基于多源數據融合的融媒體氣象服務短視頻加工系統

時 耀，劉輕揚*，梁樂寧，張明萌，劉 晨，楊雪（華風氣象傳媒集團有限責任公司，北京）

引言

隨著社交媒體和移動互聯網的快速發展，短視頻成為了人們獲取信息和娛樂的重要方式。而氣象信息作為人們日常生活中不可或缺的一部分也逐漸融入到短視頻中，為用戶提供更加直觀、生動的氣象服務。然而，制作氣象短視頻需要高度的內容權威性和技術水平，目前從業人員主要是傳統影視業務人員，難以滿足短視頻平臺的快速制作需求。因此，融媒體氣象服務短視頻加工系統的推出，一方面利用先進的互聯網技術和智能自動化生產技術，將大數據和智能算法應用于氣象短視頻的策劃和制作中，可以提高氣象短視頻內容的質量和傳播效率。另一方面為氣象服務提供了全新的方式和工具，使得氣象信息能夠以更生動、直觀的形式呈現給用戶，提高了用戶對氣象信息的理解和接受度。

融媒體氣象服務短視頻產品加工服務[1]具有廣闊的發展前景。對氣象從業者而言，能夠大幅降低短視頻人力制作成本投入，并保證生產方式的自動化、標準化、穩定化。對廣大公眾而言，能夠提供及時、準確的氣象服務以及天氣 預警等短視頻產品，構筑好防災減災第一道防線。未來還可根據不同用戶的需求開發更多應用場景，讓短視頻產品內容更加多樣化。

1 系統架構設計

本系統采用基于服務的耦合模塊化設計，該設計架構具有諸多優點。將系統拆分為各個模塊，使得每個模塊的功能和職責更加清晰明確，便于進行獨立開發、測試和部署。通過采用服務化架構，不同模塊之間的通信可以通過服務接口進行，實現了模塊之間的松耦合，降低了系統整體的復雜度，也方便了后續對各個模塊的升級和擴展，見圖1。

圖1 系統架構

2 系統流程設計

系統兼顧性能、功能和擴展性要求，支持不同模板的短視頻交互生產，它能夠自動化地處理數據、生成模板、創建任務和導出視頻。流程設計將從數據分析、模板制作、生成任務和視頻導出四個模塊來詳細闡述氣象短視頻快速制作的技術方法。

2.1 數據分析模塊

數據分析模塊需要從天氣實況、天氣預報和氣象預警等信息中提取有效的數據[2]，進行統計分析，以便為后續的模板制作和視頻生成提供數據層面的支持，見圖2。包括以下幾步：

圖2 數據分析流程

數據獲取：系統需要從預置的氣象數據發布接口獲取數據，還可以通過爬蟲程序實現自動化數據獲取。

數據處理：獲取的數據需要進行處理，包括去除冗余數據、統計數據等，以確保數據的準確性和完整性。

數據分析：根據不同的服務需要，系統需要進行不同的數據分析，例如，對于臺風預警，需要分析其路徑、強度等數據，對于暴雨預警，需要分析其降雨量、范圍等數據。

數據存儲：分析后的數據需要存儲到數據庫中，以便后續的模板制作和視頻生成使用。

2.2 模板制作模塊

該模塊需要根據數據分析模塊中提取的數據，設計出各種不同的視頻模板，以便后續的視頻生成任務。模板制作模塊包括以下幾步：

模板設計：根據不同的短視頻產品類型，設計不同的視頻模板，包括背景圖片、標題、內容文字、字體顏色、動畫特效等。

模板生成：系統根據設計好的模板，將各種不同的視頻模板程序化，這些模板支持對模版內的各個組成要素進行修改和調整。

模板存儲：生成的模板會及時存儲到數據庫中，以便后續的視頻生成任務調用。

2.3 生成任務模塊

該模塊需要根據數據分析模塊中提取的數據結合模板，觸發生成各種不同類型的短視頻任務[3]，見圖3。包括以下幾步：

圖3 任務流程

任務生成：系統根據數據和模板，觸發生成各種不同的視頻生成任務。

任務分配：系統將生成的任務分配給不同的處理節點，每個處理節點可以批量處理多個任務。

任務監控：系統需要實時監控任務的處理情況，以便及時調整任務分配和資源使用情況。

任務存儲：生成的任務需要存儲到數據庫中，以便后續的視頻導出使用。

2.4 視頻導出模塊

該模塊需要根據生成任務模塊中生成的任務，觸發生成各種不同的視頻，將生成的各種不同的視頻流序列進行合成，并加入提前預置的音樂和背景聲效。最后導出到指定的目錄或發布到提前接入的第三方新媒體渠道。

