現如今，影片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小時不間斷的監控裡找到那麼

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小時的影片錄影，然後

用文字就能進行畫面搜尋

，

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金鑰獲得Sieve的使用許可權。

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資訊就行。

然後將你收到的金鑰填入這個網址：

https：//sievedata。com/app/query？api_key=你的金鑰

開啟後就能看到如下介面：

點選“UPLOAD VIDEOS”輸入一個URL就可以上傳影片了。

這個URL可以是任何雲端儲存庫上的地址。

當然，也可以上傳本地影片，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-processingconda create ——name myenv python=3。7conda activate myenvpip install -r requirements。txt

然後執行指令碼，使用下面這兩個引數上傳本地影片：

python run。py —sieve_api_key 你的金鑰

平臺會自動為你生成一個URL。

影片上傳後，等待系統自動將資料分割成幀，並給每一幀生成相應的元資料（這些元資料就是“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

畫面的影片不到10分鐘就能處理完。

接著就可以開始最期待的環節——查詢了。

查詢需使用固定的引數。

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檢視，右邊也會顯示該幀圖片的原始資訊。

不過似乎只有幀的位置，沒有顯示具體時間點。

其他引數還包括：

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引數：

在找到你想要的結果後，還可以匯出圖片資料到本地。

以上就是這個影片檢索工具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影片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。

作者則迴應：正在考慮給出更多實用的查詢引數。

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。