L'idée principale de PHP combinant l'IA pour l'analyse du contenu vidéo est de permettre à PHP de servir de "colle" backend, de télécharger d'abord la vidéo sur le stockage cloud, puis d'appeler les services d'IA (tels que Google Cloud Video IA, etc.) pour l'analyse asynchrone; 2. PHP analyse les résultats JSON, extraire des informations telles que les caractères, les objets, les scènes, la voix, etc. pour générer des balises intelligentes et les stocker dans la base de données; 3. L'avantage est d'utiliser l'écosystème Web mature de PHP pour intégrer rapidement les capacités d'IA, qui convient aux projets avec les systèmes PHP existants pour mettre en ?uvre efficacement; 4. Les défis courants incluent le traitement des fichiers large (passant directement par le stockage cloud avec des URL pré-signées), les taches asynchrones (introduction des files d'attente de messages), le contr?le des co?ts (analyse à la demande et surveillance du budget) et l'optimisation des résultats (standardisation de l'étiquette); 5. Les balises intelligentes améliorent considérablement l'efficacité de la récupération vidéo, mettent en ?uvre une classification fine, autonomisent les systèmes de recommandation et aident la revue du contenu, et finissent par convertir la vidéo non structurée en données structurées gérables, se terminant par des phrases complètes.

En utilisant PHP pour combiner l'IA pour l'analyse du contenu vidéo, en particulier la génération de balises vidéo intelligentes, l'idée principale est d'utiliser PHP comme "Glue" backend pour connecter votre stockage vidéo et vos services d'IA externes. PHP lui-même n'exécute pas directement des modèles AI complexes. Ses avantages consistent à gérer les demandes HTTP, les téléchargements de fichiers, les interactions de base de données et l'appel de diverses API. Ainsi, après avoir téléchargé une vidéo, PHP sera responsable de l'envoi de la vidéo (ou de son lien) à un service d'IA dédié (tel que Google Cloud Video AI, AWS Rekognition, Azure Video Indexer et même un service d'inférence AI construit dans Python), puis attendez que ces services renvoient les résultats de l'analyse. Ces résultats sont généralement des données JSON structurées, que PHP analyse ensuite, extrait les informations clés du contenu vidéo (telles que les caractères identifiés, les objets, les scènes, les activités, la voix au texte, le ton émotionnel, etc.), et les convertit finalement en balises intelligentes disponibles et les stocke dans la base de données pour la recherche et la gestion ultérieures.

Solution

Pour implémenter PHP combiné à l'IA pour l'analyse du contenu vidéo et la génération de labels intelligentes, cela implique généralement plusieurs étapes clés et la collaboration de la pile technologique:

Tout d'abord, le téléchargement de vidéos et le stockage sont les bases. Les utilisateurs téléchargent des fichiers vidéo via l'interface frontale dirigée par PHP. Après avoir re?u des fichiers dans le backend PHP, la meilleure pratique consiste à les stocker aux services de stockage cloud (tels que AWS S3, Google Cloud Storage ou Azure Blob Storage) plut?t que directement sur place sur le serveur. Cela résout non seulement les problèmes de stockage de fichiers importants et de bande passante, mais facilite également les services d'IA ultérieurs pour extraire directement les vidéos du cloud pour l'analyse.

Ensuite, il y a l'appel de service AI de base. Une fois le téléchargement vidéo terminé et récupéré sur son chemin de stockage (URL), PHP peut envoyer des demandes d'API au service d'analyse vidéo AI sélectionné via un client HTTP tel que Guzzle ou curl intégré de PHP. Cette demande comprendra l'URL de la vidéo, le type d'analyse que vous souhaitez effectuer (comme la reconnaissance d'objets, l'analyse de scène, la reconnaissance du texte de la voix et du visage, etc.), et les informations d'authentification nécessaires (clé API ou jeton OAuth). étant donné que l'analyse vidéo est souvent un processus long, les services d'IA adoptent souvent un mode de traitement asynchrone. Cela signifie qu'après que PHP a envoyé la demande, il n'obtiendra pas le résultat final immédiatement, mais obtiendra plut?t un ID d'opération. PHP doit interroger régulièrement l'état de cet ID d'opération, ou plus élégamment, une fois l'analyse du service d'IA terminé, l'URL spécifiée par PHP sera rappelée via le webhook pour informer l'analyse qu'elle a été achevée et le lien de résultat est fourni.

