（圖片來源：密歇根大學）

據(jù)外媒報道，當?shù)貢r間6月18日，美國密歇根大學（University of Michigan）衍生初創(chuàng)公司Voxel51發(fā)布了一款旗艦產(chǎn)品，一個軟件平臺，可更容易、更迅速、更便宜地訪問具豐富潛力的視頻數(shù)據(jù)。該軟件的目標客戶是從事視頻業(yè)務，但是難以從視頻中提取所需信息的公司。雖然視頻內(nèi)有豐富的數(shù)據(jù)形式，但是由于極具復雜性、文件大且缺乏文字等定義單元，因而很難對視頻數(shù)據(jù)進行分析和搜索。

Voxel51利用其視頻分析平臺以及開源軟件庫，進行視頻識別，可識別和跟蹤每一輯視頻中的物體。

該公司原先聚焦于無人駕駛汽車，關注于道路場景和有關公共安全的視頻片段。在此類應用中，攝像頭是關鍵傳感器，但是對于人類來說，處理數(shù)據(jù)以供計算機分析的過程非常耗時，更快且自動地處理此類數(shù)據(jù)能夠加速研發(fā)更好的計算機視覺技術。

對于自動駕駛汽車來說，其感知算法基于機器學習技術而打造，而機器學習技術需要在有物體識別和跟蹤注釋的視頻輯上進行訓練，例如具有行人、車輛、燈柱、道路標志和交通信號燈等注釋的視頻輯。

在系統(tǒng)得到訓練之前，視頻必須先注釋好，通常都是由人類進行注釋，因而為機器學習算法創(chuàng)造訓練數(shù)據(jù)是非常耗時且昂貴的過程。

現(xiàn)在，用戶可使用Voxel51平臺的AI軟件可加速注釋過程，然后，就能夠搜索特定的視頻內(nèi)容，如遛狗的人。此外，使用開源數(shù)據(jù)庫，與其他獲得數(shù)據(jù)的方式相比，有些用戶就能夠獲得更大的數(shù)據(jù)集。

除了能夠向開發(fā)人員提供強大的AI視頻分析技術，Voxel51技術與其他技術最主要的區(qū)別在于，其是在跨幀的時空中對視頻進行分析，隨時間變化，捕捉物體的運動和外觀。換句話說，該技術關注的不是像素，而是立體像素。

Voxel51總部位于美國密歇根州安阿伯市，共有15名員工，目前還在招聘中。此外，截至目前，該公司總共籌集了200萬美元的資金。

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