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快手智能视频图像编码处理服务架构

2.2 Atlas 能力简介 Atlas作为多媒体处理算法引擎,已经在快手的各种线上服务全面落地,包括快手主站及海外的视频/图像分析、视频/图像处理、视频转码等。 Atlas现有的能力主要包括如下四个方向:视频图像压缩,画质增强,音频处理,以及智能生产。 在快手每天会新增千万级的视频内容,这些视频的服务端转码任务都是通过Atlas来完成的。 这些算法及功能已经长期稳定地服务于快手平台及海外各App,服务范围涵盖了移动端的编辑和上传流程,以及服务端转码相关的处理和增强等重要任务。 智能生产方面,Atlas中具有很多独特的功能,比如精彩片段挑选、智能封面挑选和裁剪等。快手智能影集就是基于Atlas这些独家能力进行开发并持续迭代的。 算法服务层:这是最核心的一层,主要分为三大模块,其一是音频、视频及图像编解码器(Codec)模块;其二是图像算法引擎VisionEngine,是包含各种自研图像算法的工具集;其三是EVA(Elastic

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快手智能视频图像编码处理服务架构

2.2 Atlas 能力简介 Atlas作为多媒体处理算法引擎,已经在快手的各种线上服务全面落地,包括快手主站及海外的视频/图像分析、视频/图像处理、视频转码等。 Atlas现有的能力主要包括如下四个方向:视频图像压缩,画质增强,音频处理,以及智能生产。 在快手每天会新增千万级的视频内容,这些视频的服务端转码任务都是通过Atlas来完成的。 这些算法及功能已经长期稳定地服务于快手平台及海外各App,服务范围涵盖了移动端的编辑和上传流程,以及服务端转码相关的处理和增强等重要任务。 智能生产方面,Atlas中具有很多独特的功能,比如精彩片段挑选、智能封面挑选和裁剪等。快手智能影集就是基于Atlas这些独家能力进行开发并持续迭代的。 算法服务层:这是最核心的一层,主要分为三大模块,其一是音频、视频及图像编解码器(Codec)模块;其二是图像算法引擎VisionEngine,是包含各种自研图像算法的工具集;其三是EVA(Elastic

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    Spotify个性化推荐服务Discover Weekly:智能学习如何为你推荐音乐

    那么现在,就让我们先去看看其他音乐服务公司是如何推荐音乐的,然后再看看Spotify是如何做得更好的。 大约在同一时间,一个名叫“The Echo Nest”的智能音乐代理在麻省理工学院的媒体实验室中诞生了,它采用了在当时非常先进的个性化音乐推荐方法。 如果上述就是其他音乐推荐服务的工作方式,那么Spotify是怎么推荐音乐的呢? 是什么使它能够比别的产品更加准确地挠到用户的痒痒肉呢? Spotify的三种音乐推荐模型 Spotify并不是使用了某种革命性的推荐模型,实际上,他们是把其他推荐服务的各种好方法混在一起使用,最终创造了他们独特而强大的挖掘引擎。 推荐模型3:原始音频模型 写了这么多了,你可能会想:等等,我们不是已经通过前两个模型来分析这么多数据了吗?为什么我们还要分析音频自身呢? 首先,加入第三个模型可以提升推荐服务的准确性。

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    童欣:从互动图像智能图像

    在过去的几年中,我们也在探索如何通过一些智能技术来发展一些算法帮助大家快速地生成一些高质量的三维内容。我们想到的一个办法就是,通过智能算法加简单交互的方式来代替一些用户繁琐的交互操作来做内容生成。 所谓的大量训练数据就是我们需要给用户、我们需要给我们的算法,提供成万对或者成十万对的输入图像和对应的真实的材质贴图。这件事情是非常难的,因为如果我们能够生成这么多的材质贴图,我们就不需要做这项工作了。 那我们的一个重要观察是虽然我们没有很多这样的训练数据能生成出来,但是我们在真实世界中从网上能够下载到大量的材质的图像出来。 然后我们发现另外一件很有意思的事情,假设我给了你一套材质贴图之后,现在的绘制算法已经足够得好了,它可以帮助我们非常真实地生成一些高质量的图像出来。 我们看到通过一些我们设计的智能算法,我们可以帮助用户快速有效的生成一些高质量的三维内容。这里面的智能可能比大家现在喜欢讲的ren工智能里面的算法定义更宽泛一些。

