关于 Video Intelligence API
总体上说，Video Intelligence API 向开发者开放了一种接入谷歌预训练模型的方法，该模型不但可以从宏观上识别当前视频中每一帧的具体内容，同时还能给出相关内容的颗粒数据（granular data）表述。如下图所示，假设视频在 0:07 的时间点出现了一只小狗。
则 Video Intelligence API 就可以识别这只狗，并同时识别出整段视频中所有出现小狗的数据帧。以下代码展示了在一个标签下的 JASON（JavaScript Object Notation）表述：
{
"description": "Dog",
"language_code": "en-us",
"locations": [ {
"segment": {
"start_time_offset": 7090474,
"end_time_offset": 8758738
},
"confidence": 0.99793893,
"level": "SHOT_LEVEL"
}
这段 JASON 代码以微秒级的时间分割展示了该视频片段，从代码中可以看到，API 对该数据帧的识别结果为“dog”，并且标明正确率为 99%。在该段视频的其他相关片段中，该 API 甚至还能识别出小狗的具体品种（识别结果是 Dashchund，即达克斯猎狗，正确率为 81%）。
看到这里你可能要问，我可以按照 1fps 的帧率将视频分解，然后对每一帧数据做图像识别，不也能达到同样的效果么？的确如此。对每一帧数据做图像识别，在上述 JASON 描述的层面的确能和 Video Intelligence API 达到一样的效果，但后者的功能却不止于此，而这也是 Video Intelligence API 的核心竞争力之一。
除了上述针对每一帧的解释之外，此次发布的 Video Intelligence API 还能通过特定的分析模型给出不同视频帧之间的联系和区别。例如视频中如果出现了足够多的礼服和糖果镜头，则 API 就可以识别出这是一段关于万圣节的视频并标记。不仅如此，此次更新的 API 还具有镜头变更检测功能，即可以分辨视频中的场景转换。通过这一功能，开发者可以将视频按场景完全自动化地按照内容分割成不同的片段，并返回相应片段的 JASON 描述，非常方便。
关于 Video Intelligence API 更详细的介绍请参见以下视频（需科学上网），视频中的演讲嘉宾是 Video Intelligence API 的产品经理和研发工程师：
关于样例
以下是本次样例的原理图，我在 3 月初的 Google Cloud Next 2017 上曾经做过演示。
如图所示，整个样例分为前端（图片上半部分）和后端（图片下半部分）两部分。
关于后端：本样例将待处理视频存储在谷歌云 Bucket 中，这里我实现了一个函数，每当用户添加一个新视频到该 Bucket 时，该函数会被触发，一方面检查文件的合法性（例如是否是视频文件，文件是否完整等），同时负责将合法的视频文件传递到 API 进行分析。这里 API 提供了一个非常方便的选择参数，即用户可以传入另一个谷歌云 Bucket 地址，当 API 分析完成后，可以将分析结果，即 JASON 表述存储在该 Bucket 地址中。我在样例中即应用了这一点，将分析结果存储在了另一个谷歌云 Bucket 中。
前端是我跟另一个同事 Alex Wolfe 共同完成的，其中用到了 ES6，Sass，Gulp，CanvasJS 等各种客户端 JS 工具（具体可以参考 GitHub 代码），实际上实现了一个基于谷歌 App Engine 的 Node.js 应用。
最后需要指出的是，除了样例中的用法外，用户还可以直接在浏览器端直接体验 Video Intelligence API，地址如下：
或者用户也可以在上述链接注册，对 API 进行更深度的体验。
以下是关于文中样例的视频演示地址：
