NVIDIA a publié une nouvelle recherche vidéo AI et un plan de résumé. Analyse vidéo. Cette solution est basée sur l'architecture NVIDIA NIM Microservice. Interface API de repos simple. Ses composants principaux incluent des processeurs de flux, des gardiens NEMO, des pipelines VLM basés sur le SDK NVIDIA Deepstream, des bases de données vectorielles, des modules de chiffons contextuels et des modules de ragochage graphique, mettant en œuvre conjointement un processus d'analyse vidéo efficace.
NVIDIA a récemment publié un nouveau plan de recherche vidéo et de résumé d'IA (Blueprint AI pour la recherche vidéo et le résumé), une solution technique qui modifiera complètement les limites de l'analyse vidéo traditionnelle. Contrairement au modèle fixe qui n'a reconnu que les objets prédéfinis dans le passé, la nouvelle solution obtient une compréhension approfondie et une interaction naturelle du contenu vidéo en combinant l'IA génératrice, le modèle de langage visuel (VLM) et le modèle grand langage (LLM).
Ce système est construit sur l'architecture de microservice NVIDIA NIM, et son avantage principal réside dans ses puissantes capacités de compréhension vidéo. En combinant de manière organique des technologies telles que le traitement de la segmentation vidéo, la génération de description intensive et la construction de graphiques de connaissances, le système peut comprendre et analyser avec précision le contenu vidéo ultra-long. Les utilisateurs peuvent utiliser une interface API REST simple pour réaliser la génération de résumé vidéo, les questions et réponses interactives et la surveillance des événements personnalisés des flux vidéo en temps réel.
À partir de l'architecture technique, cette solution comprend plusieurs composants clés: le processeur de flux est responsable de l'interaction et de la synchronisation entre les composants; vecteurs La base de données stocke les résultats intermédiaires;
Dans les applications pratiques, le système divise d'abord la vidéo en segments plus petits, génère des descriptions intensives via VLM, puis utilise LLM pour résumer et analyser les résultats. Pour les flux en direct, le système peut traiter en continu des clips vidéo et générer un résumé en temps réel. Dans le même temps, en construisant un graphique de connaissances, le système peut capturer avec précision des informations complexes dans la vidéo et prendre en charge les interactions de questions et de réponses plus profondes.
Cette percée technologique apportera des changements révolutionnaires dans les usines, les entrepôts, les magasins de détail, les aéroports et les centres de transport. Les équipes d'opérations peuvent obtenir des informations d'analyse vidéo plus riches à travers des interactions en langage naturel pour prendre des décisions plus intelligentes.
À l'heure actuelle, NVIDIA a ouvert les demandes d'accès anticipé pour ce programme technique. Les développeurs peuvent sélectionner des modèles appropriés via le répertoire API fourni par NVIDIA, soit en utilisant des services hébergés par NVIDIA, soit en choisissant des solutions de déploiement locales. Cette option de déploiement flexible aidera les entreprises à créer des solutions d'analyse vidéo personnalisées en fonction des besoins réels.
Avec l'avancement continu de la technologie de l'IA, nous assistons à des changements à la terre dans le domaine de l'analyse vidéo. Le lancement de Nvidia, la dernière solution technique, accélérera sans aucun doute la mise en œuvre d'une analyse vidéo intelligente dans diverses industries.
Détails: https://developer.nvidia.com/blog/build-a-video-search-and-mmarisation-agent-with-nvidia-ai-blueprint
En bref, le plan de recherche vidéo et de résumé de NVIDIA fournit une solution d'analyse vidéo puissante et flexible, apportant des capacités de traitement des données vidéo plus intelligentes et plus efficaces à toutes les industries, et accélérant la mise en œuvre de la technologie de l'IA dans les applications pratiques. L'accès libre de cette solution offre également aux développeurs plus de possibilités et a hâte de voir des applications plus innovantes basées sur cette technologie à l'avenir.