Будущее — это не то, куда мы идем, а то, что мы создаем. Дороги следует не искать, а строить. Сам процесс строительства меняет как самого творца, так и его судьбу.
Выделяем главное и экономим время: учёные предложили новый метод обработки видео
29.11.2023 21:21
Пресс-релиз НИТУ МИСИС
Ежедневно в интернете появляется огромное количество видеоконтента, в котором легко потеряться и пропустить важную информацию. Ученые Университета МИСИС совместно с коллегами из НИУ ВШЭ предложили новый метод обработки видео на основе нейронных сетей, который поможет выделять главное из видеороликов и таким образом значительно экономить время. Это особенно актуально для различных областей, где требуется быстрый анализ большого количества видеоматериалов, например, в системах видеонаблюдения, образовательных проектах или спортивных мероприятиях.
С каждым днём потребление видеоконтента стремительно растет. По данным Cisco Global Networking Trends Report, в 2022 году на видео приходится более 80% всего интернет-трафика. Поэтому исследователи активно разрабатывают инструменты для автоматизации поиска основной информации среди обилия видео-контента.
С помощью обобщения или суммаризации видео можно сжать исходный контент, сохраняя при этом его основную суть. Существуют два основных подхода: создание статической последовательности ключевых кадров и формирование короткого видеоролика, где важные моменты расположены в хронологическом порядке. Суть метода, представленного исследователями НИТУ МИСИС и НИУ ВШЭ, основывается на том, что из всего видео выбираются ключевые моменты, а его общая продолжительность уменьшается. Это позволяет сохранить основной контент и при этом сделать видео более компактным.
«Разработанная модель включает в себя многослойный многоуровневый модуль внимания, похожий на трансформатор, который позволяет одновременно обрабатывать входные элементы и предотвращает замедление, вызванное рекуррентными нейронными сетями, использующимися в предыдущих подходах. Особенностью модели является использование позиционного энкодера, который учитывает временную информацию и повышает качество обобщения. Эта технология была протестирована на двух эталонных наборах данных и показала высокую эффективность», — отмечает соавтор исследования Илья Макаров, директор центра искусственного интеллекта НИТУ МИСИС, руководитель группы «ИИ в промышленности» Института AIRI.
Результаты исследования подтвердили, что новая модель обобщения видео дает не только конкурентные результаты, но и превосходит выбранные аналоги. Это открывает новые возможности для использования видеоконтента и делает его более доступным для широкой аудитории. Исследование проводилось в рамках стратегического проекта Университета МИСИС «Цифровой бизнес» по программе Минобрнауки России «Приоритет 2030».
Последний вышедший номер
Читайте в номере:
Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru
© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2026 гг.
Сайт «Автоматизация в промышленности» предназначен для специалистов по промышленной автоматизации: главных инженеров, главных энергетиков, главных механиков, главных метрологов, инженеров служб АСУ ТП, АСУТП, КИПиА, КИП и А, отделов метрологии, отделов автоматизации, отделов главного инженера, специалистов инжиниринговых и внедренческих фирм, менеджеров фирм системных интеграторов, преподавателей вузов, научных работников, сотрудников научно-исследовательских институтов, студентов и аспирантов.
Сайт «Автоматизация в промышленности» неразрывно связан с одноименным журналом, в котором публикуются концептуальные, научно-практические и внедренческие статьи, посвященные промышленным автоматизированным системам, системам управления бизнес-процессов, программному и алгоритмическому обеспечению, техническим средствам автоматизации, вопросам сертификации, описанию промышленных стандартов, а также обзоры зарубежной прессы.
В каждом номере проводится обсуждение актуальных тем по проблемам создания и применения следующего инструментария: интегрированные АСУ, MES, АСУ П, АСУ ТП, SCADA, АСКУЭ, EAM, ТОИР, ERP, LIMS, ЛИУС, распределенные системы управления, РСУ, система управления качеством выпускаемой продукции, промышленные тренажеры, современные методы и алгоритмы управления и моделирования, коммуникационные средства, GSM–связь, РС-совместимые контроллеры, ПК, человеко-машинный интерфейс, встраиваемые системы, Web-технологии, HTML-технологии, числовое программное управление, ЧПУ, виртуальные приборы, виртуальное измерение, беспроводная связь, имитационное моделирование, Ethernet, Internet-технологии, Industry 4.0, Интернет вещей, промышленный Интернет вещей, IIoT, IoT, Четвертая промышленная революция, навигационные системы, роботы, датчики, сенсоры, диагностика клапанов, водоподготовка, экологические системы, производственная безопасность, идентификация, RFID-технологии, машинное зрение, промышленные сети, средства промышленного монтажа, корпуса и конструктивные решения, пневмоавтоматика, ПЛК, программируемые логические контроллеры, интеллектуальные датчики, сервосистемы, системы поддержки принятия решений и т.д.
Вниманию читателей предлагаются подборки по автоматизации следующих отраслей промышленности и народного хозяйства: металлургия, нефтегазовая отрасль, химическая промышленность, транспорт, сельское хозяйство, комбикормовая и перерабатывающая промышленность, автомобилестроение, энергетика, электроэнергетика, жилищно-коммунальное хозяйство, интеллектуальное здание, умный дом, непрерывное производство (рецептурное), дискретное производство, пищевая промышленность и др.