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Video AI - Intelligente Videoanalyse

Google Cloud Video AI analysiert Videos automatisch: Objekterkennung, Szenenanalyse, Content Moderation und Transkription für Media-Workflows.

AI/ML
Preismodell Pay-per-use (pro Minute)
Verfügbarkeit Global mit EU-Regionen
Datensouveränität EU-Regionen verfügbar
Zuverlässigkeit 99.9% Verfügbarkeit SLA

Video AI analysiert Videos automatisch und extrahiert strukturierte Metadaten für Media-Workflows, Content Discovery und Moderation.

Was ist Video AI?

Video AI (offiziell Video Intelligence API) ist Googles vortrainierter Service zur automatischen Videoanalyse. Der Service erkennt Objekte, Szenen, Aktionen, Text und explizite Inhalte in Videos und liefert strukturierte Metadaten mit Zeitstempeln.

Im Gegensatz zu manueller Video-Kategorisierung analysiert Video AI Stunden von Content in Minuten. Die API identifiziert tausende Objekte und Konzepte, von “Fahrrad” über “Strand” bis “Kochendes Wasser”. Jede Erkennung enthält Zeitstempel und Confidence Scores.

Für spezialisierte Anforderungen steht AutoML Video zur Verfügung. Damit trainieren Sie Custom-Modelle für eigene Objektklassen oder Klassifikationen, zum Beispiel spezifische Produktkategorien oder branchenspezifische Inhalte.

Typische Anwendungsfälle

Content Moderation für Plattformen

Eine Video-Plattform nutzt Explicit Content Detection, um hochgeladene Videos automatisch zu prüfen. Problematische Inhalte werden vor Veröffentlichung geflaggt. Das Moderation-Team fokussiert sich auf die markierten Segmente statt auf manuelle Vollsichtung.

Video-Katalogisierung und Suche

Ein Medienunternehmen indexiert sein Archiv mit 100.000 Stunden Videomaterial. Label Detection erkennt Objekte, Szenen und Aktivitäten. Redakteure finden relevante Clips durch Suche nach “Interview im Büro” oder “Sportszene im Freien”.

Automatische Untertitelung

Ein E-Learning-Anbieter nutzt Speech Transcription für automatische Untertitel. Die API transkribiert gesprochene Inhalte mit Zeitstempeln. Das spart manuelle Transkription und verbessert die Accessibility.

Logo-Tracking in Broadcasts

Ein Sponsor-Tracking-Dienstleister analysiert Sportübertragungen auf Logo-Sichtbarkeit. Logo Detection misst, wie oft und wie lange Sponsor-Logos im Bild erscheinen, mit sekundengenauer Auswertung.

Shot-basierte Videosegmentierung

Eine Postproduktion-Firma nutzt Shot Change Detection für automatisches Schnitterkennung. Die API identifiziert jeden Kamerawechsel und erstellt eine Shot-Liste als Basis für das Color Grading.

Integration mit innFactory

Als Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei der Integration von Video AI in Ihre Media-Workflows: von der Architektur über die Implementierung bis zur Optimierung.

Kontaktieren Sie uns für eine Beratung.

Verfügbare Varianten & Optionen

AutoML Video

Stärken
  • Custom-Modelle trainierbar
  • Eigene Objektklassen
  • Höhere Genauigkeit
Einschränkungen
  • Erfordert Trainingsdaten

Typische Anwendungsfälle

Content Moderation
Video-Katalogisierung
Szenenerkennung
Logo- und Markenerkennung

Technische Spezifikationen

API REST API und Client Libraries
Formats MP4, AVI, MOV, FLV, MKV und weitere
Integration Native Google Cloud Integration
Security Verschlüsselung bei Übertragung und Speicherung

Häufig gestellte Fragen

Was ist Video AI?

Video AI (Video Intelligence API) analysiert Videos automatisch und extrahiert Metadaten. Der Service erkennt Objekte, Szenen, Gesichter, Text und explizite Inhalte. Für Custom-Anforderungen steht AutoML Video zur Verfügung.

Welche Analysefunktionen bietet Video AI?

Video AI bietet Label Detection (Objekte/Aktionen), Shot Change Detection, Explicit Content Detection, Speech Transcription, Text Detection (OCR), Logo Detection, Object Tracking und Person Detection.

Wie funktioniert die Abrechnung?

Video AI rechnet pro analysierter Minute ab. Die Kosten variieren je nach Feature. Label Detection kostet ca. 0.10 USD pro Minute, Speech Transcription ca. 0.048 USD pro Minute. Die erste Stunde pro Monat ist kostenlos.

Kann ich eigene Erkennungsmodelle trainieren?

Ja, mit AutoML Video können Sie Custom-Modelle für Objekterkennung und Klassifikation trainieren. Sie benötigen gelabelte Trainingsdaten mit mindestens 100 Beispielen pro Klasse.

Ist Video AI für Live-Streaming geeignet?

Die Video Intelligence API ist primär für Batch-Verarbeitung konzipiert. Für Echtzeit-Analyse von Live-Streams sollten Sie Vertex AI Vision oder Cloud Video Intelligence Streaming API evaluieren.

Google Cloud Partner

innFactory ist zertifizierter Google Cloud Partner. Wir bieten Beratung, Implementierung und Managed Services.

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