1 月 23 日消息，現如今，視頻監控的存在幫助人們記錄了許多過去難以查證的事實。

但想要在 24 小時不間斷的監控里找到那么一兩秒的“犯罪現場”，依然是一件耗費人力的事。

有沒有什么好辦法快速找到我們想要的畫面？

還真有，幾位外國小哥就開發了這么一個工具，可以 10 分鐘處理完一個 24 小時的視頻錄像，然后用文字就能進行畫面搜索，精確到每一幀的那種：

最重要的是，還免費！

如何使用？

工具名叫 Sieve，中文意思就是“篩子”。

首先，需要找他們申請一個 API 密鑰獲得 Sieve 的使用權限。

Sieve 的網站主頁就有申請入口，填一下郵箱地址和姓名等簡單信息就行。

然后將你收到的密鑰填入這個網址：

https://sievedata.com/App/query?api_key = 你的密鑰

打開后就能看到如下界面：

點擊“UPLOAD VIDEOS”輸入一個 URL 就可以上傳視頻了。

這個 URL 可以是任何云存儲庫上的地址。

當然，也可以上傳本地視頻，不過就需要走命令行了 ——

先克隆倉庫地址并安裝依賴：

cd automatic-video-processingconda create --name myenv python=3.7conda activate myenvpip install -r requirements.txt

然后運行腳本，使用下面這兩個參數上傳本地視頻：

python run.py —sieve_api_key 你的密鑰

平臺會自動為你生成一個 URL。

視頻上傳后，等待系統自動將數據分割成幀，并給每一幀生成相應的元數據（這些元數據就是“標記”，方便我們后續查詢時定位到相應畫面）。

作者表示，一個 24 小時長、大約有 27 萬幀畫面的視頻不到 10 分鐘就能處理完。

接著就可以開始最期待的環節 —— 查詢了。

查詢需使用固定的參數。

比如選人數的 person_count，我們輸入“3”，不到幾秒就會出現如下結果：

嗯，很滿意，連這種只露出兩條腿的人它也可以檢測出來：

每張圖片都可以點開放大查看，右邊也會顯示該幀圖片的原始信息。

不過似乎只有幀的位置，沒有顯示具體時間點。

其他參數還包括：

• person_present，查詢有人出現的畫面（賦值為 True 就行）；
• motion_detected，查詢動態畫面；
• lighting，查詢各種光線的畫面（比如賦值 fair，就代表晴天）；
• loaction，查詢某個地點的畫面（比如賦值 courtyard）；
• greenery，查詢有綠色植物出現的畫面；
• ……

可以組合查詢，比如找“有綠色植物、光線晴朗、出現倆人”的畫面，就可以輸入這樣三個參數：

在找到你想要的結果后，還可以導出圖片數據到本地。

以上就是這個視頻檢索工具 Sieve 的使用方法和功能。

是不是確實能使我們倒監控的效率高一些？

不過也正如一些網友所說，看起來真的很厲害，不過要是能獲得一條可以知道視頻中的人什么時候達到和離開的時間線，并且還能在多個攝像頭之間跟蹤“嫌疑人”的軌跡就更實用了。

作者則回應：正在考慮給出更多實用的查詢參數。

作者介紹

Sieve 的創始人之一兼 CEO 名叫 Mokshith Voodarla，今年只有 20 歲，本科畢業于 UC 伯克利電氣工程與計算機科學專業。

他曾在 Scale AI 從事 ML 工作、在福特 Greenfield 實驗室從事計算機視覺工作，還在英偉達做過機器人技術的研究。

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