12-新闻类视频结构化
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体育新闻节目结构化
由于针对的是体育新闻，所以系统主要考虑 这两种镜头类型： 主持人新闻报道镜头 体育新闻详细报道镜头
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体育新闻节目结构化
在新闻节目中，主持人新闻报道画面多是 只有一个主持人在介绍，如图。
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体育新闻节目结构化
这个系统中，采用双阈值法来检测镜头边缘。 该模块以用户提交的一个视频段作为输入，输 出结果为检测出的所有镜头单元。
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主持人镜头模型定义
当有一个主持人进行新闻报道时，画面可以 分成三个部分：主持人人脸、节目（或电视 台）图标和背景画面
背景 主持人
台标
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4种常见的主持人模型
区别的关键在于主持人数目和是否有图标
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主持人新闻报道镜头识别
主持人新闻报道镜头识别的任务：从新闻视频中分割 出得到的镜头中，找出那些属于主持人新闻报道的镜 头单元 主持人新闻报道镜头的特征：在主持人报道新闻主旨 时主持人基本保持不动，只是嘴、头或者肩膀会有小 许细微运动，而背景和图标会完全静止。
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构造新闻故事
对连续的视频新闻构造出独立新闻故事后， 就实现了新闻节目在内容上的自动分割。 这为视频数据库的检索和管理提供的方便。
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构造新闻故事
建立新闻故事索引
对这些独立的新闻故事提供文本标注 用每个独立新闻故事的关键帧来对这个新闻 故事进行索引。
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构造新闻故事
说明：
对于新闻节目会出现的其他镜头，如天气预报，也可 以通过事先定义天气预报镜头模块来判断，因为天气预报 镜头有固定结构。 对于广告节目，使用预定义模块的方法很难达到判断 识别目的，因为广告节目镜头没有固定模式。? 但是，广告节目的背景音与新闻报道背景音存在很大 差别（观众可以不看视频数据，只是听与视频流对应的音 频流，在大多数情况下就能判断出哪些是广告节目，哪些 是新闻报道节目）所以，在新闻节目分析中，可以结合音 频信息进行分析。
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现有新闻类分析系统
CMU的Informedia 浙江大学计算机系多媒体计算组的新闻视频 分析系统 （体育新闻节目结构化 ）
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CMU的Informedia
概述： CMU的Informdia Digital Library Project 综合了自然语言理解、图像处理、语音识 别和视频压缩等技术，从文本、音频和视 频几个角度分析视频，进行结构化。它以 新闻广播作为结构化的测试样本，得到了 很好的结果。
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CMU的Informedia
视频新闻的分析处理步骤： （3）判断镜头边缘和镜头中的关键帧。其它的视频 处理比如人脸的识别和视频字幕识别都可以应用 于新闻节目分析。 （4）如果有视频字幕，视频字幕和语音识别对应起 来，这样就能够把语音识别得到的文本的时间信 息附给字幕。
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CMU的Informedia
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CMU的Informedia
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CMU的Informedia
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现有新闻类分析系统
浙江大学计算机系多媒体计算组的新闻 视频分析系统
（针对体育新闻节目结构化 ）
