基于模糊控制的OTT视频质量评估方法

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视频质量评价算法研究

视频质量评价算法研究随着互联网时代的到来，视频成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。

然而，视频播放的流畅度和画质却不时出现问题，特别是在网络不稳定的情况下。

如何评价视频质量，提高视频播放的流畅度和画质成为了亟待解决的问题。

本文将围绕着视频质量评价算法进行研究探讨。

一、视频质量评价算法综述视频质量评价算法是通过对视频画面进行比较，判断不同画面的差异，从而对视频质量进行评价的一种方法。

随着技术的不断进步，视频质量评价算法也不断发展和完善。

主要的评价方法包括主观评价、客观评价和混合评价。

1、主观评价主观评价是指将视频质量评价交由人类进行判断和决策。

这种方法以主观的感受为基础，通过调查问卷和专家评分等方式得出最终结果。

主观评价的优点在于能够考虑到人类主观感受因素，但是其结果往往不够客观，易受评价者个体差异和心理因素等影响。

2、客观评价客观评价是使用计算机算法对视频质量进行评价。

常用的评价指标包括PSNR、SSIM、VQM等。

其中PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）是评估峰值信噪比，SSIM（Structural Similarity Index）是结构相似性指数，VQM（Video Quality Metric）是视频质量度量。

客观评价的优点在于结果可以客观准确，但是其评价指标较为单一，未能全面考虑视频质量的多个方面。

3、混合评价混合评价是将主观评价和客观评价结合起来，使用多种评价方法综合评价视频质量。

这种方法能够综合考虑视频质量的多个方面，但是其结果容易受到主观评价的影响，需要更多的评价数据和评价指标的参与。

二、视频质量评价算法的实现方法为了实现视频质量评价算法，常用的实现方法包括基于传统的图像处理技术和深度学习技术两种方法。

1、基于传统的图像处理技术基于传统的图像处理技术主要是通过提取视频画面的特征，然后通过计算不同特征之间的差异，从而实现视频质量的评价。

具体实现方法包括直方图均衡化、滤波器等传统的图像处理方法。

采用模糊控制的网络视频质量评估方法

１引言
随着通信技术、多媒体技术的不断发展，各类视频已经深入人们的生活。但是网络视频在传输过程中，视频质量会受到各种因素的影响，诸如：网
络因素、图像编码、终端性能等［１２］。因此如何准确评估视频质量，提升用户体验（ＱｕａｌｉｔｙｏｆＥｘｐｅｒｉｅｎｃｅ，ＱｏＥ），已经显得越来越重要了。目前已经有较多的ＩＴＵＴ学术组织、高等院校研究网络视频质量评估，并制定了相关标准。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｂｒｏａｄｂａｎｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅｓｅｒｖｉｃｅｏｆｎｅｔｗｏｒｋｖｉｄｅｏｗａｓｐｏｐｕｌａｒａｎｙｗｈｅｒｅ．Ａｌｔｈｏｕｇｈｐｅｏｐｌｅｃａｎｗａｔｃｈｎｅｔｗｏｒｋｖｉｄｅｏｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔｌｙ，ｎｅｔｗｏｒｋｖｉｄｅｏｑｕａｌｉｔｙｍａｙｂｅｉｍｐａｉｒｅｄｂｙｖａｒｉｏｕｓｆａｃｔｏｒｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ，ｌｅａｄｉｎｇｔｏｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ（ＱｏＥ）ｄｅｃｒｅａｓｅ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｎｅｔｗｏｒｋｖｉｄｅｏｑｕａｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，ａｎａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｕｓｉｎｇｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｆｉｒｓｔｌｙｔｈｅｍａｉｎｉｍｐａｉｒｉｎｄｅｘｅｓｏｆｖｉｄｅｏｑｕａｌｉｔｙｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，ｓｕｃｈａｓｎｅｔｗｏｒｋ，ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄｉｍａｇｅｉｎｄｅｘｅｓ；ｓｅｃｏｎｄｌｙｔｈｅｓｅｉｎｄｅｘｅｓｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｂｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｎｅｘｔｔｈｒｅｅｌｅｖｅｌｓｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｏｆａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｗａｓｂｕｉｌｔ；ｔｏｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄ，ｅｖｅｒｙｆｕｚｚｙｌｅｖｅｌｗａｓｇｉｖｅｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗｅｉｇｈｔ，ａｎｄｔｗｏｋｉｎｄｓｏｆｄｅｆｕｚｚｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅｇｉｖｅｎ．Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆａｃｔｏｒｓ，ａｎｄｈａｄｗｉｄｅａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙａｎｄｇｏｏｄｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｂｅｔｔｅｒ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｎｅｔｗｏｒｋｖｉｄｅｏｑｕａｌｉｔｙ；ｑｕａｌｉｔｙｏｆｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ；ｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌ；ｉｍｐａｉｒｉｎｄｅｘ；ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ

基于HLS技术的OTT视频流故障分析方法

电信技
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频流故障分析方法
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中国电信福建公司厦门分公司
分析传统视频流传输技术与ＨＴＴＰ自适应流媒体技术的各自特点，提出在构建高清视频平台时ＨＬＳ技术的应用优势从技术角度分析如何测量０ＴＴ视频用户体验质量，重点阐述ＨＬＳ视频质量检测的方法，总结出故障排鸯具体方法。ＯＴＴＩＰＴＶＨＬＳ视频故障分析
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基于图像处理技术的远程教育视频质量评价

