导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能如何分析视频的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能技术实际应用场景在哪里！？
1. 支持机械、简单、重复性工作
在一些机械、简单、重复和毫无创意需求的劳动场景中，人工智能技术可以提供支持。在现代化工厂中，工业机器人和机械臂结合拥有更高“智力水平”的人工智能算法，能够为企业带来更高的生产效率和生产质量。
2. 创造数字经济时代新物种
从目前的技术及技术伦理来看，“类脑智能”等还为时尚早，但人工智能结合云计算、物联网、VR/AR等技术，确实能够解放和重构生产要素，催生各种商业社会创造“（产品、服务或企业类型方面的）新物种”的能力。翻译机诞生的背后，就是机器翻译水平的大幅提高。
3. 突破人类能力极限
随着计算机的普及，计算、存储和算法正在逐渐超越人类在全局认知、高并发性、深度逻辑和复杂准确记忆的能力极限，提供全新的生产力。此外，在一些高度危险、高度复杂的生产环境中，人工智能也能肩负起突破人类能力极限的重任。举例来说，人工智能在卫星遥感影像翻译中的应用可将传统解决方案需要的几个月缩短至几个小时。
4. 激活数据，创新业务和商业流程
过去20年，中国企业普遍经历了信息化和电子化，沉淀出大量高价值数据，这些数据均可以通过人工智能“激活”，从数据中找到新的业务价值点、业务流程或客户需求，帮助企业比现在的人工做出更好的业务服务和业务流程。举例来说，机器人流程自动化（RPA）工具可以帮助企业，将共享服务中的运营成本降低30%-50%。
5. 突破思维定式，发现潜在逻辑与联系
人工智能具有的强大数学能力和足够的计算速度，已经远远超过人类的计算承载力，可同时处理上百万种情况，这种能力能够突破“老专家”式的传统思维定式，将隐性和碎片化的问题变得显性化，并由此生成新的知识。因此，人工智能能够帮助企业精准匹配用户需求或业务需求，并且找到原本因为人力、人脑等因素限制而无法发现的潜在逻辑与内在联系。
6. 提供全新的人机或服务交互模式
目前人工智能在机器视觉（图像和视频识别）、自然语言理解和语音识别等领域已经具有非常强的能力，这意味着机器可以拥有近似于人类的“视觉、听觉和语言/语义理解能力”。新的、规模巨大且有利可图的人机交互相邻市场正在开放，特别是在汽车和医疗领域，有了新的增长和扩展机会，人工智能将是革新人机交互的新起点。
7. 辅助人类智能决策
人工智能能够为企业提供与传统的决策支持系统、知识辅助决策系统或专家系统不同且更具价值的智能决策，帮助企业构建决策支持系统（即Decision Support Systems，DSS，是人工智能的重要研究领域），为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。
人工智能的应用领域有哪些方面
人工智能的领域有：1、智能文本分类；2、智能语音；3、智能视频识别；4、智能服务机器人；5、人脸识别
一、智能文本分类
智能分类主要针对文本处理，应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景，比如城管事件中有很多这样的分类。
二、智能语音应用
智能语音针对语音进行处理，应用方向主要为语音识别。
三、智能视频识别应用
智能视频识别针对视频进行处理，主要用于视频流的分析。
四、智能服务机器人
机器人应用目前还是比较多，商场、医院、交通枢纽有指引机器人，政务办事大厅有政务事项办理机器人，城市管理有智能清扫机器人、排污机器人，接待室里有讲解机器人等，机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。
五、人脸识别
人脸识别技术其实不需要多说，现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证，比如扫脸支付、进站检票、证券开户。
深度学习在乒乓球比赛视频分析中的应用有哪些？
深度学习在计算机视觉领域内的广泛使用给人们的日常生活带来了很多的便利。使用深度学习的方法进行视频分析的速度非常快,平均每一帧图像仅需要0.5s左右的处理时间，所以应用深度学习方法对视频分析具有很高的研究价值与意义。
一，目标检测技术现状
