碰一碰发视频源码搭建的技术拓展，支持OEM
一、引言
在当今数字化营销与便捷信息传播的时代背景下，手机 NFC 碰一碰发视频结合智能文案生成技术展现出了巨大的潜力与应用前景。通过近场通信（NFC）的便捷触发方式，能够快速地向用户推送视频内容，再借助智能文案生成技术进一步增强信息传递效果，提升用户交互体验并助力商业推广。本文将深入剖析这一技术组合的源码实现细节，涵盖从 NFC 读取到视频播放以及智能文案生成的各个关键环节，旨在为开发者提供全面且深入的技术参考，推动相关技术在更多领域的应用与创新。
二、NFC 碰一碰触发模块
（一）Android 平台源码实现
- NFC 初始化与监听设置：在 Android 项目中，首先需要获取设备的 NFC 适配器实例。通过
NfcAdapter.getDefaultAdapter(this)方法可以获取默认的 NFC 适配器。在onCreate方法中进行初始化操作，并在onResume和onPause方法中分别启用和禁用前台调度，以确保在应用处于前台时能够准确地接收 NFC 标签事件。
收起
java
import android.nfc.NfcAdapter;
import android.nfc.Tag;
import android.content.Intent;
import android.os.Bundle;
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
public class NFCTagVideoLauncher extends AppCompatActivity {
private NfcAdapter nfcAdapter;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_nfc_video);
nfcAdapter = NfcAdapter.getDefaultAdapter(this);
if (nfcAdapter == null) {
// 设备不支持 NFC，进行相应处理
finish();
}
}
@Override
protected void onResume() {
super.onResume();
Intent intent = new Intent(this, NFCTagVideoLauncher.class).addFlags(Intent.FLAG_RECEIVER_REPLACE_PENDING);
PendingIntent pendingIntent = PendingIntent.getActivity(this, 0, intent, 0);
IntentFilter[] intentFilters = new IntentFilter[]{new IntentFilter(NfcAdapter.ACTION_TAG_DISCOVERED)};
String[][] techLists = new String[][]{new String[]{android.nfc.tech.Ndef.class.getName()}};
nfcAdapter.enableForegroundDispatch(this, pendingIntent, intentFilters, techLists);
}
@Override
protected void onPause() {
super.onPause();
nfcAdapter.disableForegroundDispatch(this);
}
- 标签信息读取与解析：当 NFC 标签靠近设备并触发事件后，在
onNewIntent方法中获取标签对象。通过Ndef技术对标签中的数据进行读取和解析。假设标签中存储的是视频的唯一标识，我们可以在extractVideoIdFromTag方法中实现具体的解析逻辑，根据自定义的 NDEF 记录类型来提取视频标识信息。
收起
java
@Override
protected void onNewIntent(Intent intent) {
super.onNewIntent(intent);
if (intent.hasExtra(NfcAdapter.EXTRA_TAG)) {
Tag tag = intent.getParcelableExtra(NfcAdapter.EXTRA_TAG);
// 提取视频相关信息并触发播放逻辑
String videoId = extractVideoIdFromTag(tag);
if (videoId!= null) {
startVideoPlayback(videoId);
}
}
}
private String extractVideoIdFromTag(Tag tag) {
Ndef ndef = Ndef.get(tag);
if (ndef!= null) {
try {
ndef.connect();
NdefMessage ndefMessage = ndef.getNdefMessage();
for (NdefRecord record : ndefMessage.getRecords()) {
if (isVideoIdRecord(record)) {
return new String(record.getPayload());
}
}
} catch (IOException | FormatException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
ndef.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
return null;
}
private boolean isVideoIdRecord(NdefRecord record) {
// 自定义判断视频 ID 记录的逻辑
return Arrays.equals(record.getType(), "video/id".getBytes());
}
（二）iOS 平台源码实现
- NFC 功能配置与权限设置：在 iOS 项目中，首先需要在
Info.plist文件中添加NFCReaderUsageDescription键值对，用于向用户说明使用 NFC 功能的目的，以获取用户授权。然后导入Core NFC框架，创建NFCNDEFReaderSession实例，并设置其代理为当前视图控制器。在视图控制器的viewDidLoad方法中，检查设备是否支持 NFC，如果支持，则启动NFCNDEFReaderSession。
收起
swift
import CoreNFC
import UIKit
class NFCTagReaderViewController: UIViewController, NFCNDEFReaderSessionDelegate {
var nfcSession: NFCNDEFReaderSession?
