ktg-plugin-marketplace/plugins/ms-ai-architect/skills/ms-ai-engineering/references/multi-modal/video-analysis-patterns.md

Video Analysis and Understanding Patterns

Last updated: 2026-02 Status: GA Category: Multi-Modal AI

---

Introduksjon

Videoanalyse og -forståing på Azure-plattforma kombinerer Azure AI Video Indexer sin spesialiserte videoanalyse med generative AI-modellar som GPT-4o for djupare semantisk forståing. Video Indexer ekstraherer over 30 ulike typar innsikt frå video — inkludert scenedeteksjon, talegjenkjenning, emosjonanalyse, OCR, ansiktsgjenkjenning og objektdeteksjon — medan GPT-4o sine visuelle kapabilitetar opnar for fri-form analyse av enkeltbilete og keyframes.

For norsk offentleg sektor er videoanalyse relevant for fleire bruksområde: analyse av overvakingsvideo for Statens vegvesen, transkripsjon og søk i offentlege høyringar for Stortinget, tilgjengelegheitsanalyse av offentleg video, og automatisert kvalitetskontroll av opplæringsvideo. Azure Video Indexer støttar norsk tale-til-tekst og kan oversette til 50+ språk.

Azure AI Video Indexer tilbyr også real-time videoanalyse (preview) via Azure Arc-enabled infrastruktur, som mogleggjer sanntidsanalyse av livevideo ved kanten — relevant for trafikkmonitorering og smart byinfrastruktur.

---

Kjernekomponentar

Komponent	Formål	Teknologi
Video Indexer	Heilskapleg videoanalyse med 30+ innsiktstypar	Azure AI Video Indexer
Scene Detection	Identifiserer sceneovergangar basert på visuelle signal	Video Indexer AI
Shot Detection	Identifiserer kameraskift og redigeringsovergangar	Video Indexer AI
Keyframe Extraction	Vel representative bilete frå kvar shot	Video Indexer AI
GPT-4o Vision	Fri-form analyse av enkeltbilete frå video	Azure OpenAI
Real-time Analysis	Sanntids videoanalyse ved kanten	Video Indexer on Arc
Spatial Analysis	Persondeteksjon og bevegelsesanalyse	Azure AI Vision

---

Scene- og Action Detection

Video Indexer Scene Detection

Scene detection identifiserer når ein scene endrar seg basert på visuelle signal. Ein scene representerer ei enkelt hending og består av ein serie relaterte shots.

Innsiktstype	Beskriving
Scenes	Semantisk relaterte sekvenser av shots
Shots	Samanhengande biletesekvens frå same kamera
Keyframes	Mest representative bilde frå kvar shot
Editorial Shot Type	Wide, medium, close-up, extreme close-up, two-shot
Observed People	Persondeteksjon med bounding boxes
Matched Person	Kopling mellom observerte personar og ansikt
Detected Clothing	Klestype-identifisering knytt til personar

Indeksering med avanserte innstillingar

import requests

def index_video_advanced(account_id, access_token, video_url, video_name):
    """Indekser video med full suite av innsikter."""

    base_url = "https://api.videoindexer.ai"

    response = requests.post(
        f"{base_url}/{account_id}/Videos",
        params={
            "accessToken": access_token,
            "name": video_name,
            "videoUrl": video_url,
            "language": "nb-NO",
            "indexingPreset": "AdvancedVideo",
            "streamingPreset": "Default",
            "sendSuccessEmail": True,
            "priority": "Normal"
        }
    )

    video_id = response.json()["id"]
    return video_id

Indexing Presets

Preset	Innsikter	Bruksscenario
Basic	Transkripsjon, OCR, scener, keyframes	Enkel søkbarheit
Standard	Basic + emosjonar, nøkkelord, personar, sentiment	Innhaldsanalyse
Advanced	Standard + kledningsdeteksjon, audioeffektar, matched person	Full analyse
Audio only	Transkripsjon, sentimentanalyse, nøkkelord	Podcast/lydinnhald

---

Temporal Understanding og Summarization

Tidslinje-basert forståing

Video Indexer gir tidsstempla innsikter som muliggjer temporal forståing:

def get_video_timeline(account_id, video_id, access_token):
    """Hent tidslinje-baserte innsikter frå video."""

    base_url = "https://api.videoindexer.ai"

    response = requests.get(
        f"{base_url}/{account_id}/Videos/{video_id}/Index",
        params={
            "accessToken": access_token,
            "includeSummarizedInsights": True
        }
    )

    insights = response.json()