基于图像处理技术的远程教育视频质量评价远程教育已经成为教育领域中一个重要的发展方向，尤其在面对疫情等突发情况时，它的作用更加凸显。

与传统教育形式相比，远程教育的最大优势之一就是能够通过视频来模拟面对面的教学体验。

然而，视频的质量对远程教育的效果起着至关重要的作用。

基于图像处理技术的远程教育视频质量评价成为了一个研究热点，它可以帮助教育者更好地了解视频的质量，并根据评价结果对教育视频进行改进。

首先，图像处理技术在远程教育视频质量评价中的作用非常重要。

通过图像处理算法可以对视频图像进行分析和处理，以评估视频的质量并提供改进建议。

比如，可以使用图像处理技术对视频的清晰度、对比度、饱和度等参数进行测量和评价。

此外，图像处理技术还可以检测视频中的噪声、模糊或者抖动等问题，并提供相应的修复方法。

通过这些方法，教育者可以得到一个全面准确的视频质量评价，从而针对不同问题采取合适的解决方案。

其次，基于图像处理技术的远程教育视频质量评价可以帮助教育者改善教学效果和提升学习体验。

通过分析视频质量评价结果，教育者可以了解到学生在观看教学视频时可能遇到的困难和问题。

比如，如果评价结果显示视频清晰度不高，教育者可以通过改善拍摄设备或者调整视频压缩算法来提升视频的清晰度。

又如，如果评价结果显示视频中存在抖动问题，教育者可以通过使用稳定器设备或者在后期处理中采用图像稳定算法来解决问题。

通过改善视频质量，教育者可以提升学生的学习体验，增强学生的学习动力和参与度。

另外，基于图像处理技术的远程教育视频质量评价还可以提供一定的自动化和标准化程度。

由于视频质量评价涉及到对图像的主观认知，传统的人工评价方法往往具有一定的主观性和不一致性。

而基于图像处理技术的评价方法可以借助计算机算法来对视频进行客观化分析，并提供相对一致的评价结果。

这不仅能够减轻教育者的工作量，提高评价的效率，还能够使得评价结果更加准确可信。

此外，通过制定一套标准化的评价指标和标准，可以使不同视频之间的评价结果具有可比性，从而为教育者提供有针对性的改进意见和建议。

一种基于模糊逻辑的视频质量评价算法

一种基于模糊逻辑的视频质量评价算法要判断一个视频的质量，就需要对其进行评价。

视频质量评价是一种有助于评估视频干净度和观看体验的方法。

然而，对视频质量的评估一般需要人工检查，这种做法费时费力，而且容易出错。

因此，研究一种快速而准确的视频质量评价算法非常有必要。

近年来，基于模糊逻辑的视频质量评价算法被广泛应用于视频质量评估领域。

这种方法是通过模糊逻辑来量化图像信息的不确定性，进而进行视频质量的评估。

这种方法可以快速准确地评价视频质量，因此被越来越多的人掌握和应用。

基于模糊逻辑的视频质量评价算法是一种以数学公式和计算机算法为基础的视频质量评价系统，该方法可以用于以下两种情况：1. 执行标准化测试：在测试视频质量时，通常需要使用标准化的视频测试。

