本帖最后由 leewei 于 2018-3-16 09:22 编辑视频编码方式就是指通过特定的压缩技术，将某个视频格式的文件转换成另一种视频格式文件的方式。视频流传输中最为重要的编解码标准有国际电联的H.261、H.263、H.264，运动静止图像专家组的M-JPEG和国际标准化组织运动图像专家组的MPEG系列标准，此外在互联网上被广泛应用的还有Real-Networks的RealVideo、微软公司的WMV以及Apple公司的QuickTime等。 基本含义 MPEG是活动图像专家组（Moving Picture Experts Group）的缩写，于1988年成立，是为数字视/音频制定压缩标准的专家组，已拥有 300多名成员，包括IBM、SUN、**、NEC、INTEL、AT&T等世界知名公司。MPEG组织最初得到的授权是制定用于“活动图像”编码的各种标准，随后扩充为“及其伴随的音频”及其组合编码。后来针对不同的应用需求，解除了“用于数字存储媒体”的限制，成为制定“活动图像和音频编码”标准的组织。MPEG组织制定的各个标准都有不同的目标和应用，已提出MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-7和MPEG-21标准。 视频压缩技术是计算机处理视频的前提。视频信号数字化后数据带宽很高，通常在20MB/秒以上，因此计算机很难对之进行保存和处理。采用压缩技术通常数据带宽降到1-10MB/秒，这样就可以将视频信号保存在计算机中并作相应的处理。常用的算法是由ISO制订的，即JPEG和MPEG算法。JPEG是静态图像压缩标准，适用于连续色调彩色或灰度图像，它包括两部分：一是基于DPCM（空间线性预测）技术的无失真编码，一是基于DCT（离散余弦变换）和哈夫曼编码的有失真算法，前者压缩比很小，主要应用的是后一种算法。在非线性编辑中最常用的是MJPEG算法，即Motion JPEG。它是将视频信号50帧/秒（PAL制式）变为25帧/秒，然后按照25帧/秒的速度使用JPEG算法对每一帧压缩。通常压缩倍数在3.5-5倍时可以达到Betacam的图像质量。 MPEG算法是适用于动态视频的压缩算法，它除了对单幅图像进行编码外还利用图像序列中的相关原则，将冗余去掉，这样可以大大提高视频的压缩比。前MPEG-I用于VCD节目中，MPEG-II用于VOD、DVD节目中。 AVS音视频编码是中国支持制订的新一代编码标准，压缩效率比MPEG-2增加了一倍以上，能够使用更小的带宽传输同样的内容。AVS已经成为国际上三大视频编码标准之一，AVS标准在广电总局正式全面推广，率先在广电行业普及。中国第一颗AVS编码芯片，由北京博雅华录公司设计，于2012年在北京诞生。 音频视频编码及文件格式（容器）是一个很庞大的知识领域，完整的说清楚，那就需要写成一本教材了。这里先就几个简单的概念问题作以介绍： 首先要分清楚媒体文件和编码的区别：文件是既包括视频又包括音频、甚至还带有脚本的一个集合，也可以叫容器； 文件当中的视频和音频的压缩算法才是具体的编码。也就是说一个.avi文件，当中的视频可能是编码a，也可能是编码b，音频可能是编码5，也可能是编码6，具体的用那种编码的解码器，则由播放器按照avi文件格式读取信息去调用了。 编码 音频视频编码方案有很多，用百家争鸣形容不算过分，常见的音频视频编码有以下几类 MPEG系列 （由ISO[国际标准组织机构]下属的MPEG[运动图象专家组]开发 ）视频编码方面主要是Mpeg1（vcd用的就是它）、Mpeg2（DVD使用）、Mpeg4（的DVDRIP使用的都是它的变种，如：divx，xvid等）、Mpeg4 AVC（正热门）；音频编码方面主要是MPEG Audio Layer 1/2、MPEG Audio Layer 3（大名鼎鼎的mp3）、MPEG-2 AAC 、MPEG-4 AAC等等。注意：DVD音频没有采用Mpeg的。 H.26X系列 （由ITU[国际电传视讯联盟]主导，侧重网络传输，注意：只是视频编码） 包括H.261、H.262、H.263、H.263+、H.263++、H.264（就是MPEG4 AVC-合作的结晶） 构成原理 冗余信息 视频图像数据有极强的相关性，也就是说有大量的冗余信息。其中冗余信息可分为空域冗余信息和时域冗余信息。压缩技术就是将数据中的冗余信息去掉（去除数据之间的相关性），压缩技术包含帧内图像数据压缩技术、帧间图像数据压缩技术和熵编码压缩技术。 去时域 使用帧间编码技术可去除时域冗余信息，它包括以下三部分： － 运动补偿 运动补偿是通过先前的局部图像来预测、补偿当前的局部图像，它是减少帧序列冗余信息的有效方法。 － 运动表示 不同区域的图像需要使用不同的运动矢量来描述运动信息。运动矢量通过熵编码进行压缩。 －运动估计 运动估计是从视频序列中抽取运动信息的一整套技术。 注：通用的压缩标准都使用基于块的运动估计和运动补偿。 去空域 主要使用帧内编码技术和熵编码技术： －变换编码 帧内图像和预测差分信号都有很高的空域冗余信息。变换编码将空域信号变换到另一正交矢量空间，使其相关性下降，数据冗余度减小。 － 量化编码 经过变换编码后，产生一批变换系数，对这些系数进行量化，使编码器的输出达到一定的位率。这一过程导致精度的降低。 －熵编码 熵编码是无损编码。它对变换、量化后得到的系数和运动信息，进行进一步的压缩。 系列内容： 视频编码介绍(2)-框架篇 视频编码介绍(3)-技术篇 视频编码介绍(4)-编码与监控篇 视频编码介绍(5)-相关技术和扩展篇

4K 分辨率（4K Resolution）是一种新兴的数字电影及数字内容的解析度标准，4k 的名称得自其横向解析度约为 4000 像素（pixel），电影行业常见的 4K 分辨率包括 Full Aperture 4K（4096 x 3112）、Academy 4K（3656 × 2664）等多种标准。 4K分辨率是发展的趋势即4096×2160的像素分辨率，它是2K投影机和高清电视分辨率的4倍，属于超高清分辨率。 在此分辨率下，观众将可以看清画面中的每一个细节，每一个特写。影院如果采用惊人的4096×2160像素，因此无论在影院的哪个位置，观众都可以清楚的看到画面的每一个细节，影片色彩鲜艳、文字清晰锐丽，再配合超真实音效，这种感觉真的是一种难以言传的享受。　 1080p 能够显示的有效像素为2,073,600（1920×1080），Quad Full HD 能够显示的有效像素为8,294,400（3840×2160），4K 至少能提供近千万像素的显示品质，显示细腻度为 1080p 的 4 倍以上。 　 4K超高清数字电影是指分辨率为4096×2160的数字电影，即横向有4千个像素点，是目前分辨率最高的数字电影。 目前国内大多数的数字电影是2K的，分辨率为2048×1080，还有部分数字电影是1.3K（1280×1024）的，真正意义上的4K电影由4K摄像机拍摄，用4K放映机放映。还有的4K电影是由35mm胶片拍摄的，再转成4K的数字格式。由于胶片电影的分辨率与4K大致相当或者会略好，故转录之后也能保证电影的清晰度。 　 对于主流的家电设备厂商而言，他们更倾向于制造接近 4K 的 Quad Full HD（3840×2160）设备，因为这个分辨率标准的显示比例为 16:9，与消费者目前接受的观看比例比较接近。 4K格式的普及及限制 1. 播放设备难以达到要求 不仅仅是目前家庭中的播放器，许多电影院的放映设备大多停留在2K分辨率的水平。而4K分辨率的播放设备大都价格高昂，这一点是目前最重要的原因。 2. 分辨率标准难以统一 尽管都叫做4K分辨率，但是包括 Full Aperture 4K（4096 x 3112）、Academy 4K（3656 × 2664）等多种标准让厂家出产的产品难以达到统一，这也阻碍了4K的普及。 3.电影拍摄片源不足支撑 目前我们常用的依然是35mm 胶片拍摄素材负片 (Negative Film Stock) ，而其清晰度是 4K，到了发行拷贝 (Film Print)1K 数字高清理论上可以达到 2K 的清晰度，这样的清晰度应该是无法达到 4K 放映要求的，唯一的解决办法是换用70mm胶片拍摄，不过这需要等待电影行业的整体进步。

