一种视频体验质量评估的方法、装置与系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种视频体验质量评估的方法、装置与系统，系统包括量化参数提供装置、视频体验质量评估装置以及评估结果接收装置；视频体验质量评估装置包括量化参数接收单元、计算单元和评估结果发送单元；所述的量化参数接收单元接收用于计算视频体验评估值的参数；所述的参数包括视频的比特率BrV、初始延时TID、缓冲百分比Rp和缓冲频率Rf。本发明专利技术能够实时模拟用户的主观体验，具有高度的实时性和有效性，利于实际部署应用，实用性高。

【技术实现步骤摘要】
一种视频体验质量评估的方法、装置与系统
本专利技术涉及一种视频体验质量评估的方法、装置与系统。
技术介绍
随着互联网的快速发展，大量的互联网业务以迅猛的速度不断的涌现。根据思科报告，2012年全球互联网流量中视频流量已经占据了57％的比重，而到2017年将占到69％以上。其中有近三分之二的流量将承载于HTTP的视频流化框架上，如Netflix、Youtube等。相比传统基于RTP的IPTV框架而言，HTTP互联网视频技术能有效防止丢包的问题，但同时也引入了一些其他问题。比如在网络拥塞情况下，一旦可用带宽低于视频文件的比特率，则可能直接导致整个文件不能及时缓冲，引起初始等待时间过长，或者播放过程中的画面停顿，从而最终严重影响用户的感知体验。作为一种HTTP互联网视频技术的改进，HTTP自适应流媒体(HTTPAdaptiveStreaming，以下称HAS)于2006年第一次应用于MoveNetworks视频业务，从此衍生出三种技术方案，即微软公司的MSS(MicrosoftSmoothStreaming)框架、苹果公司的HLS(HTTPLiveStreaming)框架，以及Adobe公司的HDS(HTTPDynamicStreaming)框架。致力于达成互通标准的努力则分别来自于3GPP的TS26.234及3GPP与MPEG的动态自适应流媒体方案(DynamicAdaptiveStreamingoverHTTP，DASH)。在HAS技术框架中，服务器上的同一个视频内容需要分成不同比特率的适配集，且各个比特率的视频文件都会切分成若干个小的视频片段，每个片段仅包含几秒的视频内容。服务器上还会保存所有视频片段的索引文件，由客户端获取后进行解析并指示缓冲器使用HTTP下载对应的视频片段进行缓存。当初始缓存结束后，客户端开始对播放窗口进行渲染显示，并同时根据当前播放进度、缓存区状态决定下一次HTTP请求发生的时间，以及具体需要请求的视频片段序号。客户端还需要评估当前的带宽是否充裕，如果带宽过低的话，客户端需要进行码率的切换，即指示下载比特率较低的视频片段，以降低视频图像清晰度来保障视频播放的流畅度。相比传统单一码率、大文件的流化技术，HAS能够达到较好的可部署性、移动性和跨平台兼容性。比如，同时提供多种码率的文件分片版本，能让用户/客户端在不同网络条件或者终端显示尺寸上进行选择；在考虑实际的商业模型时，运营商也可以根据视频清晰度和带宽使用情况指定不同的价格策略，从而提升HAS在市场上的认可度。然而，HAS在初始缓冲等待过长、画面停顿以及视频清晰度切换时，仍然不可避免的会导致用户体验受损。目前为止已有部分研究成果对HAS的QoE进行度量，不过在适应参数、切换行为等因素以及对QoE的影响方面，仍存在很多研究空间。为此，本文提出基于影响因子的参数化MOS模型，从不同维度定义量化参数(QuantizationParameter,QP)，分析各量化参数对QoE的贡献，并使用统一的模型将各影响因子以简单可扩展的方式进行组合，得到最终的MOS分数，从而达到模拟评估HAS用户QoE的目的。在早期流化视频MOS的主观评估相关研究主要集中在分辨率、压缩率、帧率及帧内量化效应研究。