这样可以使测试结果更加准确。

标准化测试通常由视频质量评价标准提供，而基于模糊逻辑的视频质量评价算法可以很好地适应这种标准。

2. 视频质量的实时评估：基于模糊逻辑的视频质量评价算法可以用于实时评估视频质量。

这种方法可以在视频传输时快速准确地评估视频质量，从而帮助解决视频传输出现的问题。

基于模糊逻辑的视频质量评价算法包括以下步骤：1. 特征提取：在进行视频质量评估之前，需要从视频中提取一些关键特征，这些特征对于评估视频质量非常重要。

例如，视频帧率，分辨率等。

2. 模糊化：将提取的视频特征转换为模糊量，模糊量是指一些数值变量的成员资格函数，模糊量用来量化视频质量的不确定性。

例如，可以使用模糊数值来描述视频的亮度，颜色等信息。

3. 推理：基于模糊逻辑的视频质量评价算法使用前向推理和反向推理来进行视频质量的评估。

在前向推理中，将输入变量传递到各级模糊量，以计算结果变量。

在反向推理中，将结果变量反向传递回各级模糊量，以推导输入变量。

4. 解模糊化：在模糊评价后，需要将模糊量转换为精确值。

解模糊化可以通过降解算法，最大值法等多种方式进行。

基于模糊逻辑的视频质量评价算法是一种有效的方法，因为它可以对视频进行量化分析，并从视频特征中提取重要信息。

基于XDR数据分析的OTT视频服务感知质量评估方法

DOI ： 10.7544/issnl000-1239.2021.2019075958(2): 418 426, 2021计算机研究与发展Journal of Computer Research and Development基于XDR 数据分析的OTT 视频服务感知质量评估方法黄鹂声1冉金也1罗静1张翔引2】(电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731)2(电子科技大学航空航天学院成都611731)(lsh@ uestc. edu. cn)Estimating QoE for OTT Video Service Through XDR Data AnalysisHuang Lisheng 1 , Ran Jinye 1 , Luo Jing 1 , and Zhang Xiangyin 21 (School of Computer Science and Engineering , University of Electronic Science and Technology of China , Chengdu 611731)2 (School (^f Aeronautics and Astronautics , University of Electronic Science and Technology of Chiaa , Chengdu 611731)Abstract Over the top (OTT) video services have gradually become one of the most popular onlineservices. However , due to poor network quality, overload of service platform and other reasons , OTTservices often encounter quality problems such as playback failure, increased number of stuck, and long buffer time, which lead to the decline of quality of experience (QoE). Internet service providers need to accurately evaluate the QoE of OTT video services so as to identfy quality problems in advance and further optimize networks and services. In this paper , a no-reference OTT video quality estimation method based on extended data record (.XDR) data analysis is proposed. It extracts a smallamount of information with high relevance to video quality from a large amount of XDR data , and converts large-scale, low-value XDR data into high-value and small-scale video quality featureinformation. This method facilitates the application of subsequent artificial intelligence algorithms for OTT video quality evaluation, reduces the cost of further data mining, and improves the accuracy of machine learning model and QoE evaluation results. The data extracted by this method is used forOTT video QoE prediction, and experimental results show that the accuracy of the QoE prediction results is signficantly better than that of the current evaluation results using the original XDR data.Key words video quality estimation ； XDR data ； data analysis ； OTT(over the top)； QoE(quality ofexperience )摘要互联网电视(over the top , OTT )视频业务逐渐成为最流行的在线业务之一，然而网络视频往往由于网络质量差、服务平台过载等原因，出现播放失败、卡顿次数增加、缓冲时间过长等质量问题，导致用户感知质量(quality of experience, QoE)下降.因此，运营商需要精确评估和掌握用户在使用网络视频业务过程中的质量体验,以便提前发现质量问题，进一步开展网络和业务优化工作.为了解决该问题，提出一种基于用户呼叫/事务/会话记录数据(extend data record , XDR )的无参考网络视频质量评估方法.该方法从大量XDR 数据中提取出与视频质量相关性高的少量信息，将大规模、低价值的XDR 话单数据转化为高价值、小规模的视频质量特征信息，有利于后续人工智能算法的应用和视频业务质量评价，降低进一步数据挖掘的资源成本，提升机器学习的输入样本质量和QoE 评价结果的准确性.