视频技术正在以稳定的速度发展，而且随着机器学习和人工智能在这几年的高速发展，以及在技术领域的巨大潜力，视频技术将迎来更大的演进。

近年来令人兴奋的视频技术发展包括：结合使用云计算和视频转码进行直播和改善的视频传输。在视频转码中，云服务器接收视频文件或流并创建多个版本的单个视频，每个版本具有不同的比特率和帧大小，以便流和其他视频内容可以到达尽可能多的最终用户。

根据专业机构基于预测研究的预测，到 2022 年，视频流量将占全球所有消费者互联网流量的 82%。随着视频在互联网上的重要性不断增加，预计视频技术将取得更多发展。

大数据的盛行、低成本存储、算法进步和弹性计算都在机器学习和人工智能革命中发挥了作用。本文概述了视频技术结合机器学习和人工智能的五种方式。

视频技术中机器学习和AI人工智能

1）动态广告

互联网上视频内容的持续流行推动了广告的创新。从 2018 年到 2021 年，美国数字视频广告行业预计将以每年两位数的百分比增长，到该期限结束时，市场价值将超过 220 亿美元。

人工智能在视频广告中的地位在于它可以根据观众的地理、语言和人口统计信息投放动态广告；智能植入广告到已经制作好的视频。视频内容制作者可以以特定位置可用作广告位的方式来构建他们的视频。人工智能技术根据一系列因素动态地将产品放入这些位置中。

以这种方式使用人工智能不仅可以确保内容制作者不再局限于每个视频的一个特定广告商，而且可以确保整个广告领域采用更加个性化和本地化的方法。

2）颜色匹配视频编辑

互联网视频观众的天性要求很高——视频内容创作者面临着频繁快速发布新视频内容的压力，以免他们在新内容的海洋中被遗忘。然而，在一个拥有大量新鲜内容的视频博主的的背后，是他们在编辑视频方面付出了大量的努力。因此需要新工具来自动化视频编辑的一些简单内容。

Adobe 在色彩匹配视频编辑方面处于领先地位，它在 Adob​e Premiere CC 中使用了 Adob​​e 的 Sensei AI 平台。通常，创作者使用多个相机来制作他们的视频；想想一个旅行视频，其中可能在一个视频中使用无人机、手机和 DSLR。Adobe 引入的颜色匹配功能使用 AI 自动匹配颜色，显着减少了视频编辑通常耗时的任务。

3）视频生成

人工智能技术在生成视频的能力方面取得了进步。这个想法是通过输入一个简单的短语或一段文字，人工智能可以制作一个关于你输入的场景视频。该过程与人工智能和机器学习相结合，通过研究许多视频并学习，将不同的短语与不同的动作联系起来。

然而，关于在视频中使用机器学习和 AI 的工作仍处于起步阶段，任何关于它可以在多大程度上被采用的讨论都只是在这一点上的猜测。

4）更有效的监管

执法机构经常使用摄像机监控公众场合，以保障公共安全，或许还能找到以前未经证实的犯罪证据。未来公安部门也将广泛采用人工智能，可以更有效地提高工作效率。

5）体育分析和报告

IBM Watson 是一个强大的机器学习和人工智能平台。 2017 年，Watson 出现了一个激动人心的用例，用于支持伦敦温布尔登网球锦标赛的分析、实时比赛报告和精彩集锦。

使用 22 年的非结构化数据，Watson 分析了迄今为止的 53,713,514 个网球数据点，并使用机器学习来破译推动温布尔登冠军的最重要因素。分析中考虑了诸如发球有效性、耐力和回发能力等因素。

另外一个例子，IBM Watson 被用于美国网球公开赛，在每场比赛结束时立即创建最引人注目的内容的精彩片段，并将这些精彩片段推送到社交网站，以提高对比赛的兴趣。预计未来几年人工智能和机器学习会为更多体育项目带来创新。

总结

这些令人兴奋的场景用例证明视频技术已经被机器学习和人工智能所塑造。随着视频成为一种更加重要的内容媒体，并且随着企业和个人更加创造性和智能地使用人工智能技术，它可能会带来非常广泛的可能性和场景用例，比如安防、交通、教育、旅游、城市管理等等。

当前，AI人工智能和机器学习在安防领域的落地场景最多，如：安防监控、视频中的人脸检测、人流量统计、危险行为（攀高、摔倒、推搡等）检测识别、小区周界入侵、烟火识别、工地上的安全帽佩戴检测、危化品泄露检测等。

TSINGSEE青犀视频基于多年视频领域的技术经验积累，将AI检测、智能识别技术融合到各个应用场景中，典型的示例如EasyCVR视频融合云服务，具有AI人脸识别、车牌识别、语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总的能力。

随着5G、物联网、新基建等等各方面需求的驱动下，AI也正从安防走向各个终端，走向千行百业。