视频质量检查系统（共6篇）
视频质量检查系统 篇1
随着自动化技术和软硬件技术的不断发展, 传统工业对于自动化技术的要求显著提高, 极大地促进了视频监视技术的发展;同时由于“911”事件的影响, 世界对于安全的注重超过以往任何时候, 安全防护成了各项活动的重中之重[1]。在工业中, 仪器设备的正常运行对工厂的安全正常运行有着决定性的意义, 所以很有必要对这些仪器、设备进行监视[2]。在安防中, 由于涉及到巨大的人身及财产伤害, 对于监视的实时性以及准确性的要求不言而喻[3]。基于此, 视频监视技术取得了长足的发展。而在视频监视技术的发展过程中, 监视视频的质量成为视频监视系统中最重要的部分[4,5]。因此对监视视频质量的优化策略研究直接影响整个视频监视系统的性能。
1存在的问题
监视视频的质量主要体现在实时性、流畅性和清晰度等性能指标上。在一般视频监视系统中, 实时性主要由监视终端视频处理性能决定。实时性要求客户端软件以最快的速率进行网络视频数据解码。由于远程监视系统中, 监视终端存在接收缓冲区, 缓存网络数据流, 因此实时性要求数据在缓冲区中几乎不进行缓存。而对于视频流畅性, 主要由监视终端解码、显示速率与网络视频流接收速率的相对关系决定, 当解码、显示速率比视频流接收速率高时, 解码、显示会阻塞等待视频接收, 由于此等待过程并非平均分布在每一帧, 因此会造成播放视频流畅性问题。清晰度主要和视频数据的丢包率有关, 在网络状况理想的情况下, 丢包率主要与监视终端数据处理效率有关, 当终端数据处理速率较低时, 由于视频数据累积, 会造成接收缓冲区溢出, 从而导致丢包率升高, 引起清晰度问题。在实际应用中, 网络拥塞对丢包率影响很大, 决定了视频的清晰度。
由上述分析可知, 要想保证视频实时性能, 必须提高视频终端的处理性能。而同时由于实时性和流畅性存在矛盾:实时性要求监视终端以最快速率进行数据处理;流畅性要求视频流进行缓冲, 同时控制监视终端解码、显示速率。为了达到好的监视效果, 必须找到均衡控制策略, 一方面让视频进行缓冲, 保证视频解码、显示不阻塞, 另一方面保证数据快速解码, 不产生累积时延。同时必须对网络拥塞进行抑制, 以保证视频清晰度。
2优化控制策略
2.1 零拷贝缓冲区策略
流媒体编程中处理的数据量非常大, 减少数据拷贝可以提高客户端对流媒体数据的处理速度、降低时延以及减轻处理器的负载;也可以减少客户端因为数据拷贝, 来不及处理后续数据包而带来的丢包现象。从而节约系统资源, 提高流媒体的播放质量。零拷贝缓冲区策略通过合理的缓冲区设计, 能减少90%的数据拷贝工作, 大大提高系统性能。
零拷贝缓冲区策略合并接收缓冲区和解码器输入缓冲区, 使得缓冲区间的数据拷贝操作变成指针操作。
零拷贝缓冲区原理图如图1所示, Read-ptr:视频解码指针, 指向待解码的数据;Write_ptr:接收数据指针, 指向网络数据的存放地址;valid_data_ptr:有效缓冲区首地址, 网络数据存放的首地址。备用缓冲区不存放从网络接收的视频流, 当如图2所示, 有效数据分为2块时, 并且解码数据分别存在于缓冲区中的2个部分, 则传递给解码器Read-ptr并不能满足要求, 因此需要使用到备用缓冲区, 具体策略是将Read-ptr后的数据拷贝到Buffer_ptr里, 使得解码数据变成一块连续缓冲区。由于在视频监视系统中, 一帧数据的数据量比接收缓冲区小得多, 因此发生这种拷贝的几率很少, 而且每次拷贝的数据量也很少, 能大大优化系统性能, 提高监视终端解码、显示的效率。
2.2 网络拥塞抑制策略
当通信网络中有太多的分组需要传输时, 会使整个网络的性能降低, 传输质量下降, 产生网络拥塞现象。当发生网络拥塞时, 如果不能及时地对网络拥塞进行抑制, 视频延时会上升、网络丢包率急剧增长, 同时也会带来一定的流畅性问题, 给视频质量造成很大的影响。对于拥塞的解决办法无非只有2种:增加网络资源和降低负荷。前者由整个互连网络决定, 没有办法进行控制, 后者由每个用户决定。当出现网络拥塞时, 适当地减少服务器端视频采集的速率, 这样既减少了传输的数据, 降低了网络负载, 同时又降低了客户端数据的需求, 减少了视频质量下降的几率。
在RTP[6]协议中, 使用RTCP[7] (实时传送控制协议) 来进行流量控制和拥塞控制。在RTP会话期间, 各参与者周期性地传送RTCP包。RTCP包中有5种不同类型的RTCP控制分组, 其中有2种:SR (Sender Report) 发送者报告, 用于当前发送者的发送情况和接收情况的统计;RR (Receiver Report) 接受者报告, 用于当前接受者的接受情况的统计。
RTCP包中含有已发送的数据包的数量、丢失的数据包的数量等统计资料, 可以利用这些信息动态地改变传输速率, 甚至改变有效载荷类型。
在客户端可以周期性统计接收数据包的总个数以及丢失数据包的个数, 然后按照RTCP的数据包格式填充数据包, 发送至服务器端, 然后服务器端通过相应的流量控制算法, 利用客户端传输过来的具体参数, 则可以动态的调节数据包的采集以及发送速率。
2.3 编解码速率协调策略
在一般视频监视系统, 监视终端进行视频解码时, 为了确保每帧数据的完整性, 需要判断接收缓冲区中数据是否达到一定要求Limit_A, 但是由于监视图像在背景固定和背景剧烈运动时, 每帧数据量相差非常大, 剧烈运动时的数量量往往是静止时的几倍, 因此对于Limit_A的选择比较困难。当Limit_A选择较小时, 在剧烈运动的情况下, 解码数据可能不是完整一帧, 造成视频质量问题;当Limit_A选择较大时, 在几乎静止的情况下, 可能会造成视频的停顿以及长时间的视频延时。因此Limit_A必须是动态变化的, 同时缓冲区中的数据由于静止和运动时的数据量不同, 数据量也必须进行严格的控制, 防止在静止情况下出现大规模延时。
在监视系统中, 接收缓冲区就像一个漏斗, 从网络接收数据写入缓冲区就像往漏斗里注水, 从缓冲区取出数据进行解码播放, 就像从漏斗出水一样[8,9]。在一个漏斗中, 当入水和出水相同时, 不仅能使水流顺畅, 同时漏斗里的储水量也几乎恒定, 如图3所示。当然在监视的系统中, 由于存在时间差 (往缓冲区里存储的帧与从缓冲区中取出的帧在时间上存在着差异) , “出水速率”和“入水速率” (帧的大小) 往往不相同;当视频从运动变为静止时, “出水速率”会比“入水速率”大, 当视频从静止变为运动时, “出水速率”会比“入水速率”小。因此不能简单地套用此模型。
由于视频显示速度不是以比特 (bit) 为单位而是以“f/s”为单位, 所以当“水”的单位变为“f”, 相应的“出水速率”和“入水速率”也变成“f/s”, 则整个系统模型变为:当输入帧率和输出帧率相同时, 就可以保证缓冲区中具有恒定的帧数stay_M, 如图4所示。同时只要确保Limit_A的值正确, 那么每帧数据都可以是完整的, 视频也会是流畅、完整的。
