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麼一兩秒的“犯罪現場”，依然是一件耗費人力的事。有沒有什麼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麼一個工具，可以10分鐘處理完一個24小時的視頻錄像，然後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。
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可以是任何雲存儲庫上的地址。
當然，也可以上傳本地視頻，不過就需要走命令行了——
先克隆倉庫地址並安裝依賴：
cd automatic-video-processing
conda create --name myenv python=3.7
conda activate myenv
pip install -r requirements.txt
然後運行腳本，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
平台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，並給每一幀生成相應的元數據（這些元數據就是“標記”，方便我們後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。
接着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麼時候達到和離開的時間線，並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，本科畢業於 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。