目标检测问题在深度学习领域一直受到研究者的关注，目标检测的目的简单来说就是要在待检测的--幅图像中找出目标的位置并预测类别概率。在实际应用中，目标容易受到背景的干扰，比如当目标的颜色与背景颜色相似时，就会导致检测的效果不理想，再者，当目标发生形变或者各种姿态变化等原因也会导致最后的检测受到影响。传统的目标检测方法通常采用人工来设计目标特征，这样做的缺点是成本太高。
二，深度学习在乒乓球比赛视频分析中的应用
深度学习的核心思想是模拟哺乳动物大脑皮层的层级抽象结构，并以无监督学习的方式从输入数据(图片、视频、声音、文本等)中逐级提取特征，利用提取的特征完成目标任务。深度学习是当前人工智能学中的一-个 热点研究方向，是相对于浅层学习( Shallow Leaning) 来说的，浅层学习是基于反向传播算法( Back Propagation) 的人工神经网络的基础上提出来的，利用反向传播算法，人工神经网络模型可以从大量训练数据集中应用统计学的方法得到特征规律进而对目标进行预测，其隐藏层只有一层。
由于浅层人工神经网络隐藏层较少，对于复杂问题参数难调，训练出来的效果不佳，当样本数量和计算单元有限时表示能力较差，同时算法的泛化能力差，浅层学习也就慢慢淡出了人们的视线。相较于浅层学习，深度学习模型层数通常为5层，甚至更多。另一方面含有更多隐藏层可以学习到更多的目标特征，对特征的学习也更加深刻，从而可以提高识别物体的精度。
阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案
阿里云AI依托阿里顶尖的算法技术，结合阿里云可靠和灵活的云计算基础设施和平台服务，帮助企业简化IT框架、实现商业价值、加速数智化转型。阿里云数十项AI能力，稳定、易用、能力突出，是AI技术应用、开发的不二之选。
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基于语音识别、语音合成等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品‘能听、会说、懂你’式的智能人机交互体验。
1、语音识别
国内独创的字级LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了语音识别的精度。
a.一句话识别
针对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别。
b.一句话识别
对不限时长的音频流做实时识别，达到“边说边出文字”的效果。
2、语音合成
合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力，MOS评分达到业内顶级水准。
a.录音文件识别
针对已经录制完成的录音文件，进行语音识别的服务。
b.语言模型自学习工具
一键式自主优化方案，满足了各类用户对定制化场景的需求。
3、语音分析
构建语音交互场景下的口语理解和对话系统，提供给开发者自纠错能力及对话定制能力。
构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。
1、文字识别
将图片、照片上的文字内容识别出来，直接转换为可编辑文本的功能。
a.通用卡证
包含身份证正反面识别、护照识别、银行卡识别、名片识别、户口页识别。
b.通用文档
高精度识别各行业文档和表单表格，通用于各行业的通用文字识别。
2、图像识别
可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等。
a.票据识别
可结构化输出行业所需的各类票据关键字段内容。
b.手写识别
支持汉字、英文、数字、标点符号四类的手写体识别。
3、人脸识别
提供人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。
4、视频能力
通过对视频的多维理解，视频进行智能分析、主体识别、封面生成、内容检索等高效的服务。
致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。
1、自然语言处理
阿里云先进的自然语义处理技术广泛应用在电商、金融、物流等行业中。
a.智能短信解析
在手机端实现智能化、富媒体的短信展现形式，增强用户体验。
b.商品评价解析
高效甄别正负面评价，当前已支持24个行业类别。
2、语义理解
为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。
a.地址标准化
为企业，政府机关提供地址数据清洗，地址标准化能力。
b.NLP基础服务
