大数据技术在广播电视内容监测中的应用探析

广播电视一直是传播信息和提供娱乐的重要渠道,深受观众喜爱。但如今,媒体环境正经历着巨大的变革,观众的需求和行为不断演变,广播电视媒体壮大主流思想舆论的任务更加艰巨、形势更加严峻。在这个快速变化的背景下,广播电视内容监测和媒体分析变得至关重要,以确保播出机构能够适应观众的需求,提供高质量的内容,促进广播电视行业健康发展。本文探讨大数据技术在广播电视内容监测和媒体分析中的关键应用,以及如何借助这些技术来改善内容监测工作、开展播出内容质量评估,以满足不断变化的观众需求,提高内容质量,提升广电媒体的社会影响力。

面向广播电视内容综合监测的技术和系统

本文探讨了面向广播电视内容综合监测的技术和系统,旨在提高广播电视内容监管的效率和准确性。首先,介绍了广播电视内容监测的背景和重要性;其次,详细讨论了基于人工智能技术的监测系统的架构和关键技术,包括运用深度学习技术进行视频图像处理、音频分析的创新性进展;最后,展望了未来研究的方向。

人工智能技术在广播电视监测领域的应用

随着广播电视行业的快速发展,传统的监测方法面临着处理大数据、实时性和准确性不足的问题。分析传统广播电视监测方法的局限性,阐述人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在广播电视监测领域的应用架构,特别是视频监测与人脸识别技术的结合、文字识别在防非监测中的应用,以及AI图像识别算法的实现方法。通过对这些技术的探讨,展示如何通过AI提高广播电视监测的效率和准确性,确保内容的安全与质量,以期推动行业监测向智能化、自动化方向发展。

AI技术在广播电视和网络视听节目内容监测中的应用

随着媒体内容的爆炸式增长,广播电视和网络视听节目内容监测面临着海量且多样内容的监测压力、实时监测和快速响应的高要求,技术迭代升级带来的挑战,以及跨平台、跨媒介的监测需求。AI技术为内容监测提供了巨大潜力。它不仅能自动分类与识别内容,还能通过跨模态分析技术结合情感分析引擎,对内容的合规性进行更深入地评估。此外,AI技术还能实现实时监测与预警,以及智能审核与识别,极大提升了广播电视和网络视听节目内容监测的准确性和效率。因此,探讨AI技术在内容监测中的应用,对于应对当前挑战具有重要意义。

人工智能在广播电视和网络视听监测监管中的应用探究

本文分析了广播电视和网络视听监测监管业务中的人工智能技术,对人工智能技术在其中的应用进行探究,为新时代广播电视和网络视听监测监管智能化发展提供研究思路。

大数据在广播电视监测技术中的有效应用

为进一步提升大数据技术在广播电视监测中的应用质效,推动广播电视稳定、持续地发展,相关单位机构应围绕现行大数据应用的主流经验,内化符合自身监测业务需求的技术要点,以进一步提升广播电视监测成效。对此,为实现这一目标,本文结合相关工作经验,借助文献分析法、经验分析法等理论工具,以大数据在广播电视监测技术常见应用领域为出发点,从三个大方面提出了大数据在广播电视监测中的应用建议,以供参考。

基于深度学习的人脸识别技术在广播电视监测中的应用

广播电视与网络视听监测作为推动广播电视与网络视听快速发展、确保播出安全与内容安全的重要保障,必须把握最新要求。随着人工智能和深度学习技术的不断发展,人脸识别技术在图像领域取得了显著成果,已成为人工智能领域的研究热点之一。基于此,探讨深度学习的人脸识别理论,分析基于深度学习的人脸识别在广播电视监测中的应用,研究基于深度学习的人脸识别在广播电视监测中的应用效果,为提高监测效率、维护广播电视播出秩序、有效净化网络视听空间提供参考和借鉴。

山东省广播电视和网络视听现代化监管体系建设路径探索

为应对信息技术发展和媒体深度融合给广播电视和网络视听监测监管工作带来的挑战,山东省广播电视监测中心秉承“数据资源一体化、标准规范一体化、数据服务一体化、安全保障一体化”建设理念,打造开放、标准、安全、灵活、高效的广播电视和网络视听一体化综合监管体系,实现了快速反应、精准监管、智慧监管,有力提升了广播电视和网络视听节目监测效能。

