网络视频质量包层评估模型研究

为了实现对网络视频质量的实时监测,提出一种包层视频质量评估模型.该模型无需对视频载荷信息进行解码,只通过分析视频包头信息评估网络视频的质量.首先,分析包头信息获取压缩码率、帧率、每帧编码比特数、丢包数目和丢包位置等信息,利用压缩码率和Ⅰ帧的平均编码比特数预测视频内容的运动特性,在此基础上结合视频帧编码类型及视频内容运动特性预测视频流的编码失真和丢包失真并最终建立包层质量评估模型.实验结果表明,相比国际标准G.1070模型和G.1070增强模型中的视频质量评价方法,通过该模型得到的视频质量与视频主观质量的皮尔森相关系数分别平均提高了0.087和0.065,同时均方根误差降低了0.219和0.164.该模型具有良好的性能,可以准确地评价网络视频质量.     

基于延时预测的TCP实时视频传输方法

对TCP实时视频传输过程进行分析,指出发送延时是影响基于TCP的实时视频传输端到端延时的关键因素,并可通过其大小来判断视频帧的播放质量;提出一种递阶式马尔可夫预测模型,该模型通过输入视频帧长度、丢包率、网络往返时间和TCP拥塞窗口大小预测视频帧的发送延时,使用NS2(Network simulator 2)进行模拟。研究结果表明:在RED(Random early detection)策略下,可以通过模型的预测值来判断视频帧是否适合采用TCP传输,能为基于TCP的流媒体传输策略提供重要参考。     

基于场景参考帧的预测帧刷新

为了阻止无线网络视频传输中由于丢包和误码而引发的差错扩散,提出了一种基于场景参考帧的预测帧刷新的抗差错策略.通过对视频序列的分割,对场景内需要同步刷新的视频帧进行基于场景参考帧的预测编码,获得相应预测帧,在编解码端同步场景标志和刷新标志,从而实现预测帧刷新.试验结果表明,与传统的I帧刷新策略相比,在需要高I帧刷新率的不可靠无线网络中,文中策略能够在保持相似重建视频质量的前提下,使帧比特率显著下降.     

无线多媒体传感器网络拥塞感知的流控制机制

为研究和改进无线多媒体传感器网络实时传输视频数据的性能,首先深入分析和研究在无线传感器网络环境下实时传输MPEG视频流存在的主要问题与性能瓶颈,通过分析端到端吞吐量与视频帧发送速率之间的关系,以IFQ队列长度作为反应网络拥塞程度的重要指标.在此基础上,提出一种基于跨层设计的拥塞感知通信流量控制机制,其基本思路是根据MPEG编码视频序列的特点,当无线链路质量变差,通信拥塞可能出现时,发送节点主动丢弃部分对接收方播放质量不太重要的低优先级视频帧数据,以降低通信负载,增加高优先级视频帧的成功传送概率.为验证该策略的效果,分别设置了简单与复杂场景下的视频传输实验,分析了在多种视频帧发送速率下平均端到端时延,丢包率,可解码帧率等参数指标的变化.实验结果证明,这一策略可以改进视频流在接收方的播放质量,同时减少不必要的能耗.仿真实验结果表明该策略有效克服了性能瓶颈,提高了无线多媒体传感器网络实时多媒体传输的服务质量.     

一种新的Wyner-Ziv视频编码关键帧抗误码方案研究

在Wyner-Ziv视频编码传输系统中,关键帧的正确传输和准确解码对于整个系统的编解码性能有着重要影响.然而在无线通信系统中,由于网络故障、网络拥塞等会造成关键帧数据丢包的问题,这严重影响了接收端的解码质量.本文针对关键帧丢包问题提出一种新的解决方案,即在有反馈信道的条件下,通过对丢包帧增加部分额外Wyner-Ziv码流进行纠错并恢复解码端的受损图像,从而有效地提升视频质量.实验测试结果表明:当关键帧丢包率为1%~20%时,相比于典型的帧内错误隐藏算法,本文方案对重建图像纠错后的PSNR最大可提高20dB,且即便是丢包率很高的情况下,也能够较好地提升关键帧的R-D性能.     

3G视频传输中码率自适应调整算法

为了实现移动视频监控,介绍了一种基于中国联通3G网络的视频监控系统,并提出一种码率自适应调整算法.分析了3G网络视频传输中自适应调整码率的必要性,指出引起网络状况变化的两个主要因素.为了减小丢包率和获得平稳的视频流,提出了一种基于改进的AIMD算法来调整视频码率的流量控制算法.根据丢包率和视频延时把网络状况分为5个等级,对5个等级采取不同的码率调整策略:网络状况越差,码率减小越快,网络状况越好,码率增长越快.另外,为了保证视频质量,在减小码率的同时,减小帧率.实验结果表明,该算法可以正确地判断网络质量变化,把丢包率控制在很小的范围内,有效地改善了视频质量.在3G网络环境下,相比于现有的码率自适应调整算法,该算法在码率波动和丢包率方面都有一定的优势.     

