视频内容遍布互联网—在我们的智能手机、台式机和智能电视中，每天在互联网上流式传输的大量数据，带来了诸如缓冲问题之类的挑战。人工智能（AI）可以通过压缩视频来帮助克服这些挑战。这项技术还有助于例如监督社交媒体是否有内容违规情况。

　　了解人工智能

　　人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习（DL）通常可以互换使用。但是，这些都是不同的领域。

　　这是三个概念的简要说明：

　　人工智能-使机器几乎不需要人工干预就能执行任务。

　　机器学习-机器学习的过程。在此过程中，计算机将获得数据，并学习如何与数据进行交互。

　　深度学习-机器学习的子集。 DL模型将人工神经网络应用于复杂的操作，例如图像识别和自然语言处理。

　　视频流的挑战与解决方案

　　借助当今的流媒体技术，任何人都可以使用流媒体视频。这使得视频流的内容难以控制。还有一些技术问题，例如大视频文件。我们可以通过使用人工智能AI技术增强视频压缩来解决这些挑战。

　　挑战1：隐私问题

　　社交媒体几乎共享所有内容的，这一点可能会导致侵犯隐私，例如犯罪现场直播和违规行为。当这种类型的材料传播病毒时，这尤其成问题。视频制作的普及和便捷性导致跟踪和诽谤等犯罪活动增加。

　　社交媒体平台尝试监督和控制用户发布的内容，以避免出现隐私问题。例如，脸书经常依赖于报告功能及其审阅者团队。但是这还不足以过滤每天发布的大量流媒体视频。

　　解决方案：AI对象检测以保护用户隐私

　　通过用于AI图像识别和处理的深度学习模型，可以进行对象检测。这些模型可以扫描图像和视频，检测物体并根据模型的知识库对其进行分类。例如，可以训练算法来识别人，不同类型的建筑物或汽车。

　　像FB和Google这样的公司都在使用AI技术来识别图像和视频中有问题的内容。对象检测会生成数字签名以使内容添加标签，然后阻止其再次上传。

　　挑战2：自适应比特率

　　自适应比特率（ABR）是一种处理带宽突然变化的算法。该算法可以使视频的分辨率适应当前带宽，而无需停止视频，从而消除了缓冲问题。

　　自适应比特率不会根据流内容调整分辨率。仅依靠带宽，就不能对提供高质量图像进行必要的区分。为了真正有效，它需要区分需要更高分辨率的场景和可以通过较少细节摆脱的场景。

　　解决方案：深度学习质量增强

　　深度神经网络（DNN）覆盖了自适应比特率所留下的空白。通过查看整个视频，然后确定在任何给定时刻需要什么质量，DNN可以考虑流内容。它还考虑了流媒体设备（例如用户的智能手机）的计算能力。因此，DNN确保用户在任何给定情况下都能获得最高的质量。

　　AI人工智能在视频流中的如何应用？

　　1.视频压缩

　　现代视频压缩软件利用AI来实现视频压缩自动化。你可以使用自动化来节省诸如视频压缩之类的任务时间。这项技术使用户可以在上传到云时动态压缩视频。

　　AI还可以通过机器学习和预测模型来优化实时视频编码。第一步需要训练算法-将测试面板输入其中。该过程的这一部分是离线完成的。目标是创建一个预测模型，然后将其输入到编码系统中。然后，系统应用三种类型的预测动态编码模型之一来优化比特率，分辨率和帧速率。

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　　2.实时分类

　　由于视频的传播速度很快，因此视频内容需要实时分类。这意味着根据设置的参数对内容进行分类以改善用户体验。 TikTok等社交媒体应用利用AI来个性化内容，为用户提供与他们最相关的内容。其他公司，例如音乐流媒体公司，则应用这些算法来建议与用户正在收听的节奏和风格相似的内容。

　　3.自然语言处理

　　自然语言处理（NLP）是AI的子集，它使计算机能够理解和处理人类语言。 NLP用于音频描述，实时转录和字幕。目标是使计算机达到与人类相同水平的语言理解。

　　结语

　　我们才刚刚开始将AI应用于视频流，尤其是实时视频流。分类、识别对象和识别面孔是AI机器未来应管理的任务。人工智能AI可以帮助解决问题，从保护隐私到提高用户体验质量。随着视频流的激增，人工智能解决方案将很快成为一种广泛的标准杏鑫是真的吗。

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