本帖最后由 leewei 于 2018-3-2 14:39 编辑VOD(Video On Demand)视频点播技术，是近几年来在网络上开展的新业务热点之一(最早产生于日本, 由中心电脑系统根据用户的点播需求将电影或录影节目直接传送到家庭的家庭娱乐系统。未来视频点播有望进入其他交互电视服务, 包括游戏、银行业务和个人理财、购物和教育服务)。分为TVOD(True VOD 简称VOD)和NV一、 VODVOD(Video On Demand)视频点播技术，是近几年来在网络上开展的新业务热点之一(最早产生于日本, 由中心电脑系统根据用户的点播需求将电影或录影节目直接传送到家庭的家庭娱乐系统. 未来视频点播有望进入其他交互电视服务, 包括游戏、银行业务和个人理财、购物和教育服务)。分为TVOD(True VOD 简称VOD)和NVOD(Near VOD)两个方式。TVOD对于每一个点播请求，服务器都要输出一个对应的视频流，对网络的带宽要求非常大。NVOD可支持任意多用户的点播请求，虽然解决了带宽问题，但是每个用户可能需要等待很长的时间，才能得到相应的服务。TVOD的三个特点:1.基于双向网络2.即点即放3.并发流数量有限、支持用户数有限、单位用户成本高二、 NVODNVOD(Near Video On Demand)准视频点播是单向数字电视系统增值业务之一，是利用视频服务器将一个数字电视节目在几个数字通道中延时播放。使用户在点播该节目时可以等待一段时间后完整地观看该节目。NVOD的五个特点：1.NVOD播控系统软件功能特点:图形化界面节目编排采用直观的图形界面，以不同颜**分不同的播放状态简单明了的操作方式支持鼠标拖拽选择，支持批量添加节目，添加删除简单信道资源的自动分配系统可根据节目长度和节目间隔自动计算并分配通道数量信道带宽的自动检测节目编排、播出分离针对数据库操作。可实现节目编排、播出分离节目上传功能支持可将本地硬盘的节目码流上传至视频服务器打印功能的支持可打印出节目编排计划，支持打印预览节目编排过程中自动计算同一频点的所有数字通道的节目带宽之和，若超过最大值(QAM64时为38Mbps)时给出提示信息2.NVOD节目表单生成软件功能特点：自动从节目编排数据库中提取数据，生成NVOD节目表单采用MPEG-2私有分段(Private section) 进行封装传输采用单一PID结构，可送进复用器进行复用输出节目表单随节目编排的变化而动态刷新TS流的生成及输出均在内存中进行，不生成任何文件，减小对硬盘的损耗并提高TS流的生成速度节目表单数据中包含前端服务器的系统实时钟信息，用于机顶盒时钟与前端时钟的同步3.NVOD(Near VOD)的传输网络：基于广播网络4.NVOD优点：无用户数量限制、单位成本低5.NVOD缺点：等待时间长(10-15分钟)三、PUSH-VODPUSH-VOD简介PUSH-VOD即视频推送业务，该系统可实现让电视节目或者科普电子书通过卫星直接传输到各家的机顶盒，并保存在其中;让老百姓可以通过点播的方式看到这些节目和翻阅电子书。PUSH-VOD 系统的核心思想PUSH-VOD是使用少部分的资源进行广播预推服务。在非高峰时段把用户关心的热点资源进行推送，用户端机顶盒之间可以存大量的东西，也能带来一定的互动的效益。PUSH-VOD的概念不是凭空想出来的，而是仿造了很相似的概念提出的，在互联网业务上普遍存在的现象，欧美国家存在着预推的业务。互联网业务和有线电视点播业务也存在着短时间内大量访问的情况，这造成了极大的缓冲和连不上。欧盟国家进行了预推，大家对这个业务感兴趣的可以提前进行点播，进行预下载和进行观看。过去的VOD不一样，使用一部分资源以固定的时间大容量的方式进行强推。PUSH-VOD 系统在几种环境下的应用1. PUSH_VOD 系统在单向有线电视网中的应用单向网络中能够很好的发挥其优势，因为PUSH-VOD提出的思想和推出的目的是为了使运营商不需要进行大规模投资和不需要进行双向网络改造就能获得互动的功能获得增值业务的收益。PUSH-VOD使它在单向网络中很好地发挥它的优点，用户也是一样，随时可以点播自己喜欢的视频、音频、图片等内容。也可以进行快进、快退、检索、重复播放等功能，而对运营商来讲前期的投入是非常少的。2. PUSH-VOD系统在双向有线电视网中的应用如果能将热点的节目推到机顶盒的内部硬盘内，将极大地减少用户点播时实际占用的专用频道和播出流资源，可以有效地提高系统运营的效果。3. PUSH-VOD系统在专用环境中的应用。目前有一些专用系统像党员教育系统、农村信息化平台，他们都有一些共同的特点，网络环境不一定具备双向互动的条件，特别是偏远地区，不可能进行大规模的双向改造。而传递的内容具有信息量很大的特点，很可能是视频、大量的文字，大量的图片。而何时观看、观看什么内容、如何观看等方面用户必须有完全的主动权。4. PUSH-VOD 系统在IPTV中的应用真正的双向系统或者是真正的IPTV系统PUSH-VOD是真正有用的，这跟双向网络很相似，也是为了解决终端用户带宽不足的极端情况。但是IPTV环境中的PUSH-VOD与有线网络当中的PUSH-VOD略有不同，利用业务网络的空暇带宽把数据量一点点推到用户的终端上。而在有线系统中使用了专用的通道进行大规模数据量的强推，一部分电影可能需要8个小时才能下载完，但是PUSH-VOD 系统只用10分钟全部推下去。四、VOD运营商遇到了那些问题现在已经实现的VOD业务运营商都遇到了那些问题呢?第一高峰时段资源不足，在高峰时段很多的用户会集中点播一两部热点的电影，造成在短时间之内，资源大量集中，而在单向网之内我们根本无法提供VOD业务，需要进行双向化改造。目前的运营商如何解决这些问题?高峰时段资源不足的问题现在无限制地增加发流数量，增加IPQAM的数量，这是不可能的。在这基础之上，运营商进行了媒体服务器的前移，采用多镜像服务器方式。在此基础上我们进行了深入的思考，我们是否能够进一步将服务器平移，进一步将资源分散。这个时候我们想到广大的终端用户的资源，我们是否可以用终端用户的资源来实现我们的VOD业务。我们发现，当我们把VOD业务真正推到用户的机顶盒上时，IPQAM也增加了。这就是PUSH-VOD的思想，核心思想是在一个集中时段以广播的模式将大量的内容同时下载到所有的用户的本地终端内，从而使得在用户实际使用时系统只需要进行终端本地操作不占有网络资源，提供了个性化的服务。五、三种VOD系统比较将目前常见的几种有线数字电视网络服务类型进行比较，一种是最基础的广播型电视服务，一种是NVOD，还有是真正的VOD业务。这几种业务有什么不同：广播型的业务还是像以前的电视一样，虽然是台多了，但是普遍的受众没有选择的余地，没有选择的内容，放什么看什么。NVOD相对来说有了一定程度的可选择性，我们可以选择在不同的时段来看内容，可选择的内容是固定的，还是由运营商来确定的。互动电视VOD业务有非常好的互动能力，强调了互动的能力，可选的业务非常多。很显然互动电视业务是非常受欢迎的业务。但是没有大批量地推广开来，只是在大城市做的好些，很多地区在平移，涉及到了互动电视的问题，前端需要投入大量的人力、财力、物力。NVOD加少量的服务器和少量的资源就可以完成，但是要实现互动必须要进行双向的改造。从实现服务所需要增加的投入来看，广播电视已经做到，NVOD非常少，互动电视业务非常多。可以看到互动电视业务与PUSH-VOD系统是矛盾，虽然资源消耗极大，但是有非常好的优势和有很良好的互动性。再来看看PUSH-VOD和其它的VOD的比较，看看有哪些优点和缺点。首先做个假设，在50万个城市进行点播，假如有1万个用户需要点播的业务，我们电视台每天播出20套热门节目，每个台点播8个节目，每套节目在NVOD时平均分4节来播放。比较一下，对于NVOD来讲需要占用的频点资源是8个频点，PUSH-VOD需要占用10个频点。对于VOD来讲不存在这种算法的概念，有多少个用户就需要集中多少的带宽、频点。对PUSH-VOD来讲，绝大部分的用户都下载到了硬盘了，用的是本地资源不是带宽资源。

本帖最后由 leewei 于 2018-3-1 11:49 编辑视频直播系统实现三种形式的直播： 第一种现场活动、会议的实时直播。通过摄像机，采集设备（摄像）将现场的活动采集成数据流传给直播软件（ffmpeg），直播软件进行采集压缩转码推送到服务器，发布到互联网。用户这是通过互联网即时没有在活动现场也可以观看到哪怕是千里之外的直播情况，如临其境； 第二种是电视信号直播（有线电视，卫星电视等）。将各种信号（有限、数字、卫星等多种视频信号或数据内容）自动批量编解码，实现无人自守的7*24小时（或者更长时间）直播录播并自动上传发布； 第三种是虚拟直播/轮播，即把已有的文件以一定的顺序循环播放。可以自制节目单，实时信号和已有视频文件做混合编排直播。如下图视频点播，是对以往的视频文件进行回放。 视频点播系统最重要的功能就是可以将各种不同格式（如VCD/DVD/WAV/AVI/MPG/MP3）的视频文件批量转码为网络上支持观看的流媒体格式（ASF/WMA/FLV等），从而实现视音频内容的统一管理和共享利用。 当然在数据格式的转码过程中可以对视频进行加密，视频的分内管理，以及观看权限的设置等。 视频会议，采用的是mpg-2技术和流媒体的技术是完全不一样的。是通过视频的交互，让参与者一对一的交流，更注重于交互方面，应用面而言也是针对用户群体极小的内部，具有保密性的。没法对交流的过程进行录制和回顾观看保存。而且交流的参与者必须每个人都安装客户端，必须有足够的带宽和专业的硬件作支撑。投入大但是使用的人数却又受到限制。无法做到整个企业内资源的共享和利用。 视频直播系统可以与单位已有视频会议系统、OA等系统结合使用，有效支持内部会议交流，极大限度地扩展了已有系统的应用价值。

