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前言 过去几年我一直专注于短视频平台的建设和开发工作。在这个过程中我发现这个领域有着非常多的挑战和机遇也涌现出了许多新的技术和创新。今天大家分享我个人的一些经验希望能够为大家带来一些启发和帮助。 [图片]概览介绍 通常一个短视频平台会有自己的视频输入服务C端App侧 Web端创作者平台 业务方API推送视频处理服务转码水印片头片尾…安全服务涉黄涉暴等安全检测推荐分发服务个人推荐任意渠道推荐可以超业务域分发对接外部数据分析服务视频用户相关播放数据和粉丝数据结算服务按数据分析结果进行收益结算。 由于是视频类服务其中还必须配置CDN文件加速和图片、视频防盗链系统。除了这些之外实际中会有很多更深层次的或边缘性赋能的业务细节但今天在这我将不去深扒而围绕整体上层的功能特点为大家介绍下短视频业务的建设架构和核心能力。 [图片]业务框架 以之前的业务举例如下图有很多短视频相关的基础能力视频处理内容理解审核流通分发数据存储数据分析都统一建设到了我们的视频中台可以大大的缩减新视频业务的对接时间提高处理和传播效率。由不同的视频发布入口传入中台在视频中台这个通用域完成视频剪辑处理和合法性判断并将最终结果推荐分发到各个的渠道方完成视频的整体流转同时中台提供数据查询和分析能力。因此外部的视频发布平台创作者平台、短视频APP就可以在高度定制化自己的引流、促活业务的同时快速接入视频中台的处理能力很好的达到了视频中台能力的“多路复用”的效果。 [图片] 服务分层图 [图片]关键技术能力 4.1 视频处理 4.1.1 FFMPEG技术 多媒体视频处理工具FFmpeg有非常强大的功能包括视频采集功能、视频格式转换、视频抓图、给视频加水印等一条命令就可以给视频添加很多效果以下为一些简单例子实际一条指令可以有很多复杂的操作大家有兴趣的话可以自己去操作玩一下使用的时候也需要注意CPU资源 转码(修改视频格式分辨率码率…)案例 //转码demo //-i输入-r 指定帧率-s 指定分辨率-b 指定比特率于此同时可以对声道进行转码-acodec 指定音频编码-ab 指定音频比特率-ac 指定声道数 ffmpeg -i out.ogv -s 640x480 -b 500k -vcodec h264 -r 29.97 -acodec libfaac -ab 48k -ac 2 out.mp4 截图案例 //ffmpeg 通过指定 -vcodec 参数为 mjpeg或者指定 -f 参数为 mjpeg时可以输出 jpg截图指定 -vcodec参数为png或者指定输出文件扩展名为png ffmpeg -i 1.mp4 sample.png -ss 00:00:05 -vframes 1 -an -vcodec mjpeg 水印案例 //在视频左下角添加图片水印 ffmpeg -i input.mp4 -i logo.png -filter_complex ‘overlayx10:ymain_h-overlay_h-10’ output.mp4
//在视频左上角添加一条白色字体的文字水印 ffmpeg -i input.mp4 -vf “drawtextfontfilesimhei.ttf: text‘技术是第一生产力’:x10:y10:fontsize24:fontcolorwhite:shadowy2” output.mp4 4.2 视频安全合规 4.2.1 视频安全审核 由安全审核算法类似易盾系统对视频进行判断分析任何涉黄涉爆的文字图片视频内容都将被检测处理机器审核和人工审核进行双重干预。 4.2.2 视频MD5校验 对所有流入系统的视频进行简单MD5值计算排除重复的视频。 4.2.3 视频AI指纹 对于高度相似度的类搬运视频需要通过AI指纹算法进行相似度判重将已有的高质量视频的AI指纹入库任何新进的视频都将和指纹库的视频进行相似度对比空间向量对比词频碰撞对比更多详情可上华为云或阿里云上搜索视频指纹相关服务进行了解。 4.3 视频内容理解 4.3.1 视频分类 视频分类算法是通过对视频进行抽样拆帧分析各帧的属性例如美妆风景人文建筑游戏等不同类别通过算法聚合高频分类得到视频的最终分类。 4.3.2 视频标签 同视频分类类似视频标签算法都是通过算法取帧分析视频画面得到视频标签但是视频标签会更加专注于一些关键词、热点词更加具象化。 4.3.3 视频质量 任何视频都可以通过视频质量算法打出质量分数从而更好的去定性一个视频判别依据包含但不限于机器判别的视频分辨率、码率、帧率、黑白屏、乱码、马赛克以及人工判别的视频调性与视频类目和标签相关度。 4.4 视频推荐分发 4.4.1 分发 分发主要指的是向不同视频接受渠道分发视频结合用户黑白名单渠道业务倾向一般会有几种策略 - 按渠道定制视频分类分发 - 按视频质量分发 - 按视频标签分发 - 全量分发 4.4.2 推荐 推荐主要是通过视频推荐算法是通过对视频进行推送会结合各种大数据计算出来的用户画像与其对应的消费场进行高度融合推送的对象可以是个人创作者也可以是业务渠道在建设推荐算法的过程中会进行大量的AB实验在播放数据、粉丝数据、收益数据等不同影响面进行对比用于验证和优化算法。 5. 支撑域 5.1 用户域-创作者平台 5.1.1 等级、权益、资格认证体系 原创认证实名认证大V认证等都为关键的资质认证渠道认证完成的用户在信用分分发优先级收益结算等都有优先处理权。 不同等级对应不同权益定制化成长任务等级提升会有流量、特权、金额奖励。 [图片] 5.1.2 用户留存促活体系 开设新手指导和各种各样的活动这些活动在激励用户进行视频投稿时会区分不同用户群体依据不同层次的用户画像头部、腰部、尾部开启留存促活品宣等激励策略。 5.2 数据分析领域 涵盖用户数据粉丝数据活跃数据各类排行榜播放数据播放量点赞量收藏量分享量完播率等以用户和视频两个不同维度单篇多渠道对别多方面展示数据让用户可以清晰便捷的查看自己的相关数据的波动情况。 [图片] 5.3 收益结算领域 收益结算环节是每个创作者最关心的所以必须要保证此步骤的透明、公正、及时生产反馈、无误差以及查看分析的便捷性。 结算逻辑通常会开启定时任务自动化统计并分析流量收益、优质收益、活动收益等保存进入预估收益明细自动对生成预估对账单与结算单C端和web端支持用户按指定结算周期查看、提现、审核、打款。同时必不可少的是结算相关的预警因为涉及到金钱结算中的所有环节都要有预警和补偿方案从而保证结算业务的稳定性。 [图片] 6. 总结 以上就是我总结的一些短视频平台的主要建设要点相信大家已经有了一些了解其实总体来说短视频业务非常依赖于高效的算法利用它们去对输入的视频进行快速过滤、定性、推荐这样就可以更好提高短视频流通的实时性与准确性。除此之外在创作者端的各种激励策略是最重要的如何能保持平台的吸引力打开视频消费市场怎么才能很好的完成用户的留存、促活所以实际中还有很多其他的辅助平台需要搭建例如视频剪辑平台视频剪辑、MCN平台个创机构、审核平台机审人审、运营后台等这些平台更多的是为了短视频的生产、审核、流程化、合规化做业务支持。