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体育新闻节目结构化
为了检验算法的有效性，浙江大学计算机系 多媒体计算组设计并实现了一个新闻视频分析 系 统 ， 该 系 统 是 在 windows2000 环 境 下 用 visual C++开发的。该系统包括镜头切分、主 持人镜头识别和视频内容分析三大部分。其中 视频内容分析出的结果是一个一个内容独立的 新闻故事。
4
视频新闻内容分析——时域结构
新闻视频的时域结构：它是新闻项的序列 新闻项指先是主持人镜头，然后是新闻报 道，最后是主持人镜头，接着进行下一个 新闻项。
主持人镜头 商业广告 天气预报
开始
5
新闻镜头
主持人镜头
结束
视频新闻内容分析——目的
新闻视频分析就是根据这些相对粗糙的类别， 将所有镜头进行归类，从而组合场景 目前新闻视频分析的目的就是把切分出来的镜 头组合成一个个独立的新闻故事，去除在新闻 节目流中广告和天气预报等观众不感兴趣的数 据流，使人们可以单独去了解独立的新闻事件 ，而不需要把整个时段的所有新闻节目都看下 来
视频新闻的分析处理步骤： （5）视频新闻流被分割成独立的新闻故事或段落， 可以用于检索或者回放。 （6）构造新闻故事的抽象数据，比如新闻总结、镜 头的关键帧、新闻主题和新闻梗概。 （7）视频新闻中的视频（图像）流和音频流结合在 一起成为索引，用户通过Information Client的界 面搜索视频。
主持人进行新闻报道时，相邻图像帧之间的差别很小 。帧与帧之 间的变化仅仅是由于主持人微小的身体运动以及随机噪音引起的 ，所以主持人镜头中相邻两帧的平均差别小于新闻镜头中两帧之 间的平均差别
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主持人新闻报道镜头识别——步骤
先筛选出一些帧间运动变化差别小的镜头，这样的镜 头就是可能的主持人报道镜头 然后将这些可能的主持人新闻报道镜头与前面定义的 四类主持人报道模型进行匹配，如果它们的空间结构 基本一致，则认为选择的镜头是主持人新闻报道镜头。 如果所选择的可能镜头与所定义的任何一种模型均不 匹配，则这个镜头就不是主持人新闻报道镜头
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视频新闻内容分析
（2 续）判断方法： 如果在一个主持人新闻报道镜头中，其相 邻两帧图标区域部分的特征变化超过某一预定 阈值，那么这两帧就是新闻故事的分界点。找 出这些分界点，就可以把主持人新闻报道镜头 进一步分割成好几个新闻内容独立的主持人镜 头。
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构造新闻故事
目的： 将属于同一新闻故事的镜头组合起来 ，便于数据库的检索。
新闻类视频结构化
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主要内容
视频新闻内容分析 现有新闻类分析系统
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结构示意图
start
Story 1
News video
Non story
Story n
End
3
新闻类视频结构化——可行性
视频结构化应用最广泛也最成功的领域是 新闻类视频。新闻节目是一个连续数据流， 有新闻开始和新闻结束，并且有时候在新 闻中还有广告等内容。 不像其他视频节目的结构不是很明显，新 闻视频节目中具有明显的结构，使结构化 新闻视频数据不仅成为可能，而且也易于 判断结构化的结果是否正确。
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构造新闻故事
新闻故事的一般结构： 主持人内容简介镜头＋新闻详细报道镜 头。 根据这个特征，将识别出的每一个主持 人新闻报道镜头及它到下一个主持人新闻报 道镜头间的所有镜头组合成一个独立的新闻 故事
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构造新闻故事
开始对应主持人新闻报道镜头，而新闻故事对 应非主持人出现的详细新闻报道。对于主持人连 续报道好几条新闻简讯的情况，构造出的独立新 闻故事仅包含主持人新闻报道镜头，而无详细新 闻报道镜头。
上面介绍了两个在对视频新闻进行结构化的 系统。其实，视频信息只是多媒体数据中的一 部分，现在已经在一些视频新闻分析中，已经 开始把图像、音频和语音分析结合起来达到视 频新闻结构化的目的。
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视频新闻内容分析