输入速率就是从网络接收视频帧的速率, 理想地来讲, 也即是监视服务器采集、发送视频的速率;而输出速率应是从缓冲区取出数据进行解码的速率, 由于视频质量最后呈现给用户的部分是显示部分, 因此将输出速率改为显示速率更为妥当, 同时为了保证视频帧的完整性, 解码速率也要进行适当的控制。
此策略的实施办法就是控制服务器端视频采集、编码的速率和客户端视频显示的速率, 使它们速度相同, 同时在Limit_A的选取上, 根据视频连续性的关系, 由实际消耗数据决定下一帧Limit_A的值, 同时平滑解码速率, 使得每帧的解码过程能够平均分布。
3实验结果分析
本文的测试环境为:监视服务器运行Davinci[10]开发平台, 具有ARM+DSP双核结构, ARM子系统进行常规处理, DSP子系统进行快速数字信号处理。ARM子系统最高主频为297 MHz, DSP子系统最高主频为594 MHz, 最高速度为每秒4 752百万条指令;监视终端运行于PC机, 处理器为奔腾42.8 GHz, 内存1 GB, 显存256 MB, 内置100 Mb/s网卡, 160 GB硬盘, 操作系统为Windows XP。监视服务器与监视终端通过校园网络相连。测试内容主要是针对客户端发出连接请求后5 s, 10 s, 30 s, 60 s, 90 s, 120 s, 150 s, 200 s, 250 s, 300 s时的系统状态:主要包括时延、丢包率以及产生停顿现象帧的百分比率。测试过程为单用户情况下, 对优化前后视频质量进行比较。如图5所示为优化前、后的时延变化图。从图中可以观察出, 优化前时延随着监视时间的增加而增长, 这是由于监视终端缓冲区之间拷贝操作过多, 造成客户端解码显示、速度相对较低, 因而引起监视终端累积延时。而优化后的时延基本稳定, 大概在1.5 s左右, 没有累积时延。这是由于缓冲区策略的控制, 监视终端视频解码、显示速度有了大幅提高, 同时在编解码速率协调策略的控制下, 视频编解码速度相对比较平均, 有效的抑制了累积时延, 保证了系统实时性。因此优化控制策略对于时延的控制十分有效。
如图6所示为优化前、后的丢包率变化图。从图中可以观察出, 优化前, 系统丢包率在开始监视的时比较稳定, 但随着监视时间的增长, 丢包率迅速增加。由于累积时延存在, 缓冲区必定会溢出, 因此导致丢包率迅速增加。而在优化后的系统中, 由于不存在累积时延, 因此系统缓冲区利用率比较小, 不会造成由于缓冲区溢出而产生的丢包现象, 因此确保了系统的监视视频质量。在优化后的系统中, 丢包率依然存在较大波动, 这是因为在网络拥塞的情况下, 不可避免会产生较大丢包率, 但是由于拥塞控制的作用, 丢包率会受到抑制, 缓慢恢复到正常水平。
图7为停顿帧百分比的变化图。从图中可以看出, 优化后的停顿帧百分比比优化前有了较大的提升, 优化后的停顿帧百分比大概稳定在1.5%左右。随着视频实时性的提高, 视频缓冲的时间也大大减小, 缓冲区数据量也大大减小, 因此造成监视终端解码、线程间歇性等待网络数据流, 从而造成停顿百分比增高, 视频出现停顿现象。由于优化后视频停顿百分比基本稳定且居于可以接受的范围, 这也进一步表明编解码速率协调策略进行了有效的控制。
4结语
视频监视系统中, 对系统软件硬件设计实现完成后, 很重要的工作就是对监视视频质量的优化, 只有监视视频的质量达到要求, 系统才能满足实际应用的需求。因此本文基于这个问题, 首先分析了监视视频性能指标的影响因素, 然后提出2种优化策略, 实验结果表明, 这两种策略有效地提高了监视视频的质量, 保证了监视视频的实时性, 流畅性和高清晰度。
摘要：为了对视频监视系统中监视质量的进行优化, 提出了3种优化控制策略:零拷贝缓冲区策略、网络拥塞抑制策略、编解码速率协调策略。零拷贝缓冲区策略降低了终端负载, 提高了系统处理能力, 网络拥塞抑制策略有效地减少了丢包率, 编解码速率协调策略平衡了系统延时与流畅性。实验测试结果显示, 随着监视时间的增加, 优化后系统时延基本稳定、丢包率显著减少、视频播放流畅, 系统性能满足一般应用需要。
关键词：视频监视,优化,实时数据处理,视频播放的流畅性
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高清视频监控系统的质量检测 篇2
随着近几年来安防领域科学技术的不断发展以及平安城市视频监控工程的推广,高清视频监控系统的产品日趋完善,并被大量地应用到安防视频监控系统工程中,高清视频监控这个概念已经被越来越多的用户和厂商认可,高清所带来的超高画质、超宽场景给人以极大的视觉震撼。单从清晰度来说,标清摄像机已经接近极限,在短时间内也没有提升的空间;而高清摄像机在清晰度方面可以说正处于快速提升的阶段,从百万像素,到200万,再到300万,500万等都已经有相应的产品在市场上出现,随着高清摄像机技术的日渐成熟,高清视频监控系统已经越来越广泛地应用在安防领域。与此同时,高清视频监控系统的质量也受到越来越广泛的重视。
高清视频监控系统,指的是图像的前端采集、传输、存储和显示等采用高清监控设备组成,图像原始分辨率大于等于1920×1080(或同等级像素),系统图像水平清晰度大于等于800TVL的视频监控系统。之前国家制定的GB50348-2004《安全防范工程技术规范》,其中明文规定了对视频监控系统工程的质量检查以及检测验收的一些技术性的要求,但是当时制定的都是针对标清视频监控系统的内容,到目前为止国家尚未有针对高清视频监控系统的相关标准,但是国家已经注意到这方面的需求,现在《数字高清视频监控系统技术要求》征求意见稿已经出台。本文就主要围绕高清视频监控系统质量检测的内容和方法展开系统的分析与探讨。
2 高清检测不同于标清检测
目前标清监控系统的检测主要依据的标准是GB 50348-2004《安全防范工程技术规范》,检测内容主要包括系统功能与主要性能、安全性及电磁兼容性、设备安装检验、线缆敷设检验、电源检验、防雷与接地检验六部分。因为标清监控系统主要还是模拟视频监控,是除显示设备外的视频设备之间以端对端模拟视频信号传输方式的监控系统。而GB 50348-2004《安全防范工程技术规范》配套标准GB 50395-2007《视频安防监控系统工程设计规范》中规定模拟视频监控系统实时显示黑白电视清晰度应大于等于400TVL;实时显示彩色电视水平清晰度应大于等于270TVL;回放图像中心水平清晰度应大于等于220TVL。所以标清视频监控系统在检测中主要应用清晰度测试卡进行测试,但是标清清晰度测试卡的最高清晰度只能达到450TVL,而目前我们针对高清视频监控系统检测用的HDTV通用型测试卡的最高清晰度则可以达到120 0TVL。
模拟视频信号的传输主要采用SYV75-3或SYV75-5的同轴电缆,我们在检测标清监控系统中发现监控图像常常有干扰现象,主要原因可能是电力系统与信号传输系统的线路在一个线槽或桥架内传输(俗称混穿)而造成的电源干扰,所以我们在检测标清监控系统时,会重点检查系统的线缆敷设情况。而数字高清视频信号的传输主要采用光缆或双绞线,要求采用数据结构独立的专用网络,抗干扰能力强,所以在检测高清视频监控系统的传输设备时,重点测试的是传输设备的QoS技术指标(传输带宽、时延、时延抖动、丢包率等)。
