【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及媒体制作与管理领域，特别涉及一种基于ai技术的全媒体智能生产制作管理系统及方法。
技术介绍
1、基于前几年云平台及数字化平台的建设，大部分广电单位已具备全流程云上生产制作能力，但在实际使用中，智能结合下的内容生产、审核、分发运营及创新应用这四大环节中，审核和分发环节的场景相对传统，生产和创新应用的场景仍未渗透全媒体流程中。智能全媒体生产制作管理的解决方案正在快速发展过程中：基于ai技术能力，面向媒体领域打造越来越丰富、深入场景的产品及垂直行业解决方案。
2、结合现有全媒体生产流程对ai技术能力嵌入的缺失，为实现ai加速生产，ai协助管理，ai推动全媒体流程运转，技术的进步促使媒体领域的技术赋能。为使内容的生产、管理、匹配、加载、互动效率，媒体发展趋势主要集中在内容形式视频化、内容生产高速化，以及内容传播的交互性。本专利技术提出了基于ai技术的全媒体智能生产制作管理系统及方法。
技术实现思路
1、针对当前传统媒体生产和内容传播方面效率低、内容安全无法保障等问题，提供了基于ai技术的全媒体智能生产制作管理系统及方法，从素材汇聚、生产制作、媒资管理、内容分发等各个业务流程环节均嵌入ai识别能力，利用ai多原子模型构建媒体智能生产制作的业务流转模式，通过重塑传统媒体生产制作流程的模式，实现全媒体生产制作管理流程与智能化分析和处理的紧密结合的生产模式，达到了ai加速生产，ai协助管理，ai推动全媒体业务流程运转，ai检测内容安全等效果。
2、本专利技术第
3、智能底座，包括智能审核模块、智能中台、媒体处理模块；所述智能审核模块用于南北向智能处理任务接收以及回调智能处理结果；所述智能中台用于接收智能审核模块下发的任务，调用ai原子模型进行数据处理，并对ai原子模型返回的数据进行预处理，再聚合成统一的协议返回给智能审核模块；所述媒体处理模块，用于接收生产制作业务应用模块下发的文件分析及转码类媒体任务；
4、流程驱动调度服务模块，包括流程调度引擎、消息队列管控模块以及数据安全管控模块；所述流程调度引擎串联所有业务应用与智能底座的服务，用于调度与控并发；所述消息队列管控模块用于在接收到流程调度引擎的节点输入任务后，将对应任务存入消息队列，并通过订阅消费的方式进行任务执行；所述数据安全管控模块用于流程任务数据加密和业务数据安全管控；
5、生产制作业务应用模块，基于低代码平台构建，包括媒资汇聚模块、生产媒资中心、剧集管理模块、生产工具以及外部交互网关；所述媒资汇聚模块用于将素材汇聚到生产媒资中心；生产工具用于对素材进行业务生产制作；所述剧集管理模块用于对剧集内素材的统一管理；所述外部交互网关用于与上下游应用进行数据交换；
6、资源池，用于提供存储、计算能力。
7、进一步的，所述智能中台还构建有知识库，利用知识图谱模式存放文本敏感词、logo、机构信息以及人脸数据。
8、进一步的，所述智能中台在接收到分析或审核任务后，根据内容安全要求中对应的审核和分析模板的参数，将任务下发到ai原子模型中，由ai原子模型完成审核和/或分析后返回数据。
9、进一步的，所述ai原子模型包括自定义人脸审核、通用水印、敏感词匹配、敏感旗帜、人脸识别、ocr、asr、场景识别、logo识别。
10、进一步的，所述流程驱动调度服务模块中，利用队列等待、消息驱动结合的模式进行流程驱动，具备任务节点步骤自定义组装和模板自定义编排两种模式，对应各个任务节点步骤的配置支持串行和并行两种模式，对所有类型的任务执行器进行分类注册。
11、进一步的，所述数据安全管控模块构建了内容权限管控，对专题类剧壳及生产媒资中心中素材细化到用户组的查看、修改、删除及下载管控，利用密集模式限制编辑人员对内容的使用。
12、进一步的，所述生产制作业务应用模块构建新的组件接入方式，包含前端ui组件接入、前端js逻辑处理组件接入以及后端算法类逻辑组件；利用低代码平台拖拽ui组件的方式实现全页面构建，应用数据容器进行前后端数据交互，前端js逻辑处理组件接入后成为web页面逻辑编排的逻辑节点。
13、本专利技术第二方面提出了基于ai技术的全媒体智能生产制作管理方法，基于上述的基于ai技术的全媒体智能生产制作管理系统实现，包括：
14、s1、通过汇聚源进行素材汇聚，其中，汇聚源包括cp内容提供商供应的剧集类节目、内部编辑上载的综艺专题类节目、编辑人员通过预约收录系统下单的信源类录制的素材节目、云非编合成输出的成品节目；
15、s2、对汇聚的素材进行ai智能处理，其具体过程为：根据固定模板格式将输入的各个格式的素材进行转码处理，并将处理后的素材迁移到对应临时oss存储，利用ai原子模型对处理后的素材进行智能识别处理，并根据返回的数据完成审核，在审核完成后，进行数据回调；
16、s3、通过审核后的成品内容存入生产媒资中心；若需要进行内容分发，生产媒资中心将成品内容经过转码处理、成品迁移后，再成品入库到下游vms库，同时将智能处理中的ai结构化数据传递到下游系统中。
17、进一步的，所述s2中，还包括数据预处理、数据聚合以及结构化处理；其中，数据预处理包括对回调的数据进行协议转换与数据过滤；数据聚合包括对预处理后的数据进行自然语言处理，并标签提取、摘要提取、主题事件分析抽取操作，结构化处理包括对数据聚合得到的数据进行结构化处理，生成ai审核结果。