传统的广播系统中，视频流的各项时空参数在整个节目的传输播放过程中是固定不变的，相比而言，HAS视频流由于多个版本、多个切片的特性，其分辨率、压缩率和帧率往往不固定，甚至会频繁发生改变的。这些变化通常都会反映到最终用户观看视频的主观体验，并且非线性相关。同时，已知的研究成果还主要停留在对相对低分辨率、低帧率视频资源的评估分析。DASH的QoE相关研究工作则主要集中于网络和终端设备参数对最终用户的感知体验的影响方面。与此同时，流化视频MOS的客观评估方法也在过去十几年得到广泛关注。早期研究中，均方差(MeanSquareError,MSE)、峰值信噪比(PeakSignal-to-NoiseRatio,PSNR)是最常用到的两种度量方法，但都是基于像素级的比对，没有考虑整个视频内容。后期兴起的以人类视觉系统为基础的比较方法主要有结构相似性测量(StructuralSimilarityImageMeasure,SSIM)和视频质量模型(VideoQualityModel,VQM)等。SSIM方法的主要原理在于人眼的主要功能是从场景中提取结构信息，而不是辨别场景中单个像素取值的变化，因此分别计算图像的亮度、对比度与结构信息之间的相似性，可以计算出失真图像的质量；而VQM方法则对图像的边缘滤波、特征提取、失真掩盖、时空失真综合等问题进行定义和估计，使用7个量化参数进行线性组合并计算出最终的视频质量值。由于HAS视频在传输和显示过程中均可能存在带宽、比特率和帧率的变化，此类视频客观评估方法(PSNR,SSIM,VQM)无法对用户观看视频的感知体验进行有效和及时的评估，因此也不能较好的适应HAS视频的QoE评估场景；同时由于HAS视频在传输过程中不会发生图像失真、抖动、模糊等问题，因此上述全参考评估方法用在HAS框架上时意义不大，需要定义HAS体验质量的新方法和新技术。随着标准化的主观视频MOS数据发布，基于量化参数(比如初始延时、画面停顿、缓冲等待、比特率切换等)的研究方法在近年兴起，其主要出发点是从网络传输的维度来定义用户的观看体验以及对应的体验质量损失。在传统基于RTSP/RTP的IPTV视频流化框架中，两个重要的媒体传输指标(MediaDeliveryIndex，MDI)分别为延迟因素(DelayFactor，DF)和媒体丢包率(MediaLossRate，MLR)，而以HTTP为传输机制的HAS并不存在类似问题，因此当前研究更多的偏向于对自适应码率对QoE的影响。如何对HAS场景下的网络传输参数进行量化，以及如何根据HAS的影响因子进行最终MOS评估与预测，至今仍有待研究。综上所述，现有对HAS类型视频进行体验质量评估的方法存在的缺点如下：1.主观评价方法的有效性和实时性差，可操作性不强，无法应用于HAS视频评估；2.客观评价方法的准确度和针对性不强，与用户的直观感受之间有差距；导致现有技术缺点的原因如下：1.主观评价方法要求组织人员在专门的测试环境下进行打分，之后才能给出对视频观看体验的质量评估，除了对测试环境要求、对人员素质要求很高以外，评估分数不能实时给出，不利于网络视频的在线评估。2.传统客观评估方法都只关注于基于RTSP/RTP传输的流媒体，而基于HTTP协议的HAS视频与传统流媒体有本质的不同，相关的方法不能针对HAS视频的特征进行评估，因而无法准确度量HAS的体验质量。因此，有必要设计一种视频体验质量评估的方法、装置与系统。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种视频体验质量评估的方法、装置与系统，该视频体验质量评估的方法、装置与系统基于建立评估模型，能实现视频体验质量评估的计算，易于实施。