同时,因为高清视频监控系统的传输主要采用网络传输,所以对安全性的要求比标清监控系统要严格很多,不仅需要检测包括标清监控系统的设备、器材的安全,还需要检测物理设备安全、运行安全、信息安全及通信和网络安全。
3 高清视频监控系统的基本功能检测
高清视频监控系统一般由前端采集、传输、显示、存储及控制等主要部分组成。系统各种配套设备的性能及技术要求应协调一致,以保证高清视频监控系统的图像质量满足要求。
3.1 前端采集
高清的视频效果保证首先来源于高清信息的采集,如果没有前端高清视频采集,无法谈及后端的高清效果。所以在高清视频监控系统的质量检测过程中,要求前端采集设备应能清晰有效地采集监视目标和现场图像,其光学分辨率应达到高清的采集要求。应能适应现场照明条件,在环境照度不满足视频监控要求时,应配置辅助照明。
3.2 传输
除前端采集外,高清编码及传输也是监控系统中不可缺少的重要环节,高清视频常见编码格式有H.264、M-JPEG、MPEG4等。而在传输过程中,高清意味着需要更高带宽。所以在检测中,要求系统有线传输最好采用数据结构独立的专用网络,传输距离应与传输介质相匹配。在一些平安城市或多级联网的项目中,大都采用专网或者光纤。相比模拟传输,数字网络传输高清视频具有得天独厚的优势。系统传输如果采用公共网络,则要检查是否有防泄密的加密措施。如果采用无线网络进行视音频信息传输时,前端采集设备则应检查是否能做到对关键数据进行加密。
3.3 显示
高清的解码显示通常由高清解码器或者高清网络矩阵来完成,通过高清解码器或者高清网络矩阵配合网络键盘使用可以实现画面切换、高清上墙、轮询切换等。受高清电视技术发展的影响,监控显示设备的高清化速度非常快。所以我们在检测中要求显示设备的分辨率应不低于摄像机的分辨率,系统所使用的解码设备的编码能力应与视频源相适应,并支持选用的显示设备显示。
3.4 存储
录像信息应能清晰还原前端设备所采集的原始图像,所以每路存储的高清图像分辨率应不低于1920×1080(或同等级像素)。在保证图像质量的前提下,配置的存储设备容量应能满足录像存储要求,对于重要数据应能备份存储,而存储介质多半是采用我们常见的硬盘,容量一般是TB级别,随着2TB硬盘甚至更高容量的产品走入我们的视线,大型高清监控系统PB级海量存储解决方案也得到普遍应用。
3.5 控制
控制设备应能对高清视频监控系统各个部分进行设置和控制。从安全角度考虑,要求系统控制应设置管理权限,通过授权对前端设备的各种动作进行相应操作权限的控制。同时要求控制设备中用于数据库、视频分发、安全认证等重要信息的服务器最好采用双机备份方式。
4 高清视频监控系统的系统技术指标检测
在正常工作条件下,高清视频监控系统图像原始分辨率应大于等于1920×1080;系统图像水平清晰度应大于等于800TVL,准高清应大于等于600TVL,小于800TVL;图像画面的灰度应大于等于8级;图像质量可按五级损伤制评定,图像质量主观评价不应低于4分。
4.1 图像原始分辨率的检测
网络接口的摄像机通过厂家提供的客户端软件进行抓图,再通过第三方软件对所抓取图片直接读取图像尺寸。如Windows操作系统下,查看图像属性,读取图像尺寸。
4.2 图像水平清晰度的检测
用照度计测量并记录被测摄像机监视视场内被测清晰度处的现场照度,作为参考。在摄像机前端,设置反射型清晰度测试卡,调试测试卡与摄像机的距离,使其消隐的界限与测试卡的边界一致时,用目视法观察监视器图像中心楔上能分辨的最大线数,读数并记录。
4.3 图像灰度等级的检测
用照度计测量并记录被测摄像机监视视场内被测清晰度处的现场照度,作为参考。在摄像机前端,设置彩色电视灰度测试卡。摄像机摄取图像信号,在监视器图像接近满屏时,用目视法测量可分辨的最大亮度鉴别等级,读数并记录。
4.4 系统图像质量的主观评价
用照度计测量并记录被测摄像机监视视场内被测清晰度处的现场照度,作为参考。观看距离应为监视器高度的6倍,室内照度应满足监控室设计要求。参加主观评价的评价人员应不少于5名。检测方的评价人员应不少于2名。浏览系统全部画面显示图像,随机选取前端摄像机摄取现场图像,其中应包括最差画面,根据图像的劣化程度,按五级损伤制进行评价打分,分数直接对应级数。求出算术平均值作为最终评价结果。
计算方法:统计所有观看人员的评价结果,与平均分数相差2分以上的为无效评价,去掉无效评价,求出平均值作为最终评价。
图像质量五级评分标准详见表1。
4.5 信息延迟的检测
高清视频监控系统经由有线传输或无线传输时,都应测试其信息延迟时间。因为数字高清摄像机以网络方式输出压缩视频信号,到达显示端必须解压缩还原出原始视频,这一过程必然导致存在一定的信息延迟,所以延迟是一个非常重要的数据,延迟的长短反映了软件的处理性能与稳定性,同时也影响到摄像机的正常应用。以测试视频报警联动响应时间为例介绍测试方法,人体参考目标在探测器设计探测范围边界上,以均匀的速度,选择最短距离通过探测区和联动摄像机视场,触发报警及报警联动系统。用秒表测试在响应指定显示器上所显示图像及联动摄像机录制图像所需要的时间。
4.6 带宽估算
网络型高清视频监控系统还应测试其带宽是否能满足前端设备接入监控中心、用户终端接入监控中心的带宽要求并留有余量。需查看单路视频码率并进行估算。
5 结束语
浅谈视频会议系统的质量评价方法 篇3
关键词：视频会议,语音质量,图像质量,评价
1 引言
视频会议[1,2]是指基于卫星、光缆、微波等通信技术, 融合计算机技术、通信网络技术和微电子技术, 为用户提供综合传送语音、数据和图像信号的新一代交互式视频通信业务。视频会议的信息主体是双向甚至多向的实时图像和语音信号, 不难看出, 视频会议系统中最重要的两个指标就是语音质量和图像质量, 其好坏直接影响着整个视频会议系统的性能。但由于每个人的视觉、听觉感官存在一定的差别, 再加上生成语音和图像信息的外部环境不同所导致的影响, 语音和图像的质量评价很难用一个量化的标准去衡量。视频会议系统的语音和图像质量评价是一个很复杂的工程, 现在所采用的评价方法都只有一定的参考价值, 而并不能真正衡量某个视频会议系统的质量。
2 语音质量评价
对于语音质量, 可以根据波形编码后的比特率高低来区分评价。模拟语音信号转换成数字信号至少要经过采样、量化、数字表征幅度等步骤, 由于量化会在编码器中产生量化误差, 而此误差在信号解码时又无法消除或补偿, 从而降低了信噪比。在比特率较高的波形编码中, 就可以采用信噪比来定量评价编码质量, ITU-T G.711标准规定信噪比要优于35 d B。
如果是低比特率的波形编码, 由于经过采样之后的每个样值仅仅是0.5 bit或1 bit, 采用客观标准方法很难真正评定编解码器的质量, 而只能用主观评价方法来评定。所谓主观评价方法就是利用人耳的听觉响应, 对解码后的语音信号在易懂、清晰、音律、音调等方面进行评价。
