So verwenden Sie PHP kombiniert mit KI, um Videoinhalte PHP Intelligent Video -Tag -Generierung zu analysieren

Die Kernidee von PHP, das KI für die Analyse von Videoinhalten kombiniert, besteht darin, PHP als Backend "Kleber" zu dienen, zuerst Video in Cloud -Speicher hochzuladen und dann AI -Dienste (wie Google Cloud Video AI usw.) für eine asynchrone Analyse aufzurufen. 2. PHP analysiert die JSON -Ergebnisse, extrahieren Informationen wie Zeichen, Objekte, Szenen, Sprache usw., um intelligente Tags zu generieren und sie in der Datenbank zu speichern. 3.. 4. Häufige Herausforderungen sind eine große Dateiverarbeitung (direkt durch den Cloud-Speicher mit vorsignierten URLs), asynchrone Aufgaben (Einführung von Nachrichtenwarteschlangen), Kostenkontrolle (On-Demand-Analyse und Budgetüberwachung) und Ergebnisoptimierung (Label-Standardisierung). 5. Smart -Tags verbessern die Effizienz des Videoabrufs erheblich, implementieren Sie die Feinklassifizierung, die Empfehlungssysteme und unterstützen Sie die Überprüfung der Inhalte und konvertieren Sie letztendlich unstrukturiertes Video in überschaubare strukturierte Daten, wobei sie mit vollständigen Sätzen enden.

Verwenden Sie PHP zum Kombinieren von KI für die Analyse von Videoinhalten, insbesondere die Smart -Video -Tag -Generierung, und die Kernidee besteht darin, PHP als Backend "Kleber" zu verwenden, um Ihren Videospeicher und externe AI -Dienste zu verbinden. PHP selbst führt nicht direkt komplexe KI -Modelle aus. Die Vorteile liegen bei der Bearbeitung von HTTP -Anforderungen, Dateien -Uploads, Datenbankinteraktionen und Aufrufen verschiedener APIs. Nachdem Sie ein Video hochgeladen haben, ist PHP für das Senden des Videos (oder dessen Link) an einen dedizierten KI -Dienst (z. B. Google Cloud Video AI, AWS Rekognition, Azure Video Indexer und sogar einen KI -Inferenzdienst, der in Python eingebaut wurde) und dann auf diese Dienste auf die Rückgabe der Analyseergebnisse warten. Diese Ergebnisse sind in der Regel strukturierte JSON -Daten, die PHP dann analysiert, Schlüsselinformationen aus dem Videoinhalt (z. B. identifizierte Zeichen, Objekte, Szenen, Aktivitäten, Sprache zu Text, emotionalem Ton usw.) extrahiert und sie letztendlich in verfügbare Smart -Tags umwandeln und in der Datenbank für nachfolgende Wiederholung und Verwaltung gespeichert werden.

Lösung

Um PHP in Kombination mit KI für die Analyse der Videoinhalte und die intelligente Etikettenerzeugung zu implementieren, beinhaltet dies normalerweise mehrere wichtige Schritte und die Zusammenarbeit des Technologie -Stacks:

Zunächst sind Video -Uploads und Speicher der Video -Aufbewahrung die Grundlagen. Benutzer laden Videodateien über die PHP-gesteuerte Front-End-Oberfläche hoch. Nach dem Empfangen von Dateien im PHP-Backend besteht die beste Praxis darin, sie in Cloud-Speicherdiensten (wie AWS S3, Google Cloud Storage oder Azure Blob Storage) zu speichern, anstatt direkt vor Ort auf den Server. Dies löst nicht nur die Probleme großer Dateispeicher und Bandbreite, sondern erleichtert nachfolgende KI -Dienste auch, um Videos für die Analyse direkt aus der Cloud zu ziehen.

Als nächstes gibt es den Core AI -Serviceanruf. Sobald das Video-Upload abgeschlossen ist und an den Speicherpfad (URL) abgerufen wird, kann PHP API-Anforderungen über einen HTTP-Client wie Guzzle oder PHP-integrierte curl an den ausgewählten AI-Videoanalysedienst senden. Diese Anfrage enthält die URL des Videos, die Art der Analyse, die Sie durchführen möchten (z. B. Objekterkennung, Szenenanalyse, Sprach- und Gesichtserkennung usw.) und die erforderlichen Authentifizierungsinformationen (API -Schlüssel oder OAuth -Token). Da die Videoanalyse häufig ein zeitaufwändiger Prozess ist, nehmen KI-Dienste häufig einen asynchronen Verarbeitungsmodus an. Dies bedeutet, dass nach dem Senden der Anfrage das Endergebnis nicht sofort, sondern stattdessen eine Operation -ID erhalten wird. PHP muss den Status dieser Operation -ID regelmäßig abfragen, oder eleganter, nachdem die von PHP angegebene URL -URL über das Webhook zurückgerufen wird, um die Analyse zu informieren, dass sie abgeschlossen und der Ergebnisverbindung bereitgestellt wird.

