基于AI 视觉识别的广播电视直播画面实时瑕疵检测技术研究

广播电视作为主流媒体传播载体，直播节目（如新闻播报、体育赛事、晚会盛典）具有 “不可回溯、即时传播” 的特性，画面瑕疵（如信号中断导致的黑场、设备干扰产生的噪点、镜头故障引发的静帧）会直接破坏观众观看体验，甚至引发舆情风险，某省级卫视曾因直播晚会时突发画面色彩失真，短时间内相关投诉量剧增，损害媒体品牌形象。传统直播画面检测主要依赖 “人工巡检 + 硬件阈值判断”，人工巡检需专人实时盯屏，易因疲劳导致漏检；硬件阈值判断（如检测亮度低于某数值判定为黑场）仅能识别简单瑕疵，对色彩偏移、局部噪点等复杂瑕疵检测精度不足，且难以适应直播场景中场景切换、光线变化等动态情况。随着 AI 视觉识别技术的快速发展，基于深度学习的实时检测方案凭借 “高准确率、强适应性、低延迟” 的优势，成为解决广播电视直播画面瑕疵检测难题的关键路径。

一、广播电视直播画面常见瑕疵类型与传统检测痛点

（一）常见瑕疵类型及特征

结合广播电视直播场景，画面瑕疵可分为四类且各有典型特征：信号类瑕疵包括黑场（画面全黑，亮度值接近 0）、白场（画面全白，亮度值饱和）、信号中断导致的画面卡顿，多由传输链路故障、设备断电引发；噪声类瑕疵如雪花噪点（画面分布不规则亮点）、网纹噪点（周期性条纹干扰），多源于信号干扰、硬件老化；色彩类瑕疵涵盖色彩失真（画面偏红、偏蓝）、色阶断裂（色彩过渡不连续），多由镜头参数异常、色彩编码错误导致；内容类瑕疵包括静帧（画面长时间不变，帧率降至 0）、画面拉伸 / 压缩（比例失真），多因播放设备故障、素材适配错误引发。

（二）传统检测技术的核心痛点

传统检测方式难以满足直播场景需求，主要存在三方面痛点：实时性不足，人工巡检存在 0.5-1 秒的反应延迟，而直播画面瑕疵需在100ms 内识别并触发预警，否则已完成传播；准确率低，硬件阈值判断对复杂瑕疵（如局部轻微噪点、渐变色彩失真）识别率不足 60% ，易出现 “误判”（如将暗场景误判为黑场）或 “漏判”（如忽略边缘区域噪点）；适应性差，传统算法依赖固定参数，当直播场景切换（如从室内新闻演播室切换到室外体育赛场）、光线变化（如白天转黑夜）时，需人工重新调整阈值，无法自动适配动态场景[1]。

二、基于 AI 视觉识别的实时瑕疵检测技术框架与实现

（一）技术框架设计

针对直播画面检测需求，构建 “端到端” 的 AI 视觉识别技术框架，涵盖四个核心环节以确保 “实时性” 与 “准确率” 双达标：数据预处理环节对直播画面流（通常为 1080P/2K 分辨率，50/60fps 帧率）进行轻量化处理，采用 “帧采样 + 分辨率压缩” 策略，每 2 帧采样 1 帧以降低数据量，将分辨率压缩至 720P 以减少模型计算量，同时通过灰度归一化、对比度增强消除光线变化对瑕疵识别的干扰；特征提取环节采用轻量化卷积神经网络（如 MobileNetV3）作为特征提取 backbone，该模型通过 “深度可分离卷积” 减少参数数量（仅为传统 CNN 的 1/8），在保证特征提取精度的同时提升计算速度，适配直播实时性需求；瑕疵分类环节构建 “多标签分类 + 目标检测” 融合模型，对信号类、噪声类瑕疵（全局特征明显）采用多标签分类模型（输出 “黑场 / 白场 / 噪点” 等标签），对内容类瑕疵（局部特征明显，如局部静帧、边缘拉伸）采用 YOLOv8-nano 目标检测模型（定位瑕疵区域并分类），实现 “全局 + 局部” 全覆盖检测；实时预警环节设置 “双阈值触发” 机制，当某类瑕疵连续 2 帧检测置信度 ⩾95% 时，判定为 “确认瑕疵”，立即向直播控制中心发送预警信号（如声光报警、系统弹窗），同时记录瑕疵发生时间、类型、帧画面，为后续故障排查提供依据。