打算打造一个全新模式的视频直播平台，主要功能有些类似现在很多的美女直播平台。假设前期同时在线观看人数为2W人，清晰度不低于720P，拥有美颜、混音等附加功能，还有最重要的不能卡顿。如果以上假设成立，需要做哪些准备工作，技术门槛有多高，资金支出要多少？ 视频直播，可以分为 采集，前处理，编码，传输，解码，渲染 这几个环节，下面分别说下： 采集，iOS是比较简单的，Android则要做些机型适配工作，PC最麻烦各种奇葩摄像头驱动，出了问题特别不好处理，建议放弃PC只支持手机主播，目前几个新进的直播平台都是这样的。 前处理，现在直播美颜已经是标配了，80%的主播没有美颜根本没法看。美颜算法需要用到GPU编程，需要懂图像处理算法的人，没有好的开源实现，要自己参考论文去研究。难点不在于美颜效果，而在于GPU占用和美颜效果之间找平衡。GPU虽然性能好，但是也是有功耗的，GPU占用太高会导致手机发烫，而手机发烫会导致摄像头采集掉帧，可能原因是过热会导致CPU降低主频。 编码，肯定要采用硬编码，软编码720p完全没希望，勉强能编码也会导致CPU过热烫到摄像头。硬编码兼容性又是一个大坑，android上要有人去填。编码要在分辨率，帧率，码率，GOP等参数设计上找到最佳平衡点。 传输，自己做不现实，交给CDN服务商吧，也就是贵了点，相信有志于做直播平台改变世界的你不差钱。假设2W PCU大约每月带宽费用100万左右，因为清晰流畅的720p要1.5mbps左右。CDN只提供了带宽和服务器间传输，发送和接收端的网络连接抖动缓冲还是要自己写的。不想要卡顿，必然要加大缓冲，会导致延迟高，延迟高影响互动性，要做权衡。 解码，也肯定要硬解码，目前手机普遍支持硬解了，只是android上还是有兼容性大坑要填。 渲染，这个难点不在于绘制，而在于音画同步，目前几个直播做得都不好。 此外音频还有几个坑要填，比如降噪，音频编码器的选择，各种蓝牙耳机，各种播放模式的适配等，如果你想做主播和观众连线聊天，还有个回声消除问题。 以上是媒体模块，还有信令控制，登录、鉴权、权限管理、状态管理等等，各种应用服务，消息推送，聊天，礼物系统，支付系统，运营支持系统，统计系统等。 后台还有数据库，缓存，分布式文件存储，消息队列，运维系统等。 第一期至少要融资2000万RMB，组建至少10人的技术团队，10人的产品运营团队，争取3个月产品上线，半年达到5W在线（2w 根本不够）然后融资1个亿，或许还有希望一搏。 也许有人对带宽问题存疑，请参考欢聚时代15年四季度财报，带宽成本为人民币1.611亿元，折合每月5000+万，当然不能用这个数去推算在线人数，因为YY采购量很大所以带宽平均成本低，而且YY不只是高清直播，还有很大比例的500kbps左右码率的直播，还有相当一部分带宽是靠P2P解决的。总之带宽非常贵。

本帖最后由 KING 于 2018-2-27 16:04 编辑11262 【下午茶时光——业界热点陪你喝咖啡】 【今日头条收购 “维境视讯” 首次布局VR视频直播领域】 2018年2月12日，北京维境视讯信息技术有限公司工商信息发生变更，王悦等原有股东全部退出，投资人变为北京闪星科技有限公司，即今日头条投资实体。法人代表也从王悦变为梁汝波，后者现为头条旗下抖音App创始人。梁汝波是张一鸣的大学室友，为头条前任技术总监。去年起，头条在视频、直播等相关领域便频频出手。2017年11月，头条参与猎豹移动子公司Live.me的B轮融资，后者为一款主打海外市场的直播社交平台。同月，头条收购音乐短视频应用Musical.ly。2018年2月，头条再次完成对相机拍照工具Faceu激萌的收购。 11256 维境视讯（VSCENE）成立于2016年6月，创业之初就获得了华闻传媒百万美元天使投资。维境视讯致力于研发VR视频采集、拼接、编码及传输软硬件解决方案。基于核心技术——VR视频拼接技术、VR视频高效压缩技术、VR流媒体分发及播放技术，公司将提供VR端到端直播／点播解决方案。2017年10月，维境视讯已经推出了⼴播级VR视频直播全景相机VliveCam、VR视频直播软件VLiveStudio、软/硬件4K实时编码器V265等产品。拼接盒VliveBox、一体机VliveCam V2、一站式云服务平台VliveCloud等产品也在研发过程中。维境视讯的产品可实现全景立体3D 180度，3D360度沉浸式体验。在销售方面，维境视讯与国家广播电影电视总局广播科学研究院、国内最大的CDN服务商网宿科技等建立了合作关系。此次对维境视讯的收购可能是头条在VR领域的首次布局。 11257 吃瓜群众表示：头条布局科技领域了，坐看TMD颠覆BAT。。。 【海尔COSMOPlat获批首家示范平台——首家国家级工业互联网平台诞生 】 今天，“海尔COSMOPlat国家级工业互联网+智能制造集成应用示范平台发布会”在青岛海尔信息产业园召开。会议正式宣布海尔COSMOPlat获批“基于工业互联网的智能制造集成应用示范平台”，为全国首家国家级工业互联网示范平台。在互联网时代，中国终于诞生了自己的国家级工业互联网平台。对行业来说， COSMOPlat建设技术创新平台、应用示范平台、技术服务平台、标准体系认证平台、产业孵化平台五大业务平台，为各方协同创造条件，帮助更多中小制造企业借助规范的平台进行转型升级。对国家来说， COSMOPlat为中国工业体系的安全升级提供了具备自主知识产权的平台保障。 11258 2017年，COSMOPlat聚集了3.2亿用户和390万家企业，实现了跨行业、跨领域的扩展与服务，已经成为企业追求创新驱动高质量增长的典型代表。目前由海尔互联工厂复制到了电子、纺织、装备、建筑、运输、化工等12个行业、11个区域和20个国家，服务全球3.5万家企业。经过了全球这么多企业复制验证，COSMOPlat的社会化服务体系不断优化，更具普适性。 吃瓜群众表示：中国也有工业互联网“名片了”，还能助力中国制造2025。 【过去的一年中，一半ICO项目流产】 毫无疑问，去年是比特币年，因为对数字加密货币狂热的兴趣引发了大规模的市场上涨。通过一个叫做“ICO”或首次代币发行的轻度管制流程投资于数字加密货币项目在被TokenData追踪的902次中，有142次失败发生在筹集资金之前，另有276次失败发生在筹款之后。这是一个46％的失败率——但并不仅仅是这些。另113个称为“半失败”的项目，因为他们的团队已经脱离了监控范围或他们的团体已经消失。加上这些，失败率升至59％。 11259 很明显，ICO数字彻底打败了这个百分比。在这样一个新生的行业，这似乎也不会令人惊讶。但是这些发现至少有两个原因是特别令人不安的。首先，由于2017年的ICO狂热到下半年才完全受到控制，ICO失败的数量在数月之内就显露出了不成比例的态势。其次，并非所有被的关闭项目都是真正意义上的“失败”——许多公司根本没有生产任何产品，而且其中很大一部分可能从来没有打算生产产品。有些仅仅是“退出骗局”，其创始人随着他们筹集的资金而消失——而另一些人，是“慢慢地消褪隐遁”，但却有着同样恶毒的意图。除了榨取原始数据之外，只剩下“被遗弃的Twitter账户、空的电报小组、不再托管的网站，以及不再被照管的社区”的“数字坟墓场。”ICO并没有停止、消失，但如果您忍不住想要投资一个，在你的大脑中坚持那个观念——而且，更重要的是，完成好你自己的任务。 吃瓜群众表示：BOSS说了，2018和你谈区块链的都是骗子 【中国手机在印度持续“吸粉”】 最新的市场调研数据显示，2017年第四季度印度智能手机市场销量排行榜上，前十名中除三星外全被中国厂商的产品占据，市场份额超过50%。印度南德里拉吉帕特·纳格尔第二区萨瓦卡尔街头矗立着几个手机店巨大的广告牌，绿色的OPPO，蓝色的vivo，让街头增添了些现代气息。街道中间的一个半地下室名为星通讯手机店，狭小的门口挤满了大小不等的手机广告。店主甘瓦尼热情地告诉本报记者，店里有22个手机品牌，其中10个来自中国。 11260 因为优秀的质量、合适的价格、本土化战略和积极的营销策略使中国手机迅速占据印度市场份额。目前印度通信行业正处于向4G换代，从功能机向智能机转换阶段。随着印度经济快速增长，互联网爆发式发展，智能机销量处于高速增长阶段，市场尚未饱和。最新数据显示，2017年第四季度印度智能手机总出货量增长37%，手机出货量增长12%。中国品牌在印度不断扩大市场份额的同时，通过高质量产品对“中国制造”进行着重新定义，国产手机厂商走向海外在印度已初见成效。 吃瓜群众表示：现在的中国制造已经开始引领智能产品的潮流了。 【往期下午茶回顾】[下午茶时光] 【Day 25--2018/2/14】【FF举办全球供应商峰会 贾跃亭现身，新概念又来了】 [下午茶时光] 【Day 24--2018/2/13】国内首家区块链租房平台已运行一月，雄安推行租房积分制度 [下午茶时光] 【Day 23--2018/2/12】VanFraud病毒疯狂来袭，18家下载站已中招 [下午茶时光] 【Day 22--2018/2/11】今日，比特币中国出让100%股权 [下午茶时光] 【Day 21--2018/2/8】美国听证会不完全解读：没有比特币就没有区块链