Dies ist normalerweise ein komplexes JSON -Objekt, wenn ein KI -Dienst die Analyseergebnisse zurückgibt. Die Aufgabe von PHP besteht darin, diesen JSON zu analysieren und nützliche Informationen daraus zu extrahieren. Wenn die KI beispielsweise erkennt, dass das Video Tags wie "Katze", "Hund", "Park" und Aktivitäten wie "Laufen", "Spielen" oder Extrahiere von Schlüsselwörtern wie "Produktkonferenz" und "Benutzerfeedback" von The Voice enthält. PHP verwandelt diese originalen KI -Erkenntnisse in präzise und standardisierte Smart -Tags, die auf voreingestellten Regeln oder Algorithmen basieren. Diese Tags können physische Tags (z. B. „Produktname“, „Marke“), Subjekt -Tags (wie „Nachrichten“, „Sport“), emotionale Tags (wie „positiv“, „negativ“ usw. enthalten.

Schließlich werden diese generierten Smart -Tags in der Datenbank (z. B. MySQL, PostgreSQL) gespeichert und den entsprechenden Videoaufzeichnungen zugeordnet. Auf diese Weise können die relevanten Videos schnell abgerufen werden, wenn der Benutzer nach "Katze" oder "Produktkonferenz" sucht. Gleichzeitig können Sie diese Tags auch verwenden, um Inhalte zu empfehlen, Videos zu klassifizieren und Inhalte zu überprüfen. Während des gesamten Prozesses spielt PHP eine effiziente Koordinatorrolle, die nicht direkt komplexe Berechnungen durchführt, aber geschickt externe professionelle KI -Funktionen nutzt.

Warum PHP auswählen, um die KI -Videoanalyse zu integrieren?

Um ehrlich zu sein, ist PHP keine Mainstream -Sprache im KI -Bereich. Sie werden es nicht verwenden, um komplexe Deep -Learning -Modelle zu trainieren, und Sie werden es auch nicht verwenden, um den Tensorflow- oder Pytorch -Inferenz direkt auszuführen. Wenn es jedoch um "integrierte" KI -Videoanalyse geht, werden die Vorteile von PHP enthüllt, insbesondere in einem vorhandenen Web -Ökosystem.

Erstens ist PHP für viele Unternehmen und Entwickler die Grundlage ihrer Webanwendungen. Wenn Ihr gesamtes Content -Management -System, Ihre Benutzeroberfläche und Ihr Backend -Logik mit Laravel, Symfony oder WordPress erstellt werden, ist die Einführung eines Python -Microservice, der speziell für die Beschäftigung von KI -Aufgaben, technisch machbar ist, kann jedoch die Bereitstellung, Wartung und Teamfähigkeiten zu unnötigen Komplexität führen. Als Backend -Sprache verfügt PHP über ein äußerst ausgereiftes und effizientes Ökosystem bei der Behandlung von HTTP -Anforderungen, Dateien -Uploads und Datenbankinteraktionen. Dies bedeutet, dass Sie die Schritte des Video -Upload -Prozesses, der AI -API -Aufrufe, des Ergebnis -Parsens und des Datenbankspeichers in Ihrer vorhandenen PHP -Anwendung sehr reibungslos integrieren können.

Zweitens ist PHP in der Entwicklung sehr effizient. Es gibt eine große Anzahl von Bibliotheken und Frameworks, mit denen Sie Funktionen schnell erstellen können. Zum Beispiel macht der Guzzle HTTP -Client externe APIs extrem einfach, und die Verarbeitung von JSON -Daten ist noch mehr ein starker Punkt von PHP. Für viele Geschäftsszenarien brauchen wir nicht, um ein KI-Modell von Grund auf neu zu erstellen, sondern um leistungsstarke Cloud-KI-Dienste zu nutzen. PHP spielt in dieser Rolle als "Kleberschicht" gut ab. Es kann den Datenfluss effizient koordinieren, Videos senden, die Ergebnisse zurücknehmen und gut speichern. Dies ist sein Hauptschlachtfeld.

Natürlich hat es auch Einschränkungen. Wenn Ihre Kernanforderung darin besteht, groß angelegte, in Echtzeit benutzerdefinierte KI-Modellinferenz durchzuführen oder eine feine Kontrolle und Optimierung des KI-Modells selbst zu erfordern, können Sprachen wie Python oder Java besser geeignet sein. In den meisten Szenarien, in denen "KI zur Stärkung bestehender Unternehmen" verwendet wird, kann die Praktikabilität und Bequemlichkeit von PHP, insbesondere in Bezug auf die Integration von Web -Service, nicht ignoriert werden. Es ist der "alte Typ", der Ihre KI -Funktionen schnell ausführen und sich genau in die bestehende Geschäftslogik integrieren kann.