为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。
3、机器翻译
以解决全场景语言障碍为目标，覆盖全球214种语言。
a.NLP自学习平台
无需算法背景，即可通过平台快速创建算法模型并使用。
4、内容安全
帮助用户降低色情、暴恐、涉政等违规风险，大幅度降低人工审核成本。
1、智能客服
随着人工智能技术不断发展，越来越多企业开始引入阿里云语音技术来搭建自己的智能客服系统。
2、信息审核
借助AI能力，有效改变了过去仅依靠人工内容审核的低效模式,极大提升内容审核的效率和准确度。
3、智能会议
随着云视频会议的快速崛起，结合语音、视觉等AI技术能力，为企业带来全新的会议体验。
4、智慧法庭
以信息化为核心的智慧法院建设,将引领司法领域的又一次技术革新,为行业带来更多价值。
5、智慧课堂
随着AI能力的引入，更好地赋能教学，有效提升教学效率，节省大量人力成本。
6、智慧医疗
帮助用户个性化定制导诊场景，避免患者盲目就医，有效提升就医体验。
7、图片搜索
结合不同行业应用和业务场景， 帮助用户在自建图库中实现相同或相似图片搜索的以图搜图服务。
8、智慧媒体
结合阿里云AI的能力，打造从内容采集、内容制作到内容展示一体化媒体解决方案。
1、金融AI
AI是普惠金融的核心驱动力之—,A可以赋能金融企业节省大量人力成本提高效率，从而改善用户体验和减少信息不对称,助力金融客户实现智能化升级。
传统行业痛点：
√金融行业往往需要投入大星的人力，不仅使成本居高不下之外,繁复核验猃更容易使客户不满、甚至失去客户;
√传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，浪费大量数据资源;
阿里云AI带来的价值：
Al将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段。人工智能技术在前端可以用于服务客户，借助自然语言理解、语音识别等技术打造的客服系统,广泛应用于各类金融机构，提供24小时不间断的问答和营销服务;依托计算机视觉技术主要集中在支付和金融账户登录等场景,从而助力金融客户实现智能化升级。
2、教育Al
随着AI技术的引入,教育行业正在脱离单教育辅助的角色,为受教育者提供科技赋能、内容完善、效果优良的课程,结合海量优质资源覆盖终身学习场景,实现高质量教育的可持续发展目标。
传统行业痛点：
√传统教育行业无法满足每一位终端用户的个性化学习;
√批改系统、教学课堂存在大量资源浪费，并且准确性存在偏差;
阿里云Al带来的价值：
以学习者为中心，借助阿里云AI能力，如语音、视觉、语义分析等AI技术，更好地赋能教学、管理、学习、考试四个重点场景，有效提升教学效率，节省大量人力成本。
3、交通Al
A智慧赋能交通行业,可助力交通信息广泛应用与服务,提升交通系统运行效率和管理水平,打造实时、准确、高效的城市交通智能体。
传统行业痛点：
√普遍存在的车辆干扰、遮挡标识等违法行为，对此需要大量人力成本去甄别辨识;
√城市交通高峰期缺乏有效预测,造成大面积拥堵;
阿里云AIl带来的价值：
通过借助AI的合理性、高效性,采集各种道路交通及服务信息，将深度学习、图像检测、机器视觉等技术应用在交通安全、文明出行、城市交通治理等场景中，可极大减少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通体系完善。
4、新零售AI
阿里云A技术渗透新零售领域,构建数据打通、场景贯通、深度触达的AlI+零售"体系，利用人工智能、算法等关键技术将人与货、人与场实时结合、真正打穿，全面提升运昔效率提升消费者体验,助力零售业数字化升级。
传统行业痛点：
√零售业是典型的劳动力密集型行业，在其运营、供应等环节需要大量的人力资源,通过AI辅助收银、客服、门店等场景提高效率;
√随着人口红利消失，如何降低线下获客成本成为每一个零售企业必须要面对的问题;
阿里云AI带来的价值：
阿里云AI航能新零售行业各环节，基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术,赋翁能线上及线下零售商，在精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、无人零售、智能客服等领域中广泛应用,有效降低人力成本，提升利润空间。
5、政务Al
