Yapay Zekayı Gerçek Zamanlı Video İşleme Uygulama: Temel Bilgiler ve Daha Fazlası

Maksym Tatariants tarafından, Veri Bilim Mühendis MobiDev.

Video işlemede yapay zekanın (AI) kullanılmasıyla ilgili yeni bir şey yok. Görüntü işlemenin ötesine bakarsanız, yapay zeka için en yaygın kullanım durumlarından biridir. Görüntü işlemede olduğu gibi, video işlemede de aşağıdakiler gibi yerleşik teknikler kullanılır: Bilgisayar görüşüBu süreci geliştirmek için nesne tanıma, makine öğrenimi ve derin öğrenme. 

Görüntü işleme ve NLP'yi kullanıp kullanmadığınız video düzenleme ve üretim, nesne tanıma video içeriği otomatik etiketleme görevleri kolaylaştırmak için makine öğrenimi AI video analiziveya gerçek zamanlıyı hızlandırmak için derin öğrenme arka plan kaldırma, kullanım durumları gün geçtikçe büyümeye devam ediyor.

Video işlemede yapay zekayı kullanmak söz konusu olduğunda hangi yaklaşımı benimseyebileceğinizi öğrenmek için okumaya devam edin.

Gerçek Zamanlı Video İşlemenin Temelleri

Temel bilgilerle başlayalım. Gerçek zamanlı video işleme, nesne ve yüz tanıma kullanan gözetim sistemlerinde önemli bir teknolojidir. Aynı zamanda endüstriyel sektörde yapay zeka görsel denetim yazılımına güç veren başvurulacak bir süreçtir.

Peki, video işleme nasıl çalışır? Video işleme, kod çözme, hesaplama ve kodlamayı içeren bir dizi adımı içerir. İşte bilmeniz gerekenler:

• Kod çözme: Bir videoyu sıkıştırılmış bir dosyadan ham biçimine dönüştürmek için gereken işlem.
• Hesaplama: Ham video karesinde gerçekleştirilen belirli bir işlem.
• Kodlama: İşlenen çerçeveyi orijinal sıkıştırılmış durumuna geri döndürme işlemi.

Artık herhangi bir video işleme görevinin amacı, bu adımları olabildiğince hızlı ve doğru bir şekilde tamamlamaktır. Bunu başarmanın en kolay yolları şunları içerir: paralel çalışmak ve algoritmayı hız için optimize etmek. Basit terimlerle? Dosya bölme ve ardışık düzen mimarisinden yararlanmanız gerekir.

Video Dosyası Bölme Nedir?

Video dosyası bölme, algoritmaların aynı anda çalışmasına izin vererek daha yavaş, daha doğru modeller kullanmalarına olanak tanır. Bu, videoları daha sonra aynı anda işlenen ayrı parçalara bölerek gerçekleştirilir.

Video bölmeyi, alt dosya oluşturma yerine bir sanal dosya oluşturma biçimi olarak düşünebilirsiniz. 

Buna rağmen, video dosyası bölme, gerçek zamanlı video işleme için en iyi seçenek değildir. Neden tam olarak? Bu süreç duraklamanızı, devam etmenizi ve geri sarma işlenirken bir dosya.

Boru Hattı Mimarisi Nedir?

Diğer seçenek boru hattı mimarisidir. Bu işlem, videoyu tamamen bölmek yerine işleme sırasında gerçekleştirilen görevleri bölmek ve paralel hale getirmek için çalışır.

İşte boru hattı mimarisinin pratikte nasıl göründüğüne ve yüzleri gerçek zamanlı olarak algılamak ve bulanıklaştırmak için bir video gözetim sisteminde nasıl kullanılabileceğine dair hızlı bir örnek.

Bu örnekte, işlem hattı görevleri kod çözme, yüz algılama, yüz bulanıklaştırma ve kodlama olarak ayırmıştır. Ve boru hattının hızını artırmak istiyorsanız boru hattını kullanabilirsiniz. derin öğrenme teknikleri.

Kod Çözme ve Kodlamanın Açıklaması

Peki ya kod çözme ve kodlama? Bu süreçleri tamamlamanın iki yolu vardır: yazılım ve donanım.