Häufige Herausforderungen und Lösungen für PHP -Kombination von KI für Videoinhalteanalysen

Im tatsächlichen Betrieb wird die Verwendung von PHP zur Brücke von AI -Videoanalysen in der Tat auf geringfügige Probleme stoßen, die nicht so direkt sind wie ein einfaches Formular zum Einreichen zu schreiben. Aber keine Sorge, diese Herausforderungen haben reife Lösungen.

Ein offensichtlicheres Problem ist die Verarbeitung großer Dateien . Videodateien sind normalerweise groß und laden sie direkt über PHP auf den Server hoch und werden dann weitergeleitet, wodurch Speichergrenzwerte, Timeouts oder Bandbreitengpässe hochgeladen werden können. Ich habe die Erfahrung darin, dass der Client (Browser) das Video am besten direkt in Cloud -Speicherdienste (wie AWS S3, Azure Blob Storage) hochladen lassen, anstatt zuerst den PHP -Server zu durchlaufen. Sie können eine vorsignierte URL (vorab signierte URL) über PHP erzeugen, damit der Client sie direkt auf diese URL hochladen kann. Auf diese Weise muss PHP nur die Adresse des Videos im Cloud -Speicher aufzeichnen und diese Adresse an den KI -Dienst übergeben, der den Druck auf den Server stark reduziert.

Eine weitere Herausforderung ist die asynchrone Verarbeitung . Die KI-Videoanalyse ist eine zeitaufwändige Aufgabe, die einige Sekunden bis ein paar Minuten oder sogar länger reicht. PHP wird standardmäßig synchron ausgeführt, und Sie können nicht zulassen, dass Benutzer auf die Aktualisierung der Seite warten. Hier müssen wir Nachrichtenwarteschlangen und Hintergrundjobs vorstellen. Wenn PHP die Benachrichtigung erhält, dass das Video -Upload abgeschlossen ist, ruft er den KI -Dienst nicht sofort auf, sondern wirft die Aufgabe, "den KI -Dienst aufzurufen, um dieses Video zu analysieren" in die Nachrichtenwarteschlange (z. B. Redis oder Rabbitmq). Anschließend starten Sie einen eigenständigen PHP -Prozess (oder verwenden Komponenten wie Laravel Horizon oder Symfony Messenger) als Verbraucher, die die Aufgabe aus der Warteschlange abnehmen und dann den AI -Dienst anrufen. Nach Abschluss der AI -Dienstanalyse werden Ihre PHP -Anwendung über das Webhook zurückgerufen und dann das Video -Tag und den Status aktualisiert. Dieser Modus enttäuscht die Front-End-Reaktion und den zeitaufwändigen Back-End-Betrieb und verbessert die Benutzererfahrung.

Das Kostenmanagement ist ebenfalls ein praktisches Problem. KI -Dienste werden in der Regel durch die Nutzung berechnet, und die Videoanalysen sind besonders nicht billig. Wenn Sie nicht aufpassen, kann Ihre Rechnung Ihr Herz schneller schlagen lassen. Zu den Lösungen gehören: Erstens führen Sie Effektivitätsprüfungen durch, bevor Sie die API aufrufen, um eine wiederholte Analyse desselben Videos zu vermeiden. Zweitens sollten Sie eine On-Demand-Analyse in Betracht ziehen, z. B. die Auslöseranalyse erst, nachdem die explizite Benutzeranforderungen oder das Video für eine bestimmte Anzahl von Male angesehen wurden. Überwachen Sie schließlich die API -Nutzung , legen Sie Budget -Erinnerungen fest und überprüfen Sie regelmäßig die verschiedenen Analyseniveaus und -preise, die von AI -Diensten bereitgestellt werden, und wählen Sie diejenigen aus, die Ihren Anforderungen am besten entspricht.

Darüber hinaus müssen die Fehlerbehebung und Wiederholungsmechanismen ebenfalls gründlich berücksichtigt werden. Netzwerkschwankungen, API -aktuelle Grenzen und Dienste sind vorübergehend nicht verfügbar. Ihr PHP-Code muss einen robusten try-catch Block haben, und für Wiederholungsfehler (z. B. 5xx-Serverfehler oder 429 aktuelles Limit) sollte eine exponentielle Backoff-Wiederholungslogik implementiert werden, anstatt einfach sofort wieder zu rücken. Dies kann die Stabilität und Fehlertoleranz des Systems effektiv verbessern.