（2）镜头中出现主持人画面，可主持人实际上报道了
好几条新闻（如简讯）。从语义上来看，这样一个主持 人镜头里包含了好几个新闻故事，需要将这几个新闻故 事分割开来，因为它们是独立的新闻故事。在这种情况 下，每当主持人从一条简讯转到下一条新简讯时，画面 中的图标也会相应的变换，因为画面中的图标是当前新 闻故事的概要。所以当主持人报道下一条新闻时，前一 条新闻的图标消失，出现下一条新闻的概要，可以依据 这个特定信息，统计该主持人镜头中图标区域变化情况 ，把独立的新闻简讯分割开来。
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体育新闻节目结构化
该图显示了提交一段视频体育新闻后的镜头分割结果
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体育新闻节目结构化
图中上部分是整个视频新闻中相邻帧之间特征变 化情况（在这里，帧特征取直方图），图中所画 的两条水平线分别是双阈值法中的高阈值和低阈 值。从图中上部分显示的视频新闻图像帧特征变 化曲线可以看到，镜头边缘检测的关键是阈值的 确定，选择恰当的阈值，就能获得令人满意的结 果。 图中左下部是提交的视频体育新闻 图右下部是采用双阈值法分割出来的镜头
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视频新闻内容分析——步骤
对视频新闻节目进行分析需要分成如下三 步：
首先将新闻视频流分割成一个个的镜头单元 然后根据事先定义的镜头模型将这些切分出来 的各类镜头归类 最后把分类后的镜头单元组合成独立的新闻故事
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镜头切分 ——任务、分类
镜头切分的任务就是检测镜头边缘，把视频 流分割成镜头单元 镜头边缘有两大类型：突变和渐变。突变就是 简单的镜头切换（cut），而渐变是具有某种 特殊效果的逐渐过渡（如fade、dissolve和 wipe）。
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选出可能主持人镜头方法
优点：大大减轻了后边进行主持人镜头模型匹 配判断的计算量，因为不需要逐一判断每一个 分割出的镜头是不是主持人镜头，而只需要在 可能的主持人镜头中选出真正的主持人镜头 具体步骤：对于分割出来的镜头单元，计算这 个镜头中相邻帧的特征平均值 和方差 。当 和 满足如下条件时，认为该组镜头为可能的 主持人镜头 ： t1 和 2 t2
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视频新闻内容分析
目的： 进行新闻内容分析，其目的是要分析出每个 独立的新闻故事。
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视频新闻内容分析
主要思路： 独立新闻故事一般在两种情况下发生： （1）先是主持人报道一个独立新闻故事的简要主旨，然 后是非主持人新闻镜头报道故事详细介绍。当这个独 立新闻故事报道完毕后，又出现主持人新闻报道镜头 ，开始了下一条独立新闻故事的报道。对这种情况， 只需要把前一个主持人新闻报道镜头到下一个主持人 新闻报道镜头之间的视频帧组合到一起，形成一个独 立新闻故事介绍就可以了。
[AI开发]零代码分析视频结构化类应用结构设计
![[AI开发]零代码分析视频结构化类应用结构设计](https://360docs-1393072327.cos.ap-beijing.myqcloud.com/aefc940fc4da50e2524de518964bcf84b9d52ded.webp)
[AI开发]零代码分析视频结构化类应⽤结构设计视频结构化类应⽤涉及到的技术栈⽐较多，⽽且每种技术⼊门门槛都较⾼，⽐如视频接⼊存储、编解码、深度学习推理、rtmp流媒体等等。
每个环节的⽔都⾮常深，单独拿出来可以写好⼏篇⽂章，如果没有个⼏年经验基本很难搞定。
本篇⽂章简单介绍视频结构化类应⽤涉及到的技术栈，以及这类应⽤常见结构，因为是实时视频分析，因此这类应⽤基本都是管道（pipeline）设计模式。
本篇⽂章算是科普⼊门介绍⽂章，不涉及详细技术细节，适合这⽅⾯的新⼿。
所谓视频结构化，就是利⽤深度学习技术对视频进⾏逐帧分析，解析出视频帧中感兴趣的⽬标、并且进⼀步推理出每个⽬标感兴趣的属性，最后将这些⽬标、属性保存成结构化数据（能与每帧关联起来）。
如果是实时类应⽤，要求实时看到分析结果，那么整个过程要求能做到实时性，⽐如单路视频分析保证FPS能达到原视频的FPS（常见是25）。
