网络直播视频是怎么实现的？
网络直播比较宏观，有很多种不同的技术手段和是实现方法，不知道你想了解哪一种？不过你提到的新浪直播台这种直播的话，我觉得这是目前比较主流的网络视频直播方法。我不是新浪的不敢妄加猜测他们用的马航班级失联时间媒体发布会的信号是自己的还是别人的，目前其实类似的信号，一般传统电视台有比较专业的AP信号，就是美联社，他们在全球有暴多记者在新闻现场，不停发回直播视频信号，这些视频信号再以一定的价格卖个各大电视台，比如央视，东方卫视等。这些卫视可以直播、也可以把画面采集下来做成新闻片。新浪对马航的直播其实不止一路，有好几路，既有现场信号，也有其他电视台的信号，比如新浪用了很长时间cnn的信号。目前做视频制作有几种不同的方式，我简单介绍下：
1.有记者团队去现场，有自己的摄像机，甚至有切割台，一般不使用传统广电使用的卫星回传信号的方式，因为太贵了，一般目前用3G回传，现在有类似的3G设备（不是很贵），码率能到达800kb左右，基本能够保证视频直播，缺点是画面不太清晰，镜头不能来回动，否则会很模糊，静态的新闻发布会是比较适合的。
2.还有一种比较山寨的视频是抓取别人的视频，类似风云直播，其中有很多国外电视台的视频直播，设备只需要能上网的电脑，和抓屏直播软件，很多，基本上都是针对游戏的，比如xsplit，obs等，或者你自己在家玩电脑游戏，这些软件可以将你的电脑屏幕抓取，如果你有推视频流的服务器的话，就可以把画面生成rtmp流码，你可以把流码嵌入播放器之类的，就可以对网民直播了。
3.还有一种是第二种的变形，就是如果你能够直接找到各大频道的rtmp码流的话，就轻松多了，直接嵌入播放器，对外直播。目前有些视频直播论坛啊、视频爱好者啊都有流传这汇总码流，你可以去找找。这就省略掉了抓屏的步骤，不过也是野路子，而且这种非官方获取的rtmp流码不是很稳定，时断时续。
不是太清楚你要搞那种类型的直播，我也不是搞技术的，但是工作和视频有关，大概了解一些。快下班了，写的比较乱，不知道对你有没有帮助。
直播引流预热及直播花絮视频脚本大揭秘
前言：看完本文，你将会获得---1、直播引流预热和直播花絮视频解决方法；2、15个直播带货脚本
大家都知道，做直播，直播间的人气很重要。那么，影响直播间人气的因素又有哪些呢？
影响直播间在线人气的三大重点因素：
1、短视频热度：直播是热门视频价值最大化的保证
2、Dou+投放效果：合理的投放短视频/直播Dou，金钱换时间
3、主播钻粉能力：进粉容易，钻粉难
品牌全案带货直播运营的三大工作重心
1、精准化引流脚本
2、标准化主播培养
3、合理的Dou+投放
直播带货是少有的能换来确定性回报，并且整体投入较小的品牌线上销售新渠道
直播和短视频的双向促进关系
1、短视频播放量增加，直接为直播间提供精准流量
2、直播过程中，通过合理的粉丝引导，反向增加短视频互动量
什么样的短视频可以为直播间人气助力呢？
1、垂直行业类短视频（日常更新）
2、直播前预热通报型短视频（直播前发布）
3、直播中花絮现场型短视频（直播中发布）
接下来我们一起来看一下短视频脚本案例
1、日常更新--垂直定位，稳定更新
2、直播前的预告--通知铁粉，Dou+投放，直播前发
3、直播中的花絮--粗剪辑
直播随拍
（1）直播场景1比1还原
（2）单场直播对应多个短视频
（3）建议发布时间：直播中
4、直播中的花絮--精修版
（1）直播精华集锦
（2）还原直播场景
（3）单场直播对应1个短视频
（4）建议发布时间：直播后
直播花絮视频发布需要注意的事项
1、以120分钟直播时长为例，直播花絮20~30分钟发布1个
2、直播花絮视频不要有过硬的品牌logo定帧或硬广口播内容
3、直播花絮拍摄角度45度，助理视角最佳
今天的分享就到此为止啦，感谢大家，下面是福利时间哦~
若大家对视频直播感兴趣，记得微我哈~
添加微信：，备注：直播脚本AI媒体制作 视频分析和机器学习用于现场直播报道
导读：与许多产业一样，通过软件和算法辅助，电视与视频制作很可能被人工智能和机器学习所改造，而当前这些制作任务都是由人来执行。随着现场直播报道涉及的范围越来越广，而相关专业人士的数量稀缺，基于AI的影视制作技术应运而生。
