[发明专利]一种无线网络流媒体质量获取方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及无线网络领域，特别涉及一种无线网络流媒体质量获取方法及系统。

背景技术

随着LTE（Long Term Evolution）无线技术的普及，越来越多的用户使用移动终端观看流媒体视频。但由于无线网络环境的动态变化以及阴影衰落等因素的影响，流媒体视频可能出现马赛克、模糊和视频卡顿等现象，从而导致用户使用业务的体验下降。为了保证移动终端接收到的视频质量，在移动基站必须实施相应的优化调度方法，优先调度视频质量出现下降的用户，避免用户接收到的视频质量持续受到损伤，以保证用户对本次业务的整体体验。用户对流媒体业务的体验质量（QoE，Quality of Experience）是运营商进行业务运营和业务优化的重要参考指标，传统的业务质量（QoS，Quality of Service）只能代表网络的性能，并不能反映用户使用业务时的真实感受。以QoE为目标的优化方法的研究，对网络优化具有重要的指导意义。

在流媒体业务中，流媒体客户端从流媒体服务器下载流媒体数据，并在本地进行缓存。当缓存达到一定数量或时间时，客户端才进行播放。无线网络环境的动态变化容易导致流媒体数据包的时延增大或者引起丢包，客户端的流媒体视频就会出现模糊、马赛克或者卡顿，进而降低用户的QoE。为了保障用户的视频观看体验，需要实时监测用户的QoE变化，以在发现用户QoE降低时，实施优化措施，提高用户QoE。实时的QoE监测和优化对于运营商保障用户黏度具有重要的意义。

在目前的流媒体业务实时QoE评估方法中，主要有全参考、部分参考和无参考评估方法。全参考方法需要把待测视频和源视频进行对比，进行逐像素点的计算，运算量较大，且由于在测量点需要源视频作为参考，因此全参考方法实用性较差。部分参考方法则只需要源视频的部分特征信息，在客户端进行特征信息比较，得出评价结果，但由于只是提取了部分的特征信息，有可能源视频的特征信息和失真视频的特征信息完全相同，造成评估偏差。无参考方法不需要任何参考信息，仅通过提取受损视频本身的特征进行分析评估，复杂度较低且易于实时实现。但目前的无参考QoE评估模型中，并没有考虑用户之间的差异性，对所有用户均使用同一种评估模型。但在实际应用中，不同用户对于不同的视频失真参数（如模糊度、马赛克、流畅度）的关注度可能各不相同，用户对视频失真的承受度也不相同，理论上应该根据用户的偏好设置不同的权重，但在无参考评估方法中并没有这样做。另一方面，由于用户对于视频的流畅性与否更为敏感，并且对于一次卡顿现象的记忆持续时间较长，在评估QoE时，需要考虑用户所感受到的所有卡顿情况，在现有技术中也没有考虑这方面的内容。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的缺陷，从而提供一种无线网络流媒体质量获取方法。

为了实现上述目的，本发明提供了一种无线网络流媒体质量获取方法，包括：

步骤1）、在视频流的播放过程中，计算当前播放视频帧与前一相邻视频帧之间在Y、Cb、Cr三个视频分量上的差值，进而计算所述当前播放视频帧与前一相邻视频帧之间的差值；

步骤2）、结合步骤1）的计算结果判断当前播放视频帧处于四种状态中的哪一种：视频卡顿开始、视频卡顿结束、视频卡顿持续与正常播放；若处于视频卡顿结束状态，保存新得到的视频卡顿时长，利用新得到的视频卡顿时长与已有的视频卡顿信息计算视频流畅度，若处于视频卡顿开始状态，开始测量本次卡顿的时长，然后利用已有的视频卡顿信息计算视频流畅度，若处于其他两种状态，利用已有的视频卡顿信息，计算视频流畅度；

步骤3）、计算视频帧的模糊度和马赛克。

上述技术方案中，还包括：

步骤4）、根据视频流畅度、模糊度和马赛克计算视频帧的体验质量。

上述技术方案中，所述的步骤1）包括：

步骤1-1）、提取当前播放的第m帧的Y、Cb、Cr分量的值，并和之前的第m-1帧的相应分量进行比较，得到Y、Cb、Cr三个分量的差值J_Y、J_Cb、J_Cr；

步骤1-2）、计算第m帧和第m-1帧的差值J_m，J_m=a·J_Y+b·J_Cb+c·J_Cr，其中的a、b、c分别表示J_Y、J_Cb、J_Cr三个参数的权重。

上述技术方案中，所述的步骤2）包括：