Руководитель проектного обучения: Лукичев Алексей Андреевич

Заказчик проекта: Телекоммуникационные компании
Разрабатываемый продукт на основе нейронной сети должен распознавать рекламные включения в видео-контент. Применяется тип машинного обучения, при котором модель учится выполнять поставленную задачу, а именно обнаруживать рекламу в видеозаписях. Необработанная видео информация передается непосредственно программе, которая изучает её с помощью алгоритмов свёрточной нейронной сети. Система на основе свёрточной нейронной сети (CNN) обучается распознавать рекламные включения в видео-контенте. Далее нейронная сеть передает данные в приложение о наличии рекламной вставки в видеоматериале, после чего ПО обрабатывает эту информацию.
На сегодняшний день рынок мультимедийный рекламы оценивается в (по данным АКАР, суммарный объём рекламы в средствах её распространения за первый квартал 2022 года составил около 128−130 млрд руб., что на 5% больше, чем в соответствующем периоде 2021 года). При этом пользователи не всегда рады подобным включениям в потребляемый медиа-контент. Предлагается разработать системы на основе ИИ, способную распознавать подобные включения в контенте, даже не помеченным как реклама, и удалять по желанию пользователя. Также предполагается предусмотреть возможность использования данного решения для сбора статистики для рекламодателей, касающихся подобных включений.
Для создание системы выявления рекламы в видео-контенте необходимо использовать алгоритмы ИИ, способных обнаружить нежелательную рекламу и удалить её из видео. К примеру, систему на основе свёрточной нейронной сети (CNN) можно обучить распознавать рекламные включения в видео-контенте.

На страницу проекта