Video‑Kennzeichnung für Maschinelles Lernen

Video‑Kennzeichnung für KI‑Algorithmen

Künstliche Intelligenz ist in der Lage, Muster in Videos zu erkennen, wenn sie zuvor mit entsprechenden Beispielen trainiert wurde. Videos unterscheiden sich von Standbildern durch zeitliche Abfolgen und Bewegungsinformationen, was die Kennzeichnung komplexer macht. Video‑Annotation umfasst daher nicht nur die Erkennung einzelner Objekte in einem Frame, sondern auch deren Bewegung, Verhalten und Interaktionen über die Zeit hinweg.

Es gibt zwei grundlegende Strategien für das Video‑Labeling:

• Überwachte Klassifikation: Videos werden vorher manuell oder semi‑automatisch annotiert, bevor sie dem Modell zur Verfügung gestellt werden. Beispiel: Jeder Frame eines Videos ist mit einem Label versehen, das beschreibt, was darauf zu sehen ist.
• Unüberwachte Klassifikation: Algorithmen wie Clustering oder Segmentierung identifizieren selbst Muster in unbezeichneten Daten, die anschließend für Lernprozesse genutzt werden können.

Hinweis:

Für die Entwicklung leistungsfähiger Video‑KI‑Modelle sind qualitativ hochwertige Trainingsdaten entscheidend. Mit den KI‑Trainingsdaten von clickworker können Sie große Mengen annotierter Videodaten effizient erstellen lassen – für Objekt‑, Ereignis‑, Verhaltens‑ oder Bewegungskennzeichnung.

KI‑Trainingsdaten entdecken

Trainingsdatensätze herstellen und kennzeichnen

Trainingsdatensätze für Video‑Annotation beinhalten annotierte Sequenzen, bei denen für jedes relevante Objekt oder Ereignis ein entsprechender Label‑Tag gesetzt wurde. Crowdworker erstellen solche Datensätze entlang klarer Vorgaben, damit KI‑Algorithmen darauf trainiert werden können.

• Arbeitende annotieren Videos, indem sie Objekte, Personen, Handlungen oder Zustände markieren.
• Die erzeugten Labels werden in strukturierter Form gespeichert, sodass KI‑Modelle darauf trainiert und validiert werden können.

Die Bedeutung automatisierter Video‑Kennzeichnung zeigt sich besonders in Szenarien wie der intelligenten Videoüberwachung, der Verkehrsanalyse oder der Erkennung von Verhaltensmustern. KI kann beispielsweise Feuer, ungewöhnliche Menschenmengenbewegungen oder Objekte in Echtzeit erkennen, sobald sie mit ausreichend hochwertigen Trainingsdaten versorgt wurde.