Il s'agit généralement d'un objet JSON complexe lorsqu'un service AI renvoie les résultats de l'analyse. La tache de PHP consiste à analyser ce JSON et à en extraire des informations utiles. Par exemple, si l'IA reconna?t que la vidéo contient des balises telles que "Cat", "Dog", "Park" et des activités telles que "Running", "Playing" ou extrait des mots clés tels que "Conference de produit" et "Feedback des utilisateurs" de la voix. PHP transformera ces informations d'IA originales en balises intelligentes concises et standardisées en fonction des règles ou algorithmes prédéfinis. Ces balises peuvent inclure des balises physiques (telles que ?nom de produit?, ?marque?), des étiquettes de sujet (telles que ?les nouvelles?, ?sport?), des étiquettes émotionnelles (telles que ?positives?, ?négatives?), etc.

Enfin, ces balises intelligentes générées seront stockées dans la base de données (telles que MySQL, PostgreSQL) et associées aux enregistrements vidéo correspondants. De cette fa?on, lorsque l'utilisateur recherche "CAT" ou "Conférence de produit", les vidéos pertinentes peuvent être rapidement récupérées. En même temps, vous pouvez également utiliser ces balises pour recommander du contenu, classer les vidéos et même réviser le contenu. Tout au long du processus, PHP joue un r?le de coordinateur efficace, qui n'effectue pas directement des calculs complexes, mais utilise intelligemment les capacités d'IA professionnelles externes.

Pourquoi choisir PHP pour intégrer l'analyse vidéo de l'IA?

Pour être honnête, PHP n'est pas une langue dominante dans le domaine de l'IA. Vous ne l'utiliserez pas pour former des modèles d'apprentissage en profondeur complexes, et vous ne l'utiliserez pas pour exécuter directement l'inférence TensorFlow ou Pytorch. Mais en ce qui concerne l'analyse vidéo "intégrée", les avantages de PHP sont révélés, en particulier dans un écosystème Web existant.

Premièrement, pour de nombreuses entreprises et développeurs, PHP est le fondement de leurs applications Web. Si votre système de gestion de contenu, l'interface utilisateur et la logique backend sont construits avec Laravel, Symfony ou WordPress, l'introduction d'un microservice Python spécifiquement pour gérer les taches d'IA est techniquement possible, mais qu'elle peut ajouter une complexité inutile au déploiement, à la maintenance et aux piles de compétences d'équipe. En tant que langage backend, PHP a un écosystème extrêmement mature et efficace pour gérer les demandes HTTP, les téléchargements de fichiers et les interactions de base de données. Cela signifie que vous pouvez intégrer de manière transparente les étapes du processus de téléchargement vidéo, les appels API AI, l'analyse des résultats et le stockage de la base de données dans votre application PHP existante très bien.

Deuxièmement, le PHP est très efficace dans le développement. Il existe un grand nombre de bibliothèques et de cadres qui peuvent vous aider à créer des fonctionnalités rapidement. Par exemple, le client HTTP Guzzle rend les API externes extrêmement simples, et le traitement des données JSON est encore plus un point fort de PHP. Pour de nombreux scénarios commerciaux, ce dont nous avons besoin, c'est de ne pas construire un modèle d'IA à partir de zéro, mais de tirer parti des services de cloud standard et de puissants. PHP fonctionne bien dans ce r?le comme une "couche de colle". Il peut coordonner efficacement le flux de données, envoyer des vidéos, récupérer les résultats et les stocker bien. C'est son champ de bataille principal.

