Idea utama PHP menggabungkan AI untuk analisis kandungan video adalah untuk membiarkan PHP berfungsi sebagai backend "gam", pertama memuat naik video ke penyimpanan awan, dan kemudian hubungi perkhidmatan AI (seperti Google Cloud Video AI, dll.) Untuk analisis asynchronous; 2. PHP mengasingkan keputusan JSON, mengekstrak maklumat seperti watak, objek, adegan, suara, dan lain -lain untuk menjana tag pintar dan menyimpannya dalam pangkalan data; 3. Kelebihannya adalah menggunakan ekosistem web matang PHP untuk mengintegrasikan keupayaan AI dengan cepat, yang sesuai untuk projek dengan sistem PHP yang sedia ada untuk melaksanakan dengan cekap; 4. Cabaran umum termasuk pemprosesan fail yang besar (secara langsung melalui penyimpanan awan dengan URL yang telah ditandatangani), tugas tak segerak (memperkenalkan beratur mesej), kawalan kos (analisis atas permintaan dan pemantauan belanjawan) dan pengoptimuman hasil (standardisasi label); 5. Tag pintar dengan ketara meningkatkan kecekapan pengambilan video, melaksanakan klasifikasi yang baik, memberi kuasa kepada sistem cadangan dan membantu semakan kandungan, dan akhirnya menukar video tidak berstruktur ke dalam data berstruktur yang boleh diurus, berakhir dengan ayat lengkap.

Menggunakan PHP untuk menggabungkan AI untuk analisis kandungan video, terutamanya penjanaan tag video pintar, idea teras adalah menggunakan PHP sebagai backend "gam" untuk menyambungkan penyimpanan video anda dan perkhidmatan AI luaran. PHP sendiri tidak secara langsung menjalankan model AI kompleks. Kelebihannya terletak pada pengendalian permintaan HTTP, muat naik fail, interaksi pangkalan data, dan memanggil pelbagai API. Oleh itu, selepas anda memuat naik video, PHP akan bertanggungjawab untuk menghantar video (atau pautannya) ke perkhidmatan AI yang berdedikasi (seperti Google Cloud Video AI, AWS Rekognition, Azure Video Indexer, dan juga perkhidmatan kesimpulan AI yang dibina di Python), dan kemudian tunggu perkhidmatan ini untuk mengembalikan hasil analisis. Keputusan ini biasanya berstruktur data JSON, yang mana PHP kemudiannya parses, mengekstrak maklumat utama dari kandungan video (seperti aksara yang dikenal pasti, objek, adegan, aktiviti, suara ke teks, nada emosi, dan lain -lain), dan akhirnya mengubahnya menjadi tag pintar yang tersedia dan menyimpannya dalam pangkalan data untuk mendapatkan semula dan pengurusan berikutnya.

Penyelesaian

Untuk melaksanakan PHP yang digabungkan dengan AI untuk analisis kandungan video dan penjanaan label pintar, ini biasanya melibatkan beberapa langkah utama dan kerjasama tumpukan teknologi:

Pertama sekali, muat naik dan penyimpanan video adalah asas -asas. Pengguna memuat naik fail video melalui antara muka depan yang didorong oleh PHP. Selepas menerima fail di backend PHP, amalan terbaik adalah untuk menyimpannya ke perkhidmatan penyimpanan awan (seperti AWS S3, Google Cloud Storage, atau Azure Blob Storage) dan bukannya secara langsung di lokasi ke pelayan. Ini bukan sahaja menyelesaikan masalah penyimpanan fail dan jalur lebar yang besar, tetapi juga memudahkan perkhidmatan AI berikutnya untuk menarik video secara langsung dari awan untuk analisis.

Seterusnya, terdapat panggilan perkhidmatan AI Core. Sebaik sahaja muat naik video selesai dan ia diambil ke laluan penyimpanannya (URL), PHP boleh menghantar permintaan API ke perkhidmatan Analytics Video AI yang dipilih melalui klien HTTP seperti Guzzle atau curl terbina dalam PHP. Permintaan ini akan merangkumi URL video, jenis analisis yang anda ingin lakukan (seperti pengiktirafan objek, analisis adegan, suara ke teks, pengiktirafan muka, dll.), Dan maklumat pengesahan yang diperlukan (API Key atau OAuth Token). Oleh kerana analisis video selalunya proses yang memakan masa, perkhidmatan AI sering mengamalkan mod pemprosesan tak segerak. Ini bermakna selepas PHP menghantar permintaan itu, ia tidak akan mendapat keputusan akhir dengan segera, tetapi sebaliknya mendapatkan ID operasi. PHP perlu secara kerap menanyakan status ID operasi ini, atau lebih elegan, selepas analisis perkhidmatan AI akan diselesaikan, URL yang ditentukan oleh PHP akan dipanggil kembali melalui webhook untuk memaklumkan analisis bahawa ia telah selesai dan pautan hasil disediakan.