实验收稿日期：2019-10-24；修回日期=2020-04-17基金项目：国家重点研发计划项目(2018YFB0804505)；国家电网公司科学技术项目(522722180007)This work was supported by the National Key Research and Development Program of China (2018YFB0804505) and the Scienceand Technology Project of State Grid Corporation of China (522722180007).通信作者：罗静(***************)黄鹏声等：基于XDR数据分析的()TT视频服务感知质量评估方法•-119表明：使用该方法提取后的数据进行QoE预测，得到的预测结果在准确性方面明显优于目前基于原始XDR数据的QoE机器学习评估方法.关键词视频质量评估；用户呼叫/事务/会话记录数据；数据分析；互联网电视；用户感知质量中图法分类号TP751随着移动网络传输能力的快速提升和智能终端的普及，互联网电视(over the top,()TT)视频业务日趋成为网络用户中最流行的在线业务之一.以OTT视频技术为主导的网络电视、移动视频和多屏互动业务，通过智能手机、平板电脑和联网电视机的OTT视频内容消费量正以惊人的速度增长.在移动视频领域，研究表明5()%以上的平板电脑用户会经常在线观看OTT视频有线电视长期以来的低费用和高保障，使得消费者不再满足于以往免费网络视频“尽力而为”的质量体验.用户体验质量的高低成为OTT视频成功的关键.一旦用户感知质量(quality of experience,QoE)没有达到用户的期望值，他们可能立刻转投竞争者.然而网络视频往往由于网络质量差、服务平台过载等因素，出现播放失败、卡顿次数增加、缓冲时间过长等业务质量问题，这些问题会导致用户满意度下降、投诉量增加甚至退订业务等后果.因此，服务提供商需要精确评估和掌握用户在使用网络视频业务过程中的体验质量，以便于提前发现质量问题,进一步开展客户关怀、预检预修工作.视频质量评估主要分为主观、客观2种方法.主观评估需要人类观察者通过视觉系统感知视频质量，双激励损伤量表(double stimulus impairment scale,DSIS)、双激励连续质量量表(double stimulus continuous quality scale,DSCQS)、绝对分级法(absolute category rating,ACR)［2］都是典型的主观评估方法.尽管主观评估方法可以最直接地反映视频质量，但是由于成本高昂且费时，所以并不实用.客观视频质量评估方法分为3类：全参考(full reference,FR)、半参考(reduce reference,RR)、无参考(no reference,NR).FR需要获取完整原始视频序列.在评估过程中，对比完整的原始视频图像数据和用户接收到的视频图像数据间的差异,检测用户接收到的视频质量损伤程度，根据损伤程度对视频用户体验进行评价.峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)［3］和结构相似性(structural ini-larity index measurement,SSIM)［，1］是常用的FR 指标.RR是从原始视频序列中提取和比较一些特征，即评估时也需要参考原始视频序列，只不过使用的是基于原始视频提取的特征信息，而非全部图像数据［5］,如文献［6］,通过参考部分图像特征来对视频质量进行评估.不管是FR还是RR,都需要将用户接收到的视频数据和原始视频数据传输到评估服务器中进行视频质量评估，该过程成本高昂且耗时.另一方面，运营商获取原始视频数据也相对困难. NR估计视频质量时则不需要原始视频序列，只需要分析通过客观测量得到的与视频质量有关的指标对视频质量进行估计.因此，对于运营商来说，采用NR方法估计视频质量显然比FR和RR更可行.深度报文检测(deep packet inspection,DPI)系统通过对网络关键接口的流量和报文内容进行检测分析，根据策略对流量进行过滤控制，实现信令面和用户面消息的采集，能够对用户上网行为产生的信息进行过滤、采集.该系统分为3层架构，其中采集层和解码层负责数据采集、流量分析、日志合成,一般以各种数据记录方式存储在解码层的数据库内，这种数据即用户话单数据(extend data record, XDR),其中X代表呼叫/事务/会话⑺.因此，例如,具体地，呼叫详细记录(call detail records,CDR)包含关于提供给最终用户的网络和服务特性的大量数据，这些海量的数据被DPI设备采集并存储在电信运营商大数据系统中.国际电信联盟电信标准化部门(International Telecommunication Union for Telecommunication Standardization Sector,ITU-T)［］建议规定了CDR的结构和内容.应用层主要对XDR记录数据进行计算、整理、统计，合理组织和存储数据，并进行呈现.电信运营商对XDR数据源转换处理后得到可以直接识别的字段信息，内容包括时间、网络类型、国际移动用户识别码(international mobile subscriber identity,IMSI).移动用户号码(mobile subscriber international ISDN/PSTN number, MSISDN)等1()()多个字段⑷，也正是本文所使用的原始数据.由于XDR数据的庞大规模和低价值，长期以来，针对XDR数据分析的OTT视频质量评估研究工作相对欠缺且计算存储成本高昂.本文提出了一种420计算机研究与发展2021,58(2)基于XDR数据的无参考的网络视频质量评估的方法，在原始XDR数据的基础上进行数据加工，从海量XDR数据中提取出与视频质量强相关性的少量信息，将大规模、低价值的XDR话单数据转化为高价值、小规模的视频质量特征信息，有利于后续人工智能算法的应用和视频业务质量评价，降低下一步数据挖掘的资源成本，提升下一步机器学习的输入样本质量和输出模型的准确性.1相关工作目前对网络视频业务质量的NR评估方法主要有以下3类.1.1流量探针分析方法在网络关键节点(如城域网路由器)部署流量探针，对网络中的视频流进行采集、分析，利用DPI或深度/动态流检测(deep/dynamic flow inspection, DFI)技术直接从网络报文序列中提取视频质量指标，完成质量评估，如文献［0］但是现有的流量探针分析方法存在一些缺陷，如必须在网络中部署流量采集探针设备，成本高昂，在已经存在统一DPI 的前提下，再次部署流量采集设备显得过于浪费；而且单台探针设备处理能力有限,在大规模流量环境下会出现丢包、资源耗尽等现象，导致分析功能失效•1.2APP上报信令分析方法各类视频终端APP软件在播放过程中，会向视频业务服务平台报送业务质量信息，例如播放起止时间、卡顿次数、卡顿时长占比等，对这些信令进行采集、提取、解析，可获得较为真实的视频业务质量评价结果•目前部分运营商已采取此类方法分析常见视频网站的用户体验质量.但是采用该方法时，信息的提取依赖于终端视频APP软件上报给视频服务平台的信令信息，各个视频服务APP分别设计了自己的信令格式，需要针对每一类APP单独定制信令解析规则，工作量大.一旦APP软件升级或启用数据加密传输，则原有的信令解析规则不再可用，导致对该类视频业务的质量分析全部失效•1.3XDR话单大数据分析方法在移动统一一DPI系统中，提取与视频业务相关的XDR原始话单，结合已知的视频质量标签作为训练样本，采用各类机器学习算法进行训练，以获得从XDR原始话单数据到视频业务质量之间的映射模型.