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浅析智慧广电建设在广播电视传输保障山东省广播电视传输保障中心250062广播电视信号的传输保障是广播电视的基础性工作，处在意识形态斗争的前沿阵地。
自2018年广电总局全面启动智慧广电战略以来，全国各省（自治区、直辖市）相继发布了省级智慧广电建设实施方案，成为广播电视行业继数字化、网络化发展之后，推动重大技术革新与转型升级的重中之重。
实施“智慧广电”建设，对于健全优化安全监管体系，提升安全播出保障能力，有力维护意识形态阵地安全方面，发挥着至关重要的作用。
一、智慧广电建设对于传输保障工作的重要意义广播电视部门是党直接领导的意识形态部门，肩负着传递党和政府声音的重任，具有鲜明的政治属性、意识形态属性。
特别是广播电视传输保障责任单位，面对纷繁复杂的国内外形势、意识形态领域出现的新风险新挑战、快速迭代的技术变化，必须自觉站在维护国家政治安全、文化安全、意识形态安全的高度，既要守好阵地，切实维护意识形态安全；又要改革创新，加快推动广播电视高质量创新性发展。
因此，做好广播电视传输保障工作，比以往的任何时候都更加需要加快技术创新。
推进“智慧广电”战略在传输保障工作中落地生根、开花结果，是广播电视传输保障行业顺应科学技术变革趋势的必然选择，是提升安全播出保障能力、切实维护意识形态阵地安全的重要举措，更是不断满足人民日益增长的美好生活需要、推动广播电视传输保障事业走在前、开新局的根本途径。
二、传输保障工作在智慧广电建设中的总体目标与开展思路智慧广电建设是新时代我国广播电视创新发展中的焦点，而在智慧广电建设工作的开展过程中，站在加强广播电视信号传输的安全保障，让更多的人民群众能够更及时的收看与收听优质的广播电视节目，切实维护人民群众基本文化权益的角度来看，需要从加快“智慧广电建设”发展方向出发，健全广播电视公共服务网络，加强广播电视体系安全监管，提升广播电视公共服务水平。
任何工作的有效开展，都是建立在有科学、明确的工作思路基础上的，针对这一点，具体工作开展需要从以下思路出发：首先，智慧广电建设中，要把传播覆盖作为重点，构建智慧广电传播体系。
基于内容的视频分类技术研究作者：暂无来源：《声屏世界》 2015年第13期万玉萍杨玲在通信与互联网普及的今天，数字视频在网络上的传播更加容易，在全世界范围内形成了海量的数据库。
面对这些海量的视频信息，如何对它进行有效地组织、管理、分类以及检索，近年来已经成为国内外众多学者研究的主要热点之一，也是极具挑战性的研究课题。
现有视频分类的主流解决方案分析目前，视频分类的主流解决思路是采用基于视频内容的处理和检索，主要通过以下两类方式实现：一、部分区域固定特征监测方式。
即通过逐帧的分析视频图像，定位图像中需要查询的相关特征，根据此特征的匹配程度，确定图形和视频是否属于暴恐视频。
此类方法的代表性处理手段有：匹配暴恐组织旗帜或台标，匹配服饰特征，匹配特定性人物等。
通常要实现此类方法，需要采用人脸识别、纹理识别、相似度计算等方法。
该方式的缺点是由于过度依赖固定特征和固定区域，当暴恐视频内容发生变化时，难以有效区分。
具体而言，在采用一些暴恐组织的旗帜、台标等特定特征进行识别时，对于基于该类组织的暴视频的识别效果会比较好。
然而一旦出现新的暴恐组织或者该组织改用新的旗帜和台标，即这些特定特征发生变化了，新的暴恐视频就很难在该类识别算法中被分类出来。
二、图像整体特征方式。
即通过图像特征提取算法，获得图像整体系统特征，通过大量数据的训练，获得分类器模型，利用此分类器模型实现对后续的图像视频的分类识别。
此类方法中采用的图像特征提取算法通常有：SIFT算法、灰度共生矩阵法、傅里叶功率谱法等。
该方式的缺点是由于采用的是固定特征提取算法，当视频中掺杂了干扰数据后，此类算法将会获得大量带噪音的特征，极大降低分类的效果。
尤其在海量数据下，难以适应特定需求。
具体而言，在采用一些现成的暴恐视频比如暴恐组织进行教授爆炸物制作方法的视频进行整体特征提取后，一旦遇到跟此特征比较相似行为的视频（如影视剧中相似的情节，甚至是动画片中有类似的情节）等，都可能会被归类为暴恐而被识别出来，导致分类效果大打折扣。
基于内容的多媒体检索技术摘要：基于内容检索是多媒体研究中的新兴热点，会逐渐在很多领域中得到广泛的应用，本文主要介绍了基于内容的多媒体信息检索的概念、特点、查询和检索过程、基于内容的检索、基于视频的检索以及基于内容的多媒体信息检索的研究方向。
