Hvordan bruke bildedeteksjon i webinarplattformer

(Przemek Shemmy Majewski) (5. jul. 2020)

Populariteten til webinarplattformer og online møteprogramvare har gått gjennom taket de siste månedene, med mange selskaper og utdanningsinstitusjoner som har gått fjernt og online. Hvis du bygger en webinar-plattform (eller tenker på den), kan AI komme til nytte med bildedeteksjon som kan forbedre brukeropplevelsen under en live stream. La oss se på hva du kan gjøre ved å bruke bildedeteksjon i din online møteplattform.

I et (veldig lite) nøtteskall brukes objektgjenkjenning til å oppdage forekomster av semantiske objekter av en bestemt klasse (som mennesker, bygninger eller biler) i digitale bilder og videoer. I dag har den flere forretningsapplikasjoner som:

Men en av bruksområdene som nå er veldig relevant er gjenkjenning av objekter i sanntid for å forbedre livevideo i webinar-plattformer eller live videostrømmer. Noe mye av de eksisterende videokonferansene og sosiale medieplattformene har blitt introdusert, spesielt de siste månedene, med den økte brukerbehovet.

Folk bruker webinarer og online-møter mer enn noen gang før

På grunn av COVID-19-pandemien har mange av oss sittet fast hjemme. Jobbe og studere eksternt mesteparten av tiden og møte på nettet, uten å kunne besøke kontoret eller skolen. Eksisterende programvareleverandører som selger webinar og online møteplattformer har hatt stor nytte av dette.

I følge MarketWatch, Zooms daglige antall aktive brukere i mars 2020 var opp 378% fra året før, mens Microsoft rapporterte om en 775% støter på bruken av skyapplikasjoner samlet (inkludert Teams) på grunn av økningen i volumet av fjernarbeid og online læring. Og Ciscos Webex arrangerte 50 millioner møter bare i mars i år.

På grunn av den høye etterspørselen og økt konkurranse i rommet, har de fleste plattformene blitt tvunget til å stramme inn sikkerhetstiltakene og øke ytelsen. Men de har også begynt å lete etter flere måter å øke brukeropplevelsen sin og tiltrekke seg flere brukere, og med rette registrere en mulighet der.

En av måtene de kunne gjøre det var å fokusere på å utvikle bildedeteksjonen. algoritmer for å introdusere nye, nyttige og ofte morsomme funksjoner.

Heldigvis, med nylige fremskritt innen dyp læring, datamaskinsynmodeller og bildebehandling, har programvareapplikasjoner som bruker objektgjenkjenning i sanntid blitt mye lettere å bygge og utvikle seg i disse dager, og mye bedre resultater på samme tid.

Måter å bruke sanntids gjenstandsdeteksjon i live video

Utfordringen for programvare som håndterer videokonferanser, webinarer, eller live streams oppdager og klassifiserer objekter i sanntid – samtidig som det opprettholder høy ytelse, noe som er avgjørende for produktiviteten og effektiviteten til online-møter.

I dag kan programvare oppdage en person i rammen og klassifisere gjenstander til en person i forgrunnen og innvender ts i bakgrunnen. Dette gir vei til å lage nyttige funksjoner for videokonferanseplattformer, men også spill- eller sosiale medier-apper.

Erstatter bakgrunnen med et valgt bilde, video eller GIF

Dette har blitt alt det raser nylig da flere lag rundt om i verden begynte å jobbe eksternt og trengte en måte å gjøre utallige nettmøter mer underholdende.

Men det som er viktigere, det gir også merkevarer sjansen til å bruke logoen eller merkede bilder og videoer. i bakgrunnen. Dette bidrar til å styrke merkevaregjenkjenning under f.eks. en produktdemo og få et bedre inntrykk på betrakteren.

Møtedeltakere kan velge en tilgjengelig fotobakgrunn eller velge en fra skrivebordsmappen eller telefonens kamerarulle. Programvaren oppdager ansiktet og plasserer det pent mot bakgrunnen, helst uten å påvirke den samlede møteytelsen for mye.

Slik kan du fjerne bakgrunnen for å erstatte den med et merkebilde eller en video:

Uklart bakgrunn

Dette hjelper til med å fokusere bildet på bare personen i forgrunnen. Det er igjen en veldig populær funksjon som nylig ble introdusert, for eksempel av Skype, slik at folk kan være mer komfortable under forretningssamtaler med video, uten å ta hensyn til hva (eller hvem) som ligger bak dem.

På denne måten brukerne kan være profesjonelle og ikke bekymre seg for omgivelsene, spesielt når de ikke kan jobbe i et ordnet kontormiljø.

(Og alle som noen gang har ringt en bedrift på nettet i disse dager med barna eller ektefellen / partneren hjemme, eller hauger med tøy i bakgrunnen, vil sette pris på det.)

Det er også en nyttig funksjon som brukes i gaming for å fordype høyttaleren / spilleren i dataspilluniverset når du spiller live.

Hvordan lage ditt eget bildegjenkjenningssystem

Vi har nylig utgitt en eBok som viser nøyaktig hva som trengs for å bygge ledende programvare ved hjelp av objektgjenkjenningsalgoritmer. Last ned her og finn ut trinn for trinn hvordan:

  • Definer prosjektomfang og beregninger
  • Samle inn data og bruk syntetiske data
  • Tren modeller og test ytelsen deres
  • Distribuer modellene til produksjon
  • Overvåk og optimaliser ytelsen over tid

Og hvis du leter etter ekspertråd om bruk av objektgjenkjenning i programvaren din – chat med en DLabs AI-spesialist i dag .

Opprinnelig publisert på https://dlabs.ai 5. juli 2020.

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *