विचार नेता
वास्तविक समय वीडियो प्रोसेसिंग में एआई का अनुप्रयोग: मूल बातें और अधिक
Unite.AI को Google पर अपने पसंदीदा स्रोतों में जोड़ें
मैक्सिम टाटारियन्ट्स, डेटा साइंस इंजीनियर tại मोबीडेव द्वारा。
वीडियो प्रोसेसिंग में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग करना कुछ नया नहीं है। यदि आप इमेज प्रोसेसिंग से परे देखते हैं – यह एआई के लिए सबसे सामान्य उपयोग के मामलों में से एक है। और जैसे कि इमेज प्रोसेसिंग, वीडियो प्रोसेसिंग भी स्थापित तकनीकों का उपयोग करती है जैसे कि कंप्यूटर विजन, ऑब्जेक्ट रिकग्निशन, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग इस प्रक्रिया को बढ़ाने के लिए।
चाहे आप वीडियो एडिटिंग और जेनरेशन में कंप्यूटर विजन और एनएलपी का उपयोग करें, वीडियो कंटेंट ऑटो-टैगिंग कार्यों में ऑब्जेक्ट रिकग्निशन, वीडियो विश्लेषण को स्ट्रीमलाइन करने के लिए मशीन लर्निंग, या वास्तविक समय पृष्ठभूमि हटाने को तेज करने के लिए डीप लर्निंग, उपयोग के मामले दिन-ब-दिन बढ़ते जा रहे हैं।
वीडियो प्रोसेसिंग में एआई का उपयोग करने के लिए आप कौन सा दृष्टिकोण अपना सकते हैं, यह जानने के लिए पढ़ते रहें।
वास्तविक समय वीडियो प्रोसेसिंग की मूल बातें
आइए मूल बातों से शुरू करें। वास्तविक समय वीडियो प्रोसेसिंग सर्विलांस सिस्टम में ऑब्जेक्ट और फेसियल रिकग्निशन के लिए एक आवश्यक प्रौद्योगिकी है। यह औद्योगिक क्षेत्र में एआई विजुअल इंस्पेक्शन सॉफ्टवेयर को शक्ति प्रदान करने वाली प्रक्रिया भी है।
तो वीडियो प्रोसेसिंग कैसे काम करती है? वीडियो प्रोसेसिंग में डिकोडिंग, गणना और एन्कोडिंग जैसे कई चरण शामिल हैं। यहाँ आपको जो जानने की जरूरत है:
- डिकोडिंग: वीडियो को एक संपीड़ित फ़ाइल से उसके मूल रूप में परिवर्तित करने की प्रक्रिया है।
- गणना: एक विशिष्ट ऑपरेशन जो एक कच्चे वीडियो फ्रेम पर किया जाता है।
- एन्कोडिंग: प्रोसेस्ड फ्रेम को उसके मूल संपीड़ित रूप में परिवर्तित करने की प्रक्रिया है।
अब, किसी भी वीडियो प्रोसेसिंग कार्य का उद्देश्य इन चरणों को जल्दी और सटीक रूप से पूरा करना है। इसे हासिल करने के सबसे आसान तरीके हैं: समानांतर में काम करना और एल्गोरिदम को गति के लिए अनुकूलित करना। सरल शब्दों में? आपको फ़ाइल विभाजन और पाइपलाइन आर्किटेक्चर का लाभ उठाना होगा।
वीडियो फ़ाइल विभाजन क्या है?
वीडियो फ़ाइल विभाजन एल्गोरिदम को एक ही समय में काम करने की अनुमति देता है, जिससे वे धीमी और अधिक सटीक मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। यह वीडियो को अलग-अलग हिस्सों में विभाजित करके किया जाता है जो एक ही समय में संसाधित होते हैं।
आप वीडियो विभाजन को एक प्रकार के वर्चुअल फ़ाइल जेनरेशन के रूप में सोच सकते हैं, न कि सब-फ़ाइल जेनरेशन के।
हालांकि, वीडियो फ़ाइल विभाजन वास्तविक समय वीडियो प्रोसेसिंग के लिए सबसे अच्छा विकल्प नहीं है। क्यों? यह प्रक्रिया आपको एक फ़ाइल को रोकने, फिर से शुरू करने और पीछे करने में मुश्किल बना देती है जब यह संसाधित की जा रही है।
पाइपलाइन आर्किटेक्चर क्या है?
दूसरा विकल्प पाइपलाइन आर्किटेक्चर है। यह प्रक्रिया वीडियो को सीधे विभाजित करने के बजाय प्रोसेसिंग के दौरान कार्यों को विभाजित और समानांतर बनाती है।
यहाँ एक त्वरित उदाहरण है कि पाइपलाइन आर्किटेक्चर वास्तविक समय में चेहरे का पता लगाने और धुंधला करने के लिए एक वीडियो निगरानी प्रणाली में कैसे काम कर सकता है।
इस उदाहरण में, पाइपलाइन ने कार्यों को डिकोडिंग, चेहरा पता लगाने, चेहरा धुंधला करने और एन्कोडिंग में विभाजित किया है। और यदि आप पाइपलाइन की गति में सुधार करना चाहते हैं, तो आप पाइपलाइन डीप लर्निंग तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं।
डिकोडिंग और एन्कोडिंग क्या है?