override func viewDidLoad() {
super.viewDidLoad()
// 检查设备是否支持 NFC
if NFCNDEFReaderSession.readingAvailable {
// 创建 NFC 读取会话
nfcSession = NFCNDEFReaderSession(delegate: self, queue: nil, invalidateAfterFirstRead: false)
} else {
// 设备不支持 NFC，进行提示或其他处理
showAlert(message: "此设备不支持 NFC 功能。")
}
}
override func viewWillAppear(_ animated: Bool) {
super.viewWillAppear(animated)
if let session = nfcSession {
session.restartPolling()
}
}
override func viewWillDisappear(_ animated: Bool) {
super.viewWillDisappear(animated)
if let session = nfcSession {
session.invalidate()
}
}
- 标签数据处理与视频标识提取：当 NFC 标签靠近设备并被检测到后，代理方法
readerSession(_:didDetectNDEFs:)会被调用。在该方法中，可以遍历NFCNDEFMessage中的NFCNDEFRecord，根据记录类型（如NFCTypeNameFormatUTF8表示文本类型，NFCTypeNameFormatURI表示 URI 类型）解析出标签中的信息，假设标签中存储的是视频标识，我们可以按照相应的格式进行提取。
收起
swift
func readerSession(_ session: NFCNDEFReaderSession, didDetectNDEFs messages: [NFCNDEFMessage]) {
for message in messages {
for record in message.records {
// 根据记录类型解析信息
if record.typeNameFormat ==.utf8 {
let text = String(data: record.payload, encoding:.utf8)
// 处理文本信息，如提取视频标识
if isVideoId(text) {
let videoId = text
startVideoPlayback(videoId)
}
} else if record.typeNameFormat ==.uri {
let uri = String(data: record.payload, encoding:.utf8)
// 处理 URI 信息，如提取视频标识
if isVideoId(uri) {
let videoId = uri
startVideoPlayback(videoId)
}
}
}
}
}
func readerSession(_ session: NFCNDEFReaderSession, didInvalidateWithError error: Error) {
// 处理会话失效的情况
if let readerError = error as? NFCReaderError {
if readerError.code!=.readerSessionInvalidationErrorFirstNDEFTagRead {
showAlert(message: "NFC 读取会话出错：\(error.localizedDescription)")
}
}
}
private func showAlert(message: String) {
let alertController = UIAlertController(title: "提示", message: message, preferredStyle:.alert)
let okAction = UIAlertAction(title: "确定", style:.default, handler: nil)
alertController.addAction(okAction)
present(alertController, animated: true, completion: nil)
}
private func isVideoId(_ value: String) -> Bool {
// 自定义判断视频标识的逻辑
return value.hasPrefix("video_id_")
}
三、视频播放模块
（一）Android 平台视频播放源码
在 Android 中，我们可以使用 ExoPlayer 库来实现视频播放功能。首先在项目的 build.gradle 文件中添加 ExoPlayer 的依赖：
收起
plaintext
implementation 'com.google.android.exo-player:exo-player:2.X.X'
然后在需要播放视频的 Activity 或 Fragment 中，创建 ExoPlayer 实例，并设置视频数据源。可以使用 ProgressiveMediaSource 来加载本地或网络上的视频文件。
收起
java
import android.net.Uri;
import com.google.android.exoPlayer2.ExoPlayer;
import com.google.android.exoPlayer2.SimpleExoPlayer;
import com.google.android.exoPlayer2.source.MediaSource;
import com.google.android.exoPlayer2.source.ProgressiveMediaSource;
import com.google.android.exoPlayer2.upstream.DataSource;
import com.google.android.exoPlayer2.upstream.DefaultDataSourceFactory;
import com.google.android.exoPlayer2.util.Util;
public class VideoPlayerActivity extends AppCompatActivity {
private SimpleExoPlayer player;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_video_player);
// 获取视频 URL
String videoUrl = getIntent().getStringExtra("videoUrl");
// 初始化 ExoPlayer
player = new SimpleExoPlayer.Builder(this).build();
// 创建数据源工厂
DataSource.Factory dataSourceFactory = new DefaultDataSourceFactory(this,
Util.getUserAgent(this, "MyVideoApp"));
// 根据视频 URL 创建媒体源
MediaSource videoSource = new ProgressiveMediaSource.Factory(dataSourceFactory)
.createMediaSource(Uri.parse(videoUrl));
// 准备播放
player.prepare(videoSource);
player.setPlayWhenReady(true);
// 将播放器与布局中的 SurfaceView 绑定
SurfaceView surfaceView = findViewById(R.id.surface_view);
player.setVideoSurfaceView(surfaceView);
}
@Override
protected void onPause() {
super.onPause();
if (player!= null) {
player.setPlayWhenReady(false);
}
}
@Override
protected void onDestroy() {
super.onDestroy();
if (player!= null) {
player.release();
}
}
}
（二）iOS 平台视频播放源码
在 iOS 中，使用 AVPlayer 框架来实现视频播放功能。首先，在视图控制器中创建 AVPlayer 实例，并使用 AVPlayerItem 来加载视频资源。
收起
swift
import AVKit
import UIKit
class VideoPlayerViewController: UIViewController {
var player: AVPlayer?