    # Scenetidslinje
    scenes = insights["videos"][0]["insights"]["scenes"]
    for scene in scenes:
        print(f"Scene {scene['id']}: "
              f"{format_time(scene['instances'][0]['start'])} - "
              f"{format_time(scene['instances'][0]['end'])}")

        # Shots i denne scena
        for shot in scene.get("shots", []):
            for keyframe in shot.get("keyFrames", []):
                print(f"  Keyframe: {format_time(keyframe['instances'][0]['start'])}")

    # Emosjonell tidslinje
    sentiments = insights["videos"][0]["insights"]["sentiments"]
    for sentiment in sentiments:
        print(f"Sentiment: {sentiment['sentimentType']} "
              f"(score: {sentiment['averageScore']:.2f})")
        for instance in sentiment["instances"]:
            print(f"  {format_time(instance['start'])} - "
                  f"{format_time(instance['end'])}")

    return insights

AI-driven Video Summarization

Video Indexer tilbyr oppsummeringsfunksjonalitet for opptil 6-timars segment:

def summarize_video_segment(account_id, video_id, access_token,
                            focus_on="", camera_description=""):
    """Generer AI-oppsummering av eit videosegment."""

    summary_config = {
        "focus_on": focus_on,           # Kva type hendingar å fokusere på
        "camera_description": camera_description  # Kamerakontekst
    }

    # Oppsummeringa består av:
    # 1. Overordna oversikt — generell beskriving av aktivitetar
    # 2. Highlights — spesifikke hendingar med tidsstempel

    return summary_config

GPT-4o Keyframe Analysis

For djupare semantisk forståing, analyser keyframes med GPT-4o:

from openai import AzureOpenAI

def analyze_keyframes_with_gpt4o(keyframe_urls, video_context):
    """Analyser keyframes frå video med GPT-4o for narrativ forståing."""

    client = AzureOpenAI(
        azure_endpoint="https://<resource>.openai.azure.com/",
        api_key="<api-key>",
        api_version="2024-08-01-preview"
    )

    # Bygg bildeinnhald frå keyframes
    image_content = []
    for i, url in enumerate(keyframe_urls):
        image_content.append({
            "type": "text",
            "text": f"Keyframe {i+1}:"
        })
        image_content.append({
            "type": "image_url",
            "image_url": {"url": url, "detail": "high"}
        })

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": (
                    "Du analyserer keyframes frå ein video. "
                    "Beskriv handlinga over tid, identifiser personar, "
                    "stad og kontekst. Gje ein temporal forståing av "
                    "kva som skjer i videoen basert på desse bileta."
                )
            },
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "text", "text": f"Kontekst: {video_context}"},
                    *image_content,
                    {"type": "text", "text": "Analyser handlinga i videoen basert på keyframes."}
                ]
            }
        ],
        max_tokens=1000
    )

    return response.choices[0].message.content

---

Multi-Frame Analysis Strategies

Strategi 1: Uniform Sampling

def uniform_sample_frames(total_frames, num_samples=10):
    """Vel jamlikt fordelte frames for analyse."""
    interval = total_frames // num_samples
    return [i * interval for i in range(num_samples)]

Strategi 2: Keyframe-basert Sampling

Bruk Video Indexer sine keyframes som er algoritmisk valde for å representere kvar shot:

def get_keyframes_for_analysis(video_insights):
    """Hent keyframes valde av Video Indexer."""
    keyframes = []
    for scene in video_insights["scenes"]:
        for shot in scene.get("shots", []):
            for kf in shot.get("keyFrames", []):
                keyframes.append({
                    "timestamp": kf["instances"][0]["start"],
                    "thumbnail_id": kf["instances"][0]["thumbnailId"],
                    "scene_id": scene["id"],
                    "shot_id": shot["id"]
                })
    return keyframes

Strategi 3: Change-Detection Sampling

Fokuser på frames der visuell endring er størst:

def change_detection_sampling(frames, threshold=0.3):
    """Vel frames basert på visuell endring."""
    selected = [frames[0]]

    for i in range(1, len(frames)):
        similarity = compute_visual_similarity(frames[i-1], frames[i])
        if similarity < (1 - threshold):
            selected.append(frames[i])

    return selected

Strategi 4: Event-driven Sampling

Bruk Video Indexer-innsikter til å fokusere på interessante hendingar:

def event_driven_sampling(video_insights, event_types=None):
    """Vel frames rundt spesifikke hendingstypar."""
    event_types = event_types or ["people", "emotions", "labels"]

    event_frames = []
    for event_type in event_types:
        events = video_insights.get(event_type, [])
        for event in events:
            for instance in event.get("instances", []):
                event_frames.append({
                    "timestamp": instance["start"],
                    "event_type": event_type,
                    "confidence": instance.get("confidence", 0)
                })