考虑丢包特性的无参考网络视频质量评估模型

针对相同丢包率条件下不同的包丢失集中度对视频质量影响不同的问题,提出一种考虑丢包特性并且不需要对视频解码的无参考网络视频质量评估模型.首先依据码流信息在压缩域计算视频的时域复杂度,然后在压缩域计算包丢失集中度和包丢失率对视频质量的影响因子.考虑到人眼视觉系统的空域掩盖效应和时域掩盖效应,进而提出由于丢包引起的视频质量下降的视频质量评估模型.该模型不需要对视频进行完全解码,具有资源开销小、实时性好的特点,适合对实时传输的视频流进行质量评估.实验结果表明,使用该视频质量评估模型测得的视频包丢失质量评分与其主观质量评分有很好的一致性,相比于国际标准G.1070中的丢包视频质量评价模型,无参考网络视频质量评价模型与主观质量评价的相关性平均提高了6.18%.     

基于有损率失真优化的AVS—M帧内更新算法

基于运动补偿混合编码的AVS—M低速率视频流,对信道误码十分敏感．网络丢包造成的错误信息不仅影响当前帧的重建质量,还会在其后续帧的时域和空域上迅速蔓延和扩散,使得视频质量急剧下降．为此,分析了AVS—M无损率失真优化和有损率失真优化模型,研究了受损MB的扩散失真和掩盖失真,通过比较在模拟丢包网络中MB在不同编码模式下的Lagrangian代价函数,实现了一种基于有损率失真优化的AVS—M帧内更新算法．同时,将该算法与AVS—M的随机帧内更新以及行更新算法进行了比较．实验表明,基于有损率失真优化的帧内更新算法,在计算复杂度增加不大的情况下,较大地提高了AVS—M视频的差错恢复性能．     

大数据量TCP友好视频流传输拥塞控制研究

分析TCP友好的拥塞控制机制.通过分析实时视频流传输过程中丢包事件的发生率来预测网络负载状况,并根据网络负载动态调整接收缓冲区大小.提出一种基于RTCP反馈的TCP友好(TCP-Friendly)拥塞控制方法,运用NS-2对该控制方法的TCP友好性、视频的回放质量进行试验和结果分析.     

一种基于深度卷积神经网络的摄像机覆盖质量评价算法

随着视频监控系统的大规模普及,视频监控系统的效用评价成为一个重要的研究课题.当前视频监控系统评价只考虑了摄像机的覆盖率,缺少对摄像机覆盖质量的量化评价.该文提出了一种基于深度卷积神经网络的监控摄像机覆盖质量评价算法.将摄像机覆盖质量评价问题转化为对摄像机所采集视频帧的质量评价问题,探讨了基于视频帧的摄像机覆盖质量等级的分级策略,标注了一个摄像机视频帧质量等级数据集; 设计了一种新颖的多维标签赋值方法,利用深度卷积网络学习鲁棒的视频帧表示,进一步基于支持向量回归机(SVR)学习视频质量回归函数,从而实现对摄像机覆盖质量的鲁棒估计.实验结果表明:该算法能够准确地对监控摄像机的覆盖质量进行自动评测,有效监测了摄像机监控质量的实时变化.     

一种基于缓冲区阈值调整的动态自适应码率选择算法

基于HTTP的动态自适应流媒体(Dynamic adaptive streaming over HTTP,DASH)是一种可利用Web服务器提供在线高质量视频流的自适应码率流技术,决定了视频播放性能。传统动态自适应码率选择算法存在考虑因素单一、播放缓冲区长度受限、带宽不稳定等问题,因此,改进与优化动态自适应码率选择算法十分必要。针对客户端缓冲区长度受限和带宽不稳定造成的视频播放卡顿现象,综合考虑网络带宽和客户端缓冲区因素,提出一种基于缓冲区阈值调整的动态自适应码率选择算法(Dynamic adaptive rate selection algorithm based on buffer threshold adjustment,BT-DARA)。该算法首先通过获取不同视频段大小和下载速率,计算网络吞吐量并对视频下载时间进行预测,然后结合缓冲区视频片段长度状态进行码率选择。特别地,在视频播放过程中对不同阶段采取不同的视频码率选择策略,并在客户端缓冲区达到临界值时动态调整缓冲区阈值参数,以此增加缓冲区长度,减少码率切换次数,确保视频播放的稳定性。实验结果表明,该算法能提高视频播放的码率,保证视频播放质量和稳定性,减少了视频开始播放的启动时间,为用户提供良好的视频播放体验。     

