基于多源数据融合的融媒体气象服务短视频加工系统

时 耀，刘轻扬*，梁乐宁，张明萌，刘 晨，杨雪（华风气象传媒集团有限责任公司，北京）

引言

随着社交媒体和移动互联网的快速发展，短视频成为了人们获取信息和娱乐的重要方式。而气象信息作为人们日常生活中不可或缺的一部分也逐渐融入到短视频中，为用户提供更加直观、生动的气象服务。然而，制作气象短视频需要高度的内容权威性和技术水平，目前从业人员主要是传统影视业务人员，难以满足短视频平台的快速制作需求。因此，融媒体气象服务短视频加工系统的推出，一方面利用先进的互联网技术和智能自动化生产技术，将大数据和智能算法应用于气象短视频的策划和制作中，可以提高气象短视频内容的质量和传播效率。另一方面为气象服务提供了全新的方式和工具，使得气象信息能够以更生动、直观的形式呈现给用户，提高了用户对气象信息的理解和接受度。

融媒体气象服务短视频产品加工服务[1]具有广阔的发展前景。对气象从业者而言，能够大幅降低短视频人力制作成本投入，并保证生产方式的自动化、标准化、稳定化。对广大公众而言，能够提供及时、准确的气象服务以及天气 预警等短视频产品，构筑好防灾减灾第一道防线。未来还可根据不同用户的需求开发更多应用场景，让短视频产品内容更加多样化。

1 系统架构设计

本系统采用基于服务的耦合模块化设计，该设计架构具有诸多优点。将系统拆分为各个模块，使得每个模块的功能和职责更加清晰明确，便于进行独立开发、测试和部署。通过采用服务化架构，不同模块之间的通信可以通过服务接口进行，实现了模块之间的松耦合，降低了系统整体的复杂度，也方便了后续对各个模块的升级和扩展，见图1。

图1 系统架构

2 系统流程设计

系统兼顾性能、功能和扩展性要求，支持不同模板的短视频交互生产，它能够自动化地处理数据、生成模板、创建任务和导出视频。流程设计将从数据分析、模板制作、生成任务和视频导出四个模块来详细阐述气象短视频快速制作的技术方法。

2.1 数据分析模块

数据分析模块需要从天气实况、天气预报和气象预警等信息中提取有效的数据[2]，进行统计分析，以便为后续的模板制作和视频生成提供数据层面的支持，见图2。包括以下几步：

图2 数据分析流程

数据获取：系统需要从预置的气象数据发布接口获取数据，还可以通过爬虫程序实现自动化数据获取。

数据处理：获取的数据需要进行处理，包括去除冗余数据、统计数据等，以确保数据的准确性和完整性。

数据分析：根据不同的服务需要，系统需要进行不同的数据分析，例如，对于台风预警，需要分析其路径、强度等数据，对于暴雨预警，需要分析其降雨量、范围等数据。

数据存储：分析后的数据需要存储到数据库中，以便后续的模板制作和视频生成使用。

2.2 模板制作模块

该模块需要根据数据分析模块中提取的数据，设计出各种不同的视频模板，以便后续的视频生成任务。模板制作模块包括以下几步：

模板设计：根据不同的短视频产品类型，设计不同的视频模板，包括背景图片、标题、内容文字、字体颜色、动画特效等。

模板生成：系统根据设计好的模板，将各种不同的视频模板程序化，这些模板支持对模版内的各个组成要素进行修改和调整。

模板存储：生成的模板会及时存储到数据库中，以便后续的视频生成任务调用。

2.3 生成任务模块

该模块需要根据数据分析模块中提取的数据结合模板，触发生成各种不同类型的短视频任务[3]，见图3。包括以下几步：

图3 任务流程

任务生成：系统根据数据和模板，触发生成各种不同的视频生成任务。

任务分配：系统将生成的任务分配给不同的处理节点，每个处理节点可以批量处理多个任务。

任务监控：系统需要实时监控任务的处理情况，以便及时调整任务分配和资源使用情况。

任务存储：生成的任务需要存储到数据库中，以便后续的视频导出使用。

2.4 视频导出模块

该模块需要根据生成任务模块中生成的任务，触发生成各种不同的视频，将生成的各种不同的视频流序列进行合成，并加入提前预置的音乐和背景声效。最后导出到指定的目录或发布到提前接入的第三方新媒体渠道。

