一种基于视频分类的码率自适应算法

流媒体的码率自适应算法依据网络状态动态调节视频块的码率,提升用户体验质量,但忽略了视频类型的差异对用户体验质量的影响,导致算法性能下降。提出区分视频类型特征的码率选择算法C-ABR。设计相应的用户体验质量效用函数,使用强化学习算法训练模型A3C,提升用户体验质量。实验结果说明,相对于典型的码率自适应算法Pensieve和MPC,C-ABR算法用户体验质量分别提升22.7%和50.4%。     

基于无线网络环境的手机视频码率自适应技术研究

随着无线宽带的普及,手机视频业务受到越来越多的关注。然后在无线网络环境发生变化的时候,用户体验往往不能令人满意。为了解决这个问题,文中介绍了几种手机视频码率自适应技术,并基于这几种技术提出一种有效的码率自适应方案,同时设计了一套完整的原型系统。通过在中国移动手机视频现行网络环境中的测试结果,证明了这种码率自适应技术能够在网络环境发生变化的情况下保证视频传输的质量和流畅度,给用户一个友好的体验。     

视频传输自适应网络带宽控制策略的研究

为有效利用网络资源,提高视频服务的实时性,视频的传输码率应根据网络可用带宽的变化进行调整;对视频传输自适应可用带宽相关技术展开了研究,探讨了自适应实现方法中需要解决的关键技术,通过分析视频种码率控制方法,提出了一种根据可用带宽自适应调节量化步长,优化视频输出码率的策略;实验结果表明,根据网络中链路的带宽状况,自适应改变视频量化步长可以有效地控制视频输出码率,并且能快速而平滑地将视频输出码率调整到一个与网络带宽相适应的值,保证视频网络传输的平稳性和实时性,提高视频服务质量.     

一种动态自适应HTTP流媒体码率切换算法

近年来,基于HTTP的动态自适应流媒体技术,已经被各种网络视频播放服务广泛采用.针对客户端缓冲区受限和网络环境不稳定的情况,提出一种基于客户端缓冲区长度的动态自适应码率选择算法.该算法通过对缓冲区进行分级实现了带宽的不同比例的缩放,并采用滑动窗口技术对带宽进行平滑处理.同时,通过设置每个缓冲区等级的带宽持续上升或下降时间的限制和采用高低带宽的中间码率等级,使码率等级不会剧烈变化.实验结果表明,该算法能在带宽利用和视频质量的平滑之间取得较好的平衡,提供良好的视频播放用户体验.     

基于视点预测的全景视频码率自适应策略

为解决全景视频传输中存在的视频卡顿多、用户体验质量（quality of experience,QoE）低等问题,研究当前主流的视点自适应传输方案,提出一种基于视点预测的码率自适应策略（VPBAS）。首先,构建了一种基于长短期记忆网络和全卷积网络的视点预测模型,模型将视点数据和视频显著性信息进行特征融合,实现不同模态数据的相互补充和修正,提高视点预测的准确率;然后,客户端采用随机森林算法预测当前的可用带宽,并根据视点预测结果和可用带宽信息为视频分块选择码率。最后,客户端把选择的码率信息定期发送给服务器,服务器根据反馈的信息向客户端推送最佳码率的全景视频流,这种交互过程在视频播放期间不断地重复,直至客户端观看完毕。实验结果表明,与现有传输方案相比,VPBAS能有效提高带宽受限情况下的视频观看体验。     

自适应流媒体传输方案研究及其应用

提出了一种自适应流媒体传输方案，根据网络状况调整视频数据的发送速率和视频流的码率，以保证视频数据顺利及时的传输到客户端，使客户端能够顺利进行高质量的媒体播放。该方案涵盖了码率整形、拥塞控制和视频质量自适应等功能模块及其相互关系，各功能模块可以依据应用需求选择算法加以具体实现，从而提高了方案的可扩展性和灵活性。所以该方案不依赖于具体的视频编码标准和网络协议，适用范围较广。文中还基于实际流媒体服务器给出了该方案的一个实际应用，点播测试实验汪明该方案是有效的。     