Ini biasanya merupakan objek JSON yang kompleks apabila perkhidmatan AI mengembalikan hasil analisis. Tugas PHP adalah untuk menghuraikan JSON ini dan mengekstrak maklumat berguna daripadanya. Sebagai contoh, jika AI mengakui bahawa video itu mengandungi tag seperti "Cat", "Dog", "Park", dan aktiviti seperti "Running", "Bermain", atau mengekstrak kata kunci seperti "Persidangan Produk" dan "Maklum Balas Pengguna" dari suara. PHP akan mengubah pandangan AI asal ini ke dalam tag pintar ringkas dan standard berdasarkan peraturan pratetap atau algoritma. Tag ini boleh termasuk tag fizikal (seperti "nama produk", "jenama"), tag subjek (seperti "berita", "sukan"), tag emosi (seperti "positif", "negatif"), dan sebagainya.

Akhirnya, tag pintar yang dihasilkan ini akan disimpan dalam pangkalan data (seperti MySQL, PostgreSQL) dan dikaitkan dengan rekod video yang sepadan. Dengan cara ini, apabila pengguna mencari "Cat" atau "Persidangan Produk", video yang relevan boleh diambil dengan cepat. Pada masa yang sama, anda juga boleh menggunakan tag ini untuk mengesyorkan kandungan, mengklasifikasikan video, dan juga mengkaji semula kandungan. Sepanjang proses tersebut, PHP memainkan peranan penyelaras yang cekap, yang tidak secara langsung melakukan pengiraan yang kompleks, tetapi bijak menggunakan keupayaan AI profesional luaran.

Mengapa Memilih PHP untuk Mengintegrasikan Analisis Video AI?

Sejujurnya, PHP bukan bahasa arus perdana dalam bidang AI. Anda tidak akan menggunakannya untuk melatih model pembelajaran yang kompleks, dan tidak akan menggunakannya untuk terus menjalankan Tensorflow atau kesimpulan pytorch. Tetapi apabila ia berkaitan dengan analisis video AI "bersepadu", kelebihan PHP diturunkan, terutamanya dalam ekosistem web yang sedia ada.

Pertama, bagi banyak syarikat dan pemaju, PHP adalah asas aplikasi web mereka. Jika keseluruhan sistem pengurusan kandungan, antara muka pengguna, dan logik backend dibina dengan Laravel, Symfony, atau WordPress, memperkenalkan microservice Python khusus untuk mengendalikan tugas AI secara teknikalnya boleh dilaksanakan secara teknikal, tetapi ia mungkin menambah kerumitan yang tidak perlu untuk penyebaran, penyelenggaraan, dan tumpuan kemahiran pasukan. Sebagai bahasa backend, PHP mempunyai ekosistem yang sangat matang dan cekap dalam mengendalikan permintaan HTTP, muat naik fail, dan interaksi pangkalan data. Ini bermakna anda boleh mengintegrasikan langkah -langkah proses muat naik video dengan lancar, panggilan AI API, hasil parsing dan penyimpanan pangkalan data ke dalam aplikasi PHP anda yang sedia ada dengan lancar.

Kedua, PHP sangat berkesan dalam pembangunan. Terdapat sejumlah besar perpustakaan dan kerangka yang dapat membantu anda membina ciri -ciri dengan cepat. Sebagai contoh, klien HTTP Guzzle membuat panggilan API luaran sangat mudah, dan pemprosesan data JSON adalah lebih kuat daripada PHP yang kuat. Bagi banyak senario perniagaan, apa yang kita perlukan bukan untuk membina model AI dari awal, tetapi untuk memanfaatkan perkhidmatan AI Cloud yang kuat. PHP berfungsi dengan baik dalam peranan ini sebagai "lapisan gam". Ia dapat menyelaraskan aliran data dengan cekap, menghantar video keluar, mengambil hasilnya kembali, dan menyimpannya dengan baik. Ini adalah medan perang utamanya.