Bien s?r, il a également des limites. Si votre exigence de base est de réaliser une inférence de modèle AI personnalisée à grande échelle, ou de nécessiter un contr?le fin et une optimisation du modèle IA lui-même, les langues telles que Python ou Java peuvent être plus appropriées. Cependant, pour la plupart des scénarios où "l'utilisation de l'IA pour autonomiser les entreprises existantes", la pratique et la commodité de PHP, en particulier en termes d'intégration du service Web, ne peuvent pas être ignorées. C'est le "vieil homme" qui peut rapidement exécuter vos capacités d'IA et s'intègre étroitement à la logique commerciale existante.

Défis et solutions courantes pour PHP combinant l'IA pour l'analyse du contenu vidéo

En fonctionnement réel, l'utilisation de PHP pour combler une analyse vidéo AI rencontrera en effet des problèmes mineurs, ce qui n'est pas aussi direct que de rédiger un formulaire simple à soumettre. Mais ne vous inquiétez pas, ces défis ont des solutions matures.

Un problème plus évident est le traitement des fichiers volumineux . Les fichiers vidéo sont généralement grands et les téléchargent directement sur le serveur via PHP, puis transférés, qui peuvent rencontrer des limites de mémoire, télécharger des délais d'expiration ou des goulots d'étranglement de bande passante. Mon expérience est que la meilleure fa?on est que le client (navigateur) télécharge directement la vidéo sur les services de stockage cloud (tels que AWS S3, Azure Blob Storage) au lieu de passer par le serveur PHP en premier. Vous pouvez générer une URL pré-signée (URL pré-signée) via PHP, afin que le client puisse le télécharger directement sur cette URL. De cette fa?on, PHP n'a besoin que d'enregistrer l'adresse de la vidéo sur le stockage cloud, puis de transmettre cette adresse au service AI, ce qui réduit considérablement la pression sur le serveur.

Un autre défi est le traitement asynchrone . L'analyse vidéo AI est un travail long, allant de quelques secondes à quelques minutes ou même plus. PHP est exécuté de manière synchrone par défaut, et vous ne pouvez pas permettre aux utilisateurs d'attendre que la page actualisera. Ici, nous devons introduire des travaux de file d'attente de messages et d'arrière-plan. Lorsque PHP re?oit la notification selon laquelle le téléchargement vidéo est terminé, il n'appelle pas immédiatement le service AI, mais lance la tache d'appeler le service AI pour analyser cette vidéo "dans la file d'attente de messages (comme Redis ou RabbitMQ). Ensuite, vous démarrez un processus PHP autonome (ou utilisez des composants comme Laravel Horizon ou Symfony Messenger) en tant que consommateur, qui prendra la tache de la file d'attente, puis appellera le service d'IA. Une fois l'analyse de service AI terminée, il rappellera votre application PHP via le WebHook, puis PHP met à jour la balise vidéo et l'état. Ce mode découple la réponse frontale et le fonctionnement de temps à back-end, l'amélioration de l'expérience utilisateur.

La gestion des co?ts est également un problème pratique. Les services d'IA sont généralement facturés par utilisation, et l'analyse vidéo n'est particulièrement pas bon marché. Si vous ne faites pas attention, votre facture peut faire battre votre c?ur plus rapidement. Les solutions comprennent: premièrement, conduir des vérifications de l'efficacité avant d'appeler l'API pour éviter une analyse répétée de la même vidéo; Deuxièmement, considérez l'analyse à la demande , telle que le déclenchement de l'analyse uniquement après les exigences explicites de l'utilisateur ou la vidéo a été visionnée pendant un certain nombre de fois; Enfin, surveillez l'utilisation de l'API , définissez des rappels budgétaires et examinez régulièrement les différents niveaux d'analyse et prix fournis par les services d'IA, et choisissez celui qui répond le mieux à vos besoins.

De plus, les mécanismes de gestion des erreurs et de réessayer doivent également être considérés en profondeur. Les fluctuations du réseau, les limites de courant de l'API et les services ne sont temporairement pas disponibles. Votre code PHP doit avoir un bloc try-catch robuste, et pour les erreurs réimpriméables (telles que les erreurs de serveur 5xx ou la limite actuelle de 429), la logique de réessayer exponentielle doit être implémentée au lieu de simplement réessayer immédiatement. Cela peut efficacement améliorer la stabilité et la tolérance aux défauts du système.