广播电视监测中心智慧运维系统的建设

本文从山东省广播电视监测中心运维现状出发,分析构建智慧运维系统的必要性,并就系统技术架构、功能实现展开讨论。该系统将现有多个业务平台纳入其中,各监测业务做到互联互通的同时,实现设备故障统一告警。系统采用大数据、人工智能等技术,对运维工作进行智能化管理,通过对运维数据深度分析,辅助技术决策,提高运维效率。

从广播电视监测的需求角度浅谈CPCI等总线技术的对比分析

【目的】为使广播电视监测系统在众多的总线技术中选择合适自身的总线技术,降低成本,提高监测效率和稳定性。【方法】文章从山东省广播电视监测中心的需求角度出发,介绍CPCI总线、PCI总线、VME总线这三种总线的发展和特点,并且进行比较。【结果】最终发现CPCI总线能够将VME和PCI的优点有机地结合在一起,具有较高的性能和良好的可靠性等诸多优点。【结论】最后根据山东省广播电视监测系统的实际情况和需求,最终选择了CPCI总线技术。

人工智能技术在广播电视新闻节目监测中的应用

新闻节目是广播电视内容监测的重要对象。借助深度神经网络下的机器学习,人工智能技术可以实现新闻节目自动识别、新闻节目条目分割、新闻内容语音识别等智能化处理,帮助监测部门准确掌握新闻报道的整体情况,包括主题报道的播出频道和数量、新闻专题栏数量、新闻报道内容和时长等信息,从而为广播电视宣传管理提供及时有效的数据支撑。

态势感知在广播电视和网络视听监测监管中的应用探析

本文从态势感知的基本概念、关键技术出发,分析态势感知在广播电视和网络视听监测监管工作中的应用现状,并提出构建广播电视和网络视听监测监管态势感知的系统模型。

分布式无线广播传播秩序监测系统设计与模式探析

在进一步强化广播电视频谱监测和秩序治理的新要求下,打破既有的监测模式,设计、建设一个功能全面的无线广播传播秩序监测系统,一体解决中波广播安全播出监测困境、调频广播覆盖秩序、黑广播监测覆盖问题,成为当前省级广播电视监测机构亟需研究和实现的重要课题。

利用大数据技术推进广播电视监测监管工作研究

随着互联网以及云计算等先进技术的迅猛发展,人们能够轻而易举地获取更多的信息和内容,特别是在云计算技术之下,人们可以将海量的信息数据放置于云存储器中进行永久保存和妥善管理,这大大释放了电脑以及硬盘的存储压力。当前人们每天需要接触大量的信息数据,大数据时代下各行各业的需求也发生了相应变化。本文将浅谈利用大数据技术推进广播电视监测监管工作。

多画面实时监看系统在广播电视监测中的应用

本文结合实例,针对多画面实时监看系统的工作原理、操作步骤及其在广播电视监测工作中所起的作用进行了分析和阐述,以期为广播贡献一份力量。

基于SNMP的网络监控在广播电视监测系统中的应用

结合实例,针对广播电视监测系统中的设备管理,对SNMP网管信息的定义、解析及实际应用做出分析和探讨。

广播电视监测机房的日常维护和管理

本文介绍了山东省广播电视监测中心机房的大体情况,包括设备维护和日常管理的记录。

科,助理工程师,研究方向:广播电视技术。分布式广播智能监管系统在广播监测业务中的应用

随着科学技术的迅猛发展,无线电广播技术在各行各业中的应用也愈加广泛。由于无线电广播有着传播范围广、发射设备价格较为低廉、基站隐蔽性强、可无人值守等特点,不法分子便利用广播进行违法犯罪活动,对于此类广播的监管迫在眉睫。传统的人工监管手段较为滞后,费时费力且收效甚微。分布式广播智能监管系统的建设,通过实时侦测、大数据分析、语音识别转文本等功能,成功解决了传统人工监测费时费力,效率低下等问题,在广播监测业务中得到广泛应用。

基于大数据技术的广播电视监测方法研究

随着移动互联网的发展和5G技术时代的到来,广播电视行业中的数据也会呈爆发式增长,在此背景下,基于现有的设备存储量和计算能力,基于大数据技术提高广播电视监测能力则变得尤为重要。

监测系统中波广播接收效果改善创新实践

由于传输和接收过程中的无用信号及外部噪声等因素干扰,中波广播接收一直存在障碍,影响接收效果。为有效改善中波广播监测接收效果,实现中波广播的安全播出及对特定频率的有效监测,山东省广播电视监测中心在对全省中波广播监测站点按照缩短接收距离原则重新选择的基础上,采用“初级线圈+次级线圈”的无源调谐技术模式自主研制天线,明显提升了输出信噪比,大幅改善了接收效果。