廣播電視節目自動化監測平臺架構研究

摘要：廣播電視節目自動化監測是保證節目內容和質量合規的重要手段。針對現有監測平臺存在的實時性差、可擴展性受限等問題，設計了一種基于分層架構的自動化監測平臺。該平臺運用流式處理技術來實現多源信號接入，采用深度學習算法對內容進行智能識別，構建分布式存儲架構以提升平臺性能。實驗結果表明，該平臺能夠實現快速響應（響應延遲低至毫秒級），內容識別準確率達到95% 以上，穩定性顯著提升。研究成果為廣播電視監管提供了可靠的技術支撐，具有重要的實踐價值。

關鍵詞：廣播電視監測；自動化平臺；分層架構；流式處理；內容識別

中圖分類號：TN948.1 文獻標識碼：A

0 引言

隨著廣播電視媒體的快速發展，節目內容和播出方式日趨多樣化，傳統人工監測方式已難以滿足監管需求。在此背景下，自動化監測技術為解決這一問題提供了新思路。雖然國內外研究機構已在該領域開展了大量研究，但現有平臺仍存在實時性不足、可擴展性差、智能化程度低等問題。因此，研究并設計一種高效、智能的自動化監測平臺具有重要意義。本文通過技術創新和架構優化來提升自動化平臺的監測效率和準確性，為廣播電視行業的健康發展提供有力保障。

1 監測平臺總體架構

1.1 架構設計原則

廣播電視節目自動化監測平臺的架構設計遵循高內聚低耦合原則，采用分層結構實現系統模塊化設計。在可擴展性方面，架構支持水平擴展和垂直擴展，便于系統功能的持續優化。在可靠性方面，采用分布式設計和備份機制，保障系統穩定運行。在實時性方面，采用流式處理架構，達到毫秒級的數據處理響應速度。在安全性方面，建立多層防護體系，確保數據傳輸和存儲的安全。在標準化方面，接口設計遵循表述性狀態轉移（representational state transfer，REST）規范，便于系統集成和維護[1]。

1.2 系統功能劃分

由圖1 可知，廣播電視節目自動化監測平臺可分為信號采集層、數據處理層、業務分析層和應用展示層4 個層次。其中，信號采集層負責接收和處理多源廣播電視信號，支持地面信號、衛星信號、有線電視信號和網絡流媒體信號的統一接入；數據處理層具備特征提取、內容識別、數據分析和結果儲存等核心功能，其采用流式處理框架來提升處理效率；業務分析層負責內容違規檢測、廣告監測以及質量分析等業務，旨在構建智能化的分析決策體系；應用展示層憑借實時監控、數據報表和告警管理等功能，實現了監測結果的可視化呈現。

1.3 核心模塊設計

核心模塊設計圍繞信號處理、內容識別和數據分析3 個關鍵環節展開。信號處理模塊采用FFmpeg 框架進行音視頻解碼，通過實施多線程并行處理策略來提升效率；內容識別模塊基于深度學習算法實現畫面分類、文字識別和語音識別等功能，同時構建特征庫以實現對信息的快速檢索和匹配；數據分析模塊采用分布式計算框架對大規模數據進行實時處理和分析[2]。各模塊通過消息隊列實現解耦，確保系統具有可擴展性和可維護性。

2 關鍵技術實現

2.1 多源信號采集技術

多源信號采集技術基于統一信號接入框架，采用專業解調器和信號采集卡實現地面信號、衛星信號、有線信號和網絡流媒體信號的接入。信號接收單元支持數字視頻廣播（digital video broadcasting，DVB）系列標準以及地面數字多媒體廣播（digitalterrestrial multimedia broadcast，DTMB）等標準協議，能夠實現多制式信號解調。針對互聯網協議（internet protocol，IP）流媒體信號，采用實時消息傳輸協議（real-time messaging protocol，RTMP）和基于超文本傳輸協議（hypertext transfer protocol，HTTP） 的實時流（HTTP Live Streaming，HLS）協議進行數據流接入。信號預處理環節采用自適應緩沖策略，通過動態調整緩沖區大小來平衡系統的實時性與穩定性[3]。信號采集系統采用并行處理架構，經實測系統吞吐量可達1.2 Gbit/s，單節點支持32 路信號并發接入。信號采集系統還集成了信號質量評估模塊，能夠實時監測碼率、丟包率和延遲抖動等信號參數，當檢測到參數異常時會自動觸發信號源切換機制，以保障信號采集的連續性。