在进行主观评价的时候, 为了更准确地衡量编解码质量, 最少应当有15名以上的试听员来参加测试, 并且要包括非专业人士, 性别、年龄上也应有所区分。然后, 分别进行平均意见评分测试 (MOS) 、清晰度诊断押韵测试 (DRT) 和诊断可接受程度测试 (DAM) 。
平均意见评分测试 (MOS) :让试听员试听语音信号, 按质量或主观感受进行五级标准评分, 随后对试听员给出的分值进行平均处理, 得出1个MOS值, 然后重复测量至少5次, 分别得出5个MOS值, 再按照统计学理论和误差分析理论, 求出MOS平均值作为编码器的MOS值, 当然, 重复测量次数越多越能接近真值。评分标准见表1。高品质编码器的MOS值通常为4.0~4.5。
清晰度诊断押韵测试 (DRT) :DRT清晰度诊断分为优、良、中、差和不可接受等5个等级。在测试之前发给每位试听员一张记录打分表, 评价项目要求包括浊音性、鼻音性、送气性、低沉性、紧密性和持续性。然后请试听员聆听语音信号, 并逐项打分, 最后汇总进行数据处理, 推算出以百分比形式表示的DRT值, 见表2。参照GB/T 13504—2008的DRT清晰度得分等级表, 即可得出该语音编码器的DRT性能等级。视频会议系统要求DRT等级在良 (含良) 以上。
诊断可接受程度测试[3] (DAM) :这个指标更能反映视频会议系统的语音品质。让每一位试听员听一组由语音编码器处理后的语音。要求试听员从信号质量、背景质量、总体感觉等3个特征方面给出1%~100%的一个分数。尽可能的重复测量, 对每个特征的等级都要进行加权处理, 并运用统计学理论和误差分析理论, 最后得出分值。高品质的得分应当在45%~55%。
最后是根据上述3个方面的测量结果, 按照统计学理论建立数学模型, 并最终以图形或数据的形式概括出整个视频会议系统的语音质量。
3 图像质量评价
在图像传输过程中, 原始图像信息经过编码、解码、传输等多个环节, 其性能的优劣对最终在接收端恢复的图像质量有很大的影响。人们一方面希望接收端的恢复图像有足够高的观赏质量, 另一方面又希望传输的码率尽量低。因此, 对图像质量的评价是一个不可忽视的问题。
图像质量评价包括主观评价和客观评价两部分[4,5]。主观评价就是以人作为图像的观察者, 对图像的优劣作出主观评定, 具体地说就是让试看员给图像质量“打分”, 然后对所有评分进行平均, 得出评价结果。客观评价主要是使用一些仪表或工具来对图像清晰度、帧速率、延时、运动补偿等指标进行定量评价。
虽然在某些理想情况下, 可以对图像逼真度进行定量测试, 其结果与主观评价结果也大体一致, 但由于视频会议传输的是动态视频图像, 同时还伴有其他多媒体信号, 在做图像质量评价时容易受到外部因素的影响, 再加上人的视觉系统差异性的影响, 定量评价很难完全表征图像质量。所以在实际评价中, 还是以主观评价为主。
主观评价分为质量等级评定和损伤等级评定两种方式, 它们都是针对图像的逼真度、可懂度和总体感觉等3个方面来进行测试, 这3个方面能够涵盖图像信号的亮度、对比度、清晰度、颜色平滑度、实时性等指标。典型的主观评价方法有3种, 分别是双刺激连续质量分级法 (DSCQS) 、双重激励源损伤尺度 (DSIS) 和单独激连续质量评价方法 (SSCQE) 。视频会议系统的图像质量评价, 推荐采用双刺激连续质量分级法。
测试过程和语音质量评价类似, 将图像信号和标准信号交替播放给试看员看, 每个图像信号持续时间为10 s, 其目的是让试看员对图像信号有一个直接的质量比较, 然后分别为图像信号的逼真度、可懂度和总体感觉效果进行打分。最后依据统计学理论和误差分析理论, 进行加权平均, 并最终以图形或数据的形式概括出视频会议系统的图像质量情况。
现在已经有图像质量评价类仪表面市了, 如泰克公司的PQA500图像质量分析仪等。这些仪表大都是在基于人类视觉系统的模型上增加了许多特有算法, 能够模拟出接近真实的人类视觉系统, 从而做出图像质量的分析和评价。
视频会议系统的质量评价体系涉及的范围很广, 除了本文提及的语音质量和图像质量评价外, 还包括唇音同步、回音抑制以及MCU测试等。随着信息科学技术、视频技术和宽带传输技术的不断发展, 以及更多功能的质量分析类仪表上市, 视频会议系统质量评价能力也会得到进一步的提高, 给用户提供更可信的质量评价参考。
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视频质量检查系统 篇4
“全球眼”是中国电信借助其宽带网络资源推出的网络视频监控业务,服务的对象包括个人、企业和国家机关等多类型用户。“全球眼”网络运营商广泛架设视频监控设施,并利用电信无所不在的宽带网络,将分散、独立的采集点的数据汇集起来,通过“全球眼”服务平台,统一监控,集中管理。
全球眼业务作为上海电信重要的增值业务,其服务品质的可控可管和提升成为保住既有用户、发展潜在客户的关键环节。为了保障“全球眼”业务的正常运行,节约人力成本,需要一套及时有效的视频质量监测方案。本文对视频质量的监测手段和方法进行研究,综合网络层和应用层两个方面,提出了一套针对“全球眼”视频质量监测方案,能够进行实时监测,及时确定问题根源,提供排除故障的依据。本文的技术创新点在于设计了实时的故障帧识别算法,与前人成果相比大幅降低了误检率;同时结合业界的码流检测标准,实现自动化的视频质量监测方案。
1前人成果
在网络层质量检测方面,业界已经有了一些比较成熟的质量检测标准。DVB组织制定了TR.101-290系统测试标准[4],分三个优先级指标为MPEG2-TS流码流进行质量检测。思科公司和IneoQuest共同提出了RFC4445 MDI(Media Delivery Index,媒体传输指标)标准[9]。MDI包括延迟因素DF(Delay Factor)和媒体丢包率MLR(Media Loss Rate)两个主要指标,对视频流在IP网络传输质量进行评估。
在应用层的质量检测方面,对于视频图像的质量故障检测有一些研究成果。
简单视频缺陷如黑场、静帧,特征明显,检测的复杂度较低,准确率高。对于简单视频缺陷的故障的检测的算法只需要计算图像灰度值的均值、方差等参数[5,7]。文献[7]以像素为单位进行计算,文献[5]对图像进行分块,以块为单位进行计算。
对于复杂视频缺陷如马赛克,当前的一些研究成果无法兼顾到实时性与准确率两个方面。文献[6]中的马赛克检测算法基于支持向量机SVM,算法复杂时较高,无法应用与实时检测。文献[2]中的算法基于边缘检测计算,通过计算宏块间差异进行马赛克检测。其算法复杂度比文献[6]小,但是故障的检出率较低。文献[2,6]的误检率都较高。
本文设计了实时的故障帧检测算法。复杂视频缺陷检测与文献[2,6]相比,在保证实时性的同时,大幅降低了误检率。
2系统架构
“全球眼”系统分为业务支撑层、运营支撑层、交换层、接入层4个层次。业务支撑层主要运行于电信内部网络上,运营支撑层和交换层运行于电信的宽带网络上,接入层包括各个采集点的IP摄像头和用户终端,直接接入宽带网络[1]。
