Video na zahtevo

Tencent Cloud Video on Demand (VOD) gradi na dolgoletnih tehničnih izkušnjah in razvoju infrastrukture podjetja Tencent ter uporabnikom zagotavlja celovito rešitev za avdio in video aplikacije, ki potrebujejo celovito rešitev Video Platform as a Service (VPaaS). Ta rešitev združuje storitve, vključno z zajemanjem in nalaganjem zvoka/videa, shranjevanjem, avtomatiziranim prekodiranjem, pospešenim predvajanjem, upravljanjem medijskih sredstev in avdio/video komunikacijo. Cloud VOD izkorišča svoje prilagodljive, hitre in visokokakovostne funkcije objavljanja videoposnetkov ter možnost hitre izgradnje stabilnih in zanesljivih zmogljivosti objavljanja videoposnetkov. To uporabnikom omogoča, da se osredotočijo na svojo osnovno dejavnost, izberejo ustrezne storitve na zahtevo in se hitro odzovejo na spremembe na trgu. Kot zrel osnovni izdelek VOD Video on Demand (VOD) izkorišča več kot 2800 globalnih vozlišč za pospeševanje CDN in več kot 50 regij za shranjevanje za doseganje globalne pokritosti in učinkovite distribucije medijskih sredstev. Nalaganje medijev podpira različne metode, vključno z večkončnimi SDK-ji, nadaljevalnimi nalaganji in pospeševanjem QUIC, ter dosega 99,5-odstotno stopnjo uspešnosti nalaganja tudi v slabih omrežnih pogojih. Obdelava medijev zajema na desetine funkcij, kot so transkodiranje, urejanje in zajemanje posnetkov zaslona, ​​ter podpira napredne formate, kot sta H.266 in AV1. Ultra HD transkodiranje dinamično optimizira parametre z uporabo algoritmov umetne inteligence, kar zagotavlja kakovost videa, hkrati pa prihrani do 50 % pri stroških pasovne širine in shranjevanja. Prepoznavanje vsebine z umetno inteligenco ponuja natančne zmogljivosti, kot so zaznavanje prepovedane vsebine, prepoznavanje znakov in pretvorba govora v besedilo, kar omogoča moderiranje vsebine in prilagojena priporočila. Ne glede na to, ali gre za ustvarjanje in distribucijo vsebine na platformah za kratke videoposnetke, shranjevanje tečajev in dostop na zahtevo za izobraževalne ustanove ali operacije z dolgimi videoposnetki za radiodifuzne medije, lahko video na zahtevo (VOD) izkoristi stabilnost nalaganja medijev, celovitost obdelave medijev, stroškovno učinkovitost Ultra HD transkodiranja in inteligenco prepoznavanja vsebine z umetno inteligenco, da postane osrednja podpora za digitalizacijo poslovnih medijskih podjetij. Poleg tega globoka sinergija med prepoznavanjem vsebine z umetno inteligenco in obdelavo medijev znatno širi pokritost scenarijev in operativno učinkovitost videa na zahtevo (VOD).

Pogosto zastavljena vprašanja

V: Kako prepoznavanje vsebine z umetno inteligenco kot osrednji inteligentni mehanizem deluje v sinergiji z obdelavo medijev in transkodiranjem Ultra HD za podporo temeljnih potreb videa na zahtevo (VOD) in nalaganja medijev? Kje so njegove tehnične prednosti?

A: Prepoznavanje vsebine z umetno inteligenco, osredotočeno na natančno analizo in inteligentno koordinacijo, zagotavlja podatkovno podporo za dve ključni zmogljivosti in utrjuje temelje storitve videa na zahtevo (VOD). Prvič, z izvajanjem prepoznavanja zvočne in video vsebine v realnem času med nalaganjem medijev zagotavlja natančno usmeritev za obdelavo medijev. Na primer, lahko samodejno označi vrhunske posnetke, da pomaga pri urejanju, ali zazna vrste vsebine za prilagoditev parametrov transkodiranja. Hkrati se usklajuje s transkodiranjem Ultra HD, da dinamično prilagaja bitne hitrosti glede na kompleksnost vsebine, s čimer doseže kakovost brez izgub + maksimalno zmanjšanje stroškov. Drugič, omogoča predobdelavo med fazo nalaganja medijev, samodejno zazna tveganja skladnosti in združljivost formata naložene vsebine. To zgodaj prestreže prepovedano vsebino in optimizira prilagajanje formata, kar zagotavlja nemoteno nadaljnjo obdelavo in distribucijo medijev. Tehnične prednosti so očitne v dveh vidikih: Prvič, zmanjšanje stroškov in povečanje učinkovitosti + natančno opolnomočenje – prepoznavanje vsebine z umetno inteligenco nadomešča ročno analizo in moderiranje vsebine, kar znatno izboljša splošno operativno učinkovitost videa na zahtevo (VOD), hkrati pa zagotavlja smernice za optimizacijo obdelave medijev in transkodiranja Ultra HD, ki temeljijo na podatkih. Drugič, "Prilagoditev v več scenarijih" – izpolnjuje potrebe hitre obdelave pri ustvarjanju kratkih videoposnetkov, hkrati pa podpira poglobljeno moderiranje in optimizacijo transkodiranja za dolge videoposnetke, pri čemer se prilagaja različnim scenarijem v panogi s prilagojenimi modeli prepoznavanja.