以阿里云AI技术为基石,把人工智能技术属性和社会属性的高度融合,辅助政府在经济、治理、民生等领域的管理变得更加精细化、智慧化,整合并高效利用政务资源,助力政务数智化转型。
传统行业痛点：
√在有限的人力资源下，需要面对大量公众需求和提供完善便捷的办事服务;
√海量政务信息数据，人力处理成本高、精准度低;
阿里云Al带来的价值：
将人工智能技术广泛应用到政府工作中，利用文字识别、身份认证、人脸识别、智能客服等技术，加强政务信息整合和公共需求精准预测,有效提高工作效率，为政府服务工作的不断改善提供可靠保障。
6、司法Al
阿里云A正在利用大数据和人工智能推进着—场数字化、智能化革命升级，集中AI能力服务于中国司法行业,能有效提高司法效率、保证司法公开公正、提升司法公信力等作用和价值,为行业带来更多值得期待的创新。
传统行业痛点：
√存在大量繁琐的事务使法律服务效率低下,案件堆积成山;
√传统法律咨询服务价格昂贵,无法有效帮助大量个体获得法律咨询;
阿里云AI带来的价值：
随着阿里云AI技术的快速发展，在智慧法庭、智能庭南等领域下,需要依托智能大数据分析、语音识别、图像视预分析等多项人工智能技术，从而实现案情要素分析、庭审语音识别自动转写、庭审行为视频分析等功能，实现在减少人力投入、提高工作效率的同时,还能够比人工做得更快、更准确。
视频里的AI模式是什么意思
AI 拍照功能简而言之就是对取景框内的物体进行分析，并根据物体特性推荐 8 种拍摄模式，包括人像、美食、宠物、风景、城市、花卉、日出、日落场景。每一种拍摄模式都会根据取景视角、颜色等因素进行自动调节。说得再简单一点，就是我们对“傻瓜”相机的再一次升级。玩单反专业相机的人需要有专业的光学和摄影知识，才能准确判断光线条件，对相机进行调节以达到最佳成像效果。“傻瓜”相机，则是运用了一个“自动”模式走天涯。但是由于计算没有那样精确，以至于成效效果不如人意。已然需要人工选择夜景、人像、静物、运动等模式。
而AI拍照模式，这是通过摄像头进光，对被摄物光线场景进行人工智能分析计算后，自动匹配拍照模式的功能。
现在ai换脸技术很火，那么它的本质到底是什么？
AI换脸的本质是把颜值和表情分开
这里说的颜值，就是人的五官形象；而表情，则是五官在不同情绪下的形象，更多的是指五官的动作。
一个人脸上，颜值和表情他们总是一体的，难以分割
然而AI换脸技术的出现，正在告诉我们颜值和表情是可以分离的。
怎么把颜值和表情分离？
在AI换脸出现以前，PS（PhotoShop）其实也可以对图像进行换脸，或者叫PS换脸。
PS换脸其实就是把一张新脸的图像，直接覆盖到图片上的一张脸上
因为是直接覆盖，所以生成的图片时，脸部表情只能跟新脸的表情一样，无法改变。
如果非要改变，而且要改变的自然则非常困难，需要使用复杂的手绘技术进行精准绘制，而且在视频上实现还要考虑多帧的连贯性。
AI换脸技术出现之后，表情改变就变得很容易，而且即使在视频里实现也很容易。
AI换脸技术，只要一张新脸的照片，就可以给视频里的角色换脸。
AI换脸的过程大概可以理解为：人工智能预先分析好视频里面的五官的形状和位置；你提供照片后，人工智能再分析你的五官形状和位置；然后再把你的五官的形状和位置，和视频对比着进行合并。
最终合并出来的效果，表情是原视频里面的表情；五官变成了提供照片上的五官，而且换脸结果在整个视频片段都非常自然。
这个过程生成的视频里，五官来自图片，表情来自视频，五官和表情分离了，也即是颜值和表情分离了。
换句话说，AI变脸的本质，或许就是颜值和表情分离。
那颜值和表情分离到底有什么用？
影视制作的革命性创新：
影视制作里有一个改写了整个影视行业的“分离”，就是图像和声音分离。
影视行业最初都是无声影视，后来有人创新性的把声音和图像进行同步播放，就出现了有声电影。
而声音和图像分离技术一直运用到现在，这样的分离，保证让声音可以独立制作，创造出立体感和现场感更强的声音效果。
而颜值和表情分离，会产生比图像声音分离，更为强烈的影响。
(1)大大增加影视作品的人脸表现力。
例如，以前很难想象人可以从“画”里面走出来，而现在通过AI换脸，只要获取画里面的五官，放到任意的视频里面，就可以制作出画里面人在动的视频。
要知道画里的脸孔极为自由，可以凭我们天马行空，创造出任意我们想要的脸孔，再通过AI换脸，就创造出任何我们想要的活灵活现的角色。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能如何分析视频的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～