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    推荐 | Pair,医学图像标注神器

    在AI新基建时代,智能化医疗成为一种潮流趋势,其中医学影像标注为智能化医疗研究提供了基础金标准。但现有软件无法满足标注项目的复杂需求。 因此,本文为大家推荐一款一站式医学图像标注软件Pair,解决所有“不可以”。 Pair致力于成为最优秀、最专业、最懂医生的国产医学影像标注软件。 我们的pair作为一款一站式医学图像标注软件,与其他标注软件相比,有以下八大亮点: 多项目通用。 兼容全部数据模态和格式。 支持多种标注类型。 AI智能标注。 支持大规模的标注任务。 多项目通用 你还在为2D图像需要用LabelMe,3D图像需要使用itk-SNAP、3D Slicer频繁切换软件而烦恼吗? ,软件会在后续帧自动跟踪目标,并将结果标注在图像上 AI智能标注 在面临大规模、复杂的标注需求时,如视频帧标注或多任务密集标注,若完全依赖手动标注,既会给医生带来沉重的负担,也会严重制约AI研究项目的进度

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    梯度直方图(HOG)用于图像多分类和图像推荐

    在本文中,我们将研究在图像分类和图像推荐中使用定向梯度直方图的方法。 数据集 ? 目的是将数据集用于图像分类和推荐。让我们先看看数据分布! ? 每个列的惟一值。 对于每个性别,masterCategory、subCategory、gender、usage和season列使用KNN分类器进行图像分类,然后使用K个最近邻数据进行图像推荐 这个设计的目标是提出一个解决方案 然后构建推荐引擎,根据用户选择的测试图像,给出最匹配的n幅图像。 ? ? ? ? 在一些情况下,图像被错误地标记,或者图像有多个对象但被标记在一个类中,这会影响我们的模型。下一步是确定错误分类的根本原因,并制作一个更好的分类和推荐引擎。

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    推荐算法(一)——音乐歌单智能推荐

    题记:推荐引擎根据的分类根据数据源,分为基于人口统计学的(用户年龄或性别相同判定为相似用户)、基于内容的(物品具有相同关键词和Tag,没有考虑人为因素),以及基于协同过滤的推荐(发现物品,内容或用户的相关性推荐 (机器学习,所谓机器学习,即让计算机像人脑一样持续学习,是人工智能领域内的一个子领域)。 推荐算法: 潜在因子(Latent Factor)算法。 应用领域:“网易云音乐歌单个性化推荐”、“豆瓣电台音乐推荐”等。 关键因素: 评分矩阵的UV分解的理解。 算法思想:        每个用户(user)都有自己的偏好,比如A喜欢带有小清新的、吉他伴奏的、王菲等元素(latent factor),如果一首歌(item)带有这些元素,那么就将这首歌推荐给该用户 因此我们队张三推荐四首歌中得分最高的B,对李四推荐得分最高的C,王五推荐B。 如果用矩阵表示即为: ?

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    智能图像签名生成脚本

    https://cloud.tencent.com/document/product/867/17719

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    智能视频分析ai图像精准智能识别

    智能视频分析ai图像精准智能识别包含图像解决、数字图像处理、行为识别、状态识别 、视频帧全自动监控分析,体现了智能视频分析ai图像精准智能识别的工作能力。 根据智能视频分析ai图像精准智能识别,智能视频内嵌式识别专用工具可以分析监控视频监管下的图像,并将合理信息内容变换为有价值的信息发给后台,使视频监管从处于被动监管变化为积极监管。 现阶段,销售市场上面有完善的智能视频分析ai图像精准智能识别算法,如智能化工厂安全头盔配戴识别、车牌号识别、抽烟识别、浓烟火苗识别、工作人员擅自离岗识别、工作人员摔倒等运用。 智能视频分析ai图像精准智能识别的有关生产商已经不断完善关键优化算法,以提升智能视频分析技术性的运用,完成智能视频分析商品的真真正正商用化。 与此同时,充分考虑不断完善、更繁杂、变化多端的应用领域,智能视频分析技术性的快速发展也应重视识别、分析大量的行为表现和出现异常事情、成本低、更灵敏的商品类型等方面。

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    智能视频图像识别

    智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术,能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析,抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为,并向责任人推送信息。 与传统监控系统软件对比,智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力,增强了数据检测和解析功能。智能视频图像识别系统具备很大的经济价值和广泛的应用领域,引起了国内外研究工作人员的广泛关注。 智能视频图像识别识别系统实现了下列识别优化算法:(1)施工作业安全帽子识别(2)混色+响应式工作服装识别(3)未系安全带高处作业识别(4)超长距离地区警示(5)浓烟+明火识别(6)睡岗识别(7)手机识别 智能视频图像识别可应用于全部必须生产安全/工程施工的场地,包含在建工地、在建地铁/铁路线/道路、新建加工厂和经营加工厂、煤矿业和工作船,给施工作业产生很大的方便。

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    推荐 | github 项目推荐:用 edge-connect 进行图像修复