例如文献［0］给出一种基于XDR分析互联网业务质量的方案，即在服务器集群的架构上组建一套系统对XDR数据进行采集、存储、转换处理，再输出数据到前台应用程序，做深入分析优化,能准确定位互联网业务指标异常变化的原因，提高互联网业务质量分析工作效率•然而，XDR数据具有数据量大，数据粒度小的特点，视频服务进程通常对应于数十条XDR记录，且XDR记录中的大多数信息是统计数据，并不直接包含与视频服务质量相关的信息.所以问题的关键就是如何合理地利用这些XDR 数据，但现有研究［11-12］仅提出了概念框架和思路,缺乏从XDR中挖掘视频服务质量的具体实施方法.2方法介绍2.1基本思想视频业务是一个跨越一定时间周期的连续过程，其质量特征也表现为一个完整过程中不同时段的质量.因此，对视频业务质量的刻画，应该对视频业务的全过程进行分时段的连续评价，最终将不同时段的质量评价结果进行聚合，获得完整的质量刻画指标•虽然单个XDR话单记录仅仅覆盖一个网络会话且不足以刻画整体业务质量，但多个XDR话单在时间和空间层面存在耦合，利用该耦合关系可实现XDR话单的聚合和关联挖掘：覆盖同一时段的多个XDR话单记录共同构成了该时段的视频业务行为，多个XDR话单的同一指标值共同构成了该时段的视频业务指标值.本文以原始XDR话单为输入，实现高价值质量数据的生产，主要思路可概括为:将以会话为单位的XDR话单以时间和空间方式进行关联，形成为以时间窗口为单位的切片记录,然后将多个切片记录进行汇聚，形成对视频业务过程的总体质量记录•如图1所示，横坐标表示时间，一条水平线代表原始XDR话单一次视频业务时间Fig.1Relationship between video service andXDR record图1视频业务和XDR数据的关系黄鹏声等:基于XDR 数据分析的OTT 视频服务感知质量评估方法421一条XDR 记录，多个相互重叠的XDR 记录集合表示一次视频业务.2.2视频质量特征信息的选择定义网络视频质量特征信息为：用于记录某一时段内，某个移动上网用户在观看视频过程中的多个质量特征指标的数据记录.本文提出的视频质量特征信息如表1所示•包括但不限于5个基本字段,12个统计字段，3个计算字段，3个推测字段.Table 1 Filed of Feature Information表1质量特征信息所有字段字段分类字段名称字段含义BEGINTIME/s统计开始时间，精确到秒ENDTIME/s统计结束时间，精确到秒基本字段MS I S DN用户账号VT视频应用类型USERIP 用户IP 地址TCP _COUNT /个往来包数SERVER _COUNT /个下载包数SERVER _BYTES IB下载字节数SERVER _LOST /个下载丢包数SERVER _RETRAN S i 个下载重传包CLIENT _COUNT /个上传包数统计字段CLIENT _BYTES IB 上传字节数CLIENT _LOST /个上传丢包数CLIENT _RETRANS /个上传重传包数DELAY/ms 端到端时延JITTER/ms 端到端时延抖动MTU/B下载最大包长AVG _I P _INBPS bps平均下载速率计算字段SERVER _PLRl %下载丢包率CLIENT _PLR / %上传丢包率MR / b p s推测码率推测字段FASTPUSH _FLAG 推测快推质量标记LABEL _SCORE推测视频下载质量分数基本字段表示一次视频服务的基本信息，如时间信息、用户识别信息等；统计字段可直接从原始XDR 数据中经过累加统计获取，是一次视频服务的简单统计量，本文不过多讨论;计算字段则是对统计字段进行关联计算后得出的与视频质量强相关的信息.计算字段能够较好地刻画视频质量，其中，丢包率(packet loss rate, PLR)被认为是刻画视频质量最重要的参数.在IP 网络的传输中，视频文件通常被打包成固定大小的分组，不同分组的分片信息不同，丢包会直接影响其所在帧的解码[°]・为了获得更准确的结果，我们需要同时考虑客户端和服务器之间的双向PLR.另外，平均下载速率也被认为对视频质量有很大影响.一般而言，如果下载速度非常慢，视频质量将不会很好[1],因此平均下载速度也可以用作视频质量的重要参数．在网络视频播放中，往往采用一边下载一边播放的方式.视频服务器和客户端均会控制下载速率和缓存大小，使之与播放所需要的码率匹配,并保持适当的视频播放缓冲.本文提出一种“快推质量标记”参数，其中快推是指在视频刚刚播放的时候，为了减少缓冲时间，往往使用多线程或不限制下载速率的方式，尽快填充客户端的播放缓冲区，因此视频刚刚开始播放的时候，下载速率可能远高于观看过程中的正常码率.表1推测字段中的推测快推质量标记就是用于表示快推是否成功.显然，该参数对视频质量有着很大的影响•2.3按时间窗口切片的信息提取图2是从原始XDR 话单数据中提取出特征信息的过程，主要可分为2步：第1步是将XDR 话单数据按时间分片得到时间窗口记录；第2步将时间窗口记录进行聚合，得到一条汇总记录.Fig. 2 Procedure of information extraction图2信息提取过程422计算机研究与发展2021,58(2)2.3.1切片本步骤是对以TCP会话为单位的视频类XDR 话单进行切片加工，输出多条以固定时间窗口为单位的时间窗口记录;时间窗口记录的格式如表1所述.1)将同一用户的多条视频类XDR话单记录进行时间聚类，形成XDR话单群(XDR records cluster),如图3所示，其中每一条线段表示一条视频类XDR 话单记录,线段的2个端点分别代表该XDR话单的起止时间，一个XDR话单群应满足以下条件：话单群中任意一条XDR话单，均能在本群中找到至少一条起止时间与之部分或全部重合的XDR话单,不同XDR话单群之间存在明显的时间间隔.XDR话单记录群X XDR话单记录群X+1 /________人________、明显时间间隔z-------人--------x厂、《--------»(、时间Fig.3XDR records cluster图3XDR话单群示意图将XDR话单群X定义为X=｛厂1，厂2，…，，其中r表示第z条话单(话单按照开始时间排序),其开始时间为4,结束时间为“，对每个XDR话单群X而言，其中任意一条XDR记录都能在当前话单群中找到至少一个与其时间重叠的XDR记录,即V r w X满足：m r w X,(i〉b j&&b,<Z e j)||(j〉b z&&b j<Z e z).定义XDR话单群X的开始时间bt:bt X=min｛b|r W X｝；结束时间et x:et=max｛e z\r z W X｝；则对于不同的XDR话单群X和Y,X和Y之间存在明显时间间隔,即若b X<bt，则有bt—e X〉T,其中T为给定的2个话单群之间最小时间间隔，在本文中，我们将其取值为5s.2)将同一XDR话单群X中的话单切片为多条时间窗口记录，形成时间窗口记录列表.如图4所示，我们将一个话单群的总持续时长(最大结束时间与最小开始时间的差值)平均切分为多个固定时长的时间窗口，然后对同一XDR话单群中的所有话单进行数据切片，为每个时间窗口生成一条唯一的时间窗口记录；该时间窗口记录中的各个统计字段来自于与该时间窗口部分或全部重合的多条XDR话单的切片统计结果.Fig.4Time window 图4时间窗口将一个话单群的总持续时长定义为dt X=et X—bt X.(1)若将X平均切分为n个时间窗口，则第Z个窗口wnd z的开始时间wnd_bt z满足dt Xwnd_bi i<bt X+(z—1)X-----,1WiW n,n结束时间wnd_et z满足dt Xwnd_t z<bt X+i X,1W。

