Amazon Web Services 实施基于机器学习的新媒体分析功能

它将使用 Amazon Rekognition Video 完全托管且由 ML 驱动的 API，自动执行四项常见的媒体分析任务：黑帧检测、片尾字幕、镜头更改和彩条。

亚马逊 在其云服务中（亚马逊网络服务）将提供新工具 识别视频 基于机器学习 那可以 分析视频以检测物体、人物、面孔、文本、场景和活动，以及任何不当内容。

这将使四个常见媒体分析任务的自动化成为可能： 黑框检测, 片尾字幕, cambios en las tomas y barras de color, utilizando las API completamente administradas y potenciadas por ML de Amazon Rekognition Video.

Estas características permiten ejecutar flujos de trabajo como la preparación de contenidos, la inserción de anuncios y añadir “binge-markers” al contenido a escala en la nube.

Los vídeos suelen contener una corta duración de frames negros vacíos sin audio para delimitar las ranuras de inserción de anuncios o el final de una escena. Usando Amazon Rekognition Video, será posible detectar tales secuencias para automatizar la inserción de anuncios o empaquetar el contenido para Video-On-Demand (VOD) eliminando los segmentos no deseados.

A continuación, para implementar indicaciones de visualización interactiva como ‘Próximo Episodio’ en aplicaciones VOD, puede identificar los fotogramas exactos en los que comienzan y terminan los créditos de cierre en un vídeo.

Además, Amazon Rekognition Video facilitará detectar cambios en el montaje, cuando una escena se corta de una cámara a otra. Utilizando esta información, será posible crear vídeos promocionales utilizando tomas seleccionadas, generar miniaturas de vista previa de alta calidad eligiendo fotogramas clave en las tomas e insertar anuncios sin interrumpir la experiencia del espectador, por ejemplo, evitando la mitad de una toma cuando alguien está hablando.

Por último, podrá detectar secciones de vídeo que muestren barras de color SMPTE （电影和电视工程师协会），将其从 VOD 内容中删除，或检测以下问题 广播信号丢失 在录音中，可以连续显示彩条作为默认信号。

通过这些 API，您可以 轻松分析大量视频 存储在 Amazon S3 中并获取每次检测的 SMPTE 时间码和时间戳，无需任何机器学习经验。

返回的 SMPTE 时间代码是帧精确的，这意味着 Amazon Rekognition Video 在检测到相关视频片段时提供准确的帧数，并且还可以处理各种视频帧速率格式，例如底层帧速率和分数帧速率。

使用 Amazon Rekognition Video 中的精确帧元数据，您可以 完全自动化操作任务 或显着减少经过培训的操作员的审查工作量。这使得媒体分析工作流程能够在云中大规模运行。此外，用户只需为他们分析的视频分钟付费，没有最低费用、许可证或预先承诺。