綜上所述，系統流程包括數據分析、模板制作、生成任務和視頻導出四個模塊，通過這些模塊的協同作用，能夠自動化地處理數據、生成模板、創建任務和導出視頻，從而實現氣象服務短視頻的的快速、準確、及時的制作，節省大量的人力、時間成本。

3 音視頻合成渲染技術

基于一個視頻任務，結合氣象數據，從預置的視頻模版庫中選擇相對應的視頻模版，通過多畫面合成的方式，使N 多個不同的視頻畫面實時地在同一顯示模版內呈現，捕獲壓縮視頻數據流，利用影音渲染引擎生成基于氣象數據的短視頻，然后輸出處理結果的過程。

3.1 基于Lottie 動畫模板的自動化視頻合成

Lottie 是Airbnb 開源的一個動畫渲染庫，Lottie支持渲染播放AE 動畫。通過AE 插件bodymovie 導出json 文件作為動畫數據，開發代碼實現動畫效果渲染。目前基本上只支持手動K 幀和一些AE 基礎屬性變化。

3.2 基于百度語音的文字語音合成

調用百度語音在線服務（基于HTTP 請求的REST API 接口），實現文字向語音的自動合成。支持中文、英文、中英文混讀合成，提供基礎音庫。支持多種參數配置，可根據場景需求對發音人的語速、音調、音量進行靈活設置，滿足個性化需求。

3.3 基于Vue+Echarts 的模板展示頁面制作

數據可視化呈現選擇Vue+Echarts 的技術路線，前端數據可視化利用前端表現層的手段，以前端手段展示、處理和分析數據，通過豐富的圖表樣式進行數據表達的呈現。

3.4 基于matplotlib 對數據進行動態繪制

Matplotlib 是一個Python 的2D 繪圖庫，應用matplotlib 對數據進行動態自動化繪制。Matplotlib 可以在Python 腳本、Python 和IPython shell、網絡應用服務器和各種圖形用戶界面工具包中使用。

3.5 利用ffmpeg 對音視頻的合成

FFmpeg 是一套可以用來記錄、轉換數字音頻、視頻，并能將其轉化為流的開源計算機程序。提供了錄制、轉換以及流化音視頻的完整解決方案。常見功能包括視頻采集功能、視頻格式轉換、視頻抓圖、給視頻加水印等。平臺將語音文字、背景音樂合成到視頻通道中，然后按條件添加片頭、片尾視頻生產最終視頻。

3.6 利用RabbitMQ 消息隊列機制管理視頻制作任務

RabbitMQ 是一套開源（MPL）的消息隊列服務軟件，RabbitMQ 是一個消息中間件，它接收、存儲和轉發消息數據。

3.7 利用linux 的多線程任務調度機制加快視頻制作效率

一個任務就是基于一種模板，在指定的時刻對某一個或多個數據進行視頻生產并發布。根據任務管理的配置，使用Linux 系統的Contrab 服務組件每過一段時間（如每1 分鐘、每1 小時）觸發，自動檢索系統中的任務列表，找出待執行的任務。

4 系統應用

基于氣象融媒體業務體系和融媒體氣象服務場景分析，本系統可對PC 版、移動端和氣象影視視頻產品進行規范，并滿足網站視頻頻道、氣象服務視頻資訊、氣象服務短視頻和氣象分析師出鏡等業務對于視頻產品的需求。為實現自動化生產提供動能，有助于融媒體視頻規?；谱骱褪痉缎酝茝V。具有廣泛的應用前景：

（1） 為公眾提供更加直觀、生動、有趣的氣象信息，提高公眾對氣象服務的認知度和參與度。

（2） 為氣象服務提供新的宣傳渠道和方式，增加氣象服務的影響力和傳播效果。

（3） 為氣象服務的創新發展提供新的思路和方向，促進氣象服務的數字化、智能化、個性化發展。

5 結論

融媒體氣象服務短視頻加工系統實現了各類業務產品和各場景服務的快速提取、分析、處理和呈現，通過大規模的數據篩選，組合各類數據，形成有效氣象數據基礎庫，利用高頻氣象服務數據處理技術和多畫面合成渲染技術，完成短視頻產品的加工制作。針對不同場景的服務需求，構建視頻產品模板庫，生成不同形式的氣象服務視頻，搭建起氣象服務視頻產品自動化制作的業務流程。使其能夠快速、批量生產標準化氣象類短視頻，保障產出內容標準的一致性、氣象信息的準確性與時效性、簡化編輯技術人員的工作流程，提升短視頻制作效率，實現氣象信息快速、簡潔、準確地傳播。