基于缓存补偿的视频码率自适应算法

针对基于超文本传输协议（HTTP）的动态自适应流（DASH）码率自适应算法未能充分利用视频缓存以及平均码率偏低的问题,提出一种DASH标准的基于缓存补偿的码率自适应切换（BASBC）算法。首先,根据最近下载分片的下载速率分析带宽波动程度并得到预估带宽;其次,依据预估带宽和当前码率等级在缓存区设置码率上切阈值和码率下切阈值,并利用动态上切阈值控制码率向上切换,消耗缓存时长,而利用动态下切阈值控制码率向下逐级切换,累积缓存时长,从而在缓存区形成累积-消耗的缓存状态循环。BASBC算法在视频播放平均码率上高于动态自适应的HTTP流码率渐进切换（DASBS）算法,有效提高了带宽利用率;虽然所提算法的平均码率稍低于基于DASH标准的码率平滑切换（RSS）算法,但所提算法的码率切换更为平滑,整体切换稳定性表现更优。实验结果表明,所提算法在动态网络环境中具有高带宽利用、切换平滑且稳定的良好表现,能够有效提高用户的体验质量（QoE）。     

无线自相似环境下的MPEG4码率自适应控制

对在无线局域网环境下,基于UDP的多媒体流MPEG4的码率自适应控制进行了研究,同时探讨了网络自相似等一些相关的问题,并借鉴通信原理中的自适应滤波方法,初步地解决了网络较平稳时码率收敛问题.通过在实验环境下对理论结果加以测试验证,实现了在自相似网络状况下,UDP协议的MPEG4码率自适应控制,该方案能更有效地跟踪实时网络有效带宽,比传统的模型方案更快速,更准确,大大地改善了服务质量.特别是采用带收敛特性的自适应算法后,当网络有效带宽趋于稳定时,媒体流输出速率的大小也收敛并趋于稳定,有利于Server和网络效率的改善.     

H.246/AVC中的码率控制方案及算法实现

H.264/AVC是一种先进的视频编码标准，码率控制作为视频编码和网络传输的一项重要技术在H.264的应用中必不可少。提出了一种基于JVT-G012的H.264码率控制方案及其算法实现，对JVT-G012框架中用于调整宏块层比特量的二次模型作了修改，提出了一种更加简洁的比特量控制算法，使得控制算法对其控制参数初始值的设定依赖很小，可自动根据编码序列的复杂程度自适应地调整控制参数。     

基于复杂度分析的HEVC帧内码率控制算法

随着高清、超高清视频应用的快速发展,码率控制的作用越来越重要。在高效视频编码HEVC(High Efficient Video Coding)中,码率控制算法在码率输出的精度和效率上都取得不错的效果,但是算法并没有考虑到实际视频编码内容的复杂度。针对此问题,提出一种基于复杂度的HEVC帧内码率控制算法。首先利用梯度来表征复杂度,根据复杂度来合理分配码率,然后根据产生的实际比特和预分配比特自适应地更新平滑窗口,最后再结合基本单元层的码率控制算法及时调节码率,从而使输出码率尽可能与目标码率相等。实验结果表明,所提出的方法能够使输出码率更加接近目标码率,并且可以进一步提高视频质量。     

大规模客户端视频流带宽调度

视频流服务的迅猛发展, 大规模用户共享带宽链路的场景不断增多. 现存的DASH视频流采用的ABR算法多用于提高单客户端用户的体验质量(quality of experience, QoE), 还有一些算法仅针对数个客户端的情况. 本文提出一种应用于大规模客户端场景的带宽调度算法, 通过聚类算法减小调度规模, 再将带宽分...     