    AI 科技评论按:用对抗性边缘学习修复生成图像是一种新的图像修复方法,它可以更好地复制填充区域,它的细节部分展现了开发者对艺术工作者工作方式的理解:线条优先,颜色次之。 文中提出了一种 2 阶对抗式边缘连接模型,该模型由一个边缘生成器和一个图像完成网络组成。边缘生成器先描绘出图像缺失区域(规则和不规则)的边缘,图像完成网络先验使用描绘出的边缘填充缺失区域。 (c)拟用方法的图像修复结果。 在每种情况下,都需要提供一个输入图像(带掩膜的图像)和一个灰度掩膜文件。请确保掩膜文件覆盖输入图像中的整个掩膜区域。 /examples/places2/mask 对应的掩膜图像,并将结果保存在./checkpoints/results 目录中。

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    推荐系列01:人工智能推荐系统

    02 先聊人工智能推荐系统之前先掰掰人工智能,这个词估计大家能能听得懂,毕竟是风口上的名词,想没听过也难。那么问题来了,你觉得推荐系统与人工智能有什么关系? 或许大半的人会认为没有半毛钱的关系,这让我想到了前几天周末在知乎上怼的一个问题,问题的核心就是:“现在大数据都很low了,大家都是去搞人智能了”。 这典型就是对于人工智能定义认知的问题,个人认为人工智能就是一个偏业务的定义,多维度多学科交叉的概念,压根儿就不好以技术维度去对比去评判。其核心的三要素就是:算法、计算能力以及数据。 所以,追究其本质,其实也是算法模型+计算过程+基础数据的流程,并且最终达到了机器自动化、智能化的效果,从广义的角度来说,或许复杂一些的推荐系统或许也能纳入人工智能的范畴了(真心怕那种一说到人工智能=神经网络的选手 比如,你好奇什么是人工智能,那么你就会用诸如谷歌、或者国产大百度去搜索,然后获取到相关网页,去点击查看,最终完成你了解人工智能这个信息获取的目的。

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    推荐5最佳免费图像注释工具

    图像标注是有监督机器学习中的数据标注技术之一,要做图像注释,必须需要一个专用的注释工具,现在有很多图像注释工具。 在本文中,我们将根据在项目中使用它们以及我们寻找最适合使用的工具时的个人经验,为你们推荐五个最好的免费图像注释工具。 除了图像注释外,该工具还可用于视频注释。VoTT还支持多种导出格式,如Azure自定义Vision服务、CSV、CNTK、Pascal VOC、Tensorflow记录和VoTT Json。 labelimg labelimg是我在图像标记方面的第一个工具。这是我第一次接触到图像标签,因为我以前的项目或工作是为语音识别注释音频。 当你们有很多图像需要注释时,可能会忘记对其中一些图像进行注释。这就是为什么“文件列表”很方便,因为它不仅列出了你们的文件,而且还为已经注释的每个文件提供了一个复选标记。

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    智能图像处理-阳光算法

    感谢大家的留言和指正,首先,这个算法经过实践,确实存在问题,因为当时毕业比较忙,我在智能车上试验了一下,觉得效果可以就没再深入发掘,后来一些车友们给我留言,有两个问题:一是在反光特别强烈的情况下,算法效果大打折扣

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    视频图像智能识别系统

    视频图像智能识别系统根据优化算法对项目现场封闭地区开展监控和防卸,对项目现场实时全天候监控识别分析,当监测到有人的身体进入时,视频图像智能识别系统会全自动警报和警示,适用三种颜色智能展现不一样情况,数据可视化监管 在安全性视频监控项目场景,图像识别技术性与监控视频业务流程的运用紧密结合,合理地增加了公安机关、交通出行、司法部门、零售、工厂、石化煤矿、水利、港口、机场等领域的监管效率,使传统监控摄像头完成了高效益的产品定位 图像识别技术根据互联网大数据和深度神经网络技术,为施工作业现场的安全系统赋予了角色识别、车子识别、物件检验、区域入侵检测技术、作业现场出现异常个人行为检验等情况的识别和迅速警报。

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    视频监控智能图像识别

    视频监控智能图像识别技术实际上是一种,它为建筑工程施工品质和安全工作给予了优秀的方式方法。施工人员的安全隐患因为欠缺高度重视或因为缺少较好的监管方式 ,施工工地安全事故的次数较高。 视频监控智能图像识别根据在施工工地安装的各种各样不限品牌的监控设备,可以有效的填补传统式监控方式 和技术性的缺点,完成工作人员、机械设备、原材料、自然环境的全方位即时监控,将处于被动监管变化为积极监控, 视频监控智能图像识别分析系统依据在施工工地进出口、安全通道、护栏等地方组装智能监控摄像头,将监控视频与云服务平台进行联接,管理者依据监控器大屏幕可以检查施工工地各地区的及时情况。 依据具体监管地区的大小和现场情况,对建筑工地的重污染区域开展视频监管,设定大概范围和角度的警示地区,根据对监控摄像头收集的视频流信息开展智能剖析,当看到职工倒在地面上,而且在制定的時间内沒有醒来时,系统软件会立即传出警示信息内容 在管控地区安装监控摄像头 ,应用视频识别优化算法对监控摄像头收集的图像开展智能剖析。

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