KI-gestützte Video- und Audioanalyse für Broadcast-Pipelines
Automatisieren Sie szenen-, objekt- und qualitätsbezogene Stream-Signale, um die manuelle Routine im Content-Betrieb zu reduzieren. Mit KI-gesteuerten Analysen können Sie Live- und dateibasierte Workflows in Ökosystemen unterschiedlicher Hersteller bereichern.
Promwad entwickelt Software für die KI-gestützte Verarbeitung und Analyse von Video-/Audioinhalten, einschließlich LLM-Anpassung für die Suche und Priorisierung von Inhalten. Wir trainieren und portieren benutzerdefinierte Modelle auf Cloud- oder Embedded-Hardware und liefern Dashboards/Multiview-Tools.
Unsere Partner und Unternehmen, die Promwad-Lösungen einsetzen
Entwickelt für KI-gestützte Inhaltsverarbeitung
Broadcast-Ökosysteme sind zunehmend verteilt und herstellerübergreifend. Anbieter benötigen eine nahtlose Fernsteuerung von Streaming-/Verarbeitungstools, integrierte KI-Inhaltsanalysen und skalierbare Dienste, die auf Millionen von Nutzern anwachsen können.
Wenn Ihnen das bekannt vorkommt, sind Sie nicht allein:
✓ Manuelles Tagging und Segment-Suche verlangsamen den Content-Workflow.
✓ Die Sichtung von Inhalten dauert zu lange: Die Entscheidung, was wichtig ist, ist nicht automatisiert.
✓ Remote-Streaming-Vorgänge sind schwer über verschiedene Tools und Anbieter hinweg zu verwalten.
✓ KI-Analysen lassen sich in Dashboards und Multiviewern nur schwer umsetzen.
Was sich mit Promwad analytics ändert:
✓ Integrieren Sie KI-gestützte Streaming-Content-Analysen in Ihr Produkt (APIs + UI).
✓ Ermöglichen Sie die Kategorisierung von Medieninhalten, Werbefilterung/Personalisierung und die Erkennung von schädlichen Inhalten.
✓ Verbessern Sie die Entdeckung mit LLM-gestützter Suche und Priorisierung relevanter Segmente.
✓ Bereitstellung von Dashboards und Multiview-Darstellungen auf Basis von Analysesignalen.
Was wir liefern
Promwad liefert Software für die KI-gestützte Verarbeitung und Analyse von Sendeinhalten, die sich in Produkte von Anbietern, Dashboards und Multiviewer integrieren lässt.
KI-Video- und Audioanalyse (Inhaltssignale)
- Szenensegmentierung & Erkennung von Szenenänderungen für Struktur, Highlights und Navigation
- Objekt-/Personen-/Marken-/Logoerkennung mit Verfolgung über Timecodes
- Konfigurierbare Ereigniserkennung für Studio, Sport, Nachrichten, Live-Events und Pro AV
- Audioanalyse: Überwachung der Signalebene kombiniert mit KI-gesteuerter Sprach- und Ereigniserkennung
Ergebnisse der Inhaltsverarbeitung (integrationsbereit)
- Erzeugung von Metadaten: Timecodes, Tags, Konfidenzwerte für die Indizierung und nachgelagerte Arbeitsabläufe
- APIs, Webhooks und Exportformate zur Einbettung von Analysen in Ihre Plattform
- Exportierbare Berichte zum Nachweis der Einhaltung von Vorschriften und zur schnelleren Beantwortung von Kundenanfragen
LLM-Anpassung für Suche & Prioritätensetzung
- LLM-basierte Mediensuche und -zusammenfassung über Metadaten, Timecodes und erkannte Ereignisse
- Priorisierung relevanter Segmente (z. B. Vorfälle, Höhepunkte, riskante Szenen) zum schnelleren Auffinden und Überprüfen
Produktentwicklung: UI + Bereitstellung
- Dashboards und Multiview-Displays mit KI-Inhaltsanalyse (Widgets, Overlays, Drilldown zu Segmenten)
- Benutzerdefiniertes KI-Modell-Training für Ihre Klassen/Ereignisse und Randfälle
- Portierung in die Cloud, auf Edge-Server oder eingebettete Hardware (je nach Latenz-/BOM-Einschränkungen)
Wollen Sie sehen, wie „Analytik als Feature“ in Ihrem Produkt aussieht?