基于模糊控制的流媒体自适应传输算法

基于HTTP的动态自适应流媒体DASH传输协议可以使用户根据自身的终端显示能力和信道条件选择合适的视频质量,是网络视频服务技术的发展方向。如何根据网络吞吐量的变化自适应地选择视频码率,以获得最佳的用户体验质量QOE,在已有的DASH系统中还没有得到很好的解决。 提出了一种基于模糊控制的自适应传输算法,将缓存的视频余量以及用户申请的视频码率和网络吞吐量的码率失配度作为输入,将预期的缓存变化量作为输出,通过模糊逻辑实现以下控制目的：(1）将缓存稳定在一个安全的区间;(2）使传输视频的平均质量最大化;(3）避免因带宽波动所造成的视频播放中断。最后,分别在两种虚拟网络环境和两种实际网络环境下进行性能测试,实验结果表明,与已有的算法相比较,本文提出的算法可以给用户带来更好的QOE。     

A frame-level encoder rate control scheme for transform domain Wyner-Ziv video coding

Available distributed video coding codecs are mostly based on decoder rate control scheme where the parity bits for decoding can be achieved over a feedback channel. Meanwhile, the frequent requests over feedback channel increase the transmission delay. The feedback-free distributed video coding, relying on encoder rate control in literatures, has overcome the aforementioned shortcoming. However, when performing parity bitrate estimation and other operations, the feedback-free distributed video coding systems based on bit-plane usually require high precision of bitrate estimation and high quality of side information at the encoder. In this paper, we propose a frame-level distributed video coding system based on encoder rate control. The innovations include three parts: 1) an adaptive coding mode selection algorithm is proposed, which utilizes both temporal and spatial correlation and reduces the complexity of encoder; 2) a bit-plane rearrangement method is adopted, which makes the coding rate on each bit-plane homogeneous and effectively reduces the accuracy requirement of the parity bitrate prediction and improves the efficiency of rate estimation; 3) a frame-level parity bitrate estimation scheme is presented to enhance the efficiency of rate estimation on the basis of a look-up table. Numerical results verify that the proposed scheme remarkably improves the rate distortion performance of distributed video coding at low bitrate.     

Bitrate allocation among multiple video streams to maximize profit in content delivery networks

Concomitant with rapid advancements in video streaming technology, concurrence video traffic has increased significantly on communication channels. Conflicts often arise among the various video streams on these communication channels when the available bandwidth is limited because the bitrates and transmission range required often vary. This study proposes a server-side-based rate allocation algorithm for content delivery networks (CDNs). Instead of simply considering bitrate selection from the perspective of network and client conditions, the algorithm combines user experience with video bitrate allocation to maximize viewer engagement. First, the values of users are evaluated and a user value computation method is proposed. Second, we developed a profit maximization bitrate allocation approach (PMBAA) that enables both content providers and CDNs to maximize profits by providing guaranteed video quality. At last, the results of test bed experiments and analyses verify that PMBAA enables high-value clients to obtain more preferable bitrates than the HTTP live streaming algorithm developed by Apple Inc.     

运动感知基于缓存的自适应视频流传输

目的 基于缓存的自适应视频流传输策略无需估测实时带宽,直接通过缓存变化量与码率的映射函数选取符合当前网络状况的最佳质量码流传输。传统基于缓存的自适应视频传输不考虑内容特征,在码率选择上为不同运动级别视频内容均使用相同的码率映射函数,在不稳定的无线网络环境中高运动强度内容的码率急剧降低会严重伤害用户体验质量（QoE）,提出运动感知基于缓存的自适应视频流传输（MA-BBA）算法。方法 MA-BBA算法根据片段运动级别确定码率映射函数,对运动强度高的内容快速切换到较高码率,而对于运动强度较低的内容则使用较为保守的码率,从而使得缓存资源能够位于安全边界之上且较多分配给高级别运动内容,提高不同运动强度内容的平均质量,使整体QoE得到优化。结果 在公开的无线网络带宽数据集上实现本文MA-BBA算法,基于吞吐量的自适应传输算法（TBA）和基于缓存的自适应传输算法（BBA）。MA-BBA在高运动强度内容的平均质量上比TBA和BBA分别提高1.7%和1.2%,且质量波动区间更小。MA-BBA在平均缓存利用率上达到72%,大大高于TBA的45.9%和BBA的45.4%。结论 MA-BBA算法与现有的码率自适应算法TBA和BBA相比,大大提高了缓存资源利用率,提高了对资源要求最苛刻的高级别运动内容的传输质量,减小码率切换幅度频率,优化了视频服务的整体QoE。     

