削减72%的视频处理时间

  • 在几分钟而不是几小时内处理足球比赛视频
  • 超过90%的准确率在识别得分时刻,犯规,和其他重要的场景
  • 智能回放检测,加速高光生成
  • 识别每个玩家以满足内容需求 
  • 鲁棒的人脸识别,以加快个人特定的场景搜索
  • 功能强大的多面体过滤器,方便手动高亮选择
  • 直接上传到YouTube, Vimeo和其他视频托管平台

商业挑战

客户端, 主要的MAM和媒体物流公司, 他向mg娱乐网站提出了扩大足球内容货币化规模的需求,并相应地改变了内容生成过程. 对解决方案的期望如下:

 

  • 减少观看和处理亮点的时间 
  • 简化时间敏感内容的工作流
  • 减少最终产品中人为错误的可能性
  • 降低生产和货币化活动的成本 
  • 使解决方案既适合VoD,也适合直播内容

提供最先进的机器学习突出生成器

经过两个月的工作, 这个团队提出了一个完全可行的解决方案, 可以在客户端部署.

该系统满足了所有的关键需求,并成功地支持了客户在盈利策略方面的业务需求, 接触的机会, 和cost-to-quality比.

无与伦比的高光检测精度

该平台经过预先训练,可以检测出足球比赛中的多个有趣时刻. 使用类人ML算法, 该解决方案分析和分解任何足球比赛,自动生成经过精确调整的亮点汇编, 同时显著减少人工工作量.

系统识别并分类屏幕上发生的一切, 包括所有犯规类型, 红牌, 记分牌, 观众的反应, 以及其他值得重玩的时刻. 它根据面部和装备识别进一步识别球队和球员, 创造机会,比如梅西的角球和其他超级专业的时刻.

主要特点:

  • 开创性的类人机器学习方法
  • 认可的活动超过15种
  • 易于训练的新活动和/或突出类型
  • 手动可调过滤器特定的活动和球员 
  • 智能过滤,自动忽略无关的场景和广告
  • 与手动获得的结果的精度匹配的检测 
  • 实时流以低至10秒的延迟突出显示处理 

快速生成准确的足球汇编

增加风扇订婚 

更快的镜头处理允许在广播期间和之后制作和发布多个汇编. 因为编译会更早到达, 硬核粉丝可以随时了解最新情况,即使游戏是同时进行的.

  • 面向任何平台的各种场合的低延迟内容交付  
  • 在生产多样化、需求驱动的内容方面有无限的创意潜力
  • 以球员、冠军、年度或团队为基础的汇编

更好的盈利策略

亮点生成平台使视频提供商能够在比赛结束后关键的头几个小时内提供备受期待的内容,此时对总结和概述视频的需求达到了顶峰. 

  • 视频输出兼容YouTube, Vimeo, Dailymotion等.
  • 适合处理视频点播和直播内容 
  • 自动寻找最佳广告插入点 

减少生产成本 

采用智能回放检测技术, 该解决方案能够处理镜头和创建高光编译多达3.快2倍. 比赛一结束, 所有经过处理的亮点都可以为编辑提供更深入的场景分类.

  • 完全自动化的内容审核
  • 生成编译所需的手工工作更少
  • 这个系统可以训练成配合其他类型的足球比赛 

业务价值

最终产品已在预算范围内按时交付, 准备在客户的数字生态系统中发布.

通过将智能自动化引入这个等式, 客户的团队已经能够削减与额外内容创建相关的工作. 据报道,视频处理速度提高了70%, 视频制作和后期制作的成本已经显著下降.

除了这些好处,支持ml的引擎还帮助客户:

  • 通过捕捉和重复使用值得关注的游戏时刻,从内容中提取更多价值;
  • 在新平台和现有平台上增强玩家粘性;
  • 通过改造传统的内容创造工作流程开始数字化转型的过程.