面向移动互联网的视频质量评估与改进研究

面向移动互联网的视频质量评估与改进研究随着移动互联网的快速发展，视频成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

然而，在移动互联网环境下，用户普遍遇到了视频质量不佳的问题，如视频加载慢、卡顿、模糊等。

针对这些问题，本篇文章将从视频质量评估和改进两个方面进行探讨。

一、视频质量评估方法视频质量评估是衡量视频视觉效果和听觉效果的过程，目的是确定视频的质量是否达到用户的期望。

在移动互联网环境下，使用传统的视频质量评估方法并不适用，因为网络环境不稳定，带宽有限，用户设备各异。

因此，需要针对移动互联网环境提出适用的视频质量评估方法。

1. 主观评价主观评价是通过人工主观参与的方式进行的，即让用户观看视频并给出评价。

在移动互联网环境下，可以通过在线问卷调查或用户反馈等方式收集用户对视频质量的主观评价。

此外，还可以结合眼动追踪等技术手段，通过跟踪用户的视线位置和注视持续时间等指标，获取更为细致的主观评价结果。

2. 客观评价客观评价是通过计算机自动进行的，主要利用图像处理和信号处理等技术，从视频的物理特征和技术指标出发，进行视频质量评估。

在移动互联网环境下，可以从视频的分辨率、码率、压缩比、帧率等指标出发，计算视频的质量得分。

此外，还可以利用机器学习和深度学习等技术，构建视频质量评估模型，通过训练模型自动评估视频质量。

二、视频质量改进方法针对移动互联网下视频质量不佳的问题，可以采取以下方法进行改进，以提升用户的观看体验。

1. 码率自适应技术码率自适应技术是根据网络带宽和设备性能等因素，动态调整视频的码率，以适应当前网络条件和设备特点。

通过检测用户的网络状况，如延迟、丢包率等，实时调整视频的码率，保证视频的平稳播放。

同时，还可以根据用户的设备性能和屏幕尺寸等因素，调整视频的分辨率，以提供更佳的观影体验。

2. 预加载和缓存技术预加载和缓存技术是通过提前将视频数据缓存到用户设备中，以减少视频加载时间和卡顿现象。

在用户观看视频之前，系统可以根据用户的喜好和观看历史等信息，预先将相关视频的数据缓存到用户设备中。

基于模糊和噪声度量的视频质量评价模型及应用

基于模糊和噪声度量的视频质量评价模型及应用姥言却童大肇硕士研究生学位论文题目：基王槿物塑噬直廑量鲍塑题厦量透俭槿型区廑且学号： Q25鱼墨墨姓名：割丞赳专业：让篡扭抖堂皇撞苤导师：嚣挂学院：圆终垫盔研究医日2010年2月4薯3-，竹●??t；’ 一，’●'’霸● l，‘．．口’．，独创性或创新性声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。

申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。

枞戤：纠勿缈醐：3、节关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。

学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。

保密的学位论文在解密后遵守此规定保密论文注释：本学位论文属于保密在一年解密后适用本授权书。

非保密论文注释：本学位适用本授权书。

本人签名：日期： 7??7矿导师签名：日期：f；少aSL_蜃I r，■■#t#I-g，ft≈基于模糊和噪声度量的视频质量评价模型及应用摘要随着IP网络和3G网络的迅速发展，业务提供能力的增强，数字视频通信已经发展成为了一个重要的领域。

在视频压缩和传输技术上的巨大进步，为各种视频业务应用提供了强有力的支持。

虽然数字视频技术为电信运营商带来了新的业务应用和盈利的增长点，但是满足用户需要的视频业务质量仍是运营商面对的挑战。

因此需要对视频业务质量进行监测，而对视频质量的评价是视频业务质量监测功能中必不可少的部分。

基于模糊控制的OTT视频质量评估方法.docx

基于模糊控制的OTT视频质量评估方法刘辉寿国础信息与通信工程学院网络体系构建与融合北京市重点实验室北京邮电大学中国，北京摘要：关键字：一、引言随着信息时代的不断推进，新的多样性信息服务大量涌现，OTT（Over the top）视频作为新兴的媒体形态在近段时间内迅猛发展，受到人们的广泛关注。

据市场研究机构Digital TV Research的报告指出，全球OTT 视频业务将在近几年快速发展，其中中国作为最大的智能终端存量市场，互联网电视用户数发展速度将领先全球，有望在2016年突破一亿，整个OTT 视频产业收入也将会从2010年的5000万美元增长到2016年的13.8亿美元。

OTT视频也由其开阔的市场和广泛的应用，被视为未来视频的主要发展方向。

OTT视频通过因特网传输视频，与传统的IPTV不同，它不需要运营商提供专用网络或基础设施，而是通过普通的因特网数据协议和开放的因特网在非管理型的网络中传输，且用基于TCP的HTTP协议传输数据，便于管理的同时保证视频画面质量，较大程度的提高了用户体验。