基于状态机的视频码率自适应算法

由于链路带宽存在随机性,已有的基于超文本传输协议的动态自适应流媒体传输技术（DASH）的码率自适应算法不能很好解决播放流畅性和视频质量之间的矛盾。为解决该问题,提出一种基于状态机的DASH（SDASH）算法,将码率切换过程用状态机进行分析与控制。首先充分考虑客户端观看体验质量（QoE）的影响因素,对影响因素进行数值分析,并设定6个码率等级状态;然后将视频码率与影响因素的数值变化之间的联系作为状态转移条件;最后在保证播放缓存和码率偏移率处于一定阈值的条件下将视频码率切换至视频质量和播放流畅性整体性能相对最佳的码率等级上。实验结果表明,该算法与基于模糊逻辑控制的码率自适应算法相比能够提高客户端请求视频的平均码率,且尽量避免出现码率骤降等情况,从而较好地平衡播放流畅性和视频质量之间的关系,提升了视频观看过程的体验质量。     

基于DASH标准的码率平滑切换算法

针对现有的基于超文本传输协议的动态自适应流（DASH）码率自适应算法在无线网络环境中码率切换频繁以及平均码率偏低的问题，提出一种基于DASH标准的码率平滑切换（RSS）算法。首先，算法的带宽检测机制利用滑动窗口对历史下载速率进行取样以计算带宽偏移系数，根据带宽偏移系数的大小初步判断带宽的波动情况，并对波动较大的情况进一步确定是否存在一致性变化趋势，从而区分出带宽的持续变化和短暂抖动，同时计算出相应情况下的带宽预测值；其次，算法的码率决策模型综合考虑带宽波动情况、缓存占用和变化情况及带宽预测值等，并且分别采取快速缓冲（FB）、缓慢切换（SS）、快速上升（FR）、约束下降（LD）、稳定保持（SH）策略和休眠机制对码率选择过程进行动态控制。实验结果表明，与基于模糊逻辑的码率自适应算法以及吞吐量调节驱动的码率自适应算法相比，该算法在播放开始时能够在最短时间内将视频码率提升到最佳水平，提高视频播放过程中的平均码率，在播放过程中带宽骤变和交替性频繁波动情况下都能够很好地维持视频码率的稳定，将切换次数降到最低，从而获得良好的无线端视频体验质量。     

Event-driven video adaptation: A powerful tool for industrial video supervision

Efficient video content adaptation requires techniques for content analysis and understanding as well as the development of appropriate mechanisms for content scaling in terms of the network properties, terminal devices characteristics and users’ preferences. This is particularly evident in industrial surveillance applications, due to the huge amount of data needed to be stored, delivered and handled. In this paper, we address both issues by incorporating (a) computer vision tools that allows efficient tracking of salient visual objects for long time regardless of the dynamics of the visual environment –via a self initialized tracking algorithm—and (b) an adaptive optimal rate distortion scheme able to allocate different priorities for each detected video object with respect to users’ needs, network platforms capabilities and terminal characteristics. The self initialized tracker firstly appropriately describes visual content, secondly incorporates adaptive mechanisms for automatically update the tracker to adjust to the current conditions and thirdly includes an efficient decision mechanism that estimates the time instances in which adaptation should be activated. For the rate distortion algorithm, an optimal adaptive framework is adopted which is capable of allocating the desired quality to objects of users’ interest without violating the target bit rate of the sequence. The Wavelet Packet Transform (WPT) is adopted towards this purpose. The advantage of the WPT is that it localizes the frequency components of each video object and therefore it offers additionally content adaptability according to video object texture coding. The WPT tree is transmitted only at the first frame of each shot and thus dew bits are required for its encoding. Experimental results and comparisons with other approaches are presented to illustrate the good performance of the proposed architecture. The results cover real-world and complex industrial environments.