豐色 發自 凹非寺
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現如今，視訊監控的存在幫助人們記錄了許多過去難以查證的事實。
但想要在24小時不間斷的監控裡找到那麼一兩秒的“犯罪現場”，依然是一件耗費人力的事。
有沒有什麼好辦法快速找到我們想要的畫面？
還真有，幾位外國小哥就開發了這麼一個工具，可以10分鐘處理完一個24小時的視訊錄像，然後用文字就能進行畫面搜尋，精确到每一幀的那種：
最重要的是，還免費！
如何使用？
工具名叫Sieve，中文意思就是“篩子”。
首先，需要找他們申請一個API密鑰獲得Sieve的使用權限。
Sieve的網站首頁就有申請入口，填一下郵箱位址和姓名等簡單資訊就行。
然後将你收到的密鑰填入這個網址：
https://sievedata.com/app/query?api_key=你的密鑰
打開後就能看到如下界面：
點選“UPLOAD VIDEOS”輸入一個URL就可以上傳視訊了。
這個URL可以是任何雲存儲庫上的位址。
當然，也可以上傳本地視訊，不過就需要走指令行了——
先克隆倉庫位址并安裝依賴：
cd automatic-video-processing
conda create --name myenv python=3.7
conda activate myenv
pip install -r requirements.txt 然後運作腳本，使用下面這兩個參數上傳本地視訊：
python run.py —sieve_api_key 你的密鑰 平台會自動為你生成一個URL。
視訊上傳後，等待系統自動将資料分割成幀，并給每一幀生成相應的中繼資料（這些中繼資料就是“标記”，友善我們後續查詢時定位到相應畫面）。
作者表示，一個24小時長、大約有27萬幀畫面的視訊不到10分鐘就能處理完。
接着就可以開始最期待的環節——查詢了。
查詢需使用固定的參數。
比如選人數的person_count，我們輸入“3” ，不到幾秒就會出現如下結果：
嗯，很滿意，連這種隻露出兩條腿的人它也可以檢測出來：
每張圖檔都可以點開放大檢視，右邊也會顯示該幀圖檔的原始資訊。
不過似乎隻有幀的位置，沒有顯示具體時間點。
其他參數還包括：
person_present，查詢有人出現的畫面（指派為True就行）；
motion_detected，查詢動态畫面；
lighting，查詢各種光線的畫面（比如指派fair，就代表晴天）；
loaction，查詢某個地點的畫面（比如指派courtyard）；
greenery，查詢有綠色植物出現的畫面；
……
可以組合查詢，比如找“有綠色植物、光線晴朗、出現倆人”的畫面，就可以輸入這樣三個參數：
在找到你想要的結果後，還可以導出圖檔資料到本地。
以上就是這個視訊檢索工具Sieve的使用方法和功能。
是不是确實能使我們倒監控的效率高一些？
不過也正如一些網友所說，看起來真的很厲害，不過要是能獲得一條可以知道視訊中的人什麼時候達到和離開的時間線，并且還能在多個攝像頭之間跟蹤“嫌疑人”的軌迹就更實用了。
作者則回應：正在考慮給出更多實用的查詢參數。
作者介紹
Sieve的創始人之一兼CEO名叫Mokshith Voodarla，今年隻有20歲，大學畢業于UC伯克利電氣工程與計算機科學專業。
他曾在Scale AI從事ML工作、在福特Greenfield實驗室從事計算機視覺工作，還在英偉達做過機器人技術的研究。
網站位址：
https://sievedata.com/#overview
GitHub首頁：
https://github.com/Sieve-Data/automatic-video-processing
參考連結：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/rvn3dh/p_sieve_we_processed_24_hours_of_security_footage/
— 完 —
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