本公开涉及一种视频质量的评估方法及装置，其中，该方法包括：获取待评估视频的评估参数；其中，所述待评估视频的评估参数包括码率、丢包率、卡顿参数、端到端时延参数；将所述待评估视频的评估参数输入训练好的视频质量评估模型，得到所述待评估视频的质量评估值。
【技术实现步骤摘要】
本公开涉及视频处理技术，更具体地，涉及一种视频质量的评估方法及装置。
技术介绍
1、由于网络设备和服务的快速发展，流媒体视频的传播得到了显著增长，实时互动视频也在与日俱增。尤其是人们由于疫情原因无法进行面对面交流，这使得企业和个人对远程实时互动平台的需求与日俱增，在这期间使用互动视频(例如，远程音视频会议)的用户量剧增也体现了这一点。
2、目前的客观视频质量评估多关注于对目标视频的特征提取，没有过多考虑互动视频的实时互动的场景，因此，这些算法对于互动视频来说，准确率并不高。因此，构建一个实时互动场景下的视频质量评估算法是成为了需要解决的重要问题。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的是提供一种视频质量的评估方法的新技术方案。
2、根据本专利技术的第一方面，提供了一种视频质量的评估方法，包括：
3、获取待评估视频的评估参数；其中，所述待评估视频的评估参数包括码率、丢包率、卡顿参数、端到端时延参数；
4、将所述待评估视频的评估参数输入训练好的视频质量评估模型，得到所述待评估视频的质量评估值。
5、可选的，所述卡顿参数包括卡顿次数、平均卡顿间隔和卡顿强度。
6、可选的，在所述获取待评估视频的参数之前，所述方法还包括：
7、获取卡顿次数、每一次卡顿的开始时间、每一次卡顿的时长；
8、根据所述卡顿次数、所述每一次卡顿的开始时间和所述每一次卡顿的时长，确定所述待评估视频的平均卡顿间隔。
>9、可选的，在所述获取待评估视频的参数之前，所述方法还包括：10、获取卡顿频率和平均卡顿时长；
11、根据所述卡顿频率和所述平均卡顿时长，确定所述待评估视频的卡顿强度。
12、可选的，在所述获取卡顿频率和平均卡顿时长之前，所述方法还包括：
13、获取吞吐量、视频播放速率和缓冲器的最小阈值和最大阈值之间的差值；
14、根据所述吞吐量、所述视频播放速率和所述缓冲器的最小阈值和最大阈值之间的差值，确定所述卡顿频率；
15、根据所述吞吐量和所述缓冲器的最小阈值和最大阈值之间的差值，确定所述平均卡顿时长。
16、可选的，在所述获取待评估视频的评估参数之前，所述方法还包括：
17、获取各采样时刻所述待评估视频的推流端播放帧对应的时间戳和所述待评估视频的收流端播放帧对应的时间戳；
18、根据所述各采样时刻所述待评估视频的推流端播放帧对应的时间戳和所述待评估视频的收流端播放帧对应的时间戳，确定所述待评估视频的端到端时延参数。
19、可选的，在所述获取待评估视频的参数之前，所述方法还包括：
20、将训练集中各视频的评估参数输入待训练的视频质量评估模型，得到各视频的质量评估值；其中，所述训练集中各视频的评估参数包括码率、丢包率、卡顿参数、端到端时延参数；
21、根据所述各视频的质量评估值和各视频的主观评测值，确定所述各视频的质量评估值和所述各视频的主观评测值的相关性值；
22、根据所述相关性值，调整所述待训练的视频质量评估模型的参数，直至所述相关性值满足预设要求，停止对所述待训练的视频质量评估模型的训练，得到训练好的视频质量评估模型。
23、可选的，所述待训练的视频质量评估模型为随机森林回归模型和bp神经网络模型中的一种。
24、根据本专利技术的第二方面，提供了一种视频质量的评估装置，包括：
25、获取模块，用于获取待评估视频的评估参数；其中，所述待评估视频的评估参数包括码率、丢包率、端到端时延参数、卡顿参数；
26、输入模块，用于将所述待评估视频的评估参数输入训练好的视频质量评估模型，得到所述待评估视频的质量评估值。
27、根据本专利技术的第三方面，提供了一种视频质量的评估装置，包括存储器和处理器，所述存储器存储计算机程序，所述计算机程序用于控制所述处理器进行操作以执行根据本专利技术的第一方面任一项所述的视频质量的评估方法。
28、本专利技术提供的视频质量的评估方法，通过获取待评估视频的评估参数；其中，待评估视频的评估参数包括码率、丢包率、卡顿参数、端到端时延参数，将待评估视频的评估参数输入训练好的视频质量评估模型，得到待评估视频的质量评估值，待评估视频的评估参数全面，提高了待评估视频的质量评估的准确性，同时端到端时延参数体现了互动场景下的视频的播放质量，实现了对实时互动视频的质量评估。
29、通过以下参照附图对本说明书的示例性实施例的详细描述，本说明书的实施例的特征及其优点将会变得清楚。
本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种视频质量的评估方法，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，所述卡顿参数包括卡顿次数、平均卡顿间隔和卡顿强度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取待评估视频的参数之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取待评估视频的参数之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述获取卡顿频率和平均卡顿时长之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待评估视频的评估参数之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待评估视频的参数之前，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述待训练的视频质量评估模型为随机森林回归模型和BP神经网络模型中的一种。
9.一种视频质量的评估装置，其特征在于，包括：
10.一种视频质量的评估装置，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器存储计算机指令，所述计算机指令在被所述处理器执行时实现根据权利要求1-8中任意一项所述的视频质量的评估方法。
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【技术特征摘要】
1.一种视频质量的评估方法，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，所述卡顿参数包括卡顿次数、平均卡顿间隔和卡顿强度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取待评估视频的参数之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取待评估视频的参数之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述获取卡顿频率和平均卡顿时长之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获...
【专利技术属性】
技术研发人员：张冬艳，何昊宸，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：
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