Gerçek Zamanlı Video İşleme için AI Uygulaması: Temel Bilgiler ve Daha Fazlası

Maksym Tatariants, Veri Bilimi Mühendisi, MobiDev

Yapay zeka (AI) kullanmanın video işlemede yeni bir şey olmadığını bilmelisiniz. Resim işlemeden öte, video işlemede de bilgisayar vizyonu, nesne tanıma, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi teknikler kullanılır.

Video düzenleme ve generation, nesne tanıma, video içeriği otomatik etiketleme, makine öğrenimi ile video analizi gibi birçok alanda AI kullanılmaktadır.

Gerçek zamanlı video işlemede, video dosyalarını parçalara ayırarak birden fazla işlem aynı anda yapılabilir.

Gerçek Zamanlı Video İşlemenin Temelleri

Gerçek zamanlı video işlemede, video dosyaları parçalara ayrılarak işlenir. Bu işlem, video dosyalarını daha hızlı ve doğru bir şekilde işleme imkânı sağlar.

Video işlemede kullanılan temel adımlar şunlardır:

• Çözme: Video dosyalarını sıkıştırılmış hâlinden raw forma dönüştürme işlemi.
• Hesaplama: Raw video kareleri üzerinde yapılan özel işlemler.
• Kodlama: İşlenen karelerin tekrar sıkıştırılmış hâlde kaydedilmesi.

Bu adımları hızlı ve doğru bir şekilde gerçekleştirmek için, paralel işlem ve algoritmaların optimize edilmesi gerekir.

Video Dosya Bölme Nedir?

Video dosya bölme, algoritmaların aynı anda çalışmasını sağlar ve daha yavaş ancak daha doğru modellerin kullanılmasına imkân tanır.

Video bölme, sanal dosya oluşturma olarak düşünülebilir.

Ancak, video dosya bölme, gerçek zamanlı video işlemede en iyi seçenek değildir. Çünkü, bu işlem sırasında video dosyalarını durdurmak, devam ettirmek veya geri sarmak zor olabilir.

Pipeline Mimarisi Nedir?

Kaynak: https://mobidev.biz/blog/ai-computer-vision-real-time-video-processing

Diğer bir seçenek ise pipeline mimarisidir. Bu işlem, video dosyalarını bölmemekle birlikte, işlemleri paralel ve bölünmüş hâlde gerçekleştirir.

Aşağıdaki örnek, pipeline mimarisinin nasıl çalıştığını ve gerçek zamanlı yüz tanıma ve bulanıklaştırma için nasıl kullanılabileceğini gösterir.

Kaynak: https://www.kdnuggets.com/2021/02/deep-learning-based-real-time-video-processing.html

Bu örnekte, pipeline, işlemleri çözme, yüz tanıma, yüz bulanıklaştırma ve kodlama olarak bölmüştür.

Çözme ve Kodlama Açıklaması

Çözme ve kodlama işlemleri, donanım veya yazılımla gerçekleştirilebilir.

Donanım hızlandırma, NVIDIA grafik kartlarındaki decodificador ve encodificadorlar sayesinde mümkündür.

Aşağıdaki seçenekler, kodlama ve çözme işlemleri için donanım hızlandırma sağlar:

• OpenCV’yi CUDA Desteği ile Derleme: OpenCV’yi CUDA desteği ile derlemek, çözme ve pipeline hesaplamalarını hızlandırır.

• FFmpeg veya GStreamer’ı NVDEC/NVENC Kodlayıcıları ile Derleme: FFmpeg veya GStreamer’ı NVDEC/NVENC kodlayıcıları ile derlemek, donanım hızlandırmasını sağlar.

• NVIDIA Video İşleme Çerçevesini Kullanma: NVIDIA video işleme çerçevesini kullanarak, PyTorch tensörünü doğrudan GPU’ya decode edilebilir.

Yüz Tanıma ve Bulanıklaştırma

Yüz tanıma modelleri (SSD veya RetinaFace), yüz tanıma için popüler bir seçenektir.

Yüz tanıma之后, Python ve OpenCV tabanlı sistem, sınırlayıcı kutuları ve tanıma güvenini gösterir.

AI Güçlü Canlı Video İşleme Yazılımı Nasıl Geliştirilir?

Video işleme, kodlar ve donanım fairly teknik konulardır.

Ancak, bu araçları kullanarak kendi canlı video işleme yazılımlarınızı geliştirebilirsiniz.

Aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:

1. Önceden eğitilen sinir ağınızı, gereken işlemleri gerçekleştirmek için ayarlayın.
2. Bulut altyapınızı, video işleme için yapılandırın ve gerektiğinde ölçeklendirin.
3. Yazılım katmanını, işlemleri basitleştirmek ve özel kullanım durumlarını entegre etmek için oluşturun.

Benzer video işleme yazılımları için MVP geliştirmek, önceden eğitilen sinir ağları ve basit uygulama katmanları kullanılarak dört ay sürebilir. Ancak, proje kapsamına ve ayrıntılarına bağlı olarak süre değişebilir. Çoğu durumda, Proof of Concept geliştirmek, proje özeliklerini keşfetmek ve optimal akışı bulmak için daha iyi bir seçenektir.