对“全球眼”视频质量的监测主要集中在交换层和接入层上。
图1为“全球眼”系统的网络架构图。在上传链路上,各个采集点部署的IP摄像头产生原始的UDP视频数据流,经过路由器上传至“全球眼”的视频控制平台。上传的原始UDP数据将被重新封装为应用层的RTSP报文,同时视频数据将由“全球眼”视频控制平台进行统一存储。
在另一端,用户可以对“全球眼”的监控视频进行播放。RTSP视频流从“全球眼”视频控制平台经过下载链路的路由器,传输到用户终端进行解码播放。
如图1所示,任何一个环节出现问题都可能影响到终端用户享受到的视频服务质量。包括摄像头故障、链路故障、网络抖动等等原因,甚至还包括用户的系统故障,都可能导致最终解码失败。
本方案即是在各个可能出现问题的节点前后端设立监测点。如图2所示,在系统中一共部署了网络层和应用层:网络层监测,即在路由器及平台服务器两端,将数据流旁路至监控服务器,以进行网络层的数据监测;应用层监测,即在视频终端对图像的质量进行分析,以监测出失真的故障图像。
两层监测的结果将作为告警日志发送至告警服务器进行汇总分析。告警日志的格式为(监控点IP,频道号,故障时间,错误类型)。在告警服务器上,同一时间区段内(比如5分钟)同一频道的告警日志被归并起来。然后,告警服务器综合这一时间段内的告警,发布该监控频道的故障报告。
故障报告包括:(1) 故障的发生位置。从告警日志报告的监控点IP判断,离摄像头最近的一个监控点为故障的发生源头。(2) 故障的严重程度。根据应用层监测的告警日志来分类,包括正常、轻微、严重和无法服务等。运维人员根据故障报告,可以更快地定位故障位置,了解发生故障的详情,以便采取措施排除故障。
3网络层的监测
网络层的监测是从平台两端的数据链路上旁路网络数据下来的,在监控服务器上进行在线监测,不影响正常数据的传输。其中,上传链路(从IP摄像头到平台服务器)和下载链路(从平台服务器到用户终端)上的视频数据的封装格式是不同的。上传链路上的数据是用UDP传输的;下载链路上的数据是用TCP传输的。
在监控服务器上,从UDP和TCP流中提取出RTP(Real-time Transport Protocol)和TS(MPEG2传输流协议)数据包,通过对RTP和TS数据包中字段的分析,进行RTP延时、抖动和TR.101-290指标的计算。
3.1RTP码流的监测
RTP是一种应用层的传输协议。它详细说明了在互联网上传递音频和视频的标准封装格式。在一个完整的网络系统里,RTP协议不是单独存在的,而常常与其它的协议配合使用。在“全球眼”系统里,RTSP协议为RTP协议提供了会话管理控制的功能,而RTP数据包负载的视频数据采用的则是H.264的视频编码协议。
通过对监控点监测的RTP数据包的统计,可以得到当前的网络传输层的基本状况。 其中,丢包率和抖动对于体现网络传输状况是重要指标。
(1) 丢包率
由于网络拥塞或者设备故障等原因,常常会发生丢包的情况,其中包括数据包完全丢失和码元错误被丢弃等情况。 丢包是直接影响流媒体的视频质量,常常导致终端的视频图像无法正常解码而产生马赛克等错误。丢包率的公式为:
式中,各参数的计算方式为:Nrecv是在一个固定的监测窗口Twin时间内接收到的RTP包的总数。Nexp是Twin时间内需要接收到的RTP数据包的数目。通过RTP的序列号字段来计算Nexp(见图3的Sequence Number字段)。 源从一个初始化的随机数开始,每次增加1,为要发出的RTP包打上序列号,因此可以利用该字段在接收端进行丢包统计。 在统计在时间Twin内通过的RTP的序列号,记录其中的最大值Smax和最小值Smin。Smax和Smin的差值即为从源发出的RTP数据包的个数。即:
Nexp=Smax-Smin (2)
所以,丢包率的计算公式可以直接表示为:
(2) 到达抖动
到达抖动是指同一个源的两个相邻到达的数据包到达的时间间隔的相对变化。如果抖动很大,即使网络具有足够的带宽,也有可能导致信号失真,有时甚至无法辨识出原来的信号。因此,有实时业务的系统就必须尽量维持相对稳定的传输速率,对一定范围内的数据包抖动进行调节整理,提高传输质量。RFC1889提供了估算到达抖动的算法,假设两个数据包为i和j,对到达抖动J的计算公式为[3]:
Di,j=(Rj-Sj)-(Ri-Si) (4)
J=J+|Di-1,i|/16 (5)
其中,Rj是第j个数据包的到达时刻,Sj是第j个数据包的发送时刻,Di,j是两个数据包的传输时间间隔,J表示到达抖动。
3.2MPEG2码流的监测
MPEG2 TS属于表示层,是一种用于声音、视频的多媒体封传输协议。其特点是从视频流的任意一段开始都可以独立解码。
MPEG2码流的监测结果,也是流媒体传输层质量的重要性能指标。在工业界,广泛采用的是TR.101-290作为MPEG2的质量监测标准[4]。
TR.101-290根据各参数对视频质量的影响程序不同,分为3个等级。
(1) 第一等级是解码所必须的几个参数,包括同步丢失错误、同步字节错误、PAT(节目关联表)错误、连续计数错误、PMT(节目映射表)错误以及设置PID(数据包ID)错误。
(2) 第二等级是达到同步后可连续工作的必须参数和需要周期监测的参数,包括传输错误、CRC(循环冗余校验)错误、PCR(节目时钟索引)间隔错误、PCR抖动错误等。
(3) 第三等级是依赖于应用的10个参数。
在实际的监测中,监测的是TR.101-290中的部分参数,包括第一等级和部分第二等级参数,第三等级并非是TS传输流的致命错误,不列入监测的范围。
4应用层的监测
应用层监测从用户的角度考虑,监测终端解码出来的图像。对于终端用户来说,图像的故障有黑场、静帧、雪花和马赛克等情况。和传统电视视频不同,由于流媒体传输的是压缩数据,中间链路的数据损伤会造成错误的扩散,雪花出现的情况较少,因此不列入监测的范围。
在文献[5]中,介绍了对图片进行分片以监测黑场、静帧的方式。本文采用了对图片的统计信息——均值和方差进行监测。在文献[2]中,介绍了用差分边缘监测+双阈值二值化进行监测马赛克图像的方法。本文采用了求宏块边上的二阶梯度的方法来监测马赛克故障,算法复杂度大大降低。
4.1黑场
黑场,指的是整个视频画面变成纯色的故障。这通常是由于连接失败、设备故障和摄像头遮盖等原因导致的。黑场是比较严重的服务质量问题。在“全球眼”系统中,还包括监控摄像头被盗的情况,因此对黑场检测可以为运维人员进行固定资产的保障提供有力的手段。
监测黑场只需要考虑对单帧的信息。对每一帧图片的灰度值进行统计,同一帧内各像素的颜色灰度值的差异代表了图像的变化剧烈程度。由黑场的定义可知其帧内部的颜色灰度值的差异就很小,因此可以用图像内颜色灰度值的根方差来判定黑场故障。只要其小于某个域值,便认为当前的视频帧出现了黑场故障。黑场的监测算法为(算法1):
frame←当前帧的灰度值数组
thresh←判定黑场的阈值
N←当前帧的像素点个数
δ=∑
σ=
if (σ<thresh) then