当然，还有另外⼀类结构化类应⽤并不要求做到实时性，⽐如分析监控录像，将视频录像⽂件进⾏结构化处理，结果存于数据库，⽤于后期快速检索，这类应⽤不⽤做到实时分析，打个⽐⽅，每秒处理25帧和处理5帧对于这类应⽤影响不⼤，只是处理完⼀个录像⽂件总耗时不同。
本篇⽂章主要介绍实时（Real-Time）视频结构化。
上图中实时将结构化数据叠加在视频画⾯中，图中红⾊多边形为⼈⼯配置检测区域（ROI），ROI之外的⽬标可以忽略。
视频结构化常见Pipeline视频从接⼊，到模型推理，再到结果分析、界⾯呈现，是⼀个“流式”处理过程，我们可以称为pipeline，对于实时视频结构化类应⽤，要求整个pipeline各个环节均能满⾜性能要求，做到实时处理，某个环节达不到实时性，那么整个pipeline就有问题。
下⾯是我整理出来的视频结构化处理pipeline，这个设计基本可以满⾜要求，有些pipeline可能不长这样，但是⼤同⼩异。
如上图所⽰，数据从左往右移动。
软件资格考试多媒体应用设计师(基础知识、应用技术)合卷(中级)试卷与参考答案(2024年)
2024年软件资格考试多媒体应用设计师(基础知识、应用技术)合卷(中级)复习试卷(答案在后面)一、基础知识（客观选择题，75题，每题1分，共75分）1、题目：C++语言中的循环语句，哪一个用于实现重复执行一条语句，直到指定的条件为假？A. whileB. do-whileC. forD. foreach2、题目：计算机网络的基本功能不包括以下哪一项？A. 数据通信B. 数据共享C. 分布式处理D. 同步处理3、在多媒体系统中，音频数据压缩的主要目的是什么？A. 提高音频质量B. 增加音频文件大小C. 减少存储空间需求D. 加快音频播放速度4、下列哪一项不是多媒体技术的基本特征？A. 集成性B. 交互性C. 同步性D. 单一性5、以下哪种技术不属于多媒体技术范畴？（）A. 图像处理技术B. 视频处理技术C. 音频处理技术D. 文字处理技术6、下列关于多媒体数据压缩技术的描述，错误的是（）A. 数据压缩技术可以提高数据的传输效率B. 数据压缩技术可以提高数据存储的容量C. 数据压缩技术会导致数据传输的延迟D. 数据压缩技术可以提高数据的传输速度7、在多媒体应用开发中，以下哪种格式通常用于存储音频数据？A、JPEGB、MP3C、PNGD、GIF8、在多媒体应用中，用于存储图像数据的压缩格式中，哪一种提供了较高的压缩比，并且在一定程度上可以保持较好的图像质量？A、RARB、RAR 2.0C、JPEGD、PNG9、以下哪个技术不属于多媒体应用设计师在处理音频文件时使用的格式转换技术？A. MP3B. WAVC. JPEGD. WMV 10、在网页设计中，以下哪个技术可以实现多媒体元素的动态展示效果？A. CSS3动画B. HTML5 CanvasC. JavaScript事件处理D. Flash动画11、以下哪项不属于软件工程的基本原则？（）A. 客观性原则B. 简化性原则C. 可维护性原则D. 可扩展性原则12、在软件设计过程中，以下哪一项不属于软件设计的目标？（）A. 提高软件的可靠性B. 优化软件的性能C. 确保软件的安全性D. 降低软件的开发成本13、以下哪种音频文件格式是基于压缩技术的？A、WAVB、AIFFC、MP3D、AU14、以下哪种设备主要用于扫描纸张或类似图像，将其转换成数字图像？A、数码相机B、扫描仪C、投影仪D、打印机15、在多媒体应用设计中，什么是数据的封装？16、以下是关于多媒体数据压缩方法的说法，下列哪一项是错误的？A. 预压缩用于提高压缩效率，一般通过预测来减少冗余信息。
媒体行业短视频内容创作与管理平台搭建方案
媒体行业短视频内容创作与管理平台搭建方案第1章平台概述与目标定位 (3)1.1 短视频行业背景分析 (3)1.2 平台定位与核心功能 (3)1.3 平台发展目标与预期效果 (3)第2章市场调研与需求分析 (4)2.1 市场现状与竞争对手分析 (4)2.1.1 市场现状 (4)2.1.2 竞争对手分析 (4)2.2 用户需求与痛点挖掘 (4)2.2.1 用户需求 (4)2.2.2 痛点挖掘 (5)2.3 市场机会与挑战 (5)2.3.1 市场机会 (5)2.3.2 市场挑战 (5)第3章平台架构设计 (5)3.1 技术选型与架构模式 (5)3.2 系统模块划分与功能描述 (6)3.3 数据存储与处理 (7)第四章内容创作与管理模块设计 (8)4.1 内容创作流程规划 (8)4.1.1 创意孵化 (8)4.1.2 内容策划 (8)4.1.3 内容制作 (8)4.1.4 内容优化 (8)4.2 短视频制作工具与功能 (8)4.2.1 视频拍摄 (8)4.2.2 视频剪辑 (8)4.2.3 特效添加 (9)4.2.4 音频处理 (9)4.2.5 字幕制作 (9)4.3 内容审核与发布机制 (9)4.3.1 审核标准 (9)4.3.2 审核流程 (9)4.3.3 发布机制 (9)4.4 