override func viewDidLoad() {
super.viewDidLoad()
// 获取视频 URL
if let videoUrl = URL(string: "your_video_url") {
// 创建 AVPlayerItem
let playerItem = AVPlayerItem(url: videoUrl)
// 创建 AVPlayer
player = AVPlayer(playerItem: playerItem)
// 创建 AVPlayerLayer 并添加到视图层
let playerLayer = AVPlayerLayer(player: player)
playerLayer.frame = view.bounds
view.layer.addSublayer(playerLayer)
// 开始播放
player?.play()
}
}
override func viewDidDisappear(_ animated: Bool) {
super.viewDidDisappear(animated)
// 暂停播放
player?.pause()
}
}
四、智能文案生成模块
（一）基于深度学习的文案生成模型搭建
智能文案生成模块通常基于深度学习技术，例如使用循环神经网络（RNN）或 Transformer 架构（如 GPT 模型）。首先需要收集大量的文本数据，包括与视频主题相关的描述、产品介绍、用户评论等，对这些数据进行预处理，如清洗、分词、标记等操作。然后使用深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）构建模型架构，定义模型的输入层、隐藏层和输出层。例如，使用 RNN 模型时，输入可以是视频的特征向量（如视频标题、标签、时长等信息转换后的向量）以及一些上下文信息，输出则是生成的文案文本。
收起
python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchtext.data import Field, BucketIterator
# 定义文本字段
text_field = Field(sequential=True, tokenize='spacy', lower=True)
# 构建数据集
#... 假设已经构建好数据集并分为训练集、验证集和测试集
# 定义 RNN 模型
class RNNModel(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super().__init__()
self.hidden_dim = hidden_dim
self.rnn = nn.RNN(input_dim, hidden_dim)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
hidden = self.init_hidden(x.size(0))
output, hidden = self.rnn(x, hidden)
output = self.fc(output[-1])
return output
def init_hidden(self, batch_size):
return torch.zeros(1, batch_size, self.hidden_dim)
# 初始化模型、损失函数和优化器
input_dim = len(text_field.vocab)
hidden_dim = 256
output_dim = len(text_field.vocab)
model = RNNModel(input_dim, hidden_dim, output_dim)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for batch in train_iterator:
optimizer.zero_grad()
text = batch.text
target = batch.target
output = model(text)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
（二）文案生成与关联视频的整合
在生成文案后，需要将文案与对应的视频进行关联展示。在前端界面中，当视频播放时，可以在视频下方或旁边显示生成的智能文案。在后端代码中，需要将视频标识与生成的文案信息进行存储和关联，以便在前端请求时能够准确地获取并展示。例如，可以在数据库中创建一个表，存储视频 ID、生成的文案内容、文案生成时间等信息，当 NFC 触发视频播放时，根据视频 ID 从数据库中查询对应的文案并传递给前端进行显示。
五、数据交互与后端整合
（一）后端架构设计与数据库选型
后端架构可以采用常见的 Web 框架，如 Python 的 Django 或 Flask 框架。在数据库选型方面，可以根据数据规模和需求选择关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）或非关系型数据库（如 MongoDB）。对于视频资源信息、NFC 标签信息、用户信息以及文案生成数据等，可以设计合理的数据库表结构进行存储。例如，创建一个 videos 表存储视频的基本信息（如视频 ID、视频 URL、视频标题等），一个 nfc_tags 表存储 NFC 标签的信息（如标签 ID、标签存储的视频 ID 等），一个 users 表存储用户的信息（如用户 ID、用户设备信息等），一个 generated_texts 表存储智能文案生成的数据（如文案 ID、视频 ID、文案内容等）。
（二）前后端数据交互接口实现
- 视频请求接口：前端在获取到 NFC 标签中的视频标识后，向后端发送视频请求。后端根据视频标识在数据库中查找视频资源信息，并将视频的播放地址、封面图片等信息返回给前端。例如，使用 Flask 框架实现的视频请求接口如下：
收起
python
from flask import Flask, jsonify, request
import os
app = Flask(__name__)
@app.route('/video/<video_id>', methods=['GET'])
def get_video(video_id):
# 根据视频 ID 查找视频文件路径
video_path = find_video_path(video_id)
if video_path:
# 返回视频的相关信息，如播放地址、封面图片等
video_info = {
'play_url': 'http://your_domain/video/' + video_id + '.mp4',