然而，OTT视频的运营在为人们带来便利的同时，也产生了一些问题。

OTT视频通过因特网传输数据，TCP 吞吐量由于网络中的各种损伤而受到影响。

当TCP吞吐量比OTT视频播放速率小时，视频就会出现不间断的暂停现象，等待新的数据。

这使得OTT视频的传输必须依赖于良好的网络性能。

好的网络状态为用户带来高质量的视频体验，差的网络状态很大程度上影响用户视觉感受，用户体验质量QOE（Quality of Experience）也因此降低。

随着OTT视频用户的不断增长，人们对视频QOE的要求也越来越高。

为了满足用户需求，提高用户QOE，对OTT视频的质量进行评估和监测具有重大的意义。

目前，网络视频质量的评估主要有两种方法：主观评估和客观评估。

主观评估是通过人的视觉系统对视频的质量权衡和评估，这对视频质量的判定是决定性的。

视频质量评估算法的研究与改进

视频质量评估算法的研究与改进随着互联网普及，视频作为一种信息传递方式，逐渐成为人们获取信息、学习娱乐的首选。

然而，视频质量对于用户体验有着至关重要的影响，一个好的视频质量评估算法可以有效提升用户的观影体验。

本文将探讨视频质量评估算法的研究与改进。

一、现有的视频质量评估算法目前，已经有很多视频质量评估算法被提出。

其中，最常用的是基于主观评分的评估和基于客观评分的评估。

1.基于主观评分的评估基于主观评分的评估是通过实验室测试或在线问卷的方式，让观众对视频质量进行评估，并将评估结果转化为客观指标。

这种评估方式是最直接的评估方式，因为是由人进行评估，更符合人类观察视频的方式。

但是，这种方式评估时间长、费用高，且评估结果受到测试环境和评估者的主观因素影响较大。

2.基于客观评分的评估基于客观评分的评估是通过计算机模型对视频进行分析，得出客观评分。

这种评估方式评估速度快，评估结果客观，但是由于视频质量评估涉及到很多因素，如分辨率、码率、帧率等，很难得到准确的结果。

二、视频质量评估算法的改进对于以上两种评估方式，都有一定的局限性和不足之处。

因此，对于视频质量评估算法的改进是非常有必要的。

1.基于主观评价与客观评价相结合将主观评价和客观评价相结合可以弥补各自的不足，提高评价的准确性。

如，在询问用户对视频质量的评估时，可以在视频中插入一些特定的场景，来影响用户的情感反馈，以更好地反映用户的真实感受。

2.利用深度学习算法提高评估准确性目前，深度学习在许多领域都有着广泛的应用，如自然语言处理、计算机视觉等。

使用深度学习算法可以提高视频质量评估的准确性，可以对视频像素信息进行提取、特征筛选，来提高评估的准确性。

3.考虑视频内容的影响由于视频内容是影响用户体验的重要因素之一，所以在视频质量评估中考虑视频内容的影响是十分重要的。

如，对于非同类视频，如电影和教育视频，评估标准应该有所区别，考虑其不同的特性，因此，需要针对不同类型的视频开发不同的评估算法。

视频质量评价方法综述

７３６计算机辅助设计与图形学学报２００６焦并将其归结为基于ＨＶＳ（ｈｕｍａｎｖｉｓｕａｌｓｙｓｔｅｍ）生理特征和基于结构失真的两大类方法，对视频质量评价过程中用到的多种方法进行了总结和评论，并通过实验进行了效果验证．最后总结和预测了视频质量评价技术发展的几个方向．１视频质量主观评价视频质量主观评价凭感知者主观感受评价视频对象的质量，包括视觉信息的录入系统，即人眼成像系统；视频信息处理系统，即人脑对视觉信息的加工．成像系统与信息处理系统２部分互相结合，对视频评价的结果产生显著的影响，目前尚没有合适的数学模型对其进行精确的刻画．主观质量评价一般采用连续双激励质量度量法（ｄｏｕｂｌｅｓｔｉｍｕｌｕｓｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｑｕａｌｉｔｙｓｃａｌｅ，ＤＳＣＱＳ），对任一观测者连续给出原始视频图像和处理过的失真图像，由观测者根据主观感知给出分值．ＩＴｕ—Ｔ（ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＵｎｉｏｎ—Ｔｅｌｅｃｏｍ—ｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）已经发布相关标准ＢＴ一５１０，就主观质量评价过程中的测试序列、人员、距离以及环境做了详细规定，并综合考虑了影响视觉感知的分辨率、白平衡等因素【７Ｊ．中国国标ＧＢ７４０１—８７中对有线电视广播系统图像质量评价进行了规定，给出了电视图像主观质量的５级打分标准，并对伴音图像的质量评价进行了规定［８Ｊ．主观质量评价方法需针对多个视频对象进行多次重复实验，耗时多、费用高，难以操作．目前，有学者就主观质量评价体系的组成环节进行改进研究．Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ通过在主观评价过程中引入测试者反馈信息来加快主观质量评价过程旧Ｊ．在主观质量评价过程中，给每个测试者连续的视频剪辑和一个输入控制设备，通过一个显示滑块实现与视频播放的交互．该方法不必中断视频剪辑，节省了测试时间及成本．就测试人员而言，主观质量评价原则上要求由不具有先验经验的非评价专家对待测对象打分，但观测者看到相同图像以后，实际上已经对同一个图像及相关的失真图像都建立了部分的先验信息．相对于主观质量评价，客观质量评价具有操作简单、成本低、易于实现特点，它已经成为视频图像质量评价研究的重点，这也是本文综述的重点．在实际视频通信中，更倾向于主观评价方法与客观评价方法的结合，如利用主观评价结果对客观质量评价模型结果进行校正．２视频质量客观评价目前，视频质量客观评价一般是通过模拟ＨＶＳ的生理特征建立视觉感知模型，并将模型的输出值作为质量的评价或失真的度量，研究集中在如何提高模型输出与主观评价结果的相关性．Ｗａｎｇ自２００２年起提出，并在此基础上发展了一种基于结构失真的视频质量客观评价方法，该方法对静态图像质量评价取得了较好的效果，颇具潜力［２’１０］．２．１峰值信噪比和均方误差在视频编解码过程中，目前一般采用峰值信噪比（ｐｅａｋｓｉｇｎａｌｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ，ＰＳＮＲ）或均方差（ｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒ，ＭＳＥ）衡量视频序列的失真度，即＾ｆｆ２ＰＳＮＲ＝１０１９（淼ｓＥ）（１）１旦ＭＳＥ＝壶∑（ｚｉ一互ｉ）２（２）Ｆ１其中，ｚｉ和五分别为原始图像与重建图像中对应的像素值，Ｎ２为Ｎ×Ｎ图像中的总像素数．ＰＳＮＲ和ＭＳＥ忽略了图像内容对人眼的影响，不能完整地反映出图像的质量．分析式（１）和（２）可以看出，相对同一个原始信号以（ｉ，Ｊ），相同ＰＳＮＲ或ＭＳＥ的２个失真信号五ｌ（ｉ，Ｊ）和五２（ｉ，Ｊ）可能是不同的．式（２）中，若Ｉａ（ｉ，Ｊ）一ａ１（；，歹）Ｉ＝ｌａ（ｉ，Ｊ）一ｎ２（；，歹）Ｉ，贝０五１（ｉ，Ｊ）＝五２（ｉ，Ｊ），亘览五１（ｉ，歹）＋ｄ２（ｉ，Ｊ）＝２ａ（ｉ，Ｊ）．ＭＳＥ相同，但五１（ｉ，Ｊ）和ａ２（ｉ，Ｊ）并不一定相同，在人眼看来也可能会相差甚远．图１中，２个失真信号信号１和信号２分别与原始信号进行ＭＳＥ计算的结果是相同的；但在人眼看来，信号１要比信号２更接近原始信号．图１不同失真信号的均方差计算５期佟雨兵等：视频质量评价方法综述７３９Ｓ（ｚ，Ｙ）＝ｆ（Ｚ（．２７，Ｙ），Ｃ（ｚ，Ｙ），Ｓ（ｚ，ｙ））（３）其中，Ｓ（Ｘ，Ｙ）为失真信号与原始信号之间相似性的测量函数，用来度量失真度；ｆ（·）是整合函数；ｚ（ｚ，ｙ）是亮度比较函数，ｃ（ｚ，ｙ）是对比度比较函数，Ｓ（ｚ，Ｙ）是结构比较函数，３个函数相对独立，满足对称性、边界性和最大值唯一性［２４｜．１（ｘ，ｙ）＝考粤ｔｚ兰，Ｃ１＝（Ｋ１Ｌ）２（４）ｐｚ十Ｙ十Ｌ／１ｃ（ｚ，ｙ）＝ｉ戮，ｃ２＝（Ｋ：Ｌ）２（５）丸川＝吾赠（６）其中，盯删＝丙与∑（ｚ。

