LLM VisionAI: ビデオ分析の最適化

オハイオ州立大学のコンピューターサイエンスおよびエンジニアリングプログラムの学生によって実施される「LLM VisionAI」キャップストーンプロジェクトは、大規模言語モデル（LLM）をビデオ処理パイプラインに統合することでビデオ分析を強化することを目的としています。このプロジェクトでは、平穏な映像を自動的にフィルターで除外することで、不要なデータストレージを最小限に抑えるという課題に取り組んでいます。このプロジェクトは 3 つのフェーズに分かれており、ビデオ監視システム向けのスケーラブルで効率的なソリューションを構築することに重点を置いています。これにより、最終的にストレージ要件が軽減され、ビデオ分析の効率が向上します。

第1フェーズでは、さまざまなシステム間の互換性を確保し、デプロイプロセスを合理化するために、チームはDockerized環境を開発しました。Docker が選ばれたのは、どのような環境でも一貫して実行できる軽量でポータブルなコンテナを作成でき、動画処理パイプラインのさまざまなコンポーネントを処理するのに理想的だからです。この基本的なステップにより、システムのデプロイと保守が容易になり、プロジェクトの後続フェーズに向けた強固なフレームワークが提供されました。

第2フェーズでは、大規模言語モデル、特にLavaとGPT-4を統合して、ビデオコンテンツのテキストによる説明を生成しました。これらのモデルの高度な機能を活用することで、システムはビデオデータをより正確に解釈して分類することができます。この統合により、システムはビデオ映像をリアルタイムで処理および分析し、重要なイベントを特定し、無関係なセグメントや問題のないセグメントを除外できます。LLMを使用すると、複雑な視覚情報を理解して対応するシステムの能力が大幅に向上し、自動ビデオ分析の新たな標準が確立されます。

最終段階では、チームは処理されたビデオデータを使用して潜在的な道路の危険性を警告するシステムを開発しました。これには、障害物や不安定な運転行動などの危険な状況を検出して強調表示するアルゴリズムの作成が含まれていました。その後、フラグが立てられた映像は優先的に審査され、重大なインシデントを迅速に特定して対処できるようになります。この機能により、ビデオ監視システムの安全性と信頼性が向上するだけでなく、手動によるビデオレビューに必要な時間とリソースも削減されます。

プロジェクト全体を通して、チームはPython、OpenCV、MongoDB、Flaskなどのさまざまなテクノロジーを活用して、包括的で効率的なシステムを構築しました。ユーザーインターフェイスはシームレスなエクスペリエンスを提供するように設計されており、ユーザーは簡単に録画を開始したり、ファイルをアップロードしたり、分析した映像を表示したりできます。このプロジェクトは、セキュリティ監視から自動運転車の監視まで、さまざまな用途に適応できるスケーラブルなソリューションを提供することで、LLMがビデオ処理に革命を起こす可能性を示しました。チームの革新的なアプローチと最先端技術の使用は、AI主導のシステムが視覚データの管理と解釈の方法を変革する可能性を浮き彫りにし、自動ビデオ監視の将来の発展への道を開きます。