仍不满足于现有技术！德甲联盟的内容档案库持续进化

自15年前德甲联盟创立视频档案库以来，它正在持续为媒体合作伙伴提供德甲和德乙联赛的内容。而在今天，人工智能（AI）与机器学习技术使得德甲联盟能够更高效地在这175000小时的视频记录中进行检索。尽管拥有全世界最先进的配套技术和数据库，德甲联盟似乎仍然不够满意，在AI领域，德甲联盟也希望AI技术可以和德甲数据库完全匹配。

1、DFL Media Hub是什么？

AI和机器学习现在使DFL Media Hub的用户可以在17.5万小时的视频录像中更加有效地搜索到精准内容。

在过去的15年中，DFL创建了一套完整的德国职业足球比赛视频录像档案，这是全世界上最大的足球数字档案。这套档案库的存在，有助于为DFL的所有国内和国际媒体合作伙伴，成功为大家提供了快速便捷访问德甲资料的途径。在于DFB的密切合作下，双方发动了大量人力物力，从零零散散的地方成功收集了德甲、德乙、德丙、女子德甲、德国杯，以及各级别梯队赛事的所有历史录像画面。与此同时，项目组还修复优化了所有资料的画质，数字化处理了各个位置的最全面的质量等级，经过不断的分类和长期归档，分别筛选出了全场比赛的精彩集锦和直播录像。

但是，DFL Media Hub的功能远不只是存档历史比赛素材。所以，DFL和所有德甲、德乙俱乐部以及众多合作伙伴，加深了媒体资源的集中，例如视频内容上架了德甲官方APP发布渠道，这也为众多俱乐部的数字讯息内容加强了覆盖范围。因为得到了所有俱乐部的许可，所以该项技术拥有充实的基础架构，成为DFL价值链条中不可或缺的一部分，其应用范围从转播实时图像信号，到自动生成精彩片段，再到分发对应平台社区，再到自动创建社论内容，都只需要极短时间。在相应的制作过程中，特别是在比赛日，DFL Media Hub已经可以实现完全自动集成。除此之外，额外的元数据超过11PB（1 PB代表100万千兆），都将成为德甲数据宝库中的一部分。

2021年5月6日，系统正式升级，DFL Media Hub使用编辑元数据，即描述视频内容并添加关键字等属性。这些内容越全面、越详细，媒体用户就可以更轻松、更快、更有针对性地搜索视频内容，并过滤出适合媒体制作的材料。

2、DFL Media Hub中的视频数据量

DFL Media Hub中的视频数据量有多大？DFL Media Hub中应用了三种不同类型的元数据，以最大程度地提高内容的价值：官方比赛数据，实时记录数据和人工智能生成的数据。这些元数据加在一起，将超过11 PB的巨大视频集变成了一个结构合理的，多用途的内容存储库——一个真正的宝藏。1 PB代表100万千兆，相当于使用智能手机拍摄的大约2.5亿张照片的大小。而11PB，就相当于27.5亿张智能手机照。接下来，我们将在下面解释元数据的不同类型。

在正式比赛数据被添加到视频存档后，自动创建用于每个画面底层主数据框架。其中包括诸如对比赛的正确数据描述，球队阵容或比赛统计信息（包括进球，进球球员以及任何黄牌或红牌）之类的项目。这些官方比赛信息由DFL子公司Sportec Solutions AG收集，并通过在DFL Media Hub上执行的自动导入系统分配给每个比赛镜头。通过比赛数据收集的视频，可以及时出现在DFL的媒体用户后台频道（视频德语，英语字幕都可以）。

因此，实时日志记录又增加了一层意义：一旦比赛开球，位于科隆广播中心（CBC）的DFL子公司Sportcast的专家，就将在基本信号中添加了实时日志记录（关键字形式的描述性元数据）。这也意味着对于德甲德乙的每场比赛，“实时记录器”都会紧密跟踪屏幕上的每一个事件，并通过来自72种与动作类型有关的编辑模式，将信息分配给每个活动，来记录它们的属性：例如“移动”、“技巧”、“拦截”、“解围”、“任意球”、“防守动作”或“相同镜头”。甚至，系统可以将赛前和赛后在球场所发生的所有事件都以这种方式标记。在此过程中，每个现场装置都会平均每秒累积100多个不同的编辑相关场景，这样会让系统自动搜索某些场景更加容易。

机器学习和AI会自动创建新一层额外的，高度详细的，与内容相关的元数据，从而进一步完善与DFL Media Hub上的视频内容相关的可搜索细节，从而使特定场景的查找变得更加容易。在过去的几年中，DFL与全球领先的云计算服务提供商Amazon Web Services（AWS）在AI解决方案开发商Quantiphi合作，集成了各种创新技术。自2020年1月以来，AWS一直是DFL的官方技术提供商。

3、DFL Media Hub中使用的人脸识别技术

机器学习和AI技术可以提供更多信息，从而实现更快，更准确的搜索结果，这是如今社会所有人都毋庸置疑的。

如今，有一个名为“面部和情绪识别”的功能可以自动识别特定的球员与其相关的情绪。为此专门开发的基于AI的软件算法，使用上载到系统、并由定制软件来处理指定的分析视频素材，以识别各个镜头。该软件可以根据特定的面部特征在几秒钟内识别、分类和存储特定的球员。然后，随着更多球员及其面部特征被添加，系统将自动继续学习，解决繁琐的后续工作。

同时，另一种名叫“队徽检测”的软件功能也以类似的逻辑操作：它能使用系统中存储的徽标信息（例如俱乐部徽标）来识别和标记匹配的视频序列，这也可以广泛应有于全球商业市场。因此，DFL和视频和音频内容识别解决方案提供商ivitec GmbH，共同开发了另一项有助于确保特定视频内容，快速交付的创新“指纹”技术，以确保该项技术不会影响普通人的生活。

德甲每赛季12000小时的视频素材每年都会被添加到DFL Media Hub中，这种方法包括DFL与各个媒体合作伙伴之间建立的共有知识产权，以提供有关谁制作了相应的视频片段以及谁被允许使用的法律信息。它提高了视频资料用户的法律确定性，同时提高了搜索效率：大约95％的搜索会根据预定义的权限矩阵自动进行检查，并交付给被许可人。

同时，比赛日特定的视频存档和编辑素材都具备可用性。DFL Media Hub会提供包括来自国家媒体合作伙伴的视频录像，所有比赛的原始镜头，以及所有相关的额外视频报道。每场比赛都遵循该内容汇总例程，每年在此存档中增加大约12000小时的额外视频资料。DFL Media Hub总共拥有175000小时的可用内容，是世界上最大，最聪明的足球数字视频数据库。DFL Media Hub将与AWS及其合作伙伴网络紧密合作，继续开发其技术和内容。

如此强大的德甲联赛，正是职业联赛公益性的最好体现。

（李巴乔）