【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，具体涉及机器学习应用，尤其涉及一种视频感知质量的预测方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、随着5g网络的发展，视频业务规模快速增长，视频感知qoe(quality of userexperience，用户体验质量)是评估视频业务质量的重要手段。如何针对视频业务质量问题进行精准化的感知评估，已成为目前亟需解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本申请提供了一种视频感知质量的预测方法、装置及电子设备。
2、根据本申请的第一方面，提供了一种视频感知质量的预测方法，包括：
3、获取视频播放过程所对应的视频话单数据；
4、根据所述视频话单数据，确定视频播放关键性能指标数据；
5、将所述视频播放关键性能指标数据输入至预设的视频感知质量预测模型，获得所述视频播放过程的视频感知质量预测分值；其中，所述视频感知质量预测模型已经学习得到视频播放关键性能指标数据与视频感知质量分值之间的映射关系。
6、根据本申请的第二方面，提供了一种视频感知质量的预测装置，包括：
7、获取模块，用于获取视频播放过程所对应的视频话单数据；
8、确定模块，用于根据所述视频话单数据，确定视频播放关键性能指标数据；
9、预测模块，用于将所述视频播放关键性能指标数据输入至预设的视频感知质量预测模型，获得所述视频播放过程的视频感知质量预测分值；其中，所述视频感知质量预测模型已经学习得到视频播放关键性能指标数据
10、根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储所述处理器的可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现上述第一方面所述的方法。
11、根据本申请的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述第一方面所述的方法。
12、根据本申请的技术方案，通过获取视频播放过程所对应的视频话单数据，根据视频话单数据，确定视频播放关键性指标数据，并将视频播放关键性指标数据输入至已经学习得到视频播放关键性能指标数据与视频感知质量分值之间的映射关系的视频感知质量预测模型，获得视频播放过程的视频感知质量预测分值。本方案基于已学习到视频播放关键性能指标数据与视频感知质量分值之间的映射关系的视频感知质量预测模型，来实现视频感知质量分值的预测，不仅可以提升视频感知质量评估的准确性，也可以降低实现成本，同时也可以实现视频质量的实时监控。
13、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
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1.一种视频感知质量的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频感知质量预测模型为通过以下步骤预先得到的：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于视频拨测数据样本和所述视频拨测数据样本所关联的目标视频话单数据样本，确定训练样本，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述视频话单数据样本中确定与所述视频拨测数据样本关联的目标视频话单数据样本，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述视频拨测数据样本，确定与其存在关联关系的视频播放关键性能指标数据样本所对应的视频感知质量分值标签，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述视频拨测数据样本对应的首播时延感知分值和视频卡顿感知分值，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述首播时延感知分值和所述视频卡顿感知分值，确定所述视频感知质量分值标签，包括：
8.一种视频感知质量的预测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种视频感知质量的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频感知质量预测模型为通过以下步骤预先得到的：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于视频拨测数据样本和所述视频拨测数据样本所关联的目标视频话单数据样本，确定训练样本，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述视频话单数据样本中确定与所述视频拨测数据样本关联的目标视频话单数据样本，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述视频拨测数据样本，确定与其存在关联关系的视频播放关键性能指标数据样本所对...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨婷，陈伟栋，陈彬，孙际勇，余士韬，苏娟，
申请(专利权)人：中国移动通信集团广东有限公司，
类型：发明
国别省市：
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