（二）关键技术实现要点

模型训练优化方面，为提升检测精度，构建专属 “广播电视直播画面瑕疵数据集”，包含 10 万 + 标注样本（涵盖四类瑕疵，每种瑕疵 2.5万 + 样本，标注瑕疵类型、位置、严重程度），采用 “迁移学习” 策略，基于 ImageNet 预训练的 MobileNetV3 与 YOLOv8-nano 模型在专属数据集上进行微调，缩短训练周期（从 20 天降至 5 天），同时通过 “数据增强”（如添加随机噪点、调整色彩偏差、模拟场景切换）提升模型泛化能力；实时性优化通过 “硬件加速 + 算法优化” 双路径降低延迟，硬件端采用 GPU（如 NVIDIA Jetson AGX Xavier）或 FPGA 芯片实现模型并行计算，将单帧处理时间压缩至 30ms 以内，算法端对 YOLOv8-nano 模型进行“剪枝”，移除冗余卷积层（参数减少 30% ），同时采用 “TensorRT” 量化模型（将 32 位浮点数转为 16 位整数），进一步提升计算速度，确保整体检测延迟 ⩽50ms （满足直播画面 “即时发现、即时处理” 需求）；动态适配机制引入 “场景自适应学习” 模块，实时分析直播画面的场景特征（如室内 / 室外、静态 / 动态、强光 / 弱光），自动调整模型参数（如对室外场景提升噪点检测灵敏度，对暗场景降低黑场判定阈值），无需人工干预，实现动态场景下的稳定检测[2]。

三、技术性能验证与应用价值

（一）性能验证实验

在某省级电视台直播系统中进行实测，选取 3 类典型直播节目（新闻播报、足球赛事、跨年晚会），模拟 4 类常见瑕疵验证技术性能：准确率方面，四类瑕疵平均识别率达 98.2% ，其中黑场、白场识别率 100% ，轻微噪点（信噪比 ⩾30dB ）识别率 96.5% ，色彩失真（偏差⩾15% ）识别率 97.8% ，无 “误判”“漏判” 情况；实时性方面，在1080P/50fps 直播流中，单帧检测平均耗时 32ms ，整体延迟 45ms ，远低于 100ms 的直播预警阈值；适应性方面，场景切换（如新闻演播室→足球赛场）、光线变化（如足球赛白天 $$ 黄昏）时，模型自动适配，检测准确率波动 ⩽2% ，无需人工调整参数 [3]。

（二）应用价值

该技术为广播电视直播画面质量保障提供三大核心价值：一是提升传播公信力，将直播画面瑕疵曝光率降低 90% 以上，避免因画面问题引发观众投诉与舆情风险；二是降低人力成本，替代传统 2-3 人人工巡检团队，实现 7×24 小时无人值守检测；三是助力故障快速排查，通过记录瑕疵数据，帮助技术人员快速定位故障源（如黑场对应传输链路故障，噪点对应信号干扰），将故障修复时间从 30 分钟缩短至 5 分钟以内。

结束语

依托AI 视觉识别的广播电视直播画面实时瑕疵检测技术，搭建“数据预处理 - 特征提取 - 瑕疵分类 - 实时预警”完整框架，克服传统检测方法实时性欠佳、准确率不高、适应性不强的弊端，在实际测试中呈现出高准确率与低延迟的良好特性，为广播电视直播画面质量保障提供可靠技术支撑。伴随超高清直播（4K/8K）广泛应用以及AI 技术不断升级，需进一步增强模型对细微瑕疵的辨别能力，探索边缘计算与云端协同的融合途径，同时借助多模态数据提高故障定位的精确性，逐步完善技术体系，促使广播电视直播质量保障朝着更智能、高效的方向迈进，为观众带来更优质观看体验，促进媒体传播公信力不断提升。

参考文献：

[1] 王子豪 . 基于电子工程视角下我国广播电视直播技术的探究[J]. 数字化用户 ,2022,28(43):85-87.

[2] 米叶赛尔·阿不都克依木 . 广播电视电子工程技术要点分析[J]. 卫星电视与宽带多媒体 ,2021(10):21-22.

[3] 陈张荣 . 网络技术在广电工程中的运用策略 [J]. 中国宽带 ,2022,18(12):70-72.

作者简介：曹昕（1985.03-）男，汉族，山东省菏泽市，本科，助理工程师，研究方向：广播电视工程