前言：每个成功者多是站在巨人的肩膀上！在做直播开发时 碰到了很多问题，在收集了许多人博客的基础上做出来了成功的直播项目并做了整理 。【一个完整直播app架构】直播音视频知识点概括[hr]1.采集视频、音频1.1 采集视频、音频编码框架 AVFoundation:AVFoundation是用来播放和创建实时的视听媒体数据的框架，同时提供Objective-C接口来操作这些视听数据，比如编辑，旋转，重编码1.2 视频、音频硬件设备 CCD图像传感器： 用于图像采集和处理的过程，把图像转换成电信号。 拾音器：声音传感器： 用于声音采集和处理的过程，把声音转换成电信号。 音频采样数据：一般都是PCM格式 视频采样数据:：一般都是YUV,或RGB格式，采集到的原始音视频的体积是非常大的，需要经过压缩技术处理来提高传输效率2.视频处理（美颜，水印）视频处理原理：因为视频最终也是通过GPU，一帧一帧渲染到屏幕上的，所以我们可以利用OpenGL ES，对视频帧进行各种加工，从而视频各种不同的效果，就好像一个水龙头流出的水，经过若干节管道，然后流向不同的目标 现在的各种美颜和视频添加特效的app都是利用GPUImage 这个框架实现的,.视频处理框架 GPUImage： GPUImage是一个基于OpenGL ES的一个强大的图像/视频处理框架,封装好了各种滤镜同时也可以编写自定义的滤镜,其本身内置了多达120多种常见的滤镜效果。 OpenGL：OpenGL（全写Open Graphics Library）是个定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口的规格，它用于三维图象（二维的亦可）。OpenGL是个专业的图形程序接口，是一个功能强大，调用方便的底层图形库。 OpenGL ES：OpenGL ES (OpenGL for Embedded Systems) 是 OpenGL三维图形 API 的子集，针对手机、PDA和游戏主机等嵌入式设备而设计。3.视频编码解码3.1 视频编码框架 FFmpeg :是一个跨平台的开源视频框架,能实现如视频编码,解码,转码,串流,播放等丰富的功能。其支持的视频格式以及播放协议非常丰富,几乎包含了所有音视频编解码、封装格式以及播放协议。[*]Libswresample：可以对音频进行重采样,rematrixing 以及转换采样格式等操 作。[*]Libavcodec：提供了一个通用的编解码框架,包含了许多视频,音频,字幕流 等编码/解码器。[*]Libavformat：用于对视频进行封装/解封装。[*]Libavutil：包含一些共用的函数,如随机数生成,数据结构,数学运算等。[*]Libpostproc：用于进行视频的一些后期处理。[*]Libswscale：用于视频图像缩放,颜色空间转换等。[*]Libavfilter：提供滤镜功能。X264：把视频原数据YUV编码压缩成H.264格式 VideoToolbox ：苹果自带的视频硬解码和硬编码API，但是在iOS8之后才开放。 AudioToolbox ：苹果自带的音频硬解码和硬编码API3.2 视频编码技术 视频压缩编码标准：对视频进行压缩(视频编码)或者解压缩（视频解码）的编码技术,比如MPEG，H.264。这些视频编码技术是压缩编码视频的主要作用：是将视频像素数据压缩成为视频码流，从而降低视频的数据量。如果视频不经过压缩编码的话，体积通常是非常大的，一部电影可能就要上百G的空间。注意：最影响视频质量的是其视频编码数据和音频编码数据，跟封装格式没有多大关系MPEG：一种视频压缩方式，它采用了帧间压缩，仅存储连续帧之间有差别的地方 ，从而达到较大的压缩比 H.264/AVC：一种视频压缩方式,采用事先预测和与MPEG中的P-B帧一样的帧预测方法压缩，它可以根据需要产生适合网络情况传输的视频流，还有更高的压缩比，有更好的图象质量[*]注意1：如果是从单个画面清晰度比较，MPEG4有优势；从动作连贯性上的清晰度，H.264有优势[*]注意2：由于264的算法更加复杂，程序实现烦琐，运行它需要更多的处理器和内存资源。因此，运行264对系统要求是比较高的。[*]注意3： 由于264的实现更加灵活，它把一些实现留给了厂商自己去实现，虽然这样给实现带来了很多好处，但是不同产品之间互通成了很大的问题，造成了通过A公司的编码器编出的数据，必须通过A公司的解码器去解这样尴尬的事情H.265/HEVC：一种视频压缩方式,基于H.264，保留原来的某些技术，同时对一些相关的技术加以改进，以改善码流、编码质量、延时和算法复杂度之间的关系，达到最优化设置。H.265 是一种更为高效的编码标准，能够在同等画质效果下将内容的体积压缩得更小，传输时更快更省带宽。I帧: (关键帧)保留一副完整的画面，解码时只需要本帧数据就可以完成（因为包含完整画面）P帧 :(差别帧)保留这一帧跟之前帧的差别，解码时需要用之前缓存的画面叠加上本帧定义的差别，生成最终画面。（P帧没有完整画面数据，只有与前一帧的画面差别的数据）B帧: (双向差别帧)保留的是本帧与前后帧的差别，解码B帧，不仅要取得之前的缓存画面，还要解码之后的画面，通过前后画面的与本帧数据的叠加取得最终的画面。B帧压缩率高，但是解码时CPU会比较累帧内（Intraframe）压缩: 当压缩一帧图像时，仅考虑本帧的数据而不考虑相邻帧之间的冗余信息,帧内一般采用有损压缩算法帧间（Interframe）压缩: 时间压缩（Temporal compression），它通过比较时间轴上不同帧之间的数据进行压缩。帧间压缩一般是无损的muxing（合成）：将视频流、音频流甚至是字幕流封装到一个文件中(容器格式（FLV，TS）)，作为一个信号进行传输。3.3 音频编码技术 AAC，mp3：这些属于音频编码技术,压缩音频用3.4码率控制 多码率:观众所处的网络情况是非常复杂的，有可能是WiFi，有可能4G、3G、甚至2G，那么怎么满足多方需求呢？多搞几条线路，根据当前网络环境自定义码率。列如：常常看见视频播放软件中的1024，720，高清，标清，流畅等，指的就是各种码率。3.5 视频封装格式 TS：一种流媒体封装格式，流媒体封装有一个好处，就是不需要加载索引再播放，大大减少了首次载入的延迟，如果片子比较长，mp4文件的索引相当大，影响用户体验 为什么要用TS: 这是因为两个TS片段可以无缝拼接，播放器能连续播放FLV：一种流媒体封装格式,由于它形成的文件极小、加载速度极快，使得网络观看视频文件成为可能,因此FLV格式成为了当今主流视频格式4.推流4.1 数据传输框架 librtmp: 用来传输RTMP协议格式的数据4.2 流媒体数据传输协议 RTMP： 实时消息传输协议,Adobe Systems公司为Flash播放器和服务器之间音频、视频和数据传输开发的开放协议，因为是开放协议所以都可以使用了。 RTMP协议用于对象、视频、音频的传输，这个协议建立在TCP协议或者轮询HTTP协议之上。 RTMP协议就像一个用来装数据包的容器，这些数据可以是FLV中的视音频数据。一个单一的连接可以通过不同的通道传输多路网络流，这些通道中的包都是按照固定大小的包传输的5.流媒体服务器5.1 常用服务器 SRS：一款国人开发的优秀开源流媒体服务器系统 BMS: 也是一款流媒体服务器系统，但不开源，是SRS的商业版，比SRS功能更多 nginx: 免费开源web服务器，常用来配置流媒体服务器。5.2 数据分发 1、CDN：(Content Delivery Network)，即内容分发网络,将网站的内容发布到最接近用户的网络”边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，解决 Internet网络拥挤的状况，提高用户访问网站的响应速度. CDN：代理服务器，相当于一个中介。 CDN工作原理：比如请求流媒体数据1.上传流媒体数据到服务器（源站） 2、源站存储流媒体数据 3、客户端播放流媒体，向CDN请求编码后的流媒体数据 4、CDN的服务器响应请求，若节点上没有该流媒体数据存在，则向源站继续请求流媒体数据；若节点上已经缓存了该视频文件，则跳到第6步。 5、源站响应CDN的请求，将流媒体分发到相应的CDN节点上 6、CDN将流媒体数据发送到客户端回源：当有用户访问某一个URL的时候，如果被解析到的那个CDN节点没有缓存响应的内容，或者是缓存已经到期，就会回源站去获取搜索。如果没有人访问，那么CDN节点不会主动去源站拿. 带宽: 在固定的时间可传输的数据总量，比如64位、800MHz的前端总线，它的数据传输率就等64bit×800MHz÷8(Byte)=6.4GB/s负载均衡: 由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合，每台服务器都具有等价的地位，都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助.通过某种负载分担技术，将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上，而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求。 均衡负载能够平均分配客户请求到服务器列阵，籍此提供快速获取重要数据，解决大量并发访问服务问题。 这种群集技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能。QoS（带宽管理）:限制每一个组群的带宽，让有限的带宽发挥最大的效用6、拉流直播协议选择：即时性要求较高或有互动需求的可以采用RTMP,RTSP对于有回放或跨平台需求的，推荐使用HLS直播协议对比：[*]HLS：由Apple公司定义的用于实时流传输的协议,HLS基于HTTP协议实现，传输内容包括两部分，一是M3U8描述文件，二是TS媒体文件。