18、进一步的，在所述s2中ai智能处理后，还包括人工复核过程，确认无违规信息后再进入生产媒资中心，否则重新发起ai智能处理。
19、与现有技术相比，采用上述技术方案的有益效果为：本专利技术通过ai技术协同支持的前提下，打破了传统人员逐帧检测也无法保障素材内容安全的壁垒，实现了智能内容安全审核的功能，同时利用ai技术智能识别出来的结构化数据辅助业务生产和媒资管理，实现高效率智能生产，如智能同期声翻译、智能上字幕、智能拆条等功能；实现了媒资素材多模态检索的功能，提升检索定位历史素材的效率。本专利技术的其他优点将结合具体实施方式进行阐述。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于AI技术的全媒体智能生产制作管理系统，其特征在于，基于底层IaaS层的资源构建，包括：
2.根据权利要求1所述的基于AI技术的全媒体智能生产制作管理系统，其特征在于，所述智能中台还构建有知识库，利用知识图谱模式存放文本敏感词、logo、机构信息以及人脸数据。
3.根据权利要求1或2所述的基于AI技术的全媒体智能生产制作管理系统，其特征在于，所述智能中台在接收到分析或审核任务后，根据内容安全要求中对应的审核和分析模板的参数，将任务下发到AI原子模型中，由AI原子模型完成审核和/或分析后返回数据。
4.根据权利要求1所述的基于AI技术的全媒体智能生产制作管理系统，其特征在于，所述AI原子模型包括自定义人脸审核、通用水印、敏感词匹配、敏感旗帜、人脸识别、OCR、ASR、场景识别、logo识别。
5.根据权利要求1所述的基于AI技术的全媒体智能生产制作管理系统，其特征在于，所述流程驱动调度服务模块中，利用队列等待、消息驱动结合的模式进行流程驱动，具备任务节点步骤自定义组装和模板自定义编排两种模式，对应各个任务节点步骤的配置支持串行和
6.根据权利要求1所述的基于AI技术的全媒体智能生产制作管理系统，其特征在于，所述数据安全管控模块构建有内容权限管控，对专题类剧壳及生产媒资中心中素材细化到用户组的查看、修改、删除及下载管控，利用密集模式限制编辑人员对内容的使用。
7.根据权利要求1所述的基于AI技术的全媒体智能生产制作管理系统，其特征在于，所述生产制作业务应用模块构建新的组件接入方式，包含前端UI组件接入、前端JS逻辑处理组件接入以及后端算法类逻辑组件；利用低代码平台拖拽UI组件的方式实现全页面构建，应用数据容器进行前后端数据交互，前端JS逻辑处理组件接入后成为WEB页面逻辑编排的逻辑节点。
8.基于AI技术的全媒体智能生产制作管理方法，基于权利要求1～7任一项所述的基于AI技术的全媒体智能生产制作管理系统实现，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的基于AI技术的全媒体智能生产制作管理方法，其特征在于，所述S2中，还包括数据预处理、数据聚合以及结构化处理；其中，数据预处理包括对回调的数据进行协议转换与数据过滤；数据聚合包括对预处理后的数据进行自然语言处理，并标签提取、摘要提取、主题事件分析抽取操作，结构化处理包括对数据聚合得到的数据进行结构化处理，生成AI审核结果。
10.根据权利要求8或9所述的基于AI技术的全媒体智能生产制作管理方法，其特征在于，在所述S2中AI智能处理后，还包括人工复核过程，确认无违规信息后再进入生产媒资中心，否则重新发起AI智能处理。
...【技术特征摘要】
1.基于ai技术的全媒体智能生产制作管理系统，其特征在于，基于底层iaas层的资源构建，包括：
2.根据权利要求1所述的基于ai技术的全媒体智能生产制作管理系统，其特征在于，所述智能中台还构建有知识库，利用知识图谱模式存放文本敏感词、logo、机构信息以及人脸数据。
3.根据权利要求1或2所述的基于ai技术的全媒体智能生产制作管理系统，其特征在于，所述智能中台在接收到分析或审核任务后，根据内容安全要求中对应的审核和分析模板的参数，将任务下发到ai原子模型中，由ai原子模型完成审核和/或分析后返回数据。
4.根据权利要求1所述的基于ai技术的全媒体智能生产制作管理系统，其特征在于，所述ai原子模型包括自定义人脸审核、通用水印、敏感词匹配、敏感旗帜、人脸识别、ocr、asr、场景识别、logo识别。
5.根据权利要求1所述的基于ai技术的全媒体智能生产制作管理系统，其特征在于，所述流程驱动调度服务模块中，利用队列等待、消息驱动结合的模式进行流程驱动，具备任务节点步骤自定义组装和模板自定义编排两种模式，对应各个任务节点步骤的配置支持串行和并行两种模式，对所有类型的任务执行器进行分类注册。
6.根据权利要求1所述的基于ai技术的全媒体智能生产制作管理系统，其特征在于，所述数据安全管控模块构建有内容权限管控，对专...
【专利技术属性】
技术研发人员：洪松虹，王丹彤，徐浩曦，章丽兰，钟家辉，高尚清，倪超，姜子言，郑翰成，张亦弛，孙松，马伊龙，刘贇，
申请(专利权)人：浙江广播电视集团，
类型：发明
国别省市：
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