/*当前帧是黑场帧*/
end
为避免误判,黑场监测可以当连续出现黑场图片才确定为故障。同时对于夜晚无照明的情况,黑场的监测应当关闭。
4.2静帧
静帧即当前播放的视频图像静止不动的情况。静帧发生的原因多为视频数据传输错误或者停止,导致客户端无法成功解码,从而使播放画面停留在上一帧成功解码的图像上。
静帧的判断与黑场不同,黑场监测只需要对单帧图像进行监测,而静帧需要对连续几帧图片进行比较,才可以判断当前帧是否为静帧。
静帧图像的判定算法如下(算法2):
frame←当前帧的灰度值数组
pre_frame←上一帧的灰度值数组
N←每帧图像的像素点个数
/*计算前后两帧的差*/
for i=0→N do
end
/*差帧的平均值,判断差帧是否纯色*/
δ=∑
/*差帧的根方差值,判断差帧是否黑色*/
σ=
if (σ<thresh1) and (δ<thresh2) then
/*当前发生静帧故障*/
end
静帧出现不能简单地判断为故障,摄像头所拍摄的场景无变化也是静帧,因此静帧应当仅作为参考,需要结合网络层的监测结果进行故障判断。
4.3马赛克
马赛克是由于误码、丢包使得客户端播放器解码发生故障中断的情况,视频在宏块条上发生区域畸变的现象。
马赛克帧判定算法如下(算法3):
GradientThresh 垂直和水平方向上的梯度域值
MosaicThresh 马赛克宏块个数域值
h16←当前帧宽度/16
w16←当前帧高度/16
macroblocks←h16×w16个宏块数组
for macroblocks中的每一个宏块 mb do
end
/*检查各宏块是否马赛克宏块*/
checkingSet←macroblocks
while checkingSet.notEmpty() do
end
/*比较马赛克宏块的个数是否超出域值*/
mosaics=CountMosaic(macroblocks)
if mosaics>MosaicThresh then
/*当前图片是马赛克图片*/
end
总结马赛克发生的原因,可以归纳出以下特点:
(1) 因为马赛克是由于解码出错产生的畸变,所以产生的马赛克是以宏块为单位出现的。由于常见的编码的宏块是16象素大小的,因此产生的马赛克大部分都是16像素整数倍的规则块状或者条状区域。
(2) 由于帧间预测,马赛克区域会发生扩散,区域内马赛克之间的边际会变得模糊不清。
(3) 由于马赛克产生的原因大多是线路问题和设备故障。因此,马赛克的发生常常是突发性地集中出现。
根据马赛克的特性,马赛克故障的监测可以按照以下步骤进行:
(1) “实边”检测
定义“实边”为宏块间边缘清楚,可以作为“马赛克宏块”判定条件的边。下面是“实边”检测的方法:
假设f(x,y)是(x,y)点的灰度值。那么,(x,y)点上的一阶x-梯度表示为:
二阶x-梯度表示为:
f ″x(y)=min{f ′x(y)-f ′x(y-1),f ′x(y)-f ′x(y+1)} (7)
这里取宏块边上的点与x-方向上的邻点的梯度的最小值。
同理, 一阶y-梯度表示为:
二阶y-梯度表示为:
f ″y(x)=min{f ′y(x)-f ′y(x-1),f ′y(x)-f ′y(x+1)} (9)
这里取宏块边上的点与y-方向上的邻点的梯度的最小值。
计算每个宏块的4条边的二阶梯度值的平均值, 顶边和底边只需计算y-梯度, 左边和右边只需计算x-梯度。如果该梯度值大于GradientThresh,标记该边为“实边”。
(2) 检查“马赛克宏块”
如果一个宏块的“实边” 数大于3,则标记该宏块为“马赛克宏块”。如图4所示,宏块A、B有多于3条实边,是马赛克宏块。宏块C、D仅有2条实边,判定为非马赛克宏块。
(3) 马赛克“实边漫延”
注意到相邻的马赛克之间的公共边很多情况下是模糊不清的,在上一个步骤中将被判为非“实边”。对这种情况做一下修正。如果一个宏块的被标记为“马赛克”宏块,但是其“实边”数小于4时,将其非“实边”都改标记为“实边”, 再重新对其相邻宏块重新执行步骤(2)的检查。如图5所示,A有3条“实边”,B有2条“实边”。判定A是马赛克图像之后,将A的右边也视为“实边”,再重新判定B。B有3条实边,因此改判其为马赛克宏块。同时,又可以将“实边漫延”这情况应用于B上面,扩散开来。
“实边漫延”的复杂度仅为相邻的“马赛克宏块”的个数,对算法的复杂度没有影响。
(4) 判定马赛克图片
最后,如果一个图像的马赛克宏块大于域值MosaicThresh,标记其为马赛克图片。算法流程见算法3。
5马赛克检测算法的比较与实验
对于整个监测方案来说,RTP延迟、抖动和TR.101-290的各项指标的监测都是很成熟的技术,在工业界得到了广泛的使用。对于图像层监测来说,与黑场、静帧相比,马赛克的图像特征比较复杂,比较容易误检,检测的难度和复杂度都较高。
在文献[6]中,采用了SVM的方法,对马赛克宏块的直角进行匹配以实现马赛克检测。在文献[7]中,改进了文献[6]的直角匹配模板。在文献[2]中,采用了双域值二值化的方法来计算边缘,然后通过计算马赛克内的灰度等信息与相邻宏块的差别来进行马赛克检测。
文献[2,6,7]的计算都是以边缘检测的结果为前提的。文献[6,7]中使用的是Canny边缘检测[8],文献[2]使用的是差分边缘检测。因为Canny边缘检测的算法复杂度较高,同时SVM需要进行训练,具有一定局限性,所以文献[6,7]的方法不适用于实时检测。文献[2]的方法算法复杂度较低,总的时间复杂度在O(2×n),n为一帧的像素个数。本文的马赛克检测算法需要计算一遍宏块边的二阶梯度,时间复杂度为O(0.5×n)。
使用实际的马赛克故障视频进行实验,结果如图6所示。二阶梯度图很好地消除了自然边缘信息的干扰,马赛克宏块与非马赛克宏块之间的边缘梯度差明显。从单帧图片内部来说,马赛克宏块的检出率在85%以上,误检率为6.7%,达到了较高的准确度。
在实验中,将马赛克宏块域值(MosaicThresh)设置为4,测试了100个马赛克故障帧,其中检测出马赛克的数目为94帧,未检出数目为5帧,误检的数目为1帧。
文献[2]的检出率为91%,误检率为5%。文献[6]的检出率为96%,误检为5.6%。对比前人算法,本算法更好地利用了马赛克故障的特点,大幅度降低了误检率,并保持了较好的检出率。
6结语
本文介绍了对“全球眼”系统进行视频质量监测的方案。方案通过网络层和应用层的监测来进行服务质量的分析与故障的定位。网络层监测对中间链路各节点两端的网络质量进行分析,生成丢包抖动等告警日志。应用层监测在视频终端对图像数据进行处理,报告黑屏、静帧和马赛克等告警日志。两层监测的结果汇总至告警服务器。告警服务器就可以即时地发布故障报告,帮助运维人员提高“全球眼”系统服务质量。
参考文献
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[2]司文丽,朱镇林.马赛克故障图像的分析与监测[J].在线电视技术,2008(5):113-116.
