多场景 AI 视频结构化，让「看」这件事变得不一样

视频，作为信息量最大的媒介形式，已经成为了网络上传播的主要内容。随着 5G 和物联网时代的到来，视频在各个领域的应用会更加广泛，人们对视频结构化的需求也将越来越大。

AI 视频结构化，是指通过计算机视觉、深度学习等技术，对视频中的内容进行自动识别和理解。这包括对视频中的人、物体、场景、事件等的检测、识别和跟踪。AI 视频结构化可以帮助我们更好的管理、检索和利用视频内容。

在互联网领域，AI 视频结构化可以帮助我们：

• 内容审核： 自动识别和过滤视频中的不当内容，如色情、暴力、血腥等。
• 广告投放： 根据视频中的内容，自动投放相关的广告。
• 个性化推荐： 根据用户的观看历史和喜好，推荐相关的视频内容。
• 视频搜索： 根据视频中的内容，帮助用户快速找到他们想要的内容。

在广电领域，AI 视频结构化可以帮助我们：

• 节目制作： 自动生成视频的字幕、摘要、预告片等。
• 节目编排： 根据视频的内容，自动编排节目表。
• 节目播出： 自动检测和处理视频中的错误，如黑屏、花屏等。
• 节目回看： 根据视频的内容，帮助用户快速找到他们想要回看的节目。

在媒体领域，AI 视频结构化可以帮助我们：

• 新闻报道： 自动生成新闻视频的字幕、摘要、预告片等。
• 新闻传播： 根据新闻视频的内容，自动将新闻传播到各个平台。
• 新闻审核： 自动识别和过滤新闻视频中的不当内容，如色情、暴力、血腥等。
• 新闻检索： 根据新闻视频的内容，帮助用户快速找到他们想要检索的新闻。

在娱乐领域，AI 视频结构化可以帮助我们：

• 电影制作： 自动生成电影的字幕、摘要、预告片等。
• 电影发行： 根据电影的内容，自动将电影发行到各个平台。
• 电影推荐： 根据用户的观看历史和喜好，推荐相关的电影内容。
• 电影搜索： 根据电影的内容，帮助用户快速找到他们想要搜索的电影。

在教育领域，AI 视频结构化可以帮助我们：

• 在线教育： 自动生成在线课程的视频、字幕、摘要等。
• 在线教育平台： 根据课程的内容，自动将课程推荐给相关的学生。
• 在线教育质量监控： 自动检测和处理在线课程中的错误，如黑屏、花屏等。
• 在线教育学生管理： 根据学生的学习进度，自动生成学生成绩报告。

在医疗领域，AI 视频结构化可以帮助我们：

• 医学影像分析： 自动识别和分析医学影像中的病变。
• 手术指导： 根据手术视频的内容，自动生成手术指导书。
• 远程医疗： 根据远程医疗视频的内容，自动诊断患者的病情。
• 医学教育： 自动生成医学教育视频的字幕、摘要、预告片等。

在自动驾驶领域，AI 视频结构化可以帮助我们：

• 自动驾驶汽车： 自动识别和检测道路上的行人、车辆、交通标志等。
• 自动驾驶汽车地图： 根据自动驾驶汽车行驶的视频，自动生成自动驾驶汽车地图。
• 自动驾驶汽车安全： 自动检测和处理自动驾驶汽车行驶中的危险情况。
• 自动驾驶汽车数据分析： 根据自动驾驶汽车行驶的视频，自动分析自动驾驶汽车的行驶数据。

在安防领域，AI 视频结构化可以帮助我们：

• 安防监控： 自动识别和检测监控视频中的可疑人员、可疑车辆等。
• 安防报警： 根据监控视频的内容，自动触发警报。
• 安防事件分析： 根据安防事件视频，自动分析安防事件的经过和原因。
• 安防人员管理： 根据安防人员执勤的视频，自动生成安防人员的执勤报告。

在智慧城市领域，AI 视频结构化可以帮助我们：

• 智慧城市交通管理： 自动识别和检测交通视频中的违章车辆、违章行人等。
• 智慧城市公共安全管理： 自动识别和检测公共安全视频中的可疑人员、可疑车辆等。
• 智慧城市环境管理： 自动识别和检测环境视频中的污染源、污染物等。
• 智慧城市应急管理： 根据应急事件视频的内容，自动生成应急事件的处置预案。

AI 视频结构化正在改变着我们“看”视频的方式。它让视频变得更加智能，也让视频的内容变得更加丰富和多样。在未来，AI 视频结构化还将发挥更大的作用，为我们带来更多惊喜。