2.2 流式處理框架

采用Apache Flink 開源流處理框架實現數據的實時處理，并基于事件驅動模型構建數據處理鏈路。數據流的處理過程的表達式如下：

P（S）=F [T（D（S）]。 （ 1）

式中，P 為最終處理結果；S 為輸入信號流；F 為分析處理函數；T 為特征提取函數；D 為解碼函數。

Apache Flink 開源流處理框架能夠將系統延遲降至毫秒級，并運用Checkpoint 機制保障數據處理準確可靠。同時，該框架還引入了數據質量評估機制，對處理過程中數據的完整性和時效性進行評估，并根據評估結果動態調整處理策略。該框架通過反壓機制實現負載的自適應調節，在資源受限情況下能夠保持穩定的處理性能。

2.3 智能識別算法

智能識別算法利用深度學習模型來完成內容識別，主要包括視頻畫面分類、文字識別和語音識別3 個環節。視頻畫面分類采用改進的YOLOv5 模型，實現對違規內容、臺標及字幕的檢測。文字識別通過結合卷積神經網絡（convolutional neuralnetworks，CNN）與Transformer 模型架構對廣播電視場景的字幕、臺標等文字特征進行優化，中文識別準確率可達98%。語音識別采用Wav2Vec 模型，通過預訓練提升特殊場景下的識別效果。

模型推理階段采用開放神經網絡交換（openneural network exchange，ONNX）框架，并使用圖形處理器（graphics processing unit，GPU）實現圖像的實時處理[4]。算法框架集成了模型版本管理和自動更新機制，能支持模型的在線升級和回滾，在算法持續優化的同時維持系統穩定。

2.4 分布式存儲方案

分布式存儲方案采用分片冗余架構，其中主節點負責數據分片與調度，數據節點負責存儲與處理。采用一致性哈希算法進行數據分片，并結合日志結構合并樹（log-structured merge tree，LSMTree）與分布式倒排索引來提升存儲系統性能。系統基于主從復制機制實現數據備份，采用智能分級存儲策略提升訪問效率，其可用性達到了99.99%。

3 平臺性能測試與分析

3.1 測試環境搭建

采用8 臺高性能服務器構建分布式架構，配置256 GB 內存、型號為Intel Xeon Gold 6248R 的中央處理器以及型號為NVIDIA A100 的GPU。網絡采用40 GB 以太網，其存儲系統的總容量為500TB。軟件環境以社區企業操作系統（communityenterprise operating system，CentOS）8.4 版本為基礎，并使用Docker 容器來實現資源隔離[5]。信號接入設備包括專業級衛星接收機、地面電視采集卡和流媒體采集服務器；監控平臺采用Prometheus 進行指標采集和存儲，結合Grafana 實現數據可視化；測試數據集包含100 TB 的歷史廣播電視內容。

3.2 性能指標評估

平臺性能評估從3 個維度展開，分別為信號采集質量、內容識別精度和存儲系統穩定性。性能測試結果顯示，信號采集單節點支持32 路高清信號并發，CPU 占用率為65%，內存使用率為75%，帶寬利用率為85%；內容識別模塊的單個GPU 可處理8 路視頻流，識別延遲在100 ms 內，準確率高達95%；存儲系統的寫入帶寬為3 Gbit/s，讀取帶寬為5 Gbit/s，檢索延遲在10 ms 內。系統整體可用性達到99.99%，故障恢復時間小于5 min，系統響應延遲在500 ms 內。