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视频质量检查系统 篇5
IP传输交换式数字前端播出平台是未来广电网络发展的必由之路, 很多大型运营商已经开始部署以IP技术为核心的城域网。随着高清节目的增多, 未来对带宽的要求越来越过, 未来的广播前端直播视频内容, 点播视频内容, 数据业务等都将在城域网上传输。如何更好的监控各种业务, 真正做到对各种业务带宽的管控, 对整个网络的IP信息实时监控是关键。相对于传统的广电HFC传输方式, IP化的视频传输测试提出了新的挑战, 主要体现为:如何监测多个IP并发码流的传输质量, 通过传输质量状况的分析如何部署多并发IP流的服务器, 网络状况引起的传输质量影响的主观容忍度问题如何解决, 以及终端接受设备配置的合理性等问题。
1 视频IP传输监测与测试的意义与原理
IP视频流传输故障排查和长期质量监测随着VOD和高清电视的日渐普及, IP网络为视频节目的传输提供了比传统传输模式更加灵活和经济的手段。但是, IP网络的视频质量传输保障是部署VOD和高清电视业务的一大挑战。进行视频质量测试的部署迫在眉睫起着故障排查, 视频质量分析等巨大的作用, 对业务系统实现可运营发展保驾护航。
随着IP视频技术的发展, 视频流传输越来越偏向采用IP技术。如IP编码器、IPTV、IPQAM、IPMUX, 各种各样的广电设备已经将IP口作为必选的接口。作为数据传输的技术, IP应用已经非常成熟, 但对于有实时性特点的视频, 尤其是对于同时输出多组IP流时 (如点播系统中同时并发1000个流) , IP网络传输的可靠性就会大大降低。而此时每个IP视频流的传输质量如何, 并且如何直观体现, 是监测的核心。
图1是一个典型的点播系统中IP视频包的路由系统图。由于MPEG-2的包和IP包的格式不同, 在存储系统中存放的MPEG视频内容, 是以188个字节的MPEG存放, 但在传输系统中只能传输IP数据, 因此需要对MPEG-2包进行IP打包。每个IP包约1500个字节, 则每个188个字节包的MPEG-2包, 可以传输7个MPEG-2包。如图1红色标记所示。
在机顶盒端, 需要把IP传输包解成MPEG-2的包后再进行解码, 如图2红色标记所示。
由上述和图表可以看出IP视频传输在系统中稳定性主要有三个难点要确保:
(1) IP打包
依据VOD Server的处理性能和输出能力而定。例如一个1000M输出的服务器理论可输出3.75M MPEG-2点播流的理论最大数为1000/3.75=266个。但实际应用中最大能支持并发流到多少, 每路并发流的节目质量如何?以及和系统能力有什么必然的联系?我们需要专业的科学的测量标准和设备去获知。
(2) 传输
网络的承载的能力, 交换和路由设备的处理能力, 物理链路的质量都是影响IP视频传输的因素。数据传输时丢包后可以重新传输, 可视频内容的传输没有重传机制, 实时性又较强, 怎么保证在一个城域网中所有IP视频流的传输。IP网络是一个动态共享带宽的网络, IP码流在网管上传输时, 尤其当IP网络还传输了其它的数据等, 发生延时, 丢包的几率就大大增多。实时读取整个网络上所有IP视频流的状态, 以及分析传输网络的情况的意义将尤为重要 (如图3所示) 。
(3) 解IP包
每个IP视频码流的接收处理设备都配有Buffer (缓存) , 如图4所示。解码设备接收到IP视频流后, 需要将IP码流转换成MPEG-2包, 并放在Buffer内, 以备解码或码流处理使用。在这个过程中, 解码或码流处理设备的Buffer的大小, 视频的码率, 设备对MPEG-2包的处理能力决定了视频传输的质量。IP视频流在IP网络上传输过程中因为各种原因, 造成了丢包或延时太大时, 设备Buffer内就会无码可供解码。IP视频码流接收处理设备需要多大的Buffer?在设备Buffer一定的情况下能承受IP网络传输多大的延时?如果设备解码或处理能力小于IP网络传输速率时, 就会出现丢包的情况, 在这种情况下我们需要如何调整设备的Buffer大小或调整IP视频流的传输码率, 从而保证视频的接受质量。
以上为IP视频流监测的内容以及难点, 尤其是多并发流端到端测试和监测。需要用标准的质量测试方法、专用的测试设备以及统一的管理系统。
2 IP视频传输质量测试标准
为了准确的测量IP网络上传输的视频码流以及解决监测和测试的问题, IneoQuest和思科公司共同提出MDI (Media Delivery Index) 媒体传输质量标准, 对视频流在IP网络传输质量进行评估的测量指标。作为IP视频流传输质量测试的行业标准, MDI测量指标广泛地应用于IPTV和IP有线数字电视以及网络电视台网络质量评估和监测。MDI视频评定标准目前已经被国内外得到相当广泛的采用。
RFC 4445 MDI标准包括了两个参数:
(1) Delay Factor (延迟因素, 简称DF)
该数值表明被测试视频流的延迟和抖动状况, DF的单位是毫秒 (ms) 。DF将视频流抖动的变化换算为对视频传输和解码设备缓冲的需求, 被测视频流抖动越大, DF值越大。当网络设备和解码器的缓冲区容纳的视频内容时间不小于被测视频流DF读数时, 将不会出现视频播放质量的下降。因为网络节点需要分配不小于DF值的缓冲用于平滑视频流抖动, 所以DF的最大值为视频内容通过该网络节点的最小延迟。
(2) Media Loss Rate (媒体丢包速率, 简称MLR)
MLR的单位是每秒的媒体封包丢失数量。该数值表明被测试视频流的传输丢包速率。由于视频信息的封包丢失将直接影响视频播放质量, 理想的IP视频流传输要求MLR数值为零。因为具体的视频播放设备对丢包可以通过视频解码中进行补偿或者丢包重传, 在实际测试中MLR的阈值可以相应调整。
3 MDI测量的原理
3.1 DF (延迟因素)
流媒体应用有实时性的特点, 在流媒体通过IP网络传输的同时, 终端解码器在消耗已接收到的媒体流信息, IP网络传输媒体流出现的抖动表现为同一媒体流的IP封包传输的间隔不均匀。
在采样周期中, DF首先计算在测量点每个IP视频封包到达时间变化。然后, 与预期的视频流速度对比得出。采样周期默认为1秒。DF的数值在每次采样周期完成后更新。
具体DF的计算公式如下:
假设在测量点有虚拟缓存大小为X, X=|接收到的字节数-解码所需的字节数|, 接收到的字节数为实际测量得到, 解码所需的字节数通过对媒体流解码分析得到。
那么, DF=[最大值 (X) -最小值 (X) ]/媒体流码率。
媒体流码率单位是字节/秒, 最大值 (X) 和最小值 (X) 是在采样周期内所得数值。
DF的计算将网络抖动换算为对媒体流解码缓冲的需求。当解码器的缓存保存媒体信息不小于DF数值, 解码器不会出现缓存内容耗尽的情形, 因此网络的抖动将不影响视频播放的质量。
DF期望值 (Expected DF) 是在理想状态下得到的MDI:DF数值。这个数值等于媒体流在没有拥挤的线路传输。可以看作设备把一个视频封包转移到下一节点或者视频解码器的同时, 另外一个视频封包立刻到达缓冲区。
DF期望值=IP封包的MPEG内容/媒体流码率。
假设每个IP封包包括了7个MPEG-2TS封包, 每个MPEG-2 TS封包为188字节, 则该IP封包包括了1316字节的视频内容。视频流码率为2Mbps CBR。
则DF期望值为1316×8/2, 000, 000=5.26 ms。
3.2 MLR (媒体丢包速率)
MLR=媒体封包丢失总数/采样周期。
默认采样周期为1秒。媒体封包在MPEG-2 TS封装格式是指有效的MPEG封包 (不包括填充MPEG封包) 。
