CUSTOMER SUCCESS STORY / Vidispine

Künst­liche Intel­ligenz in der Media Supply Chain

Deepva integration in vidispine

INDUSTRIE

IT-Unternehmen

PRODUKT

VORTEILE

Ergänzung eines Medien­ver­wal­tungs­systems durch automa­tische Bild- und Videoer­kennung sowie integrierte Möglichkeit der Erzeugung indivi­du­eller KI Modelle.

Presse­mit­teilung

Mithilfe von DeepVA kann der User intuitiv und einfach direkt im Media Asset Management System Trainings­daten anlegen und verwalten.

Dies erhöht die Identi­fi­zie­rungs­leistung im Bereich der Gesichts­er­kennung erheblich.

Arvato Systems ist ein inter­na­tional agierender IT-Spezialist und Multi-Cloud Service Provider, der es sich zur Aufgabe gemacht hat, verschiedene Unter­nehmen bei ihrer digitalen Trans­for­mation zu unter­stützen. Schnelle und sichere IT-Systeme bringen Arvatos Kunden in die Cloud und sorgen mithilfe von IoT, Block­chain oder Künst­licher Intel­ligenz für maximal vernetzte Anwen­dungen und Geschäfts­pro­zesse.

Mit VidiNet bietet Arvato Systems eine cloud­ba­sierte Media Service Plattform der Arvato Systems Marke Vidispine, die mit ihren zahlreichen Appli­ka­tionen eine hochef­fi­ziente Grundlage für die gesamte Content Chain bildet. Sie bietet Anwendern eine Reihe von Services und Apps in einer vorin­te­grierten Umgebung als SaaS Lösungen. Damit unter­stützt die Plattform nicht nur verschiedene Medien-Workflows, sondern erlaubt beliebige Skalie­rungs­mög­lich­keiten für den profes­sio­nellen Einsatz.

Koope­ration mit Vidinet: KI trifft MAM-System

Die Koope­ration unserer KI-Software mit dem Arvato Systems Vidispine Team stellte sich als voller Erfolg heraus. ereits zu Beginn waren sowohl wir als auch das Team von Arvato Systems faszi­niert von der Idee, Medien­work­flows maximal zu automa­ti­sieren und das mit den progres­sivsten Tools aus dem IT-Werkzeugkasten, nämlich KI im Bereich Computer Vision. Der Nutzer des Media-Asset-Managementsystems soll in die Lage versetzt werden, die Erkennung von Inhalten aus Bild und Video, die Erstellung eigener KI-Modelle und die Quali­täts­si­cherung seiner Trainings­daten eigen­händig überwachen und steuern zu können.

Die Heraus­for­derung: Indivi­duelle KI-Lösungen sind teuer und erfordern Exper­ten­wissen

Die Imple­men­tierung vorge­fer­tigter KI-Modelle im Bereich Computer Vision liefert in der Praxis selten den erhofften Mehrwert. Die Integration in ein MAM kann zwar unkom­pli­ziert und schnell sein, aber die Erken­nungs­leistung ist stark einge­schränkt. So müssen die meisten Unter­nehmen auch beispiels­weise Personen in Bildern und Videos erkennen, die nicht teil eines bereits existie­renden KI-Modells sind. Die Modelle müssen stetig erweitert, aktua­li­siert und angepasst werden. Die nötigen Werkzeuge dafür müssen dem Nutzer direkt im MAM trans­parent zur Verfügung gestellt werden.

Eigene Lösungen zu entwi­ckeln, um KI-Modelle präzise an die eigenen Unter­neh­mens­be­dürf­nisse anzupassen, ist in der Regel teuer und erfordert Exper­ten­wissen im Bereich Machine Learning.

Unsere Erfah­rungen mit generi­schen KI-Lösungen ist, dass die gewünschten Entitäten im eigenen Content oftmals nicht erkannt werden. Trainings­da­ten­er­stellung und Daten­satz­ver­waltung sind komplex und zeitin­tensiv. Die Integration von DeepVA in Vidispine und VidiNet hat uns gezeigt, dass indivi­dua­li­sierbare KI in der vertrauten MAM-Oberfläche intuitiv und unkom­pli­ziert sein kann.