关键词：基于内容的检索；多媒体；图像检索；视频检索1.引言多媒体技术和Internet的发展将人们带入巨大的多媒体信息海洋，并进一步导致了超大型多媒体信息库的产生，光凭关键词是很难做到对多媒体信息的描述和检索的，这就需要有一种针对多媒体的有效的检索方式。
如何有效的帮助人们快速、准确地找到所需要的多媒体信息，成了多媒体信息库所要解决的核心问题。
2.多媒体检索技术原理与方法多多媒体检索是一种基于内容特征的检索（CBR：content-based retrieval）。
所谓基于内容的检索是对媒体对象的内容及上下文语义环境进行检索，如图像中的颜色、纹理、形状，视频中的镜头、场景、镜头的运动，声音中的音调、响度、音色等。
基于内容的检索突破了传统的基于文本检索技术的局限，直接对图像、视频、音频内容进行分析，抽取特征和语义，利用这些内容特征建立索引并进行检索。
在这一检索过程中，它主要以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等学科中的一些方法为部分基础技术，是多种技术的合成。
与传统的信息检索相比，CBR有如下特点：(1)相似性检索：CBR采用一种近似匹配（或局部匹配）的方法和技术逐步求精来获得查询和检索结果，摒弃了传统的精确匹配技术，避免了因采用传统检索方法所带来的不确定性。
(2)直接从内容中提取信息线索：CBR直接对文本、图像、视频、音频进行分析，从中抽取内容特征，然后利用这些内容特征建立索引并进行检索。
(3)满足用户多层次的检索要求：CBR检索系统通常由媒体库、特征库和知识库组成。
媒体库包含多媒体数据，如文本、图像、音频、视频等；特征库包含用户输入的特征和预处理自动提取的内容特征；知识库包含领域知识和通用知识，其中的知识表达可以更换，以适应各种不同领域的应用要求。
广播电视节目中的数据分析技术在当今数字化的时代，广播电视行业正经历着深刻的变革。
数据分析技术的应用已经成为提升广播电视节目质量、优化观众体验、提高运营效率的关键因素。
数据分析技术在广播电视节目中的作用首先体现在观众行为分析上。
通过收集和分析观众的观看数据，包括观看时间、观看频道、暂停和快进的行为等，广播电视机构能够深入了解观众的喜好和习惯。
例如，如果发现某个时间段内观众对某类节目的观看时长普遍较短，就可能意味着该节目在这个时间段的安排不太合适，或者节目内容本身需要改进。
在内容创作方面，数据分析也发挥着重要的作用。
通过对大量的历史节目数据进行分析，可以发现受欢迎的节目元素和主题。
比如，某一类型的电视剧在特定的年份特别受欢迎，这可能反映出当时社会的某种情绪或者观众的特定需求。
基于这些发现，创作者可以更好地策划新的节目，创作出更符合观众口味的内容。
收视率预测是数据分析在广播电视领域的另一个重要应用。
传统的收视率调查往往具有一定的滞后性，而且样本量有限。
而借助先进的数据分析技术，结合社交媒体数据、搜索引擎趋势等多源数据，可以实现更实时、更准确的收视率预测。
这有助于电视台在节目播出前就对其可能的表现有一个大致的了解，从而提前做好调整和优化的准备。
广告投放是广播电视行业的主要收入来源之一，数据分析在这方面的作用也不可小觑。
通过分析观众的人口统计学特征、消费行为和兴趣爱好等数据，广告商可以更精准地投放广告，提高广告的效果和回报率。
例如，针对喜欢运动的观众投放体育用品广告，针对家庭主妇投放家居用品广告等。
在节目评估方面，数据分析技术提供了更加全面和客观的方法。
过去，节目评估主要依赖专家的主观评价和少量的观众反馈。
现在，通过对大量的观众数据进行分析，可以得到更准确、更全面的节目评估结果。
不仅可以了解观众对节目的整体满意度，还可以深入分析每个环节、每个角色的受欢迎程度，为节目改进提供有力的依据。
然而，要在广播电视节目中有效应用数据分析技术，也面临着一些挑战。
基于内容的视频检索技术1、什么是基于内容的视频检索技术视频检索技术区别于传统的基于关键字检索的主要特点体现在，它是以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等领域的知识为基础，借鉴认知科学、人工智能、数据库管理及人机交互、信息检索等技术领域的知识与数据表示方法，通过引入新的媒体数据表示、数据模型，以及有效的检索算法和友好的人机界面，实现基于内容的视频检索功能。
视频检索技术相对于传统的基于文本的检索方法有两个突出特点：突破了传统的基于表达式检索的局限性，直接对视频的内容进行分析，完全由计算机自动实现提取特征和语义的过程，避免了人工描述的主观性，利用这些内容建立特征索引，实现基于内容的检索；采用相似性匹配的方法进行查询。
2、需要使用哪些技术一、视频镜头检测技术。
