信息化背景下的广播电视监测工作

田雅静

（唐山市广播电视监测中心，河北 唐山 063000）

1 广播电视监测工作面临的挑战

1.1 多元化信息源的整合和处理

随着广播电视节目制作与传播方式的多样化，观众接触到的信息来源越来越多样。监测工作需要在短时间内对海量数据进行高效处理，配合互联网、社交媒体等多种渠道的数据采集，形成全面的分析报告。这对监测人员的信息处理能力和技术水平提出了更高的要求。为了顺应这一挑战，监测工作需要引入先进的大数据分析技术，不断优化数据采集和处理手段，提高数据清洗和挖掘能力。监测人员要针对新兴媒体渠道进行深入研究，确保在数据获取和处理中不遗漏重要信息，为广播电视节目和观众的深度解读提供有力支持[1]。

1.2 实时性与精确度的平衡

在当下互联网高速发展的时代，信息传播的速度和广度在不断提升。广播电视监测工作要保持与时俱进的态度，迅速捕捉最新的动态，否则将面临信息过时的困境。实时性和精确度是监测工作的两大核心要素。如何在追求实时性的同时保证监测内容的精确度，是一个较大的难题。解决这个挑战的关键在于采用先进技术手段，如实时流数据处理技术、智能分析算法等，以缩短数据采集、处理和传输的时间，提升监测效率。此外，通过积极引入新型网络技术，如云计算、边缘计算等，可以降低对中心服务器的依赖，进一步提升实时性和准确度。

2 广播电视监测方法与工具

2.1 信号源监测

信号源监测是广播电视监测工作的关键组成部分，主要是对发射设备、信号源与连接线的检测。确保发射设备的可靠稳定运行，是提供高质量广播电视服务的基础。信号源监测涵盖对卫星、有线及地面数字广播电视信号的全方位实时监测。面向视频编码技术，监测内容包括编码质量、比特流、帧率以及分辨率等多个关键指标。异常监测和自动报警功能可确保在信号源出现问题时立即获知并采取措施进行解决。信息化背景下，信号源监测技术不断融入新型技术手段如物联网技术、人工智能技术及云计算技术，有助于信号源监测的改进与升级，从而实现对信号源参数数据的实时监测与细节分析，提高广播电视传输信号的准确性与稳定性[2]。

2.2 传输监测

在广播电视监测工作中，传输监测负责追踪信号从信号源到终端设备的传播过程，关注的范畴包括信号传输质量、传输延迟和丢包率等重要性能参数，如图1 所示。传输监测需要满足各类场景的多样性需求，确保广播电视信号在传输过程中不受干扰、损耗，无误差地传递给用户。有效的传输监测手段或者工具如空间分集接收技术、信道估计技术和纠错技术以及安全和可靠的协议设计，是保障广播电视信号顺利传输的关键。

图1 传输监测界面

2.3 用户终端质量监测

针对用户终端的质量监测，是广播电视监测工作的最后一环，主要关注对用户体验质量、播放质量以及终端设备性能和功能等多方面的评估。用户终端质量监测涉及内容清晰度、播放流畅度、互动性及访问速度等关键指标。只有提高用户终端质量监测水平，才能确保用户对广播电视服务的满意度。在信息化背景下，用户终端智能化、个性化发展趋势愈发明显，多元化的用户画像和场景为用户终端质量监测带来挑战。此时，渗透各种新兴技术如人工智能、大数据分析和机器学习等，都为用户终端质量监测提供了有力支持，使得监测结果愈发精准，用户体验得到提升。自动化的监测方法和工具如端到端质量评估技术、多指标权重综合评估方法等，使得用户终端质量监测得以高效实施，推动广播电视事业智能化发展[3]。

3 信息化技术在监测工作中的应用

3.1 网络水平监测

信息化技术在网络水平监测中的应用具体表现为实时监测广播电视信号在整个网络中的传输质量，确保信号能够顺畅地到达用户端。网络水平监测采用广域网、有线电视网络以及卫星网络等多种形式对网络传输进行监测，检测信号复用、信道传输质量等关键指标。为了提高网络水平监测的准确性，可以利用链路质量评估技术、多维数据模型构建及网络拓扑分析等科学方法，通过集成物联网技术、云计算应用及网络安全技术，实现对广播电视信号在网络中的实时监控与智能调度，并对可能出现的网络故障进行有效预警，提高整个监测系统的稳定性和准确率[4]。