专利技术的技术解决方案如下：一种视频体验质量评估的方法，视频体验评估值的计算公式如下：pMoS＝1+IFBRIFFRIFIDIFRPIFRF；pMoS为视频体验评估值，又称为MOS分数；IFBR、IFFR、IFID、IFRP和IFRF分别为比特率影响本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频体验质量评估的方法，其特征在于，视频体验评估值的计算公式如下：pMoS＝1+IFBRIFFRIFIDIFRPIFRF；pMoS为视频体验评估值，又称为MOS分数；IFBR、IFFR、IFID、IFRP和IFRF分别为比特率影响因子、帧率影响因子、初始延时影响因子、缓冲时长影响因子和缓冲频率影响因子；比特率影响因子IFBR取值于[0，4]，而其他4个影响因子的取值区间均为[0，1]。

【技术特征摘要】
1.一种视频体验质量评估的方法，其特征在于，视频体验评估值的计算公式如下：pMoS＝1+IFBRIFFRIFIDIFRPIFRF；pMoS为视频体验评估值，又称为MOS分数；IFBR、IFFR、IFID、IFRP和IFRF分别为比特率影响因子、帧率影响因子、初始延时影响因子、缓冲时长影响因子和缓冲频率影响因子；比特率影响因子IFBR取值于[0，4]，而其他4个影响因子的取值区间均为[0，1]。2.根据权利要求1所述的视频体验质量评估的方法，其特征在于，(1)比特率影响因子IFBR计算公式如下：其中BrV即表示视频的比特率(单位：kbps)，而v1、v2、v3是与具体视频编解码相关的常数；(2)帧率影响因子IFFR计算公式如下：其中表达式FrV表示的是视频帧率大小；参数v4，v5，为编解码相关的特定常数；(3)初始延时影响因子IFID的计算公式如下：λID＝v6+v7Brv，VID＝v8+v9Brv，其中TID为初始延时，单位：秒；VID表示的是当TID趋于无穷大时的残余MOS值；λID为当TID增加时，MOS数值的下滑速度值；TID0表示的是TID＝0时的缓冲频率偏移量；参数v6～v9为编解码相关的特定常数；(4)缓冲时长影响因子IFRP的计算公式为：VRP是缓冲百分比Rp趋于无穷大时的残余MOS值；λRP为当缓冲百分比Rp增大时MOS分数下降的速度值；Rp0表示的是Rp＝0时的缓冲频率偏移量；参数v10～v13为编解码相关的特定常数；(5)缓冲频率影响因子IFRF的计算公式为：λRF＝v14+v15Brv；Rf＝NRB*60/TED；Rf为缓冲频率；VRF为当Rf趋于无穷大时的MOS残存值；λRF表示的是QoE随缓冲频率的提升而下降的速度值；Rf0表示的是Rf＝0时的缓冲频率偏移量；参数v14～v17为编解码相关的特定常数。3.根据权利要求1所述的视频体验质量评估的方法，其特征在于，IFFR、IFID、IFRP和IFRF中的任一项或任意多项无法计算时，取值为1。4.一种视频体验质量评估装置，其特征在于，包括量化参数接收单元、计算单元和评估结果发送单元；所述的量化参数接收单元接收用于计算视频体验评估值的参数；所述的参数包括视频的比特率BrV、初始延时TID、缓冲百分比Rp和缓冲频率Rf；计算单元用于根据权利要求1-3任一项所述的视频体验质量评估的方法计算视频体验评估值；评估结果发送单元用于输出评估结果。5.根据权利要求4所述的视频体验质量评估装置，其特征在于，量化参数接收单元与DPI探针相连。6.根据权利要求5所述的视频体验质量评估装置，其特征在于，视频体验质量评估装置还包括量化参数整理单元，用于对收到的量化参数进行整理，以得到合法有效的算法输入参数：如果量化参数中包含视频的编码信息RCodec，则该单元从存储单元或者配置文件中提取与该编码格式对应的算法常数v1～v17，以备评估单元使用；如果量化参数中未能包含核心算法中所需的初始等待时长TID、缓冲百分比Rp、缓冲频率Rf，而仅仅给出了初...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱文明，杨珍，洪琦，李永红，
申请(专利权)人：深圳信息职业技术学院，朱文明，
类型：发明
国别省市：广东,44