Pressemitteilung

• Integration mit VidiNet Cognitive Services stellt KI-basierte Services in gewohnter MAM-Umgebung zur Verfügung
• Volle Kostenkontrolle durch volumengenaue Abrechnung

(Arvato Systems) Gütersloh –VidiNet, die cloud-basierte Media Services-Plattform aus Arvato Systems‘ Vidispine Portfolio, bietet jetzt noch mehr Funktionen. Dank der Einbindung der KI-Software DeepVA in das System haben Anwender jetzt die Möglichkeit, Inhalte in Bild- und Videomaterial zu erkennen und eigene KI-Modelle zu erstellen. Auch die Erstellung und Qualitätssicherung von Trainingsdaten ist infolge der Integration mit VidiNet Cognitive Services und VidiCore einfach in der gewohnten Media-Asset-Management-Umgebung möglich.

VidiNet stellt verschiedene Mediendienste in einer vorintegrierten Umgebung zur Verfügung. So lassen sich Medien-Workflows jeglicher Art abbilden – mit unbegrenzten Skalierungsmöglichkeiten. VidiCore ist das Media Management Backend und moderner Objektspeicher und bildet die Grundlage der Media Asset Management-Lösungen von Vidispine. Vidispine selbst stellt ein komplettes Portfolio zur Erstellung, Produktion, Vorbereitung, Verwaltung und Monetarisierung von Medieninhalten dar. Dazu gehören eigene Anwendungen und eng integrierte Anwendungen von Partnern.

Durch die neue Erweiterung haben Anwender von VidiNet und VidiCore nun auch Zugriff auf die KI-Software von DeepVA. Die Software wird über VidiNet Cognitive Services bereitgestellt, einer Schnittstelle, die VidiCore-Kunden direkten Zugang zu Software-Angeboten rund um von Partnern angebotene kognitive Services bietet. Die Integration von DeepVA ermöglicht eine enorme Vereinfachung der Medienworkflows innerhalb des gesamten Content-Ökosystems und bietet Nutzern einen einfachen Zugang zu KI innerhalb ihrer bekannten MAM-Umgebung.

Für VidiNet-Anwender ist DeepVA eine attraktive Ergänzung des Vidispine-Anwendungsportfolios, denn die Anbindung erleichtert den unausweichlichen Schritt in Richtung KI erheblich – ganz ohne zusätzlichen Aufwand oder Expertenwissen. Die KI von DeepVA sorgt für eine Anreicherung von vorhandenem Bild-und Videomaterial mit Metadaten, die die Dokumentation und Suche von Media-Assets enorm vereinfacht und beschleunigt. Ein großer Vorteil: sogenannte „custom AI models“ können mit DeepVA nach individuellen Bedürfnissen trainiert und Inhalte aus Medienassets gefunden werden, wo sogenannte „pre-trained models“ anderer großer Anbieter an ihre Grenzen stoßen.

Anhand der Face and Label Extraktion lassen sich automatisiert Trainingsdaten aus Videos und Livestreams extrahieren, indem im Bild eingeblendete Namen mit den dazu gehörigen Gesichtern verknüpft und in einem Dataset abgelegt werden. Somit entstehen in Sekundenschnelle ganz automatisiert individuelle Trainingsdaten, welche dann die Grundlage für individuelle angepasste KI Modelle und somit die Erkennung medienspezifischen Inhalts in Bild-und Videomaterial bilden. Aufgrund des sogenannten „One-shot-learnings“ wird in der Regel nur ein Bild für das Training eines KI-Modells benötigt, was eine enorme Zeitersparnis im Aufbau von Trainingsdaten ermöglicht.

DeepVA wird bereits bei großen Rundfunkanstalten, DAM/MAM-Anbietern, Streamingdiensten und Stadtarchiven eingesetzt, die täglich enorme Mengen an Videos sowie Bildern produzieren. Die Software deckt einen großen Teil von KI-Anwendungsgebieten ab, so zum Beispiel Visual Concept Recognition, Face Recognition, Landmark Recognition, Brand/Logo Recognition sowie Text Recognition.

In VidiNet stehen die Module Face Recognition, Custom Faces (individuelle Erstellung von KI Modellen von Gesichtern), die Dataset Creation (automatisierte Erstellung von Trainingsdaten) sowie das Face Indexing zur Verfügung.

Abgerechnet wird mit “pay-as-you-go”, also eine Volumen-Lizenz, welche pro analysiertem Bild oder analysierter Videominute sowie nach Modul abgerechnet wird.