密歇根大學(xué)的一家初創(chuàng)公司Voxel51今天推出了其旗艦產(chǎn)品-一種軟件平臺，旨在使人們能夠更輕松，更快，更實惠地訪問未開發(fā)的視頻數(shù)據(jù)潛力。

該軟件針對的是使用視頻但難以從中提取所需信息的公司。盡管視頻是一種豐富的數(shù)據(jù)形式，但由于其復(fù)雜性，大文件大小以及缺少諸如單詞之類的已定義單位，因此很難對其進行分析和搜索。

Voxel51已著手通過其視頻分析平臺和開源軟件庫克服這些障礙，這些軟件庫可共同實現(xiàn)最新的視頻識別。它標(biāo)識并遵循每個剪輯中的對象和動作。正如聯(lián)合創(chuàng)始人Brian Moore所說：“我們將視頻轉(zhuǎn)化為價值。”

他們最初關(guān)注的重點是無人駕駛汽車，主要關(guān)注道路場景和公共安全方面的錄像。在這兩種應(yīng)用中，相機都是關(guān)鍵傳感器，但是人類處理數(shù)據(jù)以使計算機可以對其進行分析非常耗時。更快，自動化的處理應(yīng)加快更好的計算機視覺的開發(fā)。

電氣和計算機工程學(xué)教授聯(lián)合創(chuàng)始人Jason Corso說：“這是第一個也是唯一一個公開的道路場景理解平臺。”“汽車公司正在建造它們，但使用的是專有倉庫。我們的汽車將可供任何人使用和嘗試。

“通過使視頻處理民主化并訪問大型的帶注釋的庫，我們使年輕的初創(chuàng)公司能夠與資源豐富的團隊競爭，這些團隊致力于大型公司的無人駕駛汽車和其他計算機視覺應(yīng)用。”

在當(dāng)今的無人駕駛車輛中，感知算法是使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)生成的，這意味著它們需要在帶有對象識別和跟蹤注釋的視頻剪輯上進行訓(xùn)練，例如，行人，車輛，路燈柱，標(biāo)志和交通信號燈。

在對系統(tǒng)進行培訓(xùn)之前，必須對視頻進行注釋(通常是人工注??釋)。這就是為什么為機器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)既費時又昂貴的原因。

借助Voxel51，用戶可以依靠平臺的AI軟件來加快此過程的速度。然后，可以搜索非常具體的視頻內(nèi)容，例如，walk狗。借助開源庫，一些用戶可以訪問比他們原本無法承受的更大的數(shù)據(jù)集。

UM Tech Transfer許可總監(jiān)Bryce Pilz說：“對于Voxel51在自動車輛領(lǐng)域開發(fā)的尖端AI技術(shù)存在明顯的需求，我們對已經(jīng)取得的進展充滿熱情。 。

“目前，Voxel51技術(shù)正在幫助Mcity的自動駕駛汽車了解他們在路上看到的東西，以便他們做出更好的決策，而且毫無疑問，我們最終將看到這些創(chuàng)新將其應(yīng)用于量產(chǎn)汽車，使它們更加安全，高效和可靠。”

除了將強大的AI視頻分析交給開發(fā)人員之外，Voxel51的主要內(nèi)在差異在于，其處理工作在跨幀的時空體積中進行，它們可以捕獲隨時間變化的運動和外觀。換句話說，他們不是在看像素而是在看像素。

該公司已經(jīng)籌集了200萬美元的風(fēng)險投資。Corso說，它位于安阿伯(Ann Arbor)，擁有15名員工，并且正在招聘更多人。

“從現(xiàn)代計算的曙光開始，人類一直在適應(yīng)計算機。我認(rèn)為現(xiàn)在是計算機開始適應(yīng)我們的時候了，這需要對視覺世界有更深入的了解，” Corso說。“ Voxel51的新平臺是朝這個方向邁出的重要一步。我們希望使新公司能夠輕松，強大地添加視覺感知功能，而這是他們本來無法做到的。”