CV（Computer Vison）行業在中國成長至今，在貿易化落處所面最成熟的偏向有三個，分離是人臉辨認引擎、無人機視覺剖析與視頻構造化剖析。個中視頻構造化剖析重要有兩個運用場景，一方面是在公安范疇，對行人和車輛屬性剖析與目的檢索；另外一方面是在視頻行業對視頻內容做懂得與檢索。

　　周同科技CEO邵塬翔告知36氪，比擬圖文信息，視頻所包括的信息量更年夜，但成績在于優良視頻內容的制造耗時長且本錢高，貿易價值也沒有獲得充足應用。而傳統視頻告白的缺陷也異常顯著：投放情勢僵硬、投放準確度低，植入與內容聯系關系性差。

　　是以，周同科技想要應用視頻構造化剖析的才能，聚焦于互聯網營銷行業，完成告白物料的主動生成、聯系關系告白的智能投放和精準推送。

　　今朝周同科技一共上線3個功效，分離是“視頻摘要”、“視頻辨認”與“視頻搜刮”。個中視頻摘如果經由過程深度進修技巧，以語義剖析為基本，主動化截取視頻出色時辰，輸入GIF或許短視頻；

　　視頻辨認是應用盤算機視覺和深度進修技巧，辨認出影片中的人臉、場景、舉措、物體、商標等多維度的信息，將非構造化視頻轉化為構造化的視頻年夜數據；

　　而視頻搜刮則經由過程視頻構造化，晉升搜刮引擎的搜刮才能，精準定位到你所想找的每秒、每個場景。例如搜刮模特，輸入成果是從長視頻中切成的包括模特的片斷場景。

　　邵塬翔告知36氪，固然今朝在視頻構造化范疇內的公司不止有周同科技一家，但周同在底層技巧上從3個維度做出了微立異。

　　起首，與友商在視頻辨認上采取抽幀檢測或是逐幀檢測分歧，周同科技經由過程視頻切片，停止場景朋分，再依據場景的時長和內容選擇不等的癥結幀停止檢測，最初依據檢測成果，對場景朋分成果停止修改，確保檢測成果不喪失癥結內容。這能有用防止年夜量算力的消費，并且在辨認速度上可以或許提到十余倍。

　　其次，是外行業細分上，周同科技針對旅游、電競、體育、綜藝偏向的視頻，停止了專項數據練習。邵塬翔告知36氪，今朝這四類的視頻精確率可以到達95%。

　　最初一點微立異則源自公司成立之前。技巧團隊曾以LAB的情勢在美國停止算法研發，時代積聚了年夜量的練習數據。這些數據重要就是對中國的告白市場停止了針對性的數據練習，今朝能辨認兩萬種物體、二百類場景、三百個商標。以車輛辨認為例，已可以辨認包含車輛、車型、品牌、子品牌等多種車輛描寫信息。

　　邵塬翔告知36氪，周同科技在供給技巧處理計劃的同時，一向在整合告白主的資本，慢慢構建從視頻內容臨盆刀分發的貿易閉環。

　　周同科技今朝有17名全人員工，CEO 邵塬翔，為帝國理工年夜學碩士，東北交通年夜學學士。曾任HBA中國區主辦人，Ueye VR開創人，引導團隊自力完成科比服役記載片《曼走》，閱讀量破億。曾樹立挪動裝備與云辦事上小我照片和視頻的深度搜刮模子。

　　COO 華鑫卒業于東北財經年夜學，曾就職于成都會金牛區投資增進局，擔任對接科技公司項目融資引進。

　　CTO Darren 為加州年夜學盤算機碩士，曾任HOUZZ的Growth組首席技巧官，從事經由過程深度進修技巧研討用戶本身的愛好設定與行動數據。

　　技巧總監 Tony 卒業于伊利諾伊噴鼻檳分校電子與盤算機專業博士，曾在微軟Bing、Twitter從事數據剖析及搜刮開辟；后在HOUZZ搜刮軟件工程師。