अब, डिकोडिंग और एन्कोडिंग के बारे में क्या? इन प्रक्रियाओं को पूरा करने के दो तरीके हैं: सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर।
आप हार्डवेयर एक्सेलेरेशन की अवधारणा से परिचित हो सकते हैं। यह प्रक्रिया नवीनतम एनवीडिया ग्राफिक्स कार्ड में स्थापित डिकोडर और एनकोडर के साथ-साथ सीउडीए कोर के माध्यम से संभव है।
तो, एन्कोडिंग और डिकोडिंग प्रक्रियाओं के लिए हार्डवेयर एक्सेलेरेशन के लिए आपके पास कौन से विकल्प हैं? यहाँ कुछ लोकप्रिय विकल्प हैं:
- ओपनसीवी को सीयूडीए समर्थन के साथ संकलित करें: ओपनसीवी को सीयूडीए समर्थन के साथ संकलित करने से डिकोडिंग और ओपनसीवी का उपयोग करके किए जाने वाले पाइपलाइन गणना दोनों को अनुकूलित किया जा सकता है। ध्यान रखें – आपको उन्हें सी++ में लिखना होगा क्योंकि पाइथन रैपर इसे समर्थन नहीं करता है। लेकिन स्थितियों में जहां डिकोडिंग और जीपीयू के साथ न्यूमेरिक गणना की आवश्यकता होती है और सीपीयू मेमोरी से कॉपी नहीं करना होता है, यह अभी भी एक बेहतर विकल्प है।
- एफएफएमपीईजी या जीएसट्रीमर को एनवीडीईसी/एनवीईएनसी कोडेक्स समर्थन के साथ संकलित करें: एक और विकल्प कस्टम इंस्टॉलेशन के साथ एनवीडिया डिकोडर और एनकोडर का उपयोग करना है। हालांकि, हम एफएफएमपीईजी का उपयोग करने की सलाह देते हैं क्योंकि इसके लिए कम रखरखाव की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, अधिकांश लाइब्रेरी एफएफएमपीईजी द्वारा संचालित होती हैं, जिसका अर्थ है कि आप इसे बदलकर लाइब्रेरी के प्रदर्शन को स्वचालित रूप से बढ़ा देंगे।
- एनवीडिया वीडियो प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क का उपयोग करें: अंतिम विकल्प पाइथन रैपर का उपयोग करके फ्रेम को सीधे जीपीयू पर पायटोर्च टेंसर में डिकोड करना है। यह विकल्प जीपीयू पर अतिरिक्त कॉपिंग को हटा देता है।
चेहरा पता लगाना और धुंधला करना
चेहरा पता लगाने के लिए ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल (एसएसडी या रेटिनाफेस) एक लोकप्रिय विकल्प है। ये समाधान एक फ्रेम में मानव चेहरे का पता लगाने का काम करते हैं। और हमारे अनुभव के आधार पर, हम कैफे फेस ट्रैकिंग और टेंसरफ्लो ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल को पसंद करते हैं क्योंकि उन्होंने सबसे अच्छे परिणाम दिए। इसके अलावा, दोनों ओपनसीवी लाइब्रेरी के डीएनएन मॉड्यूल का उपयोग करके उपलब्ध हैं।
अब, एक बार चेहरा पता लगाने के बाद क्या? उसके बाद, पाइथन और ओपनसीवी आधारित सिस्टम बाउंडिंग बॉक्स और पता लगाने की सटीकता का खुलासा करेगा। अंत में, एक धुंधला करने वाला एल्गोरिदम फसल वाले क्षेत्रों पर लागू किया जाता है।
आप कैसे एआई संचालित लाइव वीडियो प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर बना सकते हैं?
यह कोई रहस्य नहीं है कि वीडियो प्रोसेसिंग, इसके द्वारा संचालित कोडेक और आवश्यक हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर काफी तकनीकी हैं।
फिर भी, इसका मतलब यह नहीं है कि आप इन उपकरणों का उपयोग करके अपना लाइव वीडियो प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर नहीं बना सकते।
यहाँ एक संक्षिप्त विवरण है कि आपको क्या करने की आवश्यकता है:
- पहले, अपने प्रीट्रेन्ड न्यूरल नेटवर्क को आवश्यक कार्यों को पूरा करने के लिए समायोजित करें।
- वीडियो प्रोसेसिंग और आवश्यकतानुसार स्केल करने के लिए अपने क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर को कॉन्फ़िगर करें।
- विशिष्ट उपयोग के मामलों जैसे मोबाइल एप्लिकेशन और एडमिन या वेब पैनल को एकीकृत करने के लिए एक सॉफ्टवेयर लेयर बनाएं।
इसी तरह के वीडियो प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर के लिए एमवीपी विकसित करना एक प्रीट्रेन्ड न्यूरल नेटवर्क और सरल एप्लिकेशन लेयर का उपयोग करके चार महीने तक ले सकता है। हालांकि, दायरा और समयरेखा प्रत्येक परियोजना के विवरण पर निर्भर करती है। अधिकांश मामलों में, प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट विकास के साथ शुरू करना समझ में आता है ताकि परियोजना के विशिष्ट और एक इष्टतम प्रवाह का पता लगाया जा सके।