内容管理功能设计 (9)4.4.1 内容分类 (9)4.4.2 内容检索 (9)4.4.3 数据分析 (9)4.4.4 用户反馈 (9)第5章用户互动与社交模块设计 (10)5.1 用户注册与认证 (10)5.1.1 注册流程简化 (10)5.1.2 认证机制 (10)5.2 用户互动功能设计 (10)5.2.1 点赞与评论 (10)5.2.2 转发与分享 (10)5.2.3 关注与粉丝 (10)5.3 社交分享与传播策略 (10)5.3.1 平台内分享 (10)5.3.2 跨平台传播 (10)5.3.3 话题营销 (11)5.4 用户成长体系与激励机制 (11)5.4.1 积分制度 (11)5.4.2 成长等级 (11)5.4.3 激励政策 (11)5.4.4 用户反馈与建议 (11)第6章推荐算法与个性化推荐 (11)6.1 推荐系统架构设计 (11)6.1.1 数据收集 (11)6.1.2 数据处理 (11)6.1.3 推荐算法模块 (11)6.1.4 个性化推荐 (12)6.1.5 结果反馈 (12)6.2 用户画像与兴趣模型 (12)6.2.1 用户画像构建 (12)6.2.2 兴趣模型建立 (12)6.3 短视频内容标签体系 (12)6.3.1 标签体系设计 (12)6.3.2 标签应用 (12)6.4 推荐算法选择与优化 (13)6.4.1 推荐算法选择 (13)6.4.2 推荐算法优化 (13)第7章数据分析与运营策略 (13)7.1 数据收集与处理 (13)7.2 数据分析与可视化 (13)7.3 运营策略制定与优化 (14)7.4 数据驱动决策支持 (14)第8章平台安全与合规性 (14)8.1 信息安全策略与措施 (14)8.2 数据隐私保护与合规性 (15)8.3 系统稳定性与功能优化 (15)8.4 法律法规与行业规范遵循 (15)第9章商业模式与盈利策略 (15)9.1 市场定位与商业模式选择 (15)9.2 盈利渠道与收益分析 (16)9.3 营销推广与合作策略 (16)9.4 成本控制与盈利预测 (16)第10章项目实施与推进计划 (17)10.1 项目团队与资源分配 (17)10.2 项目进度与里程碑 (17)10.3 风险评估与应对措施 (18)10.4 项目总结与持续优化 (18)第1章平台概述与目标定位1.1 短视频行业背景分析移动互联网的迅速发展和普及，短视频作为一种新兴的内容传播形式，已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
新闻类网站结构层
琼州学院网站与规划期末测评课题层次：新闻类网站结构层分析报告班级学号： 09数字媒体 09217025姓名：周达延二○一一年十二月二十三日目录一．网站介绍 (3)二、网站目标 (3)三．交互设计 (3)3.1页面需求设计分析 (3)3.1.1新闻网站首页版面的设计与编排应设计简洁 (3)3.2系统交互设计。
(5)3.2.1数据库设计 (6)3.2.2数据库逻辑结构设计系统后端数据存储 (7)3.2.3功能设计 (7)3.2.4 系统的功能特点 (7)四.设计原则 (7)五．需求分析 (8)5.1新闻网站背景分析 (8)5.2新闻网站定位分析 (8)5.3新闻网站需求分析 (8)5.4新闻网站内容规划 (8)六.网站主要功能说明表 (9)新闻网站结构层分析规划书09数字媒体 09217025 周达延一．网站介绍新闻类指以经营新闻业务为主要生存手段的网站。
包括国家大型新闻门户（如新华网、人民网等,政府网站的后缀为".gov",中国网站的后缀为".cn"），商业门户（网易、新浪等，商业网站的后缀为:'com"），地方新闻门户（长江网、大江网、大洋网等），还有各种行业门户网站（湖北美食网、中国化工网）也充当了该行业的新闻网站。
综合新闻网是在海南省委、海南省政府的领导下，由全省新闻媒体集合组建的、继报纸、广播、电视之后的第四媒体，是广东省的宽带多媒体门户，是立足于国际旅游岛背景下的综合性新闻网站和区域性门户网站。
海南新闻网的目标是建设"网上都市时空"。
二、网站目标海南新闻网的生产方式是"大家的网站大家办"，利用互联网开放、互动的特点，积极发展和壮大网站的信息员（新闻线人）队伍，人人提供新闻线索，大家共建一流网站。
海南新闻网的追求是"更快、更新、更深、更互动、更系统、更满意"。
海南新闻网积极采用新技术，致力于提供海量信息，快捷、有效地满足用户个性化需求的解决方案，海南新闻网的理想是"海南新闻网，给你想要的"。
视频结构化解决方案
