AI-Driven Video Intelligence

Интеллектуальная система извлечения видеокадров с машинным обучением.

I. Проблема

При анализе видео традиционные подходы извлекают сотни однотипных кадров, перегружая AI-модели избыточной информацией. Результат: высокая стоимость API-вызовов, медленная обработка, потеря важных моментов среди дубликатов.

II. Наше решение

Многоступенчатый пайплайн с ML

Система умно отбирает ключевые кадры, используя GPU-ускорение, перцептивный анализ, нейросети и кластеризацию.

Сжатие данных88%
Экономия API-токеновдо 10×
ОбработкаReal-time
Покрытие контента100%

III. Технологический стек

GPU-ускоренная обработка

  • NVIDIA CUDA интеграция для декодирования видео
  • Decord - библиотека с аппаратным ускорением
  • До 10× быстрее стандартного FFmpeg на CPU

Перцептивный анализ

PHash (Perceptual Hashing) - технология «цифровых отпечатков».

Определяет визуальное сходство - на уровне восприятия.

Устойчив - к сжатию, изменению яркости, искажениям.

Computer Vision AI

CLIP от OpenAI - понимает семантику изображений.

Кодирует кадры - в 512-мерное векторное пространство.

K-Means кластеризация - для отбора репрезентативных образцов.

IV. Интеллектуальный пайплайн

1
Стратегическая выборка1 кадр в секунду, GPU-ускорение
2
Фильтрация артефактовудаление переходов, заставок, титров
3
Перцептивная дедупликациягруппировка статичных сцен
4
AI-кластеризацияCLIP + K-Means для семантических центров
5
Адаптивная оптимизация1 кадр на 4 секунды видео
Пример эффективности:

5-минутное видео: 300 кадров → 285 после фильтрации → 120 после дедупликации → 36 финальная выборка (−88%) при 100% информативности

V. Архитектура

Микросервисный подход

  • Независимый FastAPI сервис на порту 8013
  • REST API для интеграции с любыми системами
  • Docker-контейнеризация с GPU-поддержкой
  • Health-check мониторинг и автоперезапуск

Два режима вывода

  1. Режим Frames - индивидуальные кадры в полном разрешении (1024px), Base64 для Vision LLM
  2. Режим Grid - умная склейка в сетку 3×3 с временными метками

VI. Уникальные возможности

  • Интеллектуальное масштабирование - 30-сек ролик → 9 кадров, 10-мин презентация → 36 кадров
  • Семантическое понимание - CLIP различает диаграммы, лица, текст, графики, действия
  • Production-Ready - Systemd интеграция, graceful degradation, детальное логирование

VII. Применение

AI-агенты - анализ YouTube видео для исследований.

Модерация контента - быстрая проверка видеоматериалов.

Автоматическое саммари - генерация превью для каталогов.

Образовательные платформы - выделение ключевых моментов лекций.

Видеоаналитика - поиск по визуальному содержимому.

Ключевые преимущества

  • В 10 раз дешевле анализ через Vision API
  • В 8 раз меньше передаваемых данных
  • 100% покрытие семантического контента
  • Real-time обработка на GPU
  • Полностью автоматизировано - нет ручных настроек
  • Enterprise-grade надежность и масштабируемость