综上所述，系统流程包括数据分析、模板制作、生成任务和视频导出四个模块，通过这些模块的协同作用，能够自动化地处理数据、生成模板、创建任务和导出视频，从而实现气象服务短视频的的快速、准确、及时的制作，节省大量的人力、时间成本。

3 音视频合成渲染技术

基于一个视频任务，结合气象数据，从预置的视频模版库中选择相对应的视频模版，通过多画面合成的方式，使N 多个不同的视频画面实时地在同一显示模版内呈现，捕获压缩视频数据流，利用影音渲染引擎生成基于气象数据的短视频，然后输出处理结果的过程。

3.1 基于Lottie 动画模板的自动化视频合成

Lottie 是Airbnb 开源的一个动画渲染库，Lottie支持渲染播放AE 动画。通过AE 插件bodymovie 导出json 文件作为动画数据，开发代码实现动画效果渲染。目前基本上只支持手动K 帧和一些AE 基础属性变化。

3.2 基于百度语音的文字语音合成

调用百度语音在线服务（基于HTTP 请求的REST API 接口），实现文字向语音的自动合成。支持中文、英文、中英文混读合成，提供基础音库。支持多种参数配置，可根据场景需求对发音人的语速、音调、音量进行灵活设置，满足个性化需求。

3.3 基于Vue+Echarts 的模板展示页面制作

数据可视化呈现选择Vue+Echarts 的技术路线，前端数据可视化利用前端表现层的手段，以前端手段展示、处理和分析数据，通过丰富的图表样式进行数据表达的呈现。

3.4 基于matplotlib 对数据进行动态绘制

Matplotlib 是一个Python 的2D 绘图库，应用matplotlib 对数据进行动态自动化绘制。Matplotlib 可以在Python 脚本、Python 和IPython shell、网络应用服务器和各种图形用户界面工具包中使用。

3.5 利用ffmpeg 对音视频的合成

FFmpeg 是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。常见功能包括视频采集功能、视频格式转换、视频抓图、给视频加水印等。平台将语音文字、背景音乐合成到视频通道中，然后按条件添加片头、片尾视频生产最终视频。

3.6 利用RabbitMQ 消息队列机制管理视频制作任务

RabbitMQ 是一套开源（MPL）的消息队列服务软件，RabbitMQ 是一个消息中间件，它接收、存储和转发消息数据。

3.7 利用linux 的多线程任务调度机制加快视频制作效率

一个任务就是基于一种模板，在指定的时刻对某一个或多个数据进行视频生产并发布。根据任务管理的配置，使用Linux 系统的Contrab 服务组件每过一段时间（如每1 分钟、每1 小时）触发，自动检索系统中的任务列表，找出待执行的任务。

4 系统应用

基于气象融媒体业务体系和融媒体气象服务场景分析，本系统可对PC 版、移动端和气象影视视频产品进行规范，并满足网站视频频道、气象服务视频资讯、气象服务短视频和气象分析师出镜等业务对于视频产品的需求。为实现自动化生产提供动能，有助于融媒体视频规模化制作和示范性推广。具有广泛的应用前景：

（1） 为公众提供更加直观、生动、有趣的气象信息，提高公众对气象服务的认知度和参与度。

（2） 为气象服务提供新的宣传渠道和方式，增加气象服务的影响力和传播效果。

（3） 为气象服务的创新发展提供新的思路和方向，促进气象服务的数字化、智能化、个性化发展。

5 结论

融媒体气象服务短视频加工系统实现了各类业务产品和各场景服务的快速提取、分析、处理和呈现，通过大规模的数据筛选，组合各类数据，形成有效气象数据基础库，利用高频气象服务数据处理技术和多画面合成渲染技术，完成短视频产品的加工制作。针对不同场景的服务需求，构建视频产品模板库，生成不同形式的气象服务视频，搭建起气象服务视频产品自动化制作的业务流程。使其能够快速、批量生产标准化气象类短视频，保障产出内容标准的一致性、气象信息的准确性与时效性、简化编辑技术人员的工作流程，提升短视频制作效率，实现气象信息快速、简洁、准确地传播。