V: Kakšna je ključna sinergijska vrednost med nalaganjem medijev in obdelavo medijev? Kako lahko izkoristimo Ultra HD transkodiranje in prepoznavanje vsebin z umetno inteligenco za okrepitev konkurenčnosti videa na zahtevo (VOD)?

A: Njihova osrednja sinergijska vrednost leži v celovitem opolnomočenju d"Efficient Ingestion + Precision Processing,d", ki obravnava težave VOD zaradi okornih nalaganj in neučinkovite obdelave.d" Nalaganje medijev odpravlja ovire za dostop in prenos z več naprav v slabih omrežjih, kar omogoča hitro vnašanje medijskih sredstev. Obdelava medijev ponuja celovite zmogljivosti optimizacije vsebine, s čimer zagotavlja, da vneseni viri izpolnjujejo različne potrebe po distribuciji. Njihova kombinacija dvigne video na zahtevo (VOD) iz d" preproste storitve shranjevanjad" v d"h inteligentno platformo za obdelavo.d" Njihova sinergija z Ultra HD transkodiranjem in prepoznavanjem vsebin z umetno inteligenco znatno poveča konkurenčnost videa na zahtevo (VOD): Ultra HD transkodiranje poveča stroškovno prednost obdelave medijev z izvajanjem visokokakovostnega transkodiranja z nizko bitno hitrostjo med fazo obdelave medijev, kar zmanjša nadaljnje stroške distribucije. Prepoznavanje vsebin z umetno inteligenco zagotavlja inteligentno vodenje za obdelavo medijev, kot je samodejno prepoznavanje sloga vsebine za uporabo ustreznih filtrov ali zaznavanje napak v kakovosti za optimizacijo parametrov obdelave. Prav tako omogoča inteligentnejšo predobdelavo med nalaganjem medijev, s čimer se proaktivno izognemo tveganjem skladnosti in težavam z obliko. Ta kombinacija učinkovitega vnosa + natančne obdelave + inteligentnega zniževanja stroškov + zagotavljanja skladnosti " daje videu na zahtevo (VOD) močnejšo tržno konkurenčnost.

V: Kako Ultra HD transkodiranje obravnava težavo pri uravnoteženju stroškov in izkušenj pri medijskem VOD? Kakšne koristi prinaša njegova sinergija z videoposnetki na zahtevo (VOD) in nalaganjem medijev za obdelavo medijev in prepoznavanje vsebin z umetno inteligenco?

A: Osnovna vrednost Ultra HD transkodiranja leži v dvosmerni optimizaciji kakovosti in stroškov, s čimer rešuje težavo tradicionalnega transkodiranja, kjer se je treba pogosto odločati med slabo kakovostjo ali visokimi stroški. Z uporabo algoritmov umetne inteligence za analizo značilnosti medijske vsebine v realnem času in dinamičnim prilagajanjem parametrov kodiranja lahko zmanjša stroške pasovne širine in shranjevanja za do 50 %, hkrati pa ohrani ali celo izboljša kakovost videa. Njegova sinergija z obema ključnima komponentama prinaša znatne izboljšave zmogljivosti, specifične za posamezne scenarije: Z delom z videoposnetki na zahtevo (VOD) in nalaganjem medijev se lahko Ultra HD transkodiranje poveže s pretoki v realnem času iz nalaganja medijev, kar doseže brezhibno integracijo nalaganja in transkodiranja ter skrajša cikel objavljanja vsebin. Hkrati zagotavlja obdelavi medijev optimizirane, visokokakovostne izvorne materiale, kar izboljša rezultate urejanja, spajanja in drugih opravil obdelave. Pri prepoznavanju vsebine z umetno inteligenco transkodirani HD materiali z nizko bitno hitrostjo zmanjšajo porabo računalniških virov med postopkom prepoznavanja in izboljšajo natančnost prepoznavanja. Na primer, jasnejše slike vodijo do natančnejšega prepoznavanja znakov in zaznavanja prepovedane vsebine. Poleg tega interakcija med Ultra HD transkodiranjem in prepoznavanjem vsebin z umetno inteligenco omogoča ciljno optimizacijo strategij transkodiranja na podlagi rezultatov prepoznavanja, zaradi česar je izhod transkodiranja za različne vrste vsebin bolj prilagojen specifičnim potrebam. Ta sinergija omogoča učinkovitejšo in kakovostnejšo obdelavo medijev, prepoznavanje vsebin z umetno inteligenco pa natančnejše in učinkovitejše, hkrati pa video na zahtevo (VOD) uveljavlja kot prednostno rešitev VOD, ki uravnoteži izkušnjo in stroške.