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| 本文作者： 田苗 | 2018-01-25 17:39 | 专题：AI最佳掘金案列 |
近日，Video++ 公司入选雷锋网发布的「AI 最佳掘金案例年度榜单」，并获得最佳视频互娱应用奖。
「AI 最佳掘金案例年度榜单」从商业维度出发，评选出8大行业中的30个最佳解决方案/产品。
雷锋网根据企业提交的“解决方案/产品资料、商务合作（单个行业的业务统计）、企业自身情况”三个维度的信息，以20个明确评分项为标准，对参选企业进行首轮全面评估。
同时邀请多位传统企业CIO、系统集成商项目高管、AI企业解决方案负责人、投资机构合伙人、学界教授等数十位评委，对参选企业和脱敏后的信息，进行了第二轮分析评审。
历时两个月，融合两轮评选结果后，最终公布30强名单。
近两年，视频直播平台迅速崛起，如曾经被质疑的快手，现已是视频直播领域的新星。同时，AI 技术的发展也催生了视频直播内容的新玩法，比如主播们拿出自己使用的彩妆产品时，页面便会立马显示相关的购物链接，如今移动端的视频直播也不再只是停留在观看层面。
成立于 2014 年年低的 Video++ 便是一家专注于消费级视频的 AI 科技公司。目前，他们服务的客户包括芒果TV、爱奇艺、斗鱼TV、中国蓝TV 等等各大平台。他们主要做的事情是为点播/直播平台提供视频互动和智能识别操作系统，通过自动化广告投放系统帮助视频平台进行流量变现。
目前，Video++ 的主要业务包括视频电商、互动广告、视频搜索和视频头条。
听起来并不是那么好理解，雷锋网在 Video++ 官网上找到了一些应用案例，看过这些案例你大概可以明白 Video++ 为视频到底做了什么事情。
《爸爸去哪儿第五季》的视频画面上，会出现品牌商的广告植入，观众点击提示字眼，便会出现该品牌的购物链接。官网上还提供了一些可直接体验互动效果的视频。例如，在一个演唱视频中，你可点击鼠标截取歌手的上半身，这时他穿的同款上衣便被识别出来，视频画面右方也直接给出了相似款的购物链接。
除了这些外，Video++ 还提供了其他的视频应用模式选择，如收集卡牌、趣味抽奖、定制红包，还有一些主题，如页面侧滑、生成海报和话题投票等。
当然，所有这些功能的实现离不开 Video++ 在 AI 方面的探索，尤其是实现了 AI 技术针对消费级视频的自动化广告投放和自动化电商转化的商用产品架构和高价值目标识别的算法开发。AI 算法可实现的效果包括对消费级视频中人脸、物体、场景等多维度的识别和跟踪定位。
据 Video++ 介绍，消费级视频本身的特点包括镜头的多变性、视频质量参差不齐、干扰因素众多等，为实现人脸识别，他们将镜头分割作为预处理模块、跟踪模块、人脸图像质量评估模块、轨迹标签融合模块。
在物体识别上，他们目前已经训练不少的模型，包括衣食住行共 38 大类，常见物体 20 类，另外针对广告价值较大的轿车以及手机重点训练。
雷锋网截取了歌手的上半身，便可自动识别其上衣
此外，场景识别采用自收集的消费级视频库作为训练数据，训练深度神经网络模型，提取相关特征，并在特征空间上训练场景分类器。为了收集对训练模型更有帮助的样本，采用了负样本的在线收集和模型的自动迭代机制，模型训练好之后并不是一劳永逸，二是根据当前模型存在的缺陷，即识别错误的样本，进行不断地改进。方法是通过收集线上识别错误的样本，反馈到训练集中，定期用更新的样本集重新训练分类模型。由于新加入的负样本是之前模型识别错的样本，其对分类器的改进能产生比普通样本更大的贡献，能以较少量的样本实现分类器性能的提升。
视频内物体跟踪技术是已知物体在视频中的初始位置，在接下来的时间里，自动获得物体运动轨迹的一种技术，涉及到图像处理、模式识别、人工智能等前沿技术。Video++的物体跟踪技术提供实时（30帧/秒）、高准确率的视频内物体跟踪功能，可有效跟踪不小于8*8像素的物体，能够应对复杂场景以及光照变化，并支持自适应物体形变、尺度缩放、部分遮挡、跟踪丢失检测、多目标实时跟踪等，显著提高了视频端的交互体验。
以 AI 技术为支撑，将视频与电商相结合，这一方案受到了不少平台的青睐，雷锋网了解到，目前 Video++ 的解决方案覆盖全国 65% 头部流量视频平台，月均为 15135 家视频平台提供 101 亿次产品调用服务，月独立覆盖用户 2.8 亿，2017 财年业务收入达到 1.2 亿元。那么，对于品牌商来说，视频中的广告转换率效果又如何呢？
Video++ 向雷锋网提供了一组 2017 年《明星大侦探》第三季圣诞活动的数据，他们在视频中设置了明星投票入口，访问人数达到 5097，点击转化率为 1.022%。此外，还加入了卡牌抽奖活动，也不错的转化率。
不知道大家有没有发现，比起从前在电视剧中间插播的可恶广告，在这些视频画面上直接加入广告图标并不太令人厌烦，甚至是互动起来，还加入了趣味性。当然，品牌商也找到了自己推广的新渠道。
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