[发明专利]一种TCP视频流业务的QoE训练和评估的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及计算机领域，特别涉及一种TCP视频流业务的QoE训练和评估的方法及系统。

背景技术

近几年，网络视频迅猛发展。随着基于IP的TV、视频分享网站和P2P流在网络上的广泛应用，基于传输控制协议TCP(Transmission Control Protocol)的网络HTTP视频流越来越受欢迎。评估用户对视频质量的满意度对网络运营商、内容提供商、流媒体服务商和网络服务提供商都至关重要，也是迫切需要解决的问题。一直以来，传统的服务质量(Quality of Service,QoS)是最广泛采用的视频质量的度量标准。QoS评价指标主要考虑网络传输层面的性能，忽略了用户的主观因素，不能直接反映用户对服务指标的认可程度。而用户体验质量(Quality of Experience,QoE)是用户在一定的客观环境中对所使用的服务或者业务的整体认可程度，是以用户认可程度为标准的服务的评价方法。

现有技术中的UDP(User Datagram Protocol)传输的视频流业务，依据视频损伤程度来评估用户体验质量(QoE)。首先将待传输的视频存入服务器并预编码，然后根据视频图像帧包含的每个数据包对图像整体视觉效果的贡献度，经过一定的映射方法得到其对应的MOS分量。得到的MOS分量可作为资源调度的依据，达到视频的无线传输过程高效节能的目的。

对于UDP传输的视频流业务，不同的网络状况，包括吞吐率、时延、丢包率、误码率等，会导致不同程度的视频图像损伤，进而影响用户的主观体验质量，现有的UDP传输的视频QoE评估方法就不适用于TCP传输的视频流的QoE评估。而现有端到端的跨层性能指标QoE评估，只考虑了丢包率参数，对TCP视频流的用户体验质量评估产生较大偏差，影响QoE评估的准确率。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明提供的一种TCP视频流业务的QoE训练和评估方法及系统，实现以较高的准确率对实时视频业务进行质量评估。

(二)技术方案

本发明提供了一种TCP视频流业务的QoE训练方法，所述QoE训练方法包括以下步骤：

S1.检测视频流业务的网络性能，根据所述网络性能，得出网络QoS，并建立网络性能指标体系；

S2.检测视频流业务的应用层性能，根据所述应用层性能，得出视频流应用层QoS，并建立视频流的应用性能指标体系；

S3.根据所述网络QoS和所述视频流应用层QoS，建立网络QoS和视频流应用层QoS的映射函数；

S4.确定用户体验MOS值，根据所述用户体验MOS值，得出用户体验质量QoE；

S5.根据所述用户体验质量QoE和所述视频流应用层QoS，建立视频流应用层QoS和QoE的映射关系；

S6.根据所述视频流应用层QoS和QoE的映射关系，并根据所述网络QoS和视频流应用层QoS的映射函数，建立网络QoS与QoE之间的映射模型；

S7.根据所述网络性能指标体系、所述视频流的应用性能指标体系和所述网络QoS与QoE之间的映射模型，构建QoE训练。

进一步地，所述视频流应用层QoS包括：

初始缓冲延时和平均再缓冲时间和再缓冲频率；

所述初始缓冲延时为：度量从视频开始加载到开始播放的时间间隔；

所述平均再缓冲时间为：视频播放过程中，度量再缓冲时间间隔的平均值；

所述再缓冲频率为：视频播放过程中，度量视频再缓冲事件发生的频率。

进一步地，所述网络QoS和视频流应用层QoS的映射函数包括：

从视频开始加载，到缓冲区中的数据达到视频播放的最大阈值的时间间隔映射函数；

视频播放缓冲区的数据从最小阈值，加载到视频播放缓冲区的数据最大阈值的时间间隔映射函数；

从一次缓冲区中的数据低于视频播放的最小阈值，到下一次缓冲区中的数据再次低于视频播放的最小阈值的事件发生频率映射函数。

进一步地，所述网络性能包括：网络丢包率和网络延迟。

本发明还提供了一种TCP视频流业务的QoE估计方法，所述QoE估计方法包括以下步骤：

S1.检测视频流业务的网络性能，根据所述网络性能，得出网络QoS，并建立网络性能指标体系；

S2.检测视频流业务的应用层性能，根据所述应用层性能，得出视频流应用层QoS，并建立视频流的应用性能指标体系；

S3.根据所述网络QoS和所述视频流应用层QoS，建立网络QoS和视频流应用层QoS的映射函数；