一种任意帧率的MPEG视频播放算法

介绍了一种能支持以任意帧率播放MPEG视频的算法——帧映射算法。该算法通过对MPEG视频数据帧进行预处理,获得表明每一帧在任意帧率下是否应该播放的帧映射数据,从而实现任意帧率的MPEG视频播放,满足了一定的QoS要求,同时保证了平滑的视觉效果。     

基于集群服务器的VOD设计与实现研究

提出了一个基于集群的视频点播系统，该系统能够以任意的视频翻放速率提供用户所需的服务质量，系统内服务器的配置相同，采用分布式和冗余式相结合的数据存储方案。通过预处理视频流，系统为每个视频文件的每一帧建立位图，以确定在已给定帧速率的条件下是否传送此帧。集群方案使系统具有较高的容错能力，能够提供较高的任务处理能力。而且系统能够保持负载平衡和具有可扩展能力。数据通信方式则采用了由客户端控制视频流量的RQRP协议，基于缓冲的请求-应答方案解决了重复帧的问题，保证了服务质量。     

一种用于网络计算机系统的半集中计算模型

提出了一种用于网络计算机系统的半集中计算模型,在保留传统网络计算机系统的管理优势的同时,支持客户端分担更多的计算负载,并可提供无缝的用户体验。研究了该模型中的计算任务划分、输入合成与显示合成的策略,实现了一个基于半集中计算模型的视频播放器原型。实验表明它能够进行无缝的视频播放,并可以显著降低服务器端负载。     

Internet上实时视频流传输框架的研究

论述在Internet上进行实时视频流传输的特点以及对传输带宽、延迟和丢包率的要求，研究视频传输中的应用层QoS控制方法(速率控制，错误控制)．改进了实时视频流传输的框架，在传输框架中引入代理高速缓存技术．结果表明，代理高速缓存技术能够减轻视频服务器的负载和网络拥塞，提高视频播放质量．     

自适应视频流的源端编码优化

针对不允许多次重传的实时交互性无线视频业务,优化源端的自适应编码器.主要结合多重描述编码的特点以及无线信道的特性,以编码器输出码流的R-D参数为变量,并基于信道反馈信息,筛选出编码策略.确定拉格朗日公式中各参量的表达式时,重点分析了与源端自适应编码相关的错误隐藏带来的影响,对解码端失真传播进行了详细讨论与推导.此优化策略的计算复杂度低,易于控制.经实验证明:优化编码后的自适应视频流,即使通过误码率较高的无线信道传输,也能在接收端获得良好的回放视频质量.     

基于Android平台的远程视频监控报警系统

为使视频监控技术更方便、并能网络实时监控, 基于视频压缩技术的进步以及智能手机等移动设备的普及, 分析了监控系统的需求、面临的问题及调整, 设计了一套基于Android 平台的功能完善的远程视频监控报警系统。实际测试表明, 该系统实现了高清晰度的实时视频监控功能, 并在出现异常情况下进行智能分析做出相应预警操作。系统功能完善, 界面简洁大方, 并具有一定的兼容性、可扩展性。     

基于轻量化网络和密集光流法的精子活力检测

基于便携式家用精子检测仪的研发需求,研究了轻量化卷积神经网络在精子活力检测方面的应用.利用Farneback光流算法提取出不同帧间距的精子视频的密集光流帧图像,并通过多通道图像叠加的方式将其与原始视频帧图像进行叠加.把叠加后的图像作为轻量化卷积神经网络ShuffleNet的输入图像,用于检测视频中精子的活力水平.实验结果表明：使用ShuffleNet能在基本不降低检测精度的前提下显著降低网络整体的计算量和模型所占用的内存,更适用于嵌入式和移动设备.此外,采用多通道叠加密集光流帧和原始帧图像作为输入图像,相较于单一的原始帧图像,有效提升了网络模型的性能.     

千兆级视频流实时处理关键技术研究

机载遥感系统图像具有数据量巨大、传输速率高、存储时间长等特点。为保证数据传输稳定,解决图像数据传输过程中的丢帧问题,针对目前常见的各种图像数据存储和显示的软硬件实现手段进行分析比较,设计了一种稳定的基于GigE Vision协议的千兆级视频流实时处理系统。本文重点介绍了系统的软硬件构架和视频处理模块StreamPix的开发途径。实验表明该系统能对视频图像进行实时显示和存储,丢帧率为零,图像回放清晰,效果优良。     

HTML5核心Web技术分析

分析了HTML5核心Web技术。HTML5在网络、数据存储、地理定位、视频音频播放、Canvas等方面有很大的优势。HTML5的新功能能够提高开发和应用网页的效率，提高浏览器对资源的占有率。