最近BBC分析和研究了对使用视觉分析技术和其他技术的AI算法所具有的潜在产业利益，本文对其进行了翻译和介绍。
与广播从业人员和其他内容制作者相比，人工智能（AI）和机器学习（ML）具有极大提高事件报道的范围和规模的潜在应用价值。目前尚不清楚这些技术的时间尺度(timescale)和影响是什么，或者它们将在多大程度上协助现有的专业人员这一类角色而不是仅仅将部分技术自动化。
我们将对此进行相关的分析和调查。
我们最近的工作是简化覆盖阶段性事件的过程，例如使用新的软件工具和新的艺术工作流程的单口喜剧或小组专题节目：BBC原型Primer和SOMA [1,2]使用网络技术和我们的IP Studio实施 AMWA NMOS标准[3]允许单个操作人员“几乎实时”操控。我们还概述了我们使用基于规则的AI方法开发Ed的经验。同时讨论了如何评估该类系统的的性能所面对的挑战，以及使用机器学习算法改善系统性能的前景。
视频直播很难覆盖事件的全部景貌使用常规的户外广播（Outside Broadcast，以下简称OBs）技术对文化和体育类重大事件进行视频报道通常是受到诸多限制的，即使不要求是实况直播，OBs仍然需要大量的设备资源和人力资源。从视频角度来说，典型的OBs要求多个相机和多个摄像师，以及专用的图片/视频制作区域，还需要视频剪辑，导演以及其他工作人员。这种方法缺乏足够的可测量性和复杂度。最近，产业界开始开发这种新技术来满足快速增长的视频录制需求，将大大有助于此类事件的更加综合性的报道。早在到年间，爱丁堡边缘艺术节（Edinburgh Fringe），BBC R&D在多个难以全面拍摄的会场（venues）用到了静态超高清UHD相机。超高清分辨率意味着每一个这些静态的广角摄影画面都能被实时地以多种方式剪裁，从而产生多个高清HD“虚拟”镜头。这些视频最后都由一个专业人员使用一个网页应用Primer进行剪辑创作和排序，从而保证操作人员创造出具有较好质量的视频。从最终表现上来看，这在以前几乎是不可能实现的。我们同时基于IP Studio和Raspberry Pi平台开发了一个高度紧凑、低成本的录像设备以用于这些场景。
ED—基于规则的自动化报道AI系统Ed专为捕获和编辑实时事件而构建。跟SOMA一样，Ed接受一个或多个视频流输入，每一个输入都以静态超高清相机录制，每一个宽镜头都安置在舞台的不同位置。然而，SOMA需要一个操作人员来控制录像过程，然后在这些不同位置的镜头间来回切换，最终形成最终的输出。总的来说，Ed系统自动执行镜头取景、片段排列和选择。Ed目前已经可以实现对特定表演类型更大范围的报道。
图1 镜头取景指南
图2视频拍摄测序和选择指南
特征提取Ed软件使用面部检测和跟踪技术、面部特征点和姿态估计以及视觉说话者检测来从视频流提取多个特征，这样可以检测每一帧里面人所处的位置、面朝方向、他们何时发言等。由于我们将面部检测和说话人检测方法调节到最小的假正类误差，代价是增加了假负类误差，因此漏检的概率高于误检概率。
取景图3—（左图）面部检测框（绿色），面部特征点（蓝色），头部姿态映射（红色）；（右图）带有3个候选裁剪区域的相机视角：两个中间近距离镜头（绿色和蓝色），一个中间镜头（红色）
面部检测和相应的姿态估计用于选择候选广角裁剪（WS）、中间部分裁剪（MS）和闭合裁剪，每一个裁剪的部分一般是一个、两个或者三个候选人的人脸组合。裁剪下来的被组合成帧，从而可以达到足够多的头部、面部视角，并遵循第三条规则。图3的有半部分显示了有3个候选人的裁剪图。
拍摄排序拍摄排序即定义镜头何时切换的过程。剪辑片段排列节奏是片段时长最小值最大值的函数。任一片段都应该满足这一条件，通常保证说话人在镜头内是基本要求，Ed系统内镜头排列方法就是调控每一个镜头切换都是发生在人说话开始或者结束发言的时候。语言的检测周期被用于该过程的参考。
假设最小和最大片段时长为l_min, l_max，线性间距为(l_min + l_max)/2，最大变化的调整为(l_max – l_min)/4，如图4展示