Sudah tentu, ia juga mempunyai batasan. Sekiranya keperluan teras anda adalah untuk menjalankan kesimpulan model AI berskala besar, atau memerlukan kawalan dan pengoptimuman model AI itu sendiri, maka bahasa seperti Python atau Java mungkin lebih sesuai. Walau bagaimanapun, untuk kebanyakan senario di mana "menggunakan AI untuk memperkasakan perniagaan sedia ada", kepraktisan dan kemudahan PHP, terutamanya dari segi integrasi perkhidmatan web, tidak boleh diabaikan. Ia adalah "lelaki tua" yang dapat dengan cepat menjalankan keupayaan AI anda dan mengintegrasikan dengan logik perniagaan yang sedia ada.

Cabaran dan penyelesaian biasa untuk PHP menggabungkan AI untuk analisis kandungan video

Dalam operasi sebenar, menggunakan PHP untuk menjembatani analisis video AI akan menemui beberapa masalah kecil, yang tidak sama seperti menulis borang mudah untuk diserahkan. Tetapi jangan risau, cabaran ini mempunyai penyelesaian yang matang.

Masalah yang lebih jelas ialah pemprosesan fail besar . Fail video biasanya besar, dan memuat naiknya terus ke pelayan melalui PHP dan kemudian dikemukakan, yang mungkin menghadapi had memori, masa muat naik, atau kemunculan jalur lebar. Pengalaman saya adalah cara terbaik adalah untuk mempunyai pelanggan (pelayar) memuat naik video terus ke perkhidmatan penyimpanan awan (seperti AWS S3, Azure Blob Storage) dan bukannya melalui pelayan PHP terlebih dahulu. Anda boleh menjana URL pra-ditandatangani (URL pra-ditandatangani) melalui PHP, supaya pelanggan dapat memuat naik terus ke URL ini. Dengan cara ini, PHP hanya perlu merakam alamat video pada storan awan dan kemudian lulus alamat ini ke perkhidmatan AI, yang sangat mengurangkan tekanan pada pelayan.

Cabaran lain ialah pemprosesan tak segerak . Analisis video AI adalah pekerjaan yang memakan masa, dari beberapa saat hingga beberapa minit atau lebih lama lagi. PHP dilaksanakan secara serentak secara lalai, dan anda tidak boleh membiarkan pengguna menunggu halaman untuk menyegarkan semula. Di sini kita perlu memperkenalkan giliran mesej dan pekerjaan latar belakang . Apabila PHP menerima pemberitahuan bahawa muat naik video selesai, ia tidak segera memanggil perkhidmatan AI, tetapi melemparkan tugas "memanggil perkhidmatan AI untuk menganalisis video ini" ke dalam barisan mesej (seperti Redis atau Rabbitmq). Kemudian, anda memulakan proses PHP yang berdiri sendiri (atau menggunakan komponen seperti Laravel Horizon atau Symfony Messenger) sebagai pengguna, yang akan mengambil tugas dari barisan dan kemudian panggil perkhidmatan AI. Selepas analisis perkhidmatan AI selesai, ia akan memanggil semula aplikasi PHP anda melalui webhook, dan kemudian PHP mengemas kini tag dan status video. Mod ini menghancurkan tindak balas front-end dan operasi masa yang memakan masa, meningkatkan pengalaman pengguna.

Pengurusan kos juga merupakan masalah praktikal. Perkhidmatan AI biasanya dikenakan oleh penggunaan, dan analisis video terutama tidak murah. Sekiranya anda tidak berhati -hati, rang undang -undang anda boleh membuat jantung anda lebih cepat. Penyelesaian termasuk: Pertama, melakukan pemeriksaan keberkesanan sebelum memanggil API untuk mengelakkan analisis berulang video yang sama; Kedua, pertimbangkan analisis atas permintaan , seperti mencetuskan analisis hanya selepas keperluan pengguna eksplisit atau video telah dilihat untuk beberapa kali; Akhirnya, memantau penggunaan API , menetapkan peringatan belanjawan, dan mengkaji semula tahap analisis dan harga yang berbeza yang disediakan oleh AI Services, dan pilih yang paling sesuai dengan keperluan anda.

Di samping itu, pengendalian ralat dan mekanisme semula juga mesti dipertimbangkan dengan teliti. Perubahan turun naik rangkaian, had semasa API, dan perkhidmatan tidak tersedia buat sementara waktu. Kod PHP anda perlu mempunyai blok try-catch yang teguh, dan untuk kesilapan yang boleh dikembalikan (seperti kesilapan pelayan 5xx atau had semasa 429), logik backoff Exponential perlu dilaksanakan dan bukan hanya mencuba semula dengan segera. Ini secara berkesan dapat meningkatkan kestabilan dan toleransi kesalahan sistem.