由于视频内容丰富，不易建立索引，可以将其从大到小划分为视频、场景、镜头及关键帧4个层次，其中，镜头是视频检索的基本单位，是摄像机一次操作所拍摄的图像序列。
对视频建立索引，首先要将视频分割为镜头。
镜头检测即找到镜头与镜头之间的切换，并找到切换前后的差异。
镜头切换包括渐变和突变，针对不同的情况需使用不同的检测技术。
二、关键帧提取技术。
检测出镜头之后，要进行镜头关键帧的提取。
镜头关键帧是反映镜头主要内容的一帧或几帧图像，因而需要它描述准确且存储数据量尽量小，计算不宜太复杂。
3、基于内容的视频检索技术的现状基于内容的视频检索系统大致分为索引、查询和检索3个模块。
索引模块运用镜头检测、关键帧提取、视频聚类、特征提取等技术对视频信息进行预处理，从而建立视频特征索引，以此作为视频检索的基础和依据；查询模块主要负责实现人机交互，并能通过用户的反馈信息对检索逐步求精；检索模块主要实现视频特征索引与用户提交的查询条件的相似度计算、特征匹配，并根据相关度排序后提交用户查询结果。
用户行为的知识是提高检索系统性能的一个渠道，包括用户熟知的主题、用户提出的确切问题和用户的行为。
图1 课程教学内容与项目的对应关系
轮廓线计算傅里叶描述子并保存。
模块五：鼠标控制，需要在程序中模拟鼠标的移动、点击等动作。
如何调用Windows API函数实现鼠标模拟操作的功能。
通过手势识别控制鼠标动作，可以在画图中画画、玩相关游戏等，提高学生学习兴趣。
教学模式的改革
教学模块、模式和形式的优化
机器视觉技术及应用课程需要有数字图像处理和机器视觉的理论知识，本门课程共48学时，分理论教学学时和实践教学16学时。
在近年来的教学过程中，一
图2 教学模块、教学模式和教学形式的优化
教学模块主要分3大部分：理论知识、实践能力和创新设计。
理论知识模块，主要采用翻转课堂模式进行教学。
课前，教师将本节课即将学习的理论知识归纳总结成文字和视频发布到班级群，学生利用课余时间进行课前预习和自主学习。
课堂中，主要采用案例式教学模式，根据课前学生反馈，总结出本章节重点和难点进行引导式学习，解决学生疑难问题，提高课堂上课效率。
采用翻转课堂和项目驱动教学模式研究讨论理论难点和最新研究成果，引导学生积极思考，解决问题，提升学生的独立思考能力和团队合作能力。
课后，学生可以参加学术报告讲座，开阔学生视野，提高学生学习兴趣。
252中国设备工程 2023.12（下）
广播电视安全播出技术及维护管理。
I G I T C W技术 应用Technology Application120DIGITCW2022.120 引言信息技术以及数字技术的广泛应用，为广播电视的发展既带来了机遇，也带来了一定的挑战，因此，广播电视台需要将传统的自动化监控系统进行完善和优化，使其逐渐转化为数字化监控，并积极利用智慧化技术，不断进行改革和创新，进而满足数据储存以及监控技术的需求。
应用智慧安播系统，主要是将发射台监控、台站综合管理以及第三方或者互联网巧妙地结合在一起，进而实现广播电视智能化、数字化以及智慧化发展。
1 广播电视无线发射台站智慧安播系统 概述广播电视无线发射台站智慧安播系统主要利用大数据技术收集广播电视工作中产生的大量数据并对数据进行处理，同时进行相应的管理和运维工作。
智慧安播系统在实际进行数据管理的过程中，主要依靠非结构化数据管理功能，依托于科学技术以及信息技术，实现对数据进行管理的目的，其功能强大，可以对大量数据进行管理，并保证管理质量，为后续工作的稳定运行奠定了坚实的基础。
与此同时智慧安播系统还可以实现实时流计算的目的，可以在很大程度上帮助台站了解实际情况，并进行全面的分析和探究。
除此之外，智慧安播系统在实际构建的过程中还设置了构架服务体系，且随着技术的发展，其体系更加成熟，可以有效解决台站出现的各种技术问题，改善优化当前的技术。
智慧安播系统在很大程度上避免了台站数据泄露，其内部认证、权限以及审计功能能够全面保证各部门以及系统产生的数据安全性，从而保证了数据的私密性[1]。
如图1所示。
作者简介：骆昌赓（1984-），男，湖南郴州人，高级工程师，研究生，主要从事中波广播的安全播出及中波管理工作。
广播电视无线发射台站智慧安播系统设计与分布式技术运用研究骆昌赓（广东省广播电视技术中心，广东 广州 510000）摘要：广播电视台在实际工作的过程中，最为重要的内容就是保证电视节目的安全播出，而安播系统中最为重要的就是对播出的数据进行相应的监控和分析，并运用大数据技术健全智慧安播系统平台，建立完整的监测数据指标体系，对数据进行整体的管理和分析，进而保证无线发射台站自动化、智能化以及数字化发展，提升整体管理质量。