可实现流媒体的直播和点播，主要应用在iOS系统HLS是以点播的技术方式来实现直播。 HLS是自适应码率流播，客户端会根据网络状况自动选择不同码率的视频流，条件允许的情况下使用高码率，网络繁忙的时候使用低码率，并且自动在二者间随意切换。这对移动设备网络状况不稳定的情况下保障流畅播放非常有帮助。 实现方法是服务器端提供多码率视频流，并且在列表文件中注明，播放器根据播放进度和下载速度自动调整。HLS与RTMP对比: HLS主要是延时比较大，RTMP主要优势在于延时低HLS协议的小切片方式会生成大量的文件，存储或处理这些文件会造成大量资源浪费，相比使用RTSP协议的好处在于，一旦切分完成，之后的分发过程完全不需要额外使用任何专门软件，普通的网络服务器即可，大大降低了CDN边缘服务器的配置要求，可以使用任何现成的CDN,而一般服务器很少支持RTSP。[*]HTTP-FLV：基于HTTP协议流式的传输媒体内容。相对于RTMP，HTTP更简单和广为人知，内容延迟同样可以做到1~3秒，打开速度更快，因为HTTP本身没有复杂的状态交互。所以从延迟角度来看，HTTP-FLV要优于RTMP。[*]RTSP：实时流传输协议,定义了一对多应用程序如何有效地通过IP网络传送多媒体数据. RTP: 实时传输协议,RTP是建立在UDP协议上的，常与RTCP一起使用，其本身并没有提供按时发送机制或其它服务质量（QoS）保证，它依赖于低层服务去实现这一过程。 RTCP: RTP的配套协议,主要功能是为RTP所提供的服务质量（QoS）提供反馈，收集相关媒体连接的统计信息，例如传输字节数，传输分组数，丢失分组数，单向和双向网络延迟等等。7、解码7.1 解封装 demuxing（分离）：从视频流、音频流，字幕流合成的文件(容器格式（FLV，TS）)中， 分解出视频、音频或字幕，各自进行解码。7.2 音频编码框架 fdk_aac：音频编码解码框架，PCM音频数据和AAC音频数据互转7.3 解码介绍 硬解码：用GPU来解码，减少CPU运算　优点：播放流畅、低功耗，解码速度快，　 缺点：兼容不好软解码：用CPU来解码优点：兼容好　　 缺点：加大CPU负担，耗电增加、没有硬解码流畅，解码速度相对慢8、播放ijkplayer：一个基于FFmpeg的开源Android/iOS视频播放器API易于集成； 编译配置可裁剪，方便控制安装包大小； 支持硬件加速解码，更加省电 简单易用，指定拉流URL，自动解码播放.9、聊天互动IM:(InstantMessaging)即时通讯：是一个实时通信系统，允许两人或多人使用网络实时的传递文字消息、文件、语音与视频流.IM 在直播系统中的主要作用是实现观众与主播、观众与观众之间的文字互动。10、编码和封装 编码主要难点有两个：1. 处理硬件兼容性问题。2. 在高 fps、低 bitrate 和音质画质之间找到平衡。iOS 端硬件兼容性较好，可以直接采用硬编。而 Android 的硬编的支持则难得多，需要支持各种硬件机型，推荐使用软编。为什么封装？原始视频数据存储空间大，一个 1080P 的 7 s 视频需要 817 MB原始视频数据传输占用带宽大，10 Mbps 的带宽传输上述 7 s 视频需要 11 分钟，而经过 H.264 编码压缩之后，视频大小只有 708 k ,10 Mbps 的带宽仅仅需要 500 ms ，可以满足实时传输的需求，所以从视频采集传感器采集来的原始视频势必要经过视频编码。基本原理 那为什么巨大的原始视频可以编码成很小的视频呢？这其中的技术是什么呢？核心思想就是去除冗余信息：空间冗余：图像相邻像素之间有较强的相关性时间冗余：视频序列的相邻图像之间内容相似编码冗余：不同像素值出现的概率不同视觉冗余：人的视觉系统对某些细节不敏感知识冗余：规律性的结构可由先验知识和背景知识得到11、推流和传输 传输涉及到很多端：从主播端到服务端，从收流服务端到边缘节点，以及再从边缘节点到观众端。推流端和分发端理论上需要支持的并发用户数应该都是亿级的，不过毕竟产生内容的推流端在少数，和消费内容端播放端不是一个量级，但是他们对推流稳定性和速度的要求比播放端高很多，这涉及到所有播放端能否看到直播，以及直播端质量如何。12、转码 为了让主播推上来的流适配各个平台端各种不同协议，需要在服务端做一些流处理工作，比如转码成不同格式支持不同协议如 RTMP、HLS 和 FLV，一路转多路流来适配各种不同的网络状况和不同分辨率的终端设备。13、解码和渲染 解码和渲染，也即音视频的播放，目前 iOS 端的播放兼容性较好，在延迟可接受的情况下使用 HLS 协议是最好的选择，我们也提供了能够播放 RTMP 和 HLS 的播放器 SDK。Android 的硬件解码和编码一样也存在兼容性问题，目前比较好的开源播放器是基于 ffplay 的 ijkplayer。转自:视频直播APP开发紫竹云科技

本帖最后由 leewei 于 2018-2-24 10:30 编辑一、视频监控行业发展趋势随着我国平安城市、智能交通等各项建设的持续开展，以及金融、教育、物业等各行业用户安防意识的不断增强，视频监控市场近5年来一直保持着18%左右的稳定增长。然而，大多数摄像头一直没能摆脱人工监控的传统监控方式，由此导致了大量视频数据堆积占用存储资源、视频监控实时性差、视频检索困难等问题，一旦有案件发生，海量摄像头带来的海量视频数据检索工作需要耗费大量警力。 为了解决这些问题，近年来，视频监控行业向“高清化、网络化、智能化”趋势加速演进。视频监控设备技术性极强，系统的创新升级同时也在引导市场需求的变化并创造了新的市场需求。 [*]高清化：摄像头高清化是实现摄像头网络化和智能化的重要前提，高清摄像头不仅让我们看得更清楚，也能让机器“看”得更清楚，从而使得机器视觉技术有了用武之地，能够更准确地提取重要的有效信息。此前，阻碍摄像头向高清发展的重要原因是带宽和存储的成本，因此，提升编码效率是实现视频高清化的技术基础。 [*]网络化：网络通信技术的发展使得视频监控系统可以通过互联网远程传输视频数据，从而实现远程监控的功能，这极大的扩展了视频监控的范围。当然，网络化的发展趋势也使得视频的数据量越来越大，要求系统具备更强的存储、检索和备份等功能。同时，海量的视频数据也对视频监控系统的智能化发展提出了更高的要求。 [*]智能化：智能视频监控技术近几年来被广泛研究并开始实际应用，通过将机器视觉技术融入视频监控系统，对视频数据流进行图像处理、目标分析，实现自动检测、目标跟踪等目的，对视频监控系统进行实时控制，变被动监控为主动监控。 “高清化、网络化、智能化”的视频监控系统已经开始应用在实际生活中，具体来说，在智能交通系统中，重要关卡的摄像头能够智能化地检测交通违规，未来覆盖所有道路交通的视频打通后还可以构建城市拥堵模型，并实时调整红绿灯及道路行驶规则；在平安城市系统中，各点位视频不仅被动监控，还可以因地制宜运行安全检测算法，并在事件发生时即主动报警，由原来的“事前震慑，事后追踪”变为主动监测；而在民用市场上，通过在摄像头基础上附加的客流统计、人脸识别等功能，进一步拓展了视频监控的民用市场。 二、视频监控的核心技术——编码技术当代视频监控系统主要包含五大类关键技术： [*]数字视频压缩与编码技术（编码） [*]数字视频的网络传输技术（传输） [*]海量视频数据的存储和检索技术（存储） [*]视频监控场景中的人/物体的识别与跟踪技术（视频图像处理和分析） [*]视频监控场景中的运动检测与告警技术（视频图像处理和分析） 前三项是核心支撑技术，由于视频数据量的庞大与有限的存储和网络传输资源之间存在矛盾，因此视频编码就成为视频监控系统中最重要的核心技术。 国际电信联盟电信标准分局ITU-T与国际标准化组织和国际电子委员会ISO/IEC是制定视频编码标准的两大组织，ITU-T的标准包括H.261、H.263、H.264，主要应用于实时视频通信领域，如会议电视；MPEG系列标准是由国际标准化组织和国际电子委员会ISO/IEC制定的，主要应用于视频存储（DVD）、广播电视、因特网或无线网上的流媒体等。两个组织也共同制定了一些标准，比如H.262标准等同于MPEG-2的视频编码标准。目前，H.261与H.263在视频通信中应用比较广泛，H.264标准的推出，是视频编码标准的一次重要进步，它与MPEG-2、MPEG-4及H.263相比，编码效率更高。但是，更高的编码效率也意味着更加复杂的编码算法，随着集成电路技术的快速发展，H.264的应用已经成为现实。 目前国际最新的视频标准是H.265，在同等清晰度下，H.265视频标准码率是H.264码率的一半，大幅提升传输和存储效率，基于H.265标准各大厂家也推出了更有效的编码算法，如海康威视推出的Smart265，可以针对不同的场景设定不同的码率，在人流量不密集的场景中码率最高可降低70%以上。高效编码算法的出现降低了高清传输的成本，高清化为智能化奠定了基础。图：编码技术的效率对比来源：海康威视官网三、AI在视频监控中的应用根据中安网数据统计，2016年我国高清摄像头存量占比增长至47%，2017年将会超过标清摄像头，2016年我国网络摄像头存量占比达40%，未来将继续高速增长替代模拟摄像头。