基于DASH的流媒体自适应算法研究及应用

发布时间：2020-04-05 22:09

【摘要】：网络设施不断完备以及硬件技术的革新,使得人们越来越趋向于观看高质量视频内容,传统流媒体传输协议由于存在缺陷无法满足人们对视频业务的需求。在此背景下,动态自适应流技术应运而生,MPEG组织为此制定了MPEG-DASH标准。对视频业务来说,观众对观看视频过程的体验满意程度是衡量业务性能好坏的重要指标,提升用户体验质量是工业界关注的课题。MPEG-DASH协议中只对媒体传输以及媒体组织形式方面的内容进行了规范,对码率选择算法还没有明确定义。本文从用户体验质量出发,将自适应码率选择算法与提高用户体验质量相结合进行研究。主要完成的工作包括:1.针对视频播放流畅度是影响用户体验质量的首要因素,提出在基于优先保证视频播放不发生卡顿的前提下的单个视频分片的体验质量模型。2.结合网络带宽预测信息以及缓冲区容量信息,提出一种基于体验质量的码率选择算法,以最大化未来多个视频分片的综合体验质量为目标进行码率决策。经仿真实验表明,本文提出的方法对比传统自适应码率选择算法在性能上有一定改善。3.将自适应码率选择算法应用到Web网页端播放器中。对各模块的进行设计与实现,测试结果表明可以基本实现自适应播放功能。
【图文】：

到 2022 年，连接到网络的设备数量将是全球人口的三倍以上，，人均将有 3.6 个网设备。到 2022 年，全球视频流量将占到总网络流量的 82%，高于 2017 年的 75%。图.1 为 2017-2022 年视频流量占比变化趋势图，图 1.2 为 2017-2022 年在视频流量中不同型的视频流量占比变化趋势图，可以看出，实时视频占比逐渐增长。

017-2022不同类型视频流量占比变化趋势图
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN919.8

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本文编号：2615592