人工智能技术在广电传输领域中的应用研究

引言：

人工智能技术给广播电视传送这个领域向智能化转型给予了主要的助力，依靠图像识别，自然语言处置，预测分析这三大核心技术，成功解决了一些重点问题。像大数据处理，怎样合理安排资源，怎么做好故障分析并传递准确的内容之类的难题，本文着重谈论了它在网络效能改善，智能运维服务，怎样根据个人喜好来推送内容这些环节的操作办法，主要借助几个典型案例实施仔细的剖析，希望能对整个行业在实际操作过程中有些微小的参考价值，还能预测今后的发展方向。

一、人工智能技术赋能广电传输的战略意义

（一）提升驱动传输网络效能与资源配置优化策

人工智能技术全面地被应用到了广播电视传输网络当中，重点在于加强效率，改善调配资源的方式。依靠精准的流量预测模型，该系统能够随时改变带宽分配方式，以妥善处理网络堵塞的现象，改善频谱使用效率，自适应的调制编码算法让信号传输质量有了强力的保证，在数据处理方面，依靠机器学习推动的数据预处理方案明显降低了信号衰减带来的影响。把来自很多地方的数据与平台融合，AI 可以智能地去经营和守护，它凭借依靠故障预测机制的系统，可以提前察觉到隐藏的危险，从各个方面改进使用者的感受与服务品质[1]。

（二）革新运维体系以实现智能预测管理

人工智能和大数据一出现就给这个行业带来改变，机器很快地扫很多数据，找出一些奇怪的波动，然后再用算法慢慢研究问题从哪里来，这样就能省不少找故障的时间。靠以前积累的数据来创建一个设备健康状况的模型，提前察觉到光增益模块老化，同轴电缆老掉之类的事情，预先规划好预防保养的计划，确保信号能正常传送，使用 AI 引导的智能系统加上自动化运维平台结合起来，就能实现对整个运维环节智能化。结合 AI 视觉技术应用以后，就能够在 24 小时全天候随时对机房设备进行检测，检测设备是否异常升温、线路松动之类的情况，这种智能运维方式既节省人力也提升运维速度，而且也增强了网络的安全性，可以有效地阻止网络受到攻击，提升系统可靠度，朝向更聪明，更高效率，更安全化的方向发展。

二、人工智能技术在广电传输应用中的核心策略

（一）机器学习驱动的智能故障预测与主动运维策略研究

在广播电视传输网络内，智能故障预告警报加上自动运行维护体系大多依托监督学习和非监督学习来实现。监督学习靠带标签的数据集合做训练预测，精准找出设备故障类别并找到它的变动情况，支持向量机（SVM），决策树，随机森林这些分类算法经常用到设备故障诊断之中，无论是二分类下的正常和异常，还是众多的分类下各类别之间的区别，都能快速准确地判定出来，而逻辑回归这种算法更侧重于对将来的走向进行推测，它可以及时感知一些重要的性能指标数字大小，一旦有超限的情况出现，便立即触发警报制度，将危险扼杀在萌芽阶段。在 AI 的作用下智能系统和自动化运维平台相结合，整个运维流程变得更加智能化，同时可以结合 AI 视觉技术 24 小时在线监测机房内设备的运转情况，可以实时的发现设备是否过热、是否线路有松动等情况，智能化运维极大的节省了人力成本和提高运维速度以及对网络安全防护力度更强，从而更好的防止可能发生的网络攻击，提高了整个系统更加可靠，让广播电视传输运维朝着更加高效、智能化、安全化的方向发展。

把机器学习技术加入到智能运维体系当中去，能够有效地提高对故障预测的精准度以及应急处理的速度，进而满足省广电 IP 承载网所面临的复杂运行环境的要求，符合《现代广播电视网络技术与管理》里有关 IP 网络设备故障影响及自动化运维操作的理论体系。无监督学习由于其在处理未标记数据时的明显优势而备受关注，其主要特点在于挖掘潜在模式和内在联系，K-Means 这类经典的聚类算法可以很好地完成异常样本的识别任务，孤立森林以及单类支持向量机则根据特定的异常检测需求进行了针对性地改进。为故障预警工作给予了重要的技术支持，依靠多源异构数据驱动的机器学习框架，可以自动地提取出复杂的故障特征，促使运维管理方式向着主动预测和预防型的方向发展。

（二）深度学习优化智能视频编码以提升质量

深度学习技术因其优异的特性自适应的图像解析准确度，快速高效的时空结构创建好处，因此非常受关注。在视频处理上很是合适，因为它的特性自适应的图像解析准确度，所以这种技能非常适合于使用视觉数据，去完成帧与帧之间的差别解析以及重要性判断之类的工作场景。像卷积神经网络 (CNN)，循环神经网络 (RNN) 以及它的变化形式 (LSTM)，生成对抗网络 (GAN) 都有各自不同的特点和独到之处，借助深度学习方法来进行视频编码安排方案的更改改进，在使分割算法执行推测动作时变得更轻松一点的同时，整体编码速度和质量表现力水平也被进一步提高了，在使用者感受方面同样如此。把深度神经网络融入到视频编解码一体式架构里，冲破了传统架构体系中的约束条件，给改良视频品质供应了新的手段办法 [2]。

这个研究针对的是大规模视频编码以及视频转码碰上的难题，希望给超高清视频服务赋予必要的理论根基，搭建起依靠深度学习的聪明改良策略，改进视频的编码速率和老旧视频的画面质量。《数字视频处理与编码技术（第二版）》被当成参照来讲述 HEVC 的主要原理和实现途径，重点介绍视频品质评判办法和改良方法，在第五章，就 HEVC 标准中的主要部分予以了阐述，比如多层级预估步骤，变换量表格式之类的东西，并且还要弄清楚编码参数怎样影响压缩效果，当到第十一章的时候，就提出要用机器学习去改良传统的评判指标，比如说PSNR 或者SSIM，这样就可以大大改善视频品质评判的精确性和可信度。

三、结论

人工智能技术在广播电视传输范畴内的应用以及革新，既促使网络运作形式出现改变，而且极大地提升了数据输送速率，资源调配效益以及运维管理水平，也改善了使用者感受。通过智能算法达成对视频质量改良并给予个人化推举，即能面对技术改变所带来的困难，并且使业务运作效能及服务质量获得明显提高。

参考文献：

[1] 杨茜 . 大数据与人工智能技术在广电视听监测监管中的协同应用方案研究 [J]. 广播与电视技术 ,2024,51(09):102-106.

[2] 孙佳 . 新时期人工智能技术在广电网络建设中的运用 [J]. 中国信息界 ,2024,(03):150-152.

作者简介

（作者姓名：丁贤文 性别：男 籍贯：皖桐城 民族：汉 出生年月：1977 年11 月 学历：大专 单位： 职称：现任助理工程师 研究方向：广电工程智能技术在基层治理中创新应用)