图：中国高清摄像头存量占比来源：中安网图：中国网络摄像头存量占比来源：中安网升级后的摄像头可以将清晰的视频画面实时传输到后端，同时也带来了海量非结构化的视频数据。因此，利用AI算法将非结构化数据转化为结构化、并进行智能化分析成为视频监控行业面临的首要问题，在提高数据处理效率的同时也能为不同应用场景充分挖掘数据价值。比如，人脸识别是当前在智能化中应用最为广泛的技术，现在通过基于深度学习的人脸识别算法，从抓拍嫌疑人到传入后台系统做出比对预警只需几秒钟。 视频图像处理和分析技术是实现监控智能化的关键，目前主要的安防模式识别技术包括身份识别、轨迹识别和环境判断补偿识别等。来源：安防知识网 AI技术用于视频监控系统有前端和后端两种方案，前者是利用前端摄像机自身的芯片和算法进行计算，而后者则是利用后端计算机进行分析。（1）前端方案：是指在摄像头等前端设备中内置AI分析芯片，通过前置的智能分析可以有效降低需要传输的数据量，在车牌识别等应用上已经比较成熟，现在前端设备做车牌识别准确率已经达到了99%。（2）后端方案：普通摄像头采集视频信息后传输到后端，用后端服务器的方案进行智能分析，这是当前主流的智能分析方案，多采用CPU+GPU架构，GPU集群服务器充分利用多GPU的并行处理能力，有效提高视频结构化处理效率。 前端方案需大量部署AI摄像头，大规模替换现有的摄像头，成本较大。另外，前端设备体积小，对芯片小型化的要求更高，芯片成本约是后端设备成本的两倍，短期限于成本压力，AI功能主要还是集中在后端进行。AI后端产品计算性能强大，一路智能NVR可以同时对几十路摄像头数据进行分析，实现特征提取、人脸识别等功能。 但是，前端智能化可以增强视频监控的及时性效果，同时将AI功能集成到前端可以减少了视频信息上传的带宽压力。随着前端处理芯片性能的不断提升，AI摄像头可以运行更加复杂的算法，长期来看，智能分析前端化也会成为未来的发展趋势之一。

本帖最后由 leewei 于 2018-4-10 17:55 编辑亲爱的小伙伴： 华为云视频点播友好用户测试正式开启啦！附件为华为云视频点播服务支持文档，小伙伴们可以查阅： 《华为云视频点播服务帮助中心文档》

本帖最后由 YosefLiu 于 2018-2-9 15:31 编辑10808

eWater cloud（沃特云）水务监测解决方案产品介绍 详情点击https://app.huaweicloud.com/product/00301-77295-0--0 ☞基于华为公司eLTE/NB-loT新一代物联网技术，更优势的通讯环境☞构建全方位、一体化的水务感知一张网☞建立水务感知设施设备静态资源一张图☞让用户随时掌握水务设施资产的实时运行状态☞实现智能预警 一、产品简介 eWatercloud（沃特云）水务监测系统中,以城市地图作为底图，叠加排水管网数据，并接入在线监测窨井水位监测数据、管道流量监测数据、易涝点水位数据、雨量站数据、易涝点、河道水位和泵闸站视频监控数据、站闸水质监测数据、智能井盖终端监测数据等，同时接入气象局的气象、水文数据，帮助用户建设全面感知的“水联网”，实现水务信息实时监测数据动态显示功能，同时支持分项分级进行监测预警，便于掌握实时监控数据，量化水务信息，深化水情感知，可为决策提供辅助工具服务。 从感知层水务监测设备经基础网络的应用，到水务云平台，最终支撑水务智能决策。打造从底层到顶层的全产业链的智慧水务云解决方案。二、产品的架构 1.eWater cloud（沃特云）水务监测感知层 通过中工水务物联感知设备（窨井水位计、电子水位尺）、DTU集成生态合作伙伴相关水务感知设备，对水雨情、工情、灾情等情况的监测，实现数据的采集工作，为智慧水务业务应用平台打好基础。 2.eWater cloud（沃特云）水务ICT基础网络层 基于华为FusionSphere企业级云操作系统，实现计算（CPU、GPU）、存储和网络的虚拟池化，对外提供统一标准接口的弹性计算服务、云存储服务、网络虚拟化服务、虚拟数据中心服务等；中工水务传感设备借助NB与eLTE网络，传输进入华为云数据中心，建立设施数据库、在线监测数据库等进行管理。 3.eWater cloud（沃特云）水务平台层 中工传感设备在线监测数据通过统一的标准接入IOT平台，一方面实现设备的资源管理与远程控制，一方面利用华为大数据分析平台，支持水力水质模型的实时模拟分析。 4.eWater cloud（沃特云）水务应用层 通过整合数据资源建设统一的智慧水务业务应用平台，实现水务行业监管、水务运营管理、水环境整治和海绵城市支撑，提供水雨情监测、同时为其他实战服务提供基础监测数据及分析结果的服务调用。三、能力调用 OceanConnect 是华为公司基于物联网、云计算和大数据等技术打造的开放生态环境。OceanConnect 围绕着华为IoT联接管理平台，提供丰富的生态API和系列化Agent软件实现与上下游产品能力的无缝联接，平台适配各种网络环境和协议类型，支持各种类型的智能设备快速的接入，同时提供一站式服务。中工水务物联网平台完成OceanConnect+NB-IoT，应用OceanConnect能力完成云网关和设备管理，并且将自主设备窨井水位仪和电子水尺中更换为LiteOS操作系统。同时接入华为其他领域能力，包括：大数据、融合智慧、视频监控、视频会议等，持续优化设备操作系统，加入agentTiny插件。 1.eWater cloud（沃特云）水务监测产品基于设备管理API实现设备注册管理，数据采集API实现监测数据采集，基于消息推送实现设备控制管理。 2.基于新型IOT平台颠覆传统的数据集成模式，中工水务eWater cloud（沃特云）利用华为OceanConnect提供的统一平台、统一标准，直接对接不同的设备，降低了集成成本。 3.FusionSphere为eWater cloud（沃特云）水务平台提供基础的计算资源（CPU、GPU资源池）、网络资源、存储资源，实现统一管理。四、产品亮点 1.华为的eLTE-IOT/NB-IOT 技术为智慧水务传感设备提供更优势的通讯环境。世界领先的eLTE-IOT/NB-IOT物联网技术，因其信号穿透力强、能耗小；螺杆卡口安装、即插即用；设备电池寿命长、五年一换；与设备生命周期同步、设备维护成本低；通讯成本低、费用只是原来的1/3，为水务监管单位、水务运营公司等提供降低智慧物联的布设成本、降低运维难度。 2.构建全方位、一体化的水务感知一张网。基于城市地图，通过华为OceanConnect物联网平台提供的各类物联网服务接口，整合或新建区域内关键点布设的安装雨量计、电子水尺、液位计、流量计、监控视频，实现从天上降雨，地面积水、管道水位的全方位与一体化的水务智能感知一张网，可视化展示于一张图上，“听诊”城市水务运行动态情况。 3.建立水务感知设施设备静态资源一张图。通过GIS地图，叠加供排水管网数据、监测设施等城市水务设施设备资产，对基础信息、分布状态进行实时监控，实现全方位、可视化、一体化、可拓展管理。 4.实现智能预警。通过对监测设施设备设定预警阈值，结合气象部门、水文部门的监测信息，实现智能预警，提前启动预案，部署应急力量。五、客户收益 （1）政府部门 通过井下水位监测数据实时接入，极大地减少主管部门野外作业的工作量。遇极端降雨天气，对易涝点的巡查，由人工多点轮流巡查、揭盖目测管网流量到监控系统一键获取多个易涝点实时视频和管网运行情况。通过建立暴雨内涝监测预警体系，制订、完善城市排水与暴雨内涝防范应急预案，实现一雨一报，根据内涝程度，调度抢险队伍工作强度与设备物资使用情况，精细化管理每次抢险投入，既提高应急响应速度，同时节约抢险费用。 （2）水务运营企业 通过井下水位监测数据实时接入，帮助水务运营企业对排水设施状态的了解掌握，实现精准养护，提高生产效率。 （3）社会公众 通过井下水位监测数据实时接入，从而帮助主管部门对排水设施状态的了解，实现精准养护，快速应急抢险，减少排水设施的损坏、淤塞造成的污水溢流、城市内涝、水体污染等问题的发生频率和程度，提高社会公众的生活质量，减少财产损失。 六、使用场景 本方案主要应用在城市水安全（城市排水防涝、海绵城市等）、水环境管理（水环境实时在线监测、水环境治理与运营支撑）、水工业管理（供排水一体化、智能管网、污水处理运营等）等场景。 七、成功案例 △案例1 荆门竹皮河水环境治理项目 项目介绍：项目中布设大量的水质、水位、流量、工况、视频等实时监测监控设备，结合eWater cloud（沃特云）水务监测系统，实现竹皮河水环境治理工程的全流程、全覆盖的监控和运营支撑。 价值：以往传统传感器存在通讯穿透力差、能耗大、立杆供电和通讯的施工困难、工期长、运维困难、通讯资费高昂等问题，无法满足用户对整个工程实现泛在的感知的需求；我们的监测设备植入华为NB-IOT并形成联合解决方案后，完美解决了以上的问题，为用户提供了“实施快速、成本低廉、数据准确、智能研判”的端到端水环境治理工程运营支撑服务，解决了用户无法获取实时监测数据并形成针对性精细化运营方案的痛点。 △案例2 广州防涝预警调度指挥项目 项目介绍：项目根据在易涝点布设的水位监测与视频监控、易涝点及其上下游管网关键节点井下水位监测、内河外江水位监测、泵闸工况监控等得来的实测数据与气象历史降水数据，建立全广州市的地表-排水管网-河道耦合水动力模型，为排水防涝应急指挥调度提供基础数据和决策支撑。 价值：基于eWater cloud（沃特云）水务监测系统，实时掌握水雨情情况，同时在防涝工作事前，为用户提供预测雨量的内涝风险分析，辅助用户制定精细化的应急预案；在防涝工作事中，为用户提供各水位、工况数据的实时推送与报警，配合华为可视化融合指挥，实现现场处置人员的实时调度与泵闸在线联控，达到更高效、及时的防涝调度指挥；在防涝工作事后，为用户提供完整的一雨一报记录，记录整场雨的雨量、水位等监测数据的变化过程、人员物资的调度过程、视频回放等，满足用户每雨一回顾，每雨一完善预案的需求。有效降低人民财产损失。

