Универсальный инструмент для анализа и разметки видеоконтента

Разработать прототип системы автоматической разметки видеоконтента, которая позволит быстро и качественно обрабатывать большие объемы как профессионального видео (сериалы, фильмы, шоу), так и пользовательского контента (UGC). Решение должно обеспечивать выделение ключевых объектов, событий, сцен и звуковых элементов для дальнейшего использования в рекламных интеграциях, модерации и поиске контента.

Ключевые бизнес-задачи:

Снижение затрат и времени: Автоматизация разметки позволяет уменьшить трудозатраты и сократить время обработки видеоматериала.

Качество разметки: Высокая точность распознавания объектов, событий и аудиособытий, что критически важно для создания рекламного и промо-контента.

Монетизация: Выделение ключевых моментов и объектов для создания метаданных, которые могут использоваться для оптимизации поисковой выдачи и привлечения рекламодателей.

Соблюдение правовых норм: Анализ аудиодорожек для выявления музыкальных фрагментов и определения правообладателей, что снижает риск претензий по авторским правам.

Этапы выполнения задачи

Для достижения поставленной цели проект предполагает последовательное выполнение следующих этапов:

    Исследование и выбор готовых методов:

        Анализ существующих решений и алгоритмов для задач компьютерного зрения, обработки аудио и анализа текста.

        Выбор оптимальных методов для трансформации и анализа данных с учетом объема и разнообразия контента.

    Разработка прототипа системы:

        Создание базового пользовательского интерфейса, демонстрирующего возможности системы.

        Реализация модулей для транскрибации голоса, аудиоанализа, распознавания объектов, символов и сцен.

        Интеграция всех модулей в единый пайплайн с синхронизацией результатов по временной шкале.

    Интеграция и тестирование:

        Обеспечение работы системы в реальном времени с использованием API для дистанционного поиска и взаимодействия с внешними системами.

        Проведение тестирования на большом объеме данных, как профессиональных, так и пользовательских видео, с целью проверки масштабируемости и точности разметки.

    Оценка и оптимизация:

        Проведение экспертной оценки работы системы по заданным критериям (качество транскрибации, точность распознавания объектов, качество разметки сцен и звуков и т.д.).

        Внесение необходимых доработок для повышения эффективности и снижения затрат на обработку данных.

    Подготовка презентации результатов:

        Формирование презентационного материала с подробным описанием работы системы, продемонстрированными кейсами и результатами тестирования.

        Обоснование выбранных методов и технологий с детальным анализом их релевантности к поставленной задаче.

Технический стек и инструменты

На основе требований заказчика и поставленной задачи предлагается использование следующих технологий и инструментов:

    Язык программирования: Python.

    Библиотеки для компьютерного зрения: OpenCV, TensorFlow, PyTorch, YOLO-World, Trocr, ruCLIP и другие.

    Библиотеки для обработки аудио: Torchaudio, Librosa, Moviepy, WhisperX, HuBERT, Wav2Vec2 и другие.

    Инструменты для анализа текста: LLaVA, E5.

    Веб-технологии для клиент-серверной архитектуры: Flask, ReactJS.

    Поддержка расширяемых библиотек: возможность добавления новых ключевых слов, объектов, звуков и сцен по мере развития проекта.

    API интеграция: обеспечение возможности удаленного поиска и анализа видеоконтента через API.