Enfin, l'interprétation et l'optimisation des résultats de l'IA . Les étiquettes données par les services d'IA peuvent être très détaillées et même un peu redondantes. Vous devez écrire une logique pour filtrer, fusionner et standardiser ces balises pour les rendre plus conformes aux besoins de votre entreprise. Par exemple, l'IA peut identifier les ?chats?, les ?chatons? et les ?chats persans?, et vous voudrez peut-être simplement être unifié comme des ?félins? ou des ?animaux de compagnie?. Cela nécessite une logique pour le nettoyage et la cartographie des données pour garantir que les balises générées finales sont significatives et cohérentes.

Comment améliorer la gestion du contenu et la récupération de l'efficacité avec des balises vidéo intelligentes?

Les balises vidéo intelligentes, cette chose semble un peu technique, mais la valeur réelle qu'elle apporte, en particulier l'amélioration de la gestion du contenu et de l'efficacité de récupération, est réelle. à mon avis, c'est comme installer un ?cerveau d'index? intelligent sur le contenu vidéo.

Tout d'abord, l'avantage le plus direct est qu'il améliore considérablement la recherche de vidéos . Pensez-y, dans le passé, nous voulions trouver une vidéo, et nous ne pouvions compter que sur le titre, la description ou les mots clés manuels. Mais si le contenu vidéo lui-même n'est pas décrit en détail ou si les mots clés sont inexacts, c'est simplement une aiguille dans une botte de foin. Les balises intelligentes identifient automatiquement les personnes, les objets, les scènes, les activités et même le contenu vocal dans des vidéos via l'IA, générant un grand nombre de balises précises. Par exemple, dans une vidéo sur la "cuisine", en plus de l'étiquette de "cuisine", l'IA peut également identifier "la cuisine", le "couteau", les "légumes" et les "recettes", et même extraire des informations spécifiques telles que "des ?ufs brouillés avec des tomates" et "comment couper les oignons" de la voix. Lorsque les utilisateurs recherchent, saisissez n'importe quel mot pertinent et peuvent rapidement localiser la vidéo cible, qui est simplement révolutionnaire pour les plates-formes avec une grande quantité de contenu vidéo.

Deuxièmement, il peut atteindre une classification et une organisation de contenu plus raffinées . La classification vidéo traditionnelle ne peut avoir que de grandes catégories telles que le ?divertissement?, ?l'éducation? et les ?nouvelles?. Mais avec des étiquettes intelligentes, vous pouvez classer plus détaillé en fonction des éléments spécifiques apparaissant dans la vidéo (tels que "Sports de plein air", "City Scenery", "Content's Content".

De plus, les balises intelligentes sont cruciales pour les recommandations de contenu et les expériences personnalisées . Lorsque le système sait que les utilisateurs aiment regarder des vidéos avec des balises "Cat" et "Funny", il peut recommander plus précisément le contenu similaire, améliorant l'adhérence et la satisfaction des utilisateurs. Ceci est non seulement basé sur l'historique des visualisations des utilisateurs, mais aussi sur la compréhension approfondie du contenu vidéo lui-même. Pour la publicité, cela peut également atteindre la livraison publicitaire liée au contenu plus précis et améliorer le taux de clics d'annonces et le taux de conversion.

De plus, les balises intelligentes peuvent également jouer un r?le dans l'audit et la conformité du contenu . L'IA peut aider à identifier si un contenu sensible (comme la violence, la pornographie, le discours de haine) existe dans les vidéos, ou s'il contient une marque spécifique de logo (pour la gestion des droits d'auteur ou de la coopération de marque). Cela réduit considérablement le fardeau de l'examen manuel et améliore l'efficacité et la précision de l'audit.

Dans l'ensemble, les balises vidéo intelligentes changent fondamentalement la fa?on dont nous interagissons avec le contenu vidéo. Il convertit à l'origine des données vidéo non structurées en informations structurées consultables, gérables et utilisables, offrant aux utilisateurs une expérience de découverte plus lisse et apportant une amélioration et une valeur commerciale d'efficacité sans précédent aux opérateurs de contenu.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!