本帖最后由 近乎SNS 于 2018-2-1 13:34 编辑产品概述 近乎（Spacebuilder）是一款业内领先的sns社区软件开发平台。其基于asp.net mvc技术，支持WEB、APP、微信多端访问，能够帮助客户快速搭建多屏展示的粉丝社区、企业内部社区、教育培训社区等垂直站点，是社区类、资讯类首选建站平台。 产品特色 模块按需组合 丰富的功能模块资源库，包括文章、组图、视频、贴吧、问答、文库、用户空间、社会化登录等玩转功能模块，自由搭配，快速创建资讯站、粉丝社区、企业内部社区、教育培训社区等。 10143 互动无处不在 评论、点赞、通知……随时互动，简单快捷；关注用户、邀请朋友，与用户轻松建立连接；文章、组图、视频、贴子、问答……所有内容一键分享，迅速扩散。 10144 轻松助力运营 支持手机号码或邮箱注册，收集用户资料，快速注册；通过短信或邮件进行验证，保证用户真实性。 10145 集成QQ、微信等社会化登录，方便用户快速登录。 10146 积分规则灵活，用户等级可自定义，为激励用户提供功能保障。 10147 搜索如此简单 渐进式快捷搜索，体验效果更为简单易用；基于Lucene的全文检索，搜索结果全面而迅速。 10148 多端内容一体 Web端、App（Android和iOS）、微信，内容共享互通；内容统一管理，一端发布即可多端完美呈现。 10149 支持高负载高并发 多级缓存、优化的数据库设计、基于Lucene的全文检索，保障站点快速响应；分布式文件存储、集群部署支持、高并发和千万数据量级支持，保障站点伸缩自如。 10150 程序级安全设计 对SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）、跨站请求伪造（CSRF）等主要威胁进行系统处理，实现了灵活、细致的权限管理功能，充分构筑了应用程序级安全。 10151 易于扩展与定制 自定义站点导航、快速增加新的内容模型、开发框架易用且内置构件丰富（附件、评论、标签、分类、赞、收藏、积分......），无论修改已有应用模块还是开发新应用模块都很方便。 10152产品特色 资讯 后台发布资讯文章，可自行添加图片、附件，供用户浏览、下载；自主设置标签，设置标题图，便于迅速查阅；支持栏目自主添加，包括文章、组图、视频，支持用户投稿；资讯内容可进行优质位置推荐，以幻灯片或内容块形式显示；一键分享到QQ空间、微信、微博等主流站外媒体，打造快速传播力；支持定义新的内容模型。 10153 组图 大批量上传图片，批量修改描述、调整显示顺序、进行删除等，图片处理如此简单。 10154 视频 支持视频点播，低成本解决视频存储和播放的基本需求；支持iOS和Android移动端播放，多端同步完美呈现精彩画面。 10155 贴吧 创建贴吧，上传logo，自行指定贴吧管理员；启用贴子分类，实现更充分的细节把控，浏览查找更便捷。 10156 问答 录入问题时，自动推荐相关性问题，立即获取已有回答；允许用标签对问题进行标注，并可设置悬赏，以及匿名提问；每个问题每人只能回答一次，以点赞形式支持回答，问题和回答均允许评论。 10157 用户空间 上传封面/头像，填写个性简介，聚合用户全部文章、贴子、评论、问答……，是用户对外展示的窗口；关注其他用户、邀请朋友、接收通知（支持桌面通知），是用户对外联络的中心；可为站点投稿或在自己专栏上发布文章，是用户传递心声的场所。 10159 内容推荐 管理员可设置加精推荐等标识，在独立区域以列表或幻灯形式重点展示；文章、组图、视频、帖子均可使用推荐功能，支持自定义推荐类别，如头条、达人、官方认证。 10158 积分 积分系统分为经验和金币两类，得分规则自主设定，可对用户产生奖罚激励。 10160 产品官网链接：http://www.jinhusns.com/

本帖最后由 leewei 于 2018-1-31 09:09 编辑随着发改高技[2015]996号文件《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》提出“立体化社会治安防控体系建设发展”的要求，建设“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的视频联网体系成为公安视频监控发展的新方向。　　视频监控作为社会管理的基石，随着社会安防管理需求的不断提升，特别是智能化时代视频数据与警务大数据的碰撞、比对，对视频数据需求量激增，视频监控数量成指数级增加，视频监控接入网络则面临新的需求和挑战。传统视频监控安装场景复杂，需要大量的人力进行调测;网络终端基本安装在室外，长期处于日晒、雨淋、雷击、高温的环境中，设备易损坏;同时室外缺乏监管，非法接入、视频窃取、专网入侵、视频泄露等威胁无处不在;海量的终端接入，全网维护工作量大，同时摄像头更加高清化，带来的网络带宽需求也越来越大。难安装、易损坏、不安全、难维护等问题，成为阻碍视频监控全面云化的主要瓶颈。　　为满足以数据为中心、构建开放共享、高效智能的视频云、实现“一网、一云、一池、一平台”的架构需求，华为在视频监控前端接入网络推出了易安装、高可靠、高安全、易维护、大带宽的POL视频监控接入解决方案，有效突破视频监控网络瓶颈，推动视频监控高清化、智能化发展。10006易安装：　　针对各种复杂场景使用需求，华为提供了不同的产品形态来进行满足。针对无法安装网络箱的场景，华为一体机ONU(MA5694S)，可直接放置室外起到防尘防水功能;华为还提供了体贴入微的系列化Unisite室外柜，AC/DC电源接入，线束一站式交付和无线接口的ONU设备，保证视频监控即使在没有有线资源，挖沟布线困难的情况下，视频流能正常传送。同时支持光路开通自动化闭环管理，缩短90%开通时间，全网设备支持即插即用，业务自动开通功能，免去人工调测工作。　　高可靠：　　为了降低前端接入设备的损坏率，华为根据室外安装场景进行细分，针对一般场景，华为工业级ONU(MA5671铁盒)可以满足-40 ℃ ~55℃宽温需求，抗6KV雷击，同时提供POE供电;而针对极端天气，华为增强型ONU(MA5621)可以满足-40 ℃ ~85℃的超宽温及防雷设计。　　高安全：　　华为 POL解决方案采用无源光网络传输，做到端到端冗余保护，线路侧采用Type B/Type C双归属保护，保证网络可靠性;前端采取802.1x认证和MAC地址绑定技术，防止前端摄像头非法更换，保障视频流可靠安全。　　易维护：　　全网集中式控制，实现统一网管端到端运维管理，告警实时监测，承载网端到端检测，快速故障定责。多重故障诊断手段，维护更加智能：L1层采用eOTDR诊断主干光纤及分支光纤问题，高精度定责;L2层采用Y.1731进行接入段的连通性及性能故障定责，包含丢包、时延、抖动侦测;L3层采用IF-FPM进行连通性及性能故障定责。　　大带宽：　　华为POL采用GPON技术，OLT设备单PON口上行带宽1.25G，下行2.5G，单台OLT设备可支撑8000多路前端摄像头的接入;华为PON网络采用QOS 技术保障多业务质量，采用CBR(上行支持不同类型T-CONT)技术保障视频监控带宽，提高视频监控业务视频流质量。华为PON网络还支持10G PON/40GPON/100G PON平滑演进，满足海量带宽需求。　　目前，华为POL视频监控接入解决方案已经在全球40多个国家得到广泛应用，如上海公安、贵州六盘水平安城市、成都双流机场等超大规模局点项目，产品安装、开通、维护便捷，工作稳定，得到各方一致认可。在公安视频监智能化发展的今天，华为POL视频监控接入解决方案将全面助力视频监控迈入云化时代。