视频结构化大数据平台解决方案目录1. 建设背景 (4)2. 建设目标 (5)3. 建设原则 (6)3.1. 标准化原则 (6)3.2. 统一设计原则 (6)3.3. 大数据处理原则 (6)3.4. 高可靠/高安全性原则 (6)3.5. 适用性原则 (7)3.6. 可扩展性原则 (7)4. 系统总体设计 (7)4.1. 设计依据 (7)4.2. 总体架构设计 (10)4.3. 业务架构设计 (11)4.4. 网络架构设计 (12)5. 数据结构化 (13)5.1. 概述 (13)5.2. 数据采集 (14)5.3. 控制调度单元 (15)5.4. 目标结构化单元 (15)5.5. 车辆结构化单元 (21)5.6. 前端要求 (26)6. 数据存储 (29)6.1. 概述 (29)6.2. 功能设计 (29)6.2.1. 数据存储 (29)6.2.2. 数据服务 (30)6.2.3. 系统管理 (31)6.3. 存储设计 (32)7. 数据应用 (32)7.1 以图搜车 (33)7.2人物大数据 (34)7.2.1人物综合查询 (34)7.2.2人物检索 (34)7.2.3人骑车检索 (36)7.2.4视频框选嫌疑目标 (37)7.3以图搜图 (38)7.3.1智能建库引擎 (38)7.3.2以图搜图应用 (38)7.4GIS应用 (39)7.4.1基本操作 (39)7.4.2地图查询 (39)7.4.3轨迹展示 (40)7.4.4摄像头操作...............................................................................错误!未定义书签。
7.4.5系统管理 (41)8. 平台特点 (44)8.1. 提高海量视频倒查的效能 (44)8.2. 提供视频关键特征的视频检索 (45)8.3. 永久保存结构化的视频信息 (45)8.4. 基于虚拟化服务的云计算架构 (46)9. 配置清单.......................................................................................................错误!未定义书签。
视频语义上下文标签树及其结构化分析
视频语义上下文标签树及其结构化分析余春艳;苏晨涵【摘要】Video content is strongly associated with time series and has a strong logical structure. Shot semantic is a kind of basic unit for understanding video content. From the point view of user cognition, among shot semantics, there are various context information hidden rather than explicit temporal association, such as logical and structural association. Obviously, it is important to describe these context information in an reasonable manner. Firstly, this paper presents a label tree with context label to represent the structured context as characterization model of video semantic context. Within the label tree, each shot semantic in a shot semantic sequence is taken as a leaf node and all inner nodes with context label is adopted to represent the inter-dependencies among its child nodes. More important, its hierarchical structure, corresponding to the hierarchical model of video content, leads to significant information gain for video content understanding. Furthermore, it is tough to construct a hierarchical video semantic context label tree from the shot semantic sequence, which needs to bridge from sequence space to tree structure space. Then, according to