Durch die exponentielle Nutzung von Bildern und Videos steigt auch der Bedarf an neuen Inhalten rasant an. Obwohl mehr Content produziert wird, decken sich die Erwartungen der Nutzer und Produzenten oftmals nicht mit aktuellen Systemen. Medienunternehmen und Archive benötigen intelligente Lösungen, um ihren Nutzern ein besseres Sucherlebnis zu bieten, das Wissen über ihre eigenen Daten zu bewahren, gleichzeitig auch Videoproduktionen zu beschleunigen und kosteneffizienter zu machen.
Bis heute mussten Medienunternehmen alle eingehenden Video- und Bildvorschläge mit Tags versehen und klassifizieren, um den Prozess der Vorauswahl zu erleichtern. Dieser Teil ist nur teilautomatisiert gelöst und bedarf neben der Erhebung der rein technischen Metadaten, auch eines großen manuellen Aufwands für eine inhaltliche Verschlagwortung.
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.
schnellere Datenerfassung
Kostenreduktion
schnelleres Labeling
Mit DeepVA haben wir einen großartigen Partner im Bereich Computer Vision, der aktuelle Forschung in seiner DNA trägt. Anwendungsbezogenheit und Interdisziplinarität haben für uns einen hohen Stellenwert, daher freuen wir uns auf weitere innovative Projekte mit DeepVA.
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Das Projekt wurde indirekt durch das Rahmenprogramm Horizon 2020 der Europäischen Kommission über das Projekt STADIEM (Grant Agreement 957321) gefördert.
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