Ralf Jansen Vidispine

Ralf Jansen

Software Architekt bei Vidispine – An Arvato Systems Brand

Die Lösung: Eigene KI-Modelle direkt und einfach im MAM

DeepVA bietet, im Gegensatz zu anderen großen Anbietern im Bereich der Image Recognition, die Möglichkeit automa­ti­siert eigene KI-Modelle zu erstellen, wobei weitaus mehr und indivi­du­ellere Inhalte aus Medien-Assets erkannt werden können, als es bisherige „pre-trained models“ in der Lage sind.

KI in Medien-Supply Chain: Vidispine Interface with integrated DeepVA AI

Das Ergebnis: Hochef­fi­ziente und zeitspa­rende Perso­nener­kennung

Durch die Koope­ration von DeepVA und VidiNet wird der Aufbau indivi­du­eller KI-Modelle im eigenen MAM-System ohne techni­sches Vorwissen ermög­licht. Durch den wachsenden Bestand an Trainings­daten, die nicht umsonst als das Gold des daten­ge­trie­benen Zeitalters gelten, steigt die Erken­nungs­leistung im Bereich der Perso­nener­kennung rapide an. Dadurch entsteht in der Analyse von Bild- und Video­daten eine detail­liertere und quali­tativ hochwer­tigere Verschlag­wortung der Medien und eine verbes­serte Recher­chier­barkeit der Inhalte. Zudem werden über das sogenannte Face Indexing (das Vergeben einer indivi­du­ellen ID für nicht erkannte Personen) weiter­füh­rende Analysen sowie eine Rückwärts­suche ermög­licht. So werden Arbeits­ab­läufe im MAM optimiert, Zeit und Kosten könnten einge­spart werden. Mitar­beiter müssen ihre Zeit nicht mehr mit der monotonen und repeti­tiven manuellen Verschlag­wortung von Medien­in­halten verbringen, sondern schaffen mit wenigen Klicks ein intel­li­gentes und sich stets verbes­serndes System zur Verwaltung visueller Daten.

Mit DeepVA und VidiNet und den dazuge­hö­rigen VidiNet Cognitive Services entsteht ein hochin­te­griertes MAM-Ökosystem, welches dem Nutzer die Möglichkeit gibt, auf einfache und intuitive Weise eigene KI-Modelle aufzu­bauen. Über die Integration von DeepVA in VidiNet können die dafür benötigten Trainings­daten effizient angelegt und verwaltet werden. Beispiel­daten können manuell einge­pflegt oder über ein Tool direkt aus Videos ausge­schnitten und beschriftet werden. Mit der Face Dataset Creation wird sogar die automa­ti­sierte Generierung von Trainings­daten möglich, die aus Inter­view­szenen Beispiel­bilder extra­hiert und abspei­chert. Zusätzlich zur Verwaltung der Trainings­daten werden diese auch automa­tisch hinsichtlich ihrer Qualität für die Verwendung in einem KI-Modell geprüft.

0 %

SCHNELLERE DATENERFASSUNG

100 %

BEDARF AN KI-EXPERTEN

0 %

SCHNELLERE KENNZEICHNUNG

Werfen Sie einen Blick auf unsere weiteren Erfolgs­ge­schichten

TVN

Die KI-gestützte Unter­ti­telung für das deutsche Bundes­kanz­lerin sorgt für präzise, barrie­re­freie Sendungen mit Echtzeit-Transkription, mensch­licher redak­tio­neller Aufsicht und Einhaltung der DSGVO.

Mehr lesen »

Heilbronn

DeepVA hilft dem Stadt­archiv Heilbronn dabei, große Fotomengen automa­ti­siert zu verschlag­worten und zu digita­li­sieren.

Mehr lesen »
DeepVA Landmark Recognition

rbb

Die Zusam­men­arbeit des rbb mit DeepVA hat den regio­nalen Rundfunk und die Archi­vierung durch den effizi­enten Einsatz von KI trans­for­miert.

Mehr lesen »

Indivi­duelle Lösungen, die auf Ihre Bedürf­nisse zugeschnitten sind

Sind Sie bereit, das Potenzial von KI für Ihr Unter­nehmen zu nutzen? Jetzt DeepVA 14 Tage kostenlos testen!

Wir werden unter­stützt von

Tage :
Stunden :
Minuten :
Sekunden

Neueste KI-Nachrichten

Abonnieren Sie unseren Newsletter

Keine Sorge, unser Newsletter ist für wichtige Neuigkeiten reserviert, so dass wir nur hin und wieder ein paar Updates versenden. Kein Spam!