the combined feature of shot semantic sequence and video semantic label tree, this paper uses an SVM-Struct analysis to construct structural function and loss function for the semantic context and implement the construction of video semantic context label tree. The experimental results show thatvideo semantic context label tree has a better characterization ability in many aspects. And SVM-Struct driven analysis ensures the characterization ability of video semantic label tree with high precision, recall and F1 rate.%视频内容具有非常强的时间关联和逻辑结构，镜头语义是视频内容理解的基本单元。
短视频五大特征带来生动表达
輿论场Forum站在风口浪尖上，短视频行业何去何从？审美疲劳与变现焦虑下，流量与正能量如何兼顾？围绕"短视频”话题，本刊邀 请业内人士分享经验、探讨做法短视频五大特征带来生动表达在内容方面，新闻类短视频具有“新、短、快、实、美”五大特征文/宋建武郭沛沛、r /前短视频已成为公众记录生活和自我表达的一 ~打种新的内容形式和媒体手段。
精短、直观、便I 捷的视听传播形态，使短视频平台正在成为社会信息交互的主要场所。
新闻类短视频的五大特征相较于传统电视机构制作的、通常被结构化为节目的视频内容而言，短视频是一种基于互联网尤其是移动 互联网进行信息传播的新的内容呈现方式。
“短”是其基本特征，一般认为，短视频的时长不超过5分钟，且构 成独立信息单元，以满足用户使用碎片化时间获得资讯 及娱乐的需求。
在内容方面，新闻类短视频具有“新、短、快、实、美”五大特征。
“新”是指新闻类短视频应当具有新闻性，是对具有社会意义和公共价值的事件或其他新近发生的社会 与自然环境的变化以及各种新发现、新事物所作出的记 录和报道。
“短”是短视频在时长上的衡量维度。
短视频简洁明 了的内容，有助于用户使用移动终端时，利用碎片化的时 间接受信息；短视频简短精练且相对完整的形式适合用于新闻报道，有利于社会整体传播效率的提升。
这既是当下移动传播带来的必然趋势，也是用户的必然选择。
“快”是讲求时效。
新闻类短视频的上传和发布都 应该是快节奏的，从事件发生到相关短视频在公共平 台上出现，新闻类短视频要尽可能在最短时间内送达用户。
“实”是对短视频拍摄场景的要求。
新闻类短视频作为真实场景的视频记录手段，应当在现场实景连续拍 摄记录，用最真实的画面为用户营造在场感，而不是事 后摆拍或者刻意的炫技。
“美”是审美要求，是指短视频的内容要符合社会 主义主流价值观，表达人民群众对美好生活的向往，满足公众的审美需求。
党的十九大报告中，习近平总书记强调，要“使人民获得感、幸福感、安全感更加充实、更有保障、更可持续”，新闻类短视频应该体现的，就是这样的审美价值。
什么是视频结构化,又能做些什么？
什么是视频结构化，又能做些什么？在科技飞速发展的今天，我们的生活变得更加便捷与智能。
构建未来智慧城市，视频结构化是至关重要的一点。
经过算法的演进和技术的革新，如今，视频结构化已开始大规模地得到应用。
超清股份子公司安徽超视野智能科技有限公司，正占领视频结构化技术制高点。
什么是视频结构化利用CPU+GPU协同计算能力实现资源动态调配，采用先进的智能分析技术，自动提取实时或离线的视频图像中的车辆、行人、非机动车细节特征信息，对目标类型、颜色等属性特征进行结构化，为事前、事中、事后的事件布防、综合布控、研判分析提供数据基础，保证信息查找检索的高效性，提高公安视频的应用效率。
简而言之，视频结构化就是一种智能分析，能够对视频数据进行深度挖掘和信息提取。
视频结构化能做什么在以往的案件办理过程中，公安在排查时需要翻查之前的监控视频。
但是在现在的智慧城市监控中，一条主街道就至少有上百个监控摄像头，视频的翻查大大降低了案件后期取证效率。
视频结构化平台超清股份子公司安徽超视野智能科技有限公司的视频结构化可对实时视频和录像进行视频结构化分析。
在提取了车辆、行人、非机动车的特征信息后，录入至服务器中，在需要时可直接搜索关键字特征信息，例如：车牌号“皖Axxxxx”的车辆，或“穿红色上衣的男人”，服务器可直接调取出对应关键字信息所在的视频录像。