图4 发言，在允许范围内有移动的线性序列，12秒为一个周期，最短与最长片段时长分别为2秒和4秒
镜头选择通常有三个指标（1）要求说话人在镜头内（2）允许偶尔的将镜头切换至现场反应镜头（3）偶尔的切换为特定的镜头。现场直播的控制台布局中，主持人和参与嘉宾一旦坐定通常都不会再移动位置。对于一个给定视频片段的帧截取是否合适需要考虑以下四个方面：
截取范围内声音源的数量截取范围内的人物数量截取类型（近距、中等、广角）该种截取方式用的频率怎么样图5 候选裁剪区域切换示例
当检测到有人发言时，一般使用近距离镜头的剪裁，这时人物变少，说话人也可以获得更多的关注度，相反的，如果没有检测到语音，那么会选择相对人数更多的镜头视角。同时也会选择最近没有切换过的镜头视角。每一个
评价与改进动机Ed的性能以及系统质量评价可以通过以下方式来评价完成：
Ed制作的镜头框架，排序和选择决策与人类程序制作者用同样的材料制作的决策相比如何？观众的观看体验质量如何？我们邀请四位职业电影制片人分别同时录制现场节目，Ed也生成了等同的录制镜头，然后，邀请每一个观众进行对比评价。
图6 视频录制场景
结果对比对于同一个画面，由观众在被提供的两张裁剪方案中选择他们认为更好的一张，以此形成对AI系统更多关于画面截取的意见。
指导规则一：物体边缘需要清晰
图7—Ed的结果（左）和专业人士的结果（右，被认为更好）
观众对右边由专业人士的作品具有更高的评价，主要原因在于对画面中物体（比如植物、标记或者马克杯等等）更加要求全部部分位于镜头以内，由帧边界裁减掉的物体边界更容易让人分散注意力，并且看起来不专业。如上图所示，左边由Ed生成的一帧图片右下方含有一个标记的四分之一，这让人感觉很不好。
指导规则二：对部分可见的人，边缘应该清晰
图8 Ed的结果（左）和专业人士的结果（右，被认为更好）
跟指导规则一相似的，观众不喜欢那些边缘含有被截断的人脸、身体或者嘴唇等的镜头，这容易让人把注意力从视频的焦点（比如圆桌嘉宾之间的谈话），观众在这一方面再次强调了面孔在镜头内和部分在镜头内的巨大差别。
指导规则三：避免单次镜头的过度放大
图9 Ed的结果（左）和专业人士的结果（右，被认为更好）
被认为更好的镜头如上方示例，由Ed自动裁剪的结果比由人类专业人士产生的结果要差，其中一位参与者说“看到头部更多信息更好”，正如图右半部分的图所示。整体上来看，很多参与者认为屏幕上面部占比过多有点不太“礼貌”，“整个屏幕都是人脸看起来真的很怪”，其中一位参与者说。
指导规则四：避免将头部的上半部分剪掉
图10 Ed的结果（左）和专业人士的结果（右，被认为更好）
有参与者戏谑称“为何不把他的头部剪掉呢？”。观众更喜欢一个镜头内有整张人脸，同时头部周围的背景相对少一点，如图10右图所示。观众也表示剪掉一部分头部让人不舒服。
指导规则五：避免（或最小化）空白区域
图11 Ed的结果（左）和专业人士的结果（右，被认为更好）
观众表示并不喜欢含有很多空白黑色区域的块儿，如图11的左边。实际上，给Ed添加一个规则，即最小化这样的空间意味着选择一帧可以最小化纯色的颜色块，像紫色的桌布，或者黑色的背景。
结论我们正在探索新的评价和改善智能系统剪辑视频的方法，这类方法主要以人的评价为中心。值得注意的是：自动化系统评价这类的关键问题可能不能永远也不能完全比拟人类专业人员那种主观质量，这类质量评价的关键问题就是：算法什么时候对观众或者对一个特定的直播事件来说是足够好的？同时我们如何可以判断我们的算法已经达到要求，并且不需要再改进了呢？前期工作表明，基于整体体验质量（QoE）方法的主观观察者评估可以表征视频的相对影响，即使技术质量存在很大差异[7]
参考文献
1. Campbell, R. et al., . Nearly Live Production. Winter, D., . Building a Live Television Mixing Application for the Browser. Brightwell, P. et al., . IP Studio. Evans, M., Kerlin, L., Larner, O., Campbell, R., . Feels Like Being There: Viewers Describe the Quality of Experience of Festival Video Using Their Own Words. Proceedings of ACM CHI Extended Abstracts (CHI '18 EA),