　　随着科技的发展，安防技术也一直在演进中，在网络化、高清化、智能化成为视频监控行业主要方向的当下，如何让产品更“智能”是当今安企的重要突破口。从2012年开始，行业内就已经开始围绕如何使产品、系统智能化展开探讨与研发，引发了一波技术潮流。　　大数据　　大数据时代的来临，在丰富世界形态的同时，也带来了许许多多的数据碎片，为解决这些零碎数据，大数据技术应运而生。大数据技术是一个采集的过程，可以统一大型数据集，并能够从分析中得出其它信息。　　据IHSMarkit最新数据显示，中国在公共和私人领域共装有1.76亿个监控摄像头，每年产生数千万PB的数据量。视频监控业务正是一个依靠数据说话的典型数据依赖型业务，大数据与视频监控业务有着天然的结合。在大数据技术支撑下，网络视频监控数据存储模型可转向分布式的数据存储体系，提供高效、安全、廉价的存储方式。通过大数据技术实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，提高视频监控数据的使用效率。　　机器视觉　　伴随着人工智能的高速发展，机器视觉以它独有的非接触、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等突出优点吸引了安防行业的目光。机器视觉能有效地对数据进行“智能化”存储、分析以及应用，它已经成为安防企业下一步突破“更”智能化的重要帮手。　　机器视觉简单的来说就是用机器代替人眼来做测量和判断，对图像进行识别，因此机器视觉在人脸识别、车牌识别等方面得到大量运用。机器视觉技术由软件和硬件的结合，主要组成部分包括照相机、摄像头、图像传感器、视觉处理和通信设备。完备的系统能捕捉任意对象的图像，并根据质量和安全性的不同参数来分析它们。　　深度学习　　深度学习虽然是人工智能一个新的领域，但近年来在安防行业中极为热门，并且与安防有着很高的契合度。究其原因主要是因为深度学习的关键要素是数据，而安防行业中视频监控数据占数据总量60%以上。　　深度学习主要研究领域在语音识别和视觉分析，而且深度学习有很强的塑造性，可以应用到各个方向，在不同的领域做出不同的技术创新。随着监控摄像头的全面覆盖及大量视频数据的积累，一些大型项目的终端用户（如公安、交警），正在迫切寻找新的视频分析解决方案来重新解读这些数据，获取新的价值。深度学习算法的出现正好解决了海量数据与人力短缺之间的矛盾，有效提高识别准确率，直接建立从数据到目标模型的映射,不再需要人工选择或创建特征集来描述目标。　　云边结合　　对于云计算我们已经不再陌生，边缘计算也正以破竹之势迅速发展。技术定义来说，边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。　　当前云计算是一种集中式中心化的云，但随着IT基础设施逐渐云化，大视频、物联网逐渐兴起，集中式中心化云将不能适应低延迟、大带宽等要求，这时候就需要向“中心化”的云发展。由此看来，云边融合是必然趋势。云边结合是将智能算法前置，通过边缘计算，将人脸识别等应用的抓图的压力分摊到前端，解放中心的计算资源。　　结语：从模拟监控到数字监控，从存储硬盘到云端，从人眼校对到智能分析，视频监控行业正朝更加智能化方向蓬勃发展。无论从产业的发展角度，还是技术的发展角度，视频监控行业都将会有更广阔的市场和更大的发展空间。

第 39 次《中国互联网络发展统计报告》表明，随着互联网的高度普及，目前使用移动设备观看视频的用户已接近 5 亿。今年，许多媒体与视频平台都针对该领域用户发布了年度报告。要将它们一一读完难度很大，因此，我们贴心地替你通读了这些报告，并将要点帮你梳理出来。今天的创新版经纬低调报告，将涵盖以下信息——有关“PGC视频制作的发展方向”、“短视频内容发展方向”、“用户人群画像”、“用户浏览习惯及痛点”、“短视频付费模式开发”等方面的核心数据。 总的来看，大部分的人还是更喜欢 3 分钟以内的短视频;广告内容形式接受度不同，建议广告主投放用户好感度更高的静态贴片广告和讨巧的创意广告;观看视频也存在性别差异，女性倾向于在晚间观看，男性在午夜后表现活跃; 90 后是值得去争取的用户，他们的浏览习惯更主动，使用兴趣频道和订阅频道浏览的比例相对更高......未来到来之前，希望能够让大家在众多繁杂的数据中，摸清一些短视频行业发展的思路。以下，Enjoy：一、同质信息泛滥成为读者痛点，平台依托仍为创作者主要选择从“两微一端”到“凡有流量即有内容”，近六成自媒体入驻了四个及以上流量平台;用户流量红利逐步消退，争夺用户事件称为新运营目标;用户最爱“能够完整讲述一条资讯”的短视频，1- 3 分钟最佳。➤ 消费者愿意为内容付费：相比新闻和兴趣咨询应用，消费者更愿意为垂直，偏重知识分享平台上的内容付费。虽然用户基数不同，但是后者场景消费潜力更大。➤ 短视频内容要点在于：“讲好一件事”，65.9%消费者希望短视频能讲述一条完整咨询，，男性偏好时事评论内容，女性偏好幽默吐槽和娱乐八卦。➤ 创意广告或成下一阵地：视频广告内容形式接受度不同，暂停视频时出现的静态贴片广告接受度最高，插播广告最令人反感，接受度仅为2.4%。创意广告接受度稍高，接近30%。➤ 90 后的浏览习惯更主动：他们使用兴趣频道和订阅频道浏览比例相对更高，搜索频道查看比非 90 后群体频繁。➤ 读者痛点：同质信息泛滥，这是44.2%的读者痛点，42.4%的读者认为推送内容低俗，广告体验欠佳，评论氛围不好分别是38.7%和31.5%用户痛点。➤ 自媒体运营目标仍以依托平台为主：85.5%的自媒体运营目标是依托多个平台提升流量和增强变现能力，大部分自媒体对于平台的依赖性还将持续。二、PGC视频团队制作的前世今生PGC视频正在走向“短”、“小”时代， 2016 年这一趋势更加明显;任何内容都有爆红的机会。➤ 典型PGC视频的几大特点：短、小、大众、搞笑，团队规模偏小，61.8%的PGC制作团队不足五人。➤ 能火的是什么内容：经研究发现，流量与是否原创、垂直呈弱相关关系。爆款视频的几大要素——符合受众审美;内容采编、脚本策划、视频制作手段成熟;前期调研多;定位评估准确。最重要的是，视频所传达的三观与受众心理吻合。➤ PGC最直接的需求：依旧是流量、用户，商业变现的需求没有想象中大。➤ 大部分用户来源于平台推荐：未来突破将在于自建平台，只有用户聚集，才能更好进行数据分析，进行用户画像挖掘。➤ 流量获取秘诀：适应平台特色，谋求利益最大，需要针对不同平台优势调整视频内容，综合发挥。➤ 变现渠道：PGC视频虽不缺广告资源，但承接能力较低。➤ IP开发：售卖周边产品，在美食、健身等细分领域中，已有一批节目开始进行尝试，并且成为了重要的收入来源。➤ 不同现状的PGC团队的中心任务不同：低流量视频：琢磨用户心理，不断优化内容中流量视频：适应平台规则，扩充推广网络高流量视频：升级节目调性，大胆转型商业数据来源;新榜三、年轻女性用户是主攻人群移动网络视频用户规模为4. 4 亿，占总视频网民的85.6%;短视频有效填补了用户碎片化时间，微博平台播放量达 23 亿次，人均播放时长15. 2 分钟，每日发布量达到 32 万条，月阅读量过百亿的领域达到 18 个;用户原创内容(UGC)迅速发展，带来短视频制作新潮流。➤ “标题党”失去优势➤ 时长偏好：32%喜欢 1 分钟以内，25%喜欢1- 3 分钟，19%喜欢3- 5 分钟，11%喜欢5- 7 分钟， 7 分钟以上占14%。➤ 年龄分布： 90 后为短视频观看者主力，占总观看人数的62%。➤ 省份分布：用户分布top5 为广东、江苏、北京、浙江、山东。➤ 观看时间：女性用户在19：00-23： 00 表现突出，男性用户在00： 00 后占比较高。数据来源;微博四、一线品牌区虚位以待，新的付费模式将如何发展短视频创业仍是一片红海，更多PGC作者集结涌入，头部公司逐渐形成;内容告别野蛮生长，从泛娱乐化向专业化、圈层化、垂直化纵深发展;短视频商业化前景明确，各种营销模式将继续深化。➤ 竞争分野逐步清晰：传统视频网站与以明星、网红、PGC、UGC生产内容为主的短视频平台形成分水岭。➤ “MCN”模式快速普及：YouTube的MCN(Multi-ChannelNetwork)模式在中国快速发展，短视频制作从个体制作转向组织结构化，平台同内容原创者达成合作，系统解决运营推广方面的问题。➤ 变现形式：客户付费：广告，冠名、口播、植入、定制、角标等;购买付费：电商变现以时尚、美妆、美食、星座为主;用户付费：短视频领域尚缺乏较成功案例。数据来源;秒拍 五、垂直短视频app渗透率不断攀升行业渗透率保持稳中有升趋势，截至 2017 年 1 月最后一周，行业渗透率达19.3%，平均每五个移动网民中就有一位是短视频app用户。➤ 用户画像：88%的用户仅仅安装一个短视频app25 岁以下用户占48.9%，接近七成用户为女性66.9%用户来自三线及以下城市数据来源;极光大数据六、精准个性化将是短视频的盈利要点短视频进入内容创业时期，已获融资项目中近五成为搞笑内容创作;内容质量提升、创作专业化是当前国内短视频行业的重要趋势，将引发创作群体的深度分层。➤ 优质UGC专业化、内容创作多元化： 16 年来，短视频创作领域吸引资本方向大多集中于内容创作。从 2015 年到 2016 年，短视频内容创业有 58 例，其中 21 例为搞笑幽默类视频，综合类 11 例，娱乐类 6 例，生活类 6 例，美食 3 例，剩下财经、军事、星座、游戏各 2 例，汽车、时尚、历史 1 例。➤ 短视频盈利要依靠个性化推荐：内容创业热度升高，短视频更将面向更为小众的用户群体，精准的个性化推荐是各平台获得盈利的重要突破点。数据来源;今日头条还有哪些事情你可以了解?美国短视频发展模式：定位社交，帮助用户即时拍摄、快速生产、便捷分享;商业模式上，用户数据价值未得到充分发掘，流量最大化变现是当前企业面对主要问题;虽然整体流量红利期增速放缓，但是视频行业依旧在不断向低龄用户和高龄用户渗透;表面上来看，短视频app是在竞争点击率，实际上短视频较量的是用户体验以及用户社交圈的重新整合;视频直播以其互动性成为用户喜爱的视频内容模式，许多短视频平台在搭载直播功能后，在内容和用户资源上都可以迎来大量的补足。本文链接: http://www.yixieshi.com/88646.html