秒级精准检索极大的减少了查证时间，提高效率。
可以提取哪些特征超视野科技的视频结构化支持机动车、非机动车、行人的检测、识别，包括：一级结构化在视频中检测行人、自行车、两轮摩托车、三轮摩托车、小汽车、面包车、卡车和大型客车这八大类目标，并对目标进行跟踪、去重、择优，将质量最好、最有利于二级结构化的目标图片存档，用于后续识别分析。
基于不同节目类型的媒资AI编目探索
基于不同节目类型的媒资AI编目探索【摘 要】 本文针对不同类型节目的特点设计相匹配的AI视频结构化技术路线，并阐述了智能化编目关键技术的具体实现，尤其对传统广播电视媒体机构如何将AI编目与现有编目融合进行了探讨。
【关键词】 媒体资产管理，人工智能技术， 媒资编目 【中图分类号】 G220.7 【文献标识码】 B【DOI编码】 10.16171/ki.rtbe.20200012005【本文献信息】梁晓雯.基于不同节目类型的媒资AI编目探索[J].广播与电视技术，2020,Vol.47(12).Exploration of Media Asset AI Cataloging Based onDifferent Program TypesLiang Xiaowen(Shanghai Radio and Television Station, Shanghai 200051, China)Abstract Aiming at the characteristics of different types of programs, this paper designs a corresponding AI video structured technology route, and expounds concrete realization of key technologies of intelligent cataloging. In particular, it discusses how traditional radio and television media organizations integrate AI cataloging with existing cataloging.Keywords Media asset management, Artificial intelligence technology, Media asset cataloging梁晓雯( 上海广播电视台，上海 200051)0 引言媒资编目是指在计算机平台上用编目软件将视音频资料按一定要求进行切分、归类、著录、标引，通过注录文字信息对节目内容加以概括，提取关键词。
利用AIGC工具提升视频素材制作效率-以综合资讯项目为例
利用AIGC工具提升视频素材制作效率-以综合资讯项目为例刘慧彬2022-2023百度高级认证CONTENTS目录04AIGC工具基于现状对未来的展望03利用个案和经验总结法实践02利用AIGC工具结合百度产品的解决方案01行业现状及挑战05研究结论行业现状及挑战短视频信息流广告目前的投放现状短视频用户规模巨大，用户粘性强互联网网络视听用户规模：10.4亿网民使用率97.4%短视频用户规模：10.12亿用户人均单日使用时长2.5小时中国信息流广告市场规模持续增长5216521061747121365934525062440239523272564中国信息流广告市场规模及增长率预测217.3%2.3%2.7%1.9%2.9%信息流投放面临的挑战随着素材需求量和行业物价上浮，视频素材成本逐年升高。
演员成本从600-800元/天，涨到800-1200/天；场地成本从200-300/小时，涨到了400-500/小时成本逐年升高03衰退快、需求量大02整体视频素材的竞争程度加剧。
由于视频脚本与摄像是由多人负责，对于视频成品的定义参差不齐，导致实际投放效果不稳定质量不齐、效果不稳01广告主增加素材量级，加大的上线频率，导致已上线的广告在短时间内被新的更优质的创意取代，从而造成衰退素材迭代加速。
素材量对比之前单周上浮了 30%-40% 的需求视频素材利用AIGC工具结合百度产品的解决方案AIGC工具AD系统与百度产品相结合，让营销更有效为了更好的解决视频素材面临的问题我们研发了AD系统AD系统（AIGC）百度智能营销工具+=有“效”营销视频制作智能投放数据归因百度观星盘百度程序化创意效率效果Ø通过结合百度观星盘的人群集市功能定义精准人群，帮助AD系统的AIGC工具产出更优质、精准的视频内容Ø利用AD系统AIGC视频模板批量生成AI口播视频素材拼接前贴和尾帧形成成片、再通过AI数字人的变脸方式两个维度来进行产量提效Ø在投放过程中，结合百度程序化创意测试让AI素材逐步自我迭代优选，最终提升素材效果AIGC工具AD系统的功能逻辑与实用价值鉴于AIGC当下可实现的功能，优先专注到口播类型的视频素材。