Schließlich Interpretation und Optimierung der KI -Ergebnisse . Die von AI -Diensten angegebenen Tags sind möglicherweise sehr detailliert und sogar ein wenig überflüssig. Sie müssen Logik schreiben, um diese Tags zu filtern, zusammenzuführen und zu standardisieren, um sie mehr mit Ihren Geschäftsanforderungen zu gestalten. Zum Beispiel kann AI "Katzen", "Kätzchen" und "persische Katzen" identifizieren, und Sie möchten vielleicht nur als "Katzen" oder "Haustiere" einheitlich sein. Dies erfordert eine gewisse Logik für die Datenreinigung und -zuordnung, um sicherzustellen, dass die endgültigen generierten Tags aussagekräftig und konsistent sind.

Wie verbessern Sie das Content -Management und Abrufeffizienz mit intelligenten Video -Tags?

Intelligente Video -Tags klingen etwas technisch, aber der tatsächliche Wert, den es bringt, insbesondere die Verbesserung des Content -Managements und der Abrufeffizienz, ist real. Meiner Meinung nach ist es so, als würde man ein intelligentes "Index -Gehirn" auf Videoinhalten installieren.

Erstens ist der direkteste Vorteil, dass es die Durchsuchbarkeit von Videos erheblich verbessert . Denken Sie darüber nach, in der Vergangenheit wollten wir ein Video finden, und wir konnten uns nur auf Titel, Beschreibung oder manuelle Schlüsselwörter verlassen. Wenn der Videoinhalt selbst jedoch nicht ausführlich beschrieben wird oder die Schlüsselwörter ungenau sind, ist er einfach eine Nadel in einem Heuhaufen. Intelligente Tags identifizieren automatisch Personen, Objekte, Szenen, Aktivitäten und sogar Sprachinhalte in Videos über AI und generieren eine große Anzahl präziser Tags. In einem Video über "Cooking" kann AI beispielsweise neben dem Etikett "Cooking" auch "Küche", "Messer", "Gemüse" und "Rezepte" identifizieren und sogar spezifische Informationen wie "Rühreier mit Tomaten" und "Wie man Zwiebeln" aus der Stimme herausholt. Wenn Benutzer suchen, geben Sie jedes relevante Wort ein und können das Zielvideo schnell finden, das für Plattformen mit einer großen Menge an Videoinhalten einfach revolutionär ist.

Zweitens kann es eine raffiniertere Inhaltsklassifizierung und -organisation erreichen . Die traditionelle Videoklassifizierung hat möglicherweise nur wichtige Kategorien wie "Unterhaltung", "Bildung" und "Nachrichten". Mit intelligenten Tags können Sie jedoch detaillierter auf der Grundlage bestimmter Elemente klassifizieren, die im Video erscheinen (wie "Outdoor Sports", "City Szenen", "Kinderinhalte". Dies hilft nicht nur, Content -Managern zu organisieren und Videos effizienter zu archivieren, sondern bietet auch Benutzern, die mehr Dimensionen von Inhaltsbrowsings und Discovery -Pfaden enthalten.

Darüber hinaus sind intelligente Tags für Inhaltsempfehlungen und personalisierte Erfahrungen von entscheidender Bedeutung. Wenn das System weiß, dass Benutzer gerne Videos mit "CAT" und "Funny" -Tags ansehen, kann es ähnliche Inhalte genauer empfehlen, um die Stickinität und Zufriedenheit der Benutzer zu verbessern. Dies basiert nicht nur auf dem Verlauf der Benutzer, sondern auch auf dem detaillierten Verständnis des Videoinhalts selbst. Für die Werbung kann dies auch eine genauere inhaltsbezogene Werbezubereitung erzielen und die Anzeigenklickrate und die Conversion-Rate verbessern.

Darüber hinaus können Smart -Tags auch eine Rolle bei der Inhaltsprüfung und -konformität spielen. KI kann helfen, festzustellen, ob in Videos sensible Inhalte (wie Gewalt, Pornografie, Hassrede) vorhanden sind oder ob sie eine bestimmte Marke des Logos (für das Copyright- oder Markenkooperationsmanagement) enthält. Dies reduziert die leichte Überprüfung erheblich und verbessert die Prüfungseffizienz und Genauigkeit.

Insgesamt ändern intelligente Video -Tags die Art und Weise, wie wir mit Videoinhalten interagieren, grundlegend. Es konvertiert ursprünglich unstrukturierte Videodaten in durchsuchbare, überschaubare und nützliche strukturierte Informationen, bietet den Benutzern eine reibungslosere Erkennungserfahrung und bringt beispiellose Effizienzverbesserung und kommerziellem Wert für Inhaltsbetreiber.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie PHP kombiniert mit KI, um Videoinhalte PHP Intelligent Video -Tag -Generierung zu analysieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!