8. Fang H., Zhang M., . Creatism: A deep-learning photographer capable of creating professional work, Theis, L., Korshunova, I., Tejani, A., Huszár, F., . Faster gaze prediction with dense networks and Fisher pruning
10. Hinton, G.E., Osindero, S., Teh, Y-W. . A fast learning algorithm for deep belief nets. Neural Computation 18, pp -
14. Lino, C., Ronfard, R., Galvane, Q., Gleicher, M., . How Do We Evaluate the Quality of Computational Editing Systems? AAAI Workshop on Intelligent Cinematography and Editing, Québec, Canada. AAAI, pp.35-39
15. Smith, T.J, Henderson, J.M., . Edit Blindness: The relationship between attention and global change blindness in dynamic scenes. Journal of Eye Movement Research vol. 2, no. 2,
1、大型会议现场如何做高清视频直播？
腾讯直播的推流直播操作教程|商家运营宝典很多商家都在问我们，推流直播怎么做？今天给大家讲解一下推流直播怎么玩？ 直播间贴图/贴文字 推流直播可用于电商直播中更加直观地宣传商品的促销活动、抽奖活动等信息。粉丝无论什么时候进入直播间都可以清晰地了解到这场直播的促销活动或者抽奖活动。 效果如下图所示：
具体步骤：1.获取流信息创建推流直播计划完成后，点击直播详情页右下方，“获取推流信息”按钮，获取rtmp地址与直播码。
2.打开OBS点击文件——设置。
3.点击【流设置】，服务选择自定义，服务器处填rtmp地址，串流秘钥处填写直播码，确认无误后，点击确定。
4.右键点击首页【来源】下方的空白处，添加直播内容来源，请选择视频捕捉设备。
5.在OBS中【来源】添加【图像】，再上传已做好的图片。
· 可用鼠标移动图像，选择想放置在屏幕中的位置。 6.点击开始推流，同时在腾讯直播app内点击开始直播，即可正式直播。
推流直播中也可以简单地直接将文字信息放入直播屏幕中，吸引粉丝的关注。效果如下图所示：
具体步骤：在OBS中来【来源】添加【文本】，直接输入内容。
电脑桌面直播，授课必备 在授课型直播中，我们经常用到推流直播来显示电脑显示屏的画面同步讲课。让用户能更加清晰直观地看到具体操作步骤，效果如下图所示：
具体步骤：除了操作上面的步骤，右键点击首页【来源】下方的空白处，添加直播内容来源，需要播放屏幕内容请选择【显示器获取】。
电脑桌面和摄像头同时直播 在授课直播中，我们不光用到电脑屏幕直播也会用到摄像头同时直播，让老师出现在画面中，提高粉丝的观看体验。因此，我们将教大家如何利用绿幕将背景抠除，达到如下图效果。
具体步骤：除了进行上述步骤外，你还需要：1.准备一块绿色的幕布布置在你座位后方，覆盖整个摄像头画面。如下图：
2.向OBS中视频捕获设备（摄像头）添加滤镜-色度键。
可以看到，默认选择了绿色，并且成功把绿色背景抠除了！ 注意：请不要穿绿色的衣服，不然身体就被扣掉了！