    # Sorter etter confidence og dedupliser
    event_frames.sort(key=lambda x: x["confidence"], reverse=True)
    return deduplicate_by_proximity(event_frames, min_gap_seconds=2)

---

Integrasjon med Narrative Understanding

Heilskapleg videoforståingspipeline

Video Input
   |
   ├── Video Indexer
   |   ├── Transkripsjon (tale → tekst)
   |   ├── Scene/Shot/Keyframe-deteksjon
   |   ├── Persondeteksjon og -gjenkjenning
   |   ├── OCR (tekst i video)
   |   ├── Emosjonanalyse
   |   └── Nøkkelord og emneanalyse
   |
   ├── GPT-4o Keyframe Analysis
   |   ├── Scene-beskriving
   |   ├── Handling-identifisering
   |   └── Kontekstuell tolking
   |
   └── Narrative Synthesis
       ├── Kronologisk samandrag
       ├── Hovudtema identifisering
       ├── Nøkkelhendingar med tidsstempel
       └── Sentiment-boge over tid

Audio Insights

Video Indexer ekstraherer rike audio-innsikter:

Innsikt	Beskriving
Audio Effects	Latter, folkemengd-reaksjonar, alarmar, sirener
Keywords	Viktige nøkkelord frå transkripsjon
Named Entities	Stadnamn, personnamn, merkevarar
Emotions	Sinne, frykt, glede, tristheit per tekstsegment
Topics	Emne-inferering frå transkripsjon og OCR
Speakers	Talar-identifisering og -diarisering

---

Norsk offentleg sektor

Bruksscenario

• Statens vegvesen: Trafikkvideoanalyse for hendingsdeteksjon og trafikkflyt
• Stortinget: Søkbar indeksering av høyringar og debattar
• NRK: Automatisk underteksting og innhaldsklassifisering
• Kommunar: Analyse av bystyremøte med talar-identifisering

Personvern og etikk

Aspekt	Tiltak
Ansiktsgjenkjenning	Krev samtykke eller lovheimel i Noreg
Overvaking	Regulert av personopplysningslova og arbeidsmiljølova
Lagring	Video-innsikter lagra i EU med GDPR-etterleving
Transparens	Informer om automatisert videoanalyse
Dataminimering	Bruk berre nødvendige innsiktstypar

Real-time analyse ved kanten

For bruksscenario som krev sanntidsanalyse utan skyavhengigheit:

• Azure AI Video Indexer on Arc — Deploy på Azure Local eller Kubernetes
• Custom OV Insights — Eigendefinerte objektdeteksjonar utan koding
• Persondeteksjon — Bounding boxes utan ansiktsidentifisering
• Oppsummering — Automatisk oppsummering av 6-timars segment

---

Beslutningsrammeverk

Scenario	Anbefaling	Begrunnelse
Søkbar videoarkivering	Video Indexer Standard preset	Transkripsjon + nøkkelord + scener
Detaljert innhaldsanalyse	Video Indexer Advanced + GPT-4o	Full analyse + semantisk forståing
Sanntids trafikkmonitorering	Video Indexer on Arc	Edge-basert, låg latency
Videotilgjengelegheit	Video Indexer + Azure Speech TTS	Undertekstar + lydbeskrivingar
Enkel persondeteksjon	Azure AI Vision Spatial Analysis	Lågare kostnad for basisk analyse
Narrativ videoforståing	Keyframe sampling + GPT-4o	Temporal kontekst + semantikk

---

For Cosmo

• Azure AI Video Indexer gir 30+ innsiktstypar i ein enkelt API — bruk Standard preset for dei fleste bruksscenario, Advanced for full analyse med kledningsdeteksjon og audioeffektar
• Scene → Shot → Keyframe-hierarkiet er fundamentalt for temporal forståing — scener er semantiske einingar, shots er kamera-einingar, keyframes er representative stillbilete
• GPT-4o keyframe analysis utfyller Video Indexer for djupare semantisk forståing — send 5-10 keyframes med kontekst for narrativ analyse av videoinnhald
• Real-time Video Indexer on Arc (preview) mogleggjer edge-basert sanntidsanalyse — relevant for trafikkmonitorering og smart byinfrastruktur i norsk offentleg sektor
• Audio insights (emosjonar, nøkkelord, talarar) kombinert med visuelle innsikter gir heilskapleg videoforståing — bruk dette for søkbar arkivering av offentlege høyringar og møte