3.2 流媒体质量监测

信息技术在流媒体质量监测中的应用主要体现在保证广播电视信号的高质量播放，对流媒体信号的实时监测、评估与优化，以确保用户获得最佳视听体验。流媒体质量监测涉及多方面细节，包括播放缓冲、画面质量及音频同步等。利用自适应码率调整技术，可以实现播放质量的动态调整，根据实际网络状况保证播放流畅。依托大数据分析与人工智能算法，能够使流媒体质量监测更加智能化。结合深度学习技术的视频图像识别与评价标准，能够提高播放清晰度与载波适应性，实现全方位的在线质量监测与报告，从而优化网络传输策略，提升用户体验[5]。

3.3 数据挖掘与分析

数据挖掘与分析在广播电视监测工作中主要通过挖掘、分析大量的业务数据，来提高监测系统的智能化水平。通过数据挖掘技术，可以全面分析历史数据，以揭示其中潜在的规律性和价值。例如，运用聚类分析、关联规则挖掘以及因果关系分析等手段，有效诊断和预测信号传输异常。针对各类广播电视业务场景，数据挖掘与分析可以对监测信息进行分级分类，并实现实时监控预警。借助机器学习技术，监测系统可通过构建智能预测模型，准确分析信号质量的变化趋势，并根据实际情况制定相应的优化措施。结合云计算平台与数据仓库技术，可实现海量数据的存储与计算，并提供强大的数据支持和分析能力，有助于广播电视监测工作更加精准、高效[6]。

4 案例分析

随着广播电视行业的不断发展，信息化技术的应用对于提高广播电视监测工作的效率和准确性具有重要作用。以唐山市的地面数字电视信号监测工作为例。唐山地面数字电视信号监测项目旨在通过全面监测地面数字电视广播信号，确保信号的高质量传输与接收，满足广大用户的观看需求。在该项目中，信息化技术主要应用于以下3 个方面。第一，信号源监测。实时监测发射台的信号质量、覆盖范围及信号抗干扰能力等关键指标，确保信号源的可靠稳定运行。借助物联网技术，将各地发射台集成于一套智能化监测系统，快速检测异常并及时报警。第二，传输监测。对地面数字电视信号在传输过程中的信号质量、传输延迟及丢包率等重要性能参数进行监测，利用链路质量评估技术、多维数据模型构建及网络拓扑分析等方法，实时调整信号传输策略，优化信号传输质量。第三，用户终端质量监测。针对用户终端设备的性能和功能进行评估，包括清晰度、播放流畅度、互动性以及访问速度等关键指标，与智能终端设备配合，实现对用户观看体验的精确掌控，实现优化调整。

在此案例中，监测项目团队充分利用了信息化技术，包括物联网、大数据分析和人工智能等，在保证广播电视信号传输质量的同时，大幅提高了监测工作的效率。分析项目实施过程中遇到的一些典型问题与解决方案。首先，在信号源监测阶段，为解决部分发射台的信号质量不稳定问题，工程师们通过物联网技术搭建智能化监测系统，实现自动报警，并对异常信号源进行跟踪分析。其次，传输监测阶段，对于局部区域信号受到干扰而导致画质模糊的问题，通过多维数据分析和云计算平台的协同处理，实现实时信号传输优化和干扰源定位。最后，在用户终端质量监测阶段，对于部分用户观看体验不佳的问题，工程师利用人工智能技术和大数据分析，深度挖掘用户观看行为和设备性能，建立用户行为画像，评估终端设备性能，分析画面质量、播放流畅度等用户体验指标，并调整相应的参数，确保用户得到更好的观看体验。

5 结语

在信息化背景下，广播电视监测工作持续受益于新兴技术创新。网络水平监测、流媒体质量监测以及数据挖掘与分析等重要领域的应用均体现了信息技术相互融合的趋势，为广播电视监测提供了实时性、精确性和稳定性的保障。在现代社会，随着科技的不断进步，广播电视业务不断与新技术相融合，推动广播电视监测工作向智能化发展。