Akhirnya, tafsiran dan pengoptimuman hasil AI . Tag yang diberikan oleh AI Services mungkin sangat terperinci dan bahkan sedikit berlebihan. Anda perlu menulis logik untuk menapis, menggabungkan, dan menyeragamkan tag ini untuk menjadikannya lebih sesuai dengan keperluan perniagaan anda. Sebagai contoh, AI boleh mengenal pasti "kucing", "anak kucing", dan "kucing Parsi", dan anda mungkin hanya mahu bersatu sebagai "felines" atau "haiwan peliharaan". Ini memerlukan beberapa logik untuk pembersihan dan pemetaan data untuk memastikan bahawa tag akhir yang dihasilkan bermakna dan konsisten.

Bagaimana untuk meningkatkan pengurusan kandungan dan kecekapan pengambilan semula dengan tag video pintar?

Tag video pintar, perkara ini kedengaran sedikit teknikal, tetapi nilai sebenar yang dibawa, terutamanya peningkatan pengurusan kandungan dan kecekapan pengambilan semula, adalah nyata. Pada pendapat saya, ia seperti memasang "otak indeks" pintar pada kandungan video.

Pertama sekali, manfaat yang paling langsung adalah bahawa ia sangat meningkatkan daya cari video . Fikirkanlah, pada masa lalu, kami ingin mencari video, dan kami hanya boleh bergantung pada tajuk, keterangan atau kata kunci manual. Tetapi jika kandungan video itu sendiri tidak diterangkan secara terperinci, atau kata kunci tidak tepat, ia hanya jarum dalam jerami. Tag pintar secara automatik mengenal pasti orang, objek, adegan, aktiviti, dan juga kandungan suara dalam video melalui AI, menghasilkan sejumlah besar tag yang tepat. Sebagai contoh, dalam video mengenai "memasak", sebagai tambahan kepada label "memasak", AI juga boleh mengenal pasti "dapur", "pisau", "sayur -sayuran", dan "resipi", dan juga mengeluarkan maklumat khusus seperti "telur hancur dengan tomato" dan "Cara memotong bawang" dari suara. Apabila pengguna mencari, masukkan sebarang perkataan yang relevan dan dapat dengan cepat mencari video sasaran, yang hanya revolusioner untuk platform dengan sejumlah besar kandungan video.

Kedua, ia dapat mencapai klasifikasi dan organisasi kandungan yang lebih halus . Klasifikasi video tradisional mungkin hanya mempunyai kategori utama seperti "hiburan", "pendidikan", dan "berita". Tetapi dengan tag pintar, anda boleh mengklasifikasikan lebih terperinci berdasarkan unsur -unsur tertentu yang terdapat di dalam video (seperti "Sukan Luar", "pemandangan bandar", "kandungan kanak -kanak".

Selain itu, tag pintar adalah penting untuk cadangan kandungan dan pengalaman peribadi . Apabila sistem tahu bahawa pengguna suka menonton video dengan tag "kucing" dan "lucu", ia boleh mengesyorkan kandungan yang sama dengan lebih tepat, meningkatkan keletihan dan kepuasan pengguna. Ini bukan sahaja berdasarkan sejarah tontonan pengguna, tetapi juga pada pemahaman yang mendalam tentang kandungan video itu sendiri. Untuk pengiklanan, ini juga boleh mencapai penghantaran pengiklanan yang berkaitan dengan kandungan yang lebih tepat dan meningkatkan kadar klik dan kadar penukaran iklan.

Di samping itu, tag pintar juga boleh memainkan peranan dalam pengauditan dan pematuhan kandungan . AI boleh membantu mengenal pasti sama ada kandungan sensitif (seperti keganasan, pornografi, ucapan benci) wujud dalam video, atau sama ada ia mengandungi logo jenama tertentu (untuk pengurusan hak cipta atau jenama kerjasama). Ini sangat mengurangkan beban semakan manual dan meningkatkan kecekapan dan ketepatan audit.

Semua dalam semua, tag video pintar secara asasnya mengubah cara kita berinteraksi dengan kandungan video. Ia menukarkan data video yang tidak berstruktur pada asalnya ke dalam maklumat berstruktur yang boleh dicari, boleh diurus dan dimanfaatkan, menyediakan pengguna dengan pengalaman penemuan yang lebih lancar, dan membawa peningkatan kecekapan yang tidak pernah berlaku sebelum ini dan nilai komersil kepada pengendali kandungan.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP digabungkan dengan AI untuk menganalisis kandungan video php php tag generasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!