Vadim Shilov, Leiter der Abteilung Rundfunk & Telekommunikation bei Promwad
Warum Promwad
Wir fügen uns schnell ein - in jeder Phase. PoC, Integration, Rettung oder Skalierung: Wir können dort einsteigen, wo Ihr Team Schwung braucht, ohne Chaos zu verursachen.
Ingenieurtechnische Glaubwürdigkeit, die Sie in Ihre Roadmap-Überprüfung einbringen können:
Kompatibel durch Design: Übertragungsprotokolle und Technik
Die Analyse von KI-Inhalten ist nur dann wertvoll, wenn sie mit Ihren Streaming-/Verarbeitungs-Tools, Ihrer Fernsteuerung und Ihrem Monitoring-Stack integriert wird. Wir richten uns nach den von Ihnen bereitgestellten Standards.
- CPU / GPU / FPGA offload depending on latency and BOM targets.
- Low-latency pipeline practices (e.g., optimized data paths and device-level constraints) for real-time environments.
- Modellauswahl und -anpassung nach Zielklassen/Ereignissen.
- Datensatzstrategie (Kennzeichnung, Ausgleich, Randfälle).
- Optimierung für Streaming-Inferenz (Latenz, Stapelverarbeitung, Quantisierung, wo anwendbar).
- ST 2110 + NMOS für Studio-IP-Kerne und Routing
- PTP 1588, QoS, IGMP für Sync und Multicast Health
- AES67 / Dante und NDI für Audio-IP und kosteneffizientes AV-over-IP
- SRT / RIST für Beiträge über das öffentliche Internet
- ATSC 3. 0, soweit für hybride OTA- und Breitband-Workflows relevant
Mangelt es an ML- und Broadcast-Ingenieuren?
Stellen Sie ein Team zusammen, das Analysen liefern kann, die echte Pipelines überleben
Anwendungsbereiche
Wie wir AI-Videoanalyse in Ihr Produkt integrieren
1. Vor der KI-Analytik: Bediener beobachten, kommentieren manuell und führen wiederkehrende Prüfungen durch.
Nach: KI kennzeichnet Inhalte und Qualitätsprobleme im Voraus - die Mitarbeiter konzentrieren sich auf Ausnahmen, Genehmigungen und Grenzfälle.
2. Vorher: Content-Workflows beruhen auf manueller Kennzeichnung, fragmentierten Werkzeugen und langsamer Erkennung.
Nachher: KI generiert strukturierte Inhaltssignale (Szenen/Objekte/Ereignisse/Audiohinweise), speist Dashboards/Multi-Ansichten und unterstützt die Suche/Priorisierung über LLMs.
Produktivierungspfade (wählen Sie, was zu Ihrer Roadmap passt):
Rollout-Ansatz, der berechenbar bleibt:
Teilen Sie uns Ihre Pipeline und Zielerfassungen mit. Wir schlagen eine Architektur und einen PoC-Bereich vor
Unsere Fallstudien
KI-gestützte Inhaltsanalyse & Verhaltensfilterung
Echtzeit-Verhaltenserkennung für Videofilterung, Zensur und gezielte Werbung
Herausforderung
Erforderlich war eine genaue Erkennung bestimmter Verhaltensweisen (Rauchen, Handybenutzung, Tragen von Masken) in Videostreams mit geringer Latenz. Bestehenden Lösungen mangelte es an Leistung, Genauigkeit und Flexibilität für den Produktionseinsatz.