广播电视传输技术的视频质量评估与提升

广播电视传输技术的视频质量评估与提升随着科技的不断进步，广播电视传输技术也在不断提升，给观众带来更高质量的视听体验。

然而，在广播电视传输过程中，视频质量往往会受到多种因素的影响，如信号强度、压缩算法、传输带宽等。

本文将重点探讨广播电视传输技术的视频质量评估与提升方法。

一、视频质量评估方法1. 客观评估方法客观评估方法是通过利用计算机算法和数学模型来分析视频质量的一种方法。

其中最常用的客观评估方法是使用PSNR（Peak Signal to Noise Ratio）指标进行评估。

PSNR可以通过计算原始视频与压缩后视频之间的峰值信噪比来评估视频质量的损失程度。

除了PSNR，还有SSIM（Structural Similarity Index）和VMAF（Video Multi-method Assessment Fusion）等客观评估方法。

2. 主观评估方法主观评估方法是通过人工参与来评估视频质量的一种方法，通常使用双向评估法或多样本比较法。

双向评估法是让观众对两个视频进行比较，选择更好的一个。

多样本比较法是将多个视频进行比较，评估它们之间的质量差异。

主观评估方法可以更好地反映观众的实际观感，但需要大量的人力和时间成本。

二、视频质量提升方法1. 提高传输带宽提高传输带宽是提升视频质量的关键因素之一。

传输带宽越大，视频的码率就能越高，从而提供更清晰、更细腻的画面。

为了提高传输带宽，可以采用光纤传输技术或无线宽带网络技术。

此外，智能流媒体传输协议（如HLS、DASH）的应用也可以根据观众的网络环境自动调整视频的码率，以适应不同的网络条件。

2. 优化编码算法编码算法在视频传输中起到了至关重要的作用。

一种优秀的编码算法可以在保证视频质量的前提下，实现更高的压缩比例。

常用的视频编码算法有H.264、H.265等。

通过不断改进编码算法，可以减小视频文件的大小，提高传输效率，同时保持较好的视频质量。

此外，还可以结合画面预处理技术、运动估计技术等来进一步优化编码算法。

视频质量评估算法研究

视频质量评估算法研究随着互联网技术的不断发展，视频成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

在这个时代，视频资源已经成为了人们获取信息、娱乐和学习等方面的重要渠道之一。

然而，由于不同视频平台对于视频质量的要求不同，如何对视频质量进行评估，成为了一个亟待解决的问题。

因此，视频质量评估算法的研究也逐渐受到了广泛的关注和重视。

一、视频质量评估的背景与意义视频质量评估是指对视频的各种质量问题进行定量或定性评估的过程。

在视频传输和检测过程中，视频的质量可能会受到多种因素的影响，例如视频压缩、网络带宽、解码器和播放设备等。

因此，需要针对不同的需求和网络条件下，设计出一种适合的视频质量评估算法，提供更好的用户体验和视频传输效果。

对于视频网站而言，视频质量评估可以提高网站的用户体验和网站形象，增加用户粘性和忠诚度，从而提高用户的满意度和品牌口碑。

而对于视频广告商而言，视频质量评估可以帮助其了解视频广告效果及用户反馈，做出更明智的广告投放决策。

因此，视频质量评估算法的研究意义重大。

二、视频质量评估算法的分类根据评估方法的不同，视频质量评估算法可以分为主观评价和客观评价两种。

主观评价是通过人类的感觉和经验来对视频质量进行评估。

常见的主观评价方式有两种：一是针对特定用户群体进行调查问卷或访谈，让用户对视频进行评价；二是通过专家评估，由行业内的专家对视频进行评价，得出质量评分或质量级别。

主观评价的结果具有较高可靠性，但需要耗费大量人力和物力，并且易受个人主观因素和环境因素的影响，缺乏实用性。

客观评价是通过计算机视觉、语音和数据处理来评估视频的质量。

客观评价的结果可以直接反映在数值上，具有更高的准确性和实用性。

客观评价算法根据采用的技术和方法，可以分为以下几类：1. 基于失真模型的评价算法该算法是根据失真模型，对视频编码过程中产生的失真进行度量。

主流的基于失真模型的评价算法有块失真度量算法、运动估计误差算法和混合度量算法等。

此类算法适合对编码器的压缩性能进行评估，可以通过实验数据进行模型训练和优化。