3.3 系統優化策略

針對性能測試結果，實施多層次優化策略。數據層面的優化包括引入多級緩存機制，通過采用內存數據庫來加速熱點數據訪問，進而實現數據分級存儲。計算層面的優化措施涵蓋GPU 任務調度優化，通過采用批處理機制來提升GPU 利用率，從而實現中央處理器與GPU 的負載均衡。網絡層面的優化聚焦于采用數據本地化處理策略，以此減少跨節點數據傳輸，并對網絡拓撲結構進行優化。存儲層面的優化主要采用數據預取機制來優化數據塊，同時實施智能數據壓縮操作。監控層面通過建立智能告警閾值來實現系統資源的動態調節，從而保障系統在高負載情況下的穩定運行。

4 應用效果分析

4.1 功能驗證

廣播電視節目自動化監測平臺在某省級電視臺進行了為期6 個月的試運行。在信號接入方面，平臺對該電視臺的12 個高清頻道和25 個標清頻道進行全天候監測，信號源類型覆蓋衛星、地面數字電視和有線電視。在內容識別方面，自動化監測平臺成功識別247 起違規內容，臺標識別準確率達到99.5%，字幕識別準確率達到98.2%。自動化監測平臺運行期間，未發生重大監測失誤，監測結果與人工審核的一致性超過95%。在質量監測方面，自動化監測平臺準確捕捉389 起音視頻質量異常事件，提前預警128 次技術故障，有效降低了播出事故率。

4.2 性能評估

自動化監測平臺在大規模實際應用中表現出優異的性能：信號處理環節平均延遲降至100 ms 以內，峰值處理能力能夠支持64 路高清信號并發接入；內容識別準確率與傳統人工監測相比提升了40%，處理效率提高8 倍；存儲系統日均數據寫入量達到15 TB，檢索響應時間保持在毫秒級。此外，自動化監測平臺的運行穩定性顯著提升。在6 個月的試運行期內， 自動化監測平臺實現了99.99% 的系統可用性，平均無故障運行時間達到2160 h。運維人員由原來的12 人降至3 人，人力成本降低75%。監測任務響應時間從原來的分鐘級提升到秒級，監管效率顯著提高。系統性能指標對比如表1 所示。

4.3 應用價值

自動化監測平臺的應用效果顯著，實現了經濟效益和社會效益雙豐收。在經濟效益方面，該平臺部署后年均節省人力成本320 萬元，減少播出事故造成的經濟損失約150 萬元，設備運維成本降低45%。在社會效益方面，平臺的部署顯著提升了廣播電視的內容監管能力，違規內容識別準確率從60% 提升至95%，有效降低了播出風險。在監管效率方面，異常事件響應時間從30 min 降至1 min 以內，突發事件處理能力大幅提升。平臺的成功應用為廣電行業智能化轉型提供了可復制的技術方案，推動了行業技術的進步。媒體內容安全保障能力得到了全面提升，為行業健康發展提供了有力支撐。

5 結語

廣播電視節目自動化監測平臺有效解決了傳統監測平臺存在的技術瓶頸。通過分層架構設計和關鍵技術創新，顯著提升了監測效率和準確性。測試結果表明，該平臺在實時性、準確性和可擴展性等方面均達到了預期目標。后續研究將進一步優化智能識別算法，提升監測平臺處理能力，擴展監測業務范圍，為廣播電視行業的規范發展提供更加可靠的技術支持。

參考文獻

[1] 賈佃霞. 基于物聯網的衛星數字廣播電視節目自動化監測系統[J]. 衛星電視與寬帶多媒體，2024，21（19）：19-21.

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[4] 賈存利. 人工智能技術在廣播電視無線覆蓋發射臺站監測中的應用[J]. 電視技術，2024，48（11）：129-131.

[5] 劉海歌. 語音智能控制技術在廣播電視監測系統中的應用分析[J]. 電聲技術，2024，48（10）：98-100.