Lösung
Erstellung einer benutzerdefinierten Bildverarbeitungspipeline auf der Grundlage von YOLOv5/YOLOv8, trainiert auf über 12.000 markierten Bildern. Optimierte Inferenz, um die Verarbeitungslatenz um das 10-fache zu reduzieren, mit Unterstützung für eine schnelle Anpassung an neue Erkennungsklassen.
Ergebnis
Ermöglicht zuverlässige Inhaltsfilterung in Echtzeit, Zensur-Workflows und automatische Inhaltskategorisierung. Die Lösung ist produktionsreif und eignet sich für die Integration in Videoplattformen von Anbietern.
AI Shoppable Video für Smart TV & STB
KI-Videoanalyse für In-Stream-Produktentdeckung - ermöglicht Zuschauern die Suche und den Kauf von Kleidung direkt im Video auf Smart TVs und Set-Top-Boxen
Herausforderung
Erstellung und Bereitstellung einer einkaufsfähigen Videofunktion für Smart TVs und STBs - eine der ersten Lösungen in Europa - damit die Zuschauer Kleidungsstücke, die sie in einem Videostream sehen, identifizieren und sofort passende Produkte in Online-Shops finden können.
Lösung
Einführung einer Foto-/Videoerkennung mit Hilfe der neuronalen Netzwerktechnologie des europäischen Start-ups Oyper und Integration eines „Kleider-Such-Scanners“, der eine Produktliste von Online-Händlern direkt auf dem Fernsehbildschirm anzeigt.
Ergebnis
Entwickelt wurde eine durchgängige Shoppable-Video-Anwendung für TV/STB-Umgebungen, die es Telekommunikationsbetreibern und Inhaltsanbietern ermöglicht, ihr Angebot zu differenzieren, das Engagement zu erhöhen und über Empfehlungsprogramme von Einzelhändlern zusätzliche Einnahmen zu generieren.
Wie wir die Qualität sicherstellen
Der Auslieferungsprozess ist auf die Gegebenheiten des Rundfunks abgestimmt: Latenzbudgets, Synchronisation und Interoperabilität müssen frühzeitig überprüft werden.
QS-Besonderheiten für Live- und Mixed-Vendor-Umgebungen:
Vertrauen bei weltweit führenden Unternehmen
Als Plug-in-Engineering-Partner bedient Promwad SONY, Vestel und andere Top-10-Marken in der Rundfunk- und Medienbranche in über 25 Ländern:
Unsere Kunden schätzen die technische Tiefe, die vorhersehbare Lieferung und die branchenübergreifende Expertise - insbesondere in komplexen Echtzeitumgebungen.
AI Video Analytics für Broadcast-Anbieter - Erstellen Sie intelligentere Content-Workflows
Bringen Sie Ihren Streaming-/Verarbeitungs-Stack, Ihre Zielanwendungsfälle (Kategorisierung, Filterung, Segment-Suche) und Ihre Einsatzbeschränkungen mit. Wir werden eine Architektur und einen PoC-Plan vorschlagen, der Analysen, Dashboards/Multiview und LLM-gestützte Suche umfasst.
FAQ
Können Analysen für datenschutzsensible Kunden vor Ort / offline durchgeführt werden?
Welche Latenzzeiten können Sie für Live-Pipelines erreichen?
Wie lassen sich Analysen in ST 2110 / NDI / SRT-Workflows integrieren?
Trainieren Sie individuelle KI-Modelle für unsere Anwendungsfälle - und können Sie diese auf eingebettete Hardware portieren?
Können Sie LLMs für die Suche nach Medieninhalten und die Priorisierung von Segmenten anpassen?
Erstellen Sie Dashboards und Multiview-Displays, die auf KI-Analysen basieren?
Können Sie die Analyse mit der Fernsteuerung von Streaming- und Verarbeitungstools integrieren?
Können Sie mit einem PoC beginnen und es dann innerhalb unseres Geräte-/Software-Stacks produktiv machen?
Kann man die Analyse für einen Streaming-Dienst mit Millionen von Nutzern skalieren?