videoklassifikation, Objekt-Tracking und Aktionserkennung.
Wie viele Videos werden für das Training benötigt?
Für Videoklassifikation werden mindestens 100 Videos pro Kategorie empfohlen. Für Objekt-Tracking sollten mindestens 1.000 annotierte Frames pro Objekttyp vorliegen.
Was ist der Unterschied zur Video Intelligence API?
Die Video Intelligence API bietet vortrainierte Modelle für allgemeine Videoanalyse. AutoML Video Intelligence trainiert benutzerdefinierte Modelle auf Ihren spezifischen Daten für domänenspezifische Aufgaben.
Ist AutoML Video Intelligence Teil von Vertex AI?
Ja, AutoML Video Intelligence ist in Vertex AI integriert. Das Training und Deployment erfolgt über die Vertex AI Plattform.