Donanım hızlandırma kavramına zaten aşina olabilirsiniz. Bu işlem, en yeni NVIDIA grafik kartlarına ve ayrıca CUDA çekirdeklerine takılı kod çözücüler ve kodlayıcılar sayesinde mümkün olmaktadır.

Peki, kodlama ve kod çözme işlemleri için donanım hızlandırma söz konusu olduğunda hangi seçeneklere sahipsiniz? İşte daha popüler seçeneklerden bazıları:

• OpenCV'yi CUDA Desteği ile Derleyin: OpenCV'yi CUDA ile derlemek, hem kod çözmeyi hem de OpenCV kullanan tüm ardışık düzen hesaplamalarını optimize eder. Python paketleyicisi bunu desteklemediği için bunları C++ ile yazmanız gerekeceğini unutmayın. Ancak CPU belleğinden kopyalama yapmadan bir GPU ile hem kod çözme hem de sayısal hesaplamalar gerektiren durumlarda, yine de mevcut en iyi seçeneklerden biridir.

• FFmpeg veya GStreamer'ı NVDEC/NVENC Codec Desteği ile Derleyin: Diğer bir seçenek de, FFmpeg ve Gstreamer'ın özel kurulumlarında bulunan yerleşik NVIDIA kod çözücü ve kodlayıcıyı kullanmaktır. Ancak, daha az bakım gerektirdiği için mümkünse FFmpeg kullanmanızı öneririz. Ayrıca, kitaplıkların çoğu FFmpeg tarafından desteklenmektedir, yani kitaplığı değiştirerek performansını otomatik olarak artıracaksınız.

• NVIDIA Video İşleme Çerçevesini kullanın: Son seçenek, çerçevenin kodunu doğrudan GPU üzerindeki bir PyTorch tensörüne çözmek için bir Python sarmalayıcı kullanmaktır. Bu seçenek, CPU'dan GPU'ya fazladan kopyalamayı kaldırır.

Yüz Algılama ve Bulanıklaştırma

Nesne algılama modelleri (SSD'ler veya RetinaFace), yüz algılamayı tamamlamak için popüler bir seçenektir. Bu çözümler, insan yüzünü bir çerçeveye yerleştirmek için çalışır. Ve bizim dayalı deneyim, en iyi sonuçları sağladıkları için Caffe Face izleme ve TensorFlow nesne algılama modellerini tercih etme eğilimindeyiz. Ek olarak, her ikisi de OpenCV kitaplığı kullanılarak kullanılabilir dnn modülü.

Peki, bir yüz algılandıktan sonra sırada ne var? Sonraki, Python ve OpenCVtabanlı sistem açığa vurmak sınırlayıcı kutular ve algılama güveni. Son olarak, kırpılan alanlara bir bulanıklaştırma algoritması uygulanır.

Yapay Zeka Destekli Canlı Video İşleme Yazılımını Nasıl Oluşturabilirsiniz?

Video işlemenin, ona güç veren codec'lerin ve gerekli donanım ve yazılımın doğası gereği oldukça teknik olduğu bir sır değil.

Yine de bu, kendi canlı video işleme yazılımınızı oluşturmak için bu araçları kullanamayacağınız anlamına gelmez. 

İşte yapmanız gerekenlerin kısa bir dökümü:

1. Gerekli görevleri tamamlamak için önceden eğitilmiş sinir ağınızı ayarlayarak başlayın.
2. Video işlemeyi işlemek ve gerektiğinde ölçeklendirmek için bulut altyapınızı yapılandırın.
3. Süreci yoğunlaştırmak ve mobil uygulamalar ile yönetici veya web panelleri gibi belirli kullanım durumlarını entegre etmek için bir yazılım avukatı oluşturun.

Benzer bir video işleme yazılımı için bir MVP geliştirmek, önceden eğitilmiş bir sinir ağı ve basit uygulama katmanları kullanılarak dört aya kadar sürebilir. Ancak kapsam ve zaman çizelgesi, her projenin ayrıntılarına bağlıdır. Çoğu durumda, proje özelliklerini keşfetmek ve en uygun akışı bulmak için Kavram Kanıtı geliştirmeye başlamak mantıklıdır.