3.3 MDI与其它测量参数的配合
MDI主要反应了视频流传输的抖动和丢包特性。但是, MDI:MLR不能反应丢包的持续性。实验数据表明, 连续小量的丢包比一次大量的丢包对视频观看质量有更明显的影响。因此, MLT-15 (过去15分钟媒体丢失总数) , MLT-24 (过去24小时媒体丢失总数) 可以帮助使用者看到测试时间内的累积丢包数目。
3.4 建议的MDI阈值
由于网络的复杂性, IneoQuest建议MDI的阈值应该通过实验室测试求取。因为视频压缩标准、视频码率、并发视频流数目、机顶盒缓冲大小都影响MDI的阈值设定。
根据IneoQuest的经验, CBR视频流情况下, MDI:DF的最大值应该避免和平均值偏离超过50%。比如, 平均MDI:DF为100ms。当MDI:DF出现最大值为200ms时候, 这意味着视频流传输抖动出现明显的变化。虽然没有立刻造成视频播放质量问题, 维护人员需要对抖动的变化趋势进行跟踪。
以下是针对实际应用中的建议阈值:
MDI:DF=50毫秒 (延时)
MDI:MLR=8个媒体封包/秒 (每秒丢包率)
MLT-15=128个媒体封包 (15分钟丢包数)
MLT-24=1024个媒体封包 (24小时丢包数)
4 IP网络对视频质量影响的因素
IP网络传输特性往往归纳为三个指标:延迟, 抖动和丢包。
(1) 延迟
在视频传输应用中, 恒定的延迟表现为视频观看时间的推迟。为了避免网络抖动而产生视频播放效果恶化, 网络节点和视频解码器往往需要对视频流进行缓冲。实验数据表明, 视频播放延迟不影响视频观看的质量。
(2) 抖动
抖动产生有多种原因:视频编码器/服务器性能变化, 网络线路出现拥挤, 网络设备性能变化都可以导致视频流的抖动变化。观测视频流的抖动变化可以帮助运维人员提前发现视频传输质量恶化的趋势。
(3) 丢包
丢包对视频播放质量有直接的影响。试验表明, 无论视频丢包的类型 (I、B、P帧) , 在没有适当的视频解码补偿或者丢包重传机制下, 视频播放质量都会出现不同程度的下降。
5 IP视频流监测系统与测试的部署与功能的实现
IP视频流监测系统与测试在部署方面除了需要满足传统监测的原则外还应考虑一下三方面问题:首先, 支持大量视频流质量与数据实时分析;其次, 快速定位出现问题的节点;再次, 能够对加密的视频流进行实时和离线分析。下面以NGB系统为例进行对监测功能与测试进行阐述。
5.1 监测系统的构成
如图5所示, 此系统为同时分析IP和MPEG层视频质量测试与监测系统。通过质量集中管理系统与分析系统和各类探针可以对10GE、1GE、10/100M以太网、ASI、QAM接口的视频设备进行监测与测试。深入的视频分析功能保障快速发现视频传输问题以及视频承载能力评估的手段。
同时有解决视频网络现场排障、视频解决方案测试、视频故障事件捕捉、视频设备互连互通测试等功能, 通过视频传输质量集中管理系统将视频传输质量状况进行集中管理。
i VMS质量管理系统是将全网的视频传输质量状况进行集中管理的关键。一方面, iVMS实时地收集所有视频探针的数据, 包括ASI、QAM、GE、10GE;另一方面, i VMS将数据实时地转发给不同的客户端。
i VMS支持对传统广播视频流的端到端分析。比如, CCTV-1通过ASI、GE、10GE、QAM界面, i VMS可以同时呈现该频道在不同网络节点的视频传输质量。
同时, i VMS能够对VOD点播视频流进行自动发现和实时分析。发现新的VOD视频流后, 记录视频流的传输质量。
根据探针同时分析的视频流数目不同, 探针与服务器的通信需要有相应的通信带宽。通常, 1GE探针需保证1Mbps的管理通信带宽。为了避免在短暂通信中断产生视频质量信息丢失, 每个视频探针提供10Mbyte的视频质量信息缓存。在服务器与探针恢复通信后, 服务器自动获取未上传的视频质量信息。
除上述功能基本外监测系统还应具有以下功能:
(1) 可同时分析传输的所有IP视频流
允许用户以不同的角度同时分析被测试节点的所有视频流, 包括视频流模式 (Census) 、视频节目模式 (Program Guide) 。视频流模式下, 所有视频流以表格方式列出详细的视频参数和实时测试结果;视频节目方式下, 每路视频流根据告警模版定义以不同色彩指示灯显示视频质量的状态。用户可以点击进入特定视频流, 分析详细视频质量数据, 同时分析1000个并发的IP数据流并且, 实时显示每路视频流的参数和测试结果, 并可以查看器封装内容和PID, 对IP抖动、媒体丢包率、IP和PCR速率、RTP丢包特性、IGMP切换时间等作为重点描述和分析。同时兼顾传统MPEG层分析监测功能TS同步字节错误, 特定PID速率和PCR速率变化支持ETR101-290三级告警。
(2) 可自定义条件进行报警触发和故障记录
多种触发条件组合:丢包, 抖动, PCR速率, 同步字节, PID事件, 数字广告插播。
定义视频事件触发后, 录制视频流前后时间长短, 强大的离线视频分析功能, 同步不同测试点的捕捉并重现捕捉的视频, 进行实验室分析并且提供远程视频内容观看分析, 提供24小时视频质量信息分析概略图。
(3) 同步多个网络节点的触发器捕捉
同步多个网络节点的触发器使用户能够捕捉同一个视频事件在不同网络测试点出现的情况, 多个分析进程可以同步工作, 分布式连续视频流监测。
与传统的广播视频传输不同, 互动点播的视频流将需要更多的网络带宽。尤其在高清视频点播开展后。在国外的经验表明, 点播业务和高清视频服务将导致10GE视频网络的扩张。因此, 视频质量监测系统必须能够支持10GE下的视频监测。
图6这个测试场景适用于传统的单路IP视频输出或针对全媒体的多速率编码输出。首先需要选取合适的视频源, 可选择实验室模拟产生视频源或现网接收的视频源。ASI视频样本模拟为卫星接收机获取, IP视频样本模拟通过IneoQuest IP视频源模拟设备产生。然后, 根据需要设置编码器获得IP视频输出, 这是节目源质量的监测点, 任何视频头端出现的质量问题将是全网的问题。
5.2 视频服务器输出性能分析
高性能和高稳定的视频服务器是NGB或IPTV成功部署的一个关键。除了视频流并发数目外, 每路视频流的稳定性是一个重要考核指标。视频服务器的输出性能可以使用RFC 4445 MDI进行分析。
根据服务器的架构, 视频服务器的性能受到各子系统的约束, 如磁盘阵列性能、CPU性能、总线带宽、内存容量、网卡的性能。从部署观点来看, 服务器的性能可以表述为四个项目:最大并发流数目、最大网络端口输出吞吐量、对大量突发请求的响应特性、每路流的稳定性。
MDI:DF为视频流的抖动特性, 抖动越大, 可支持的并发流数目相应减少, 抖动突变表明服务器性能出现下降。
MDI:MLR为视频流的丢包, 视频服务器不应该输出有丢包的视频流。
在视频点播服务器的实验室测试和性能评测中, 建议至少对以下两个场景进行测试:
(1) N个用户点选N部影片的最大并发量
该测试体现了视频点播服务器的最高性能。服务器的各个子系统的瓶颈都将影响该测试的结果。虽然普遍认为视频点播的客户行为是80/20分布 (80%的用户点选20%的热门影片) , 但是最近的研究成果表明网络客户的行为具有长尾的特性 (Long Tail Theory, 每部影片无论热门与否都有可能被点选) , 因此N个用户点选N部影片是一个合理的测试场景。
(2) 对大量用户突发请求的响应特性
在接受突发大量用户点播请求后, 服务器需要多长时间完成视频流的稳定输出, 以及在接收大量点播请求后, 输出视频流的变化特性。该场景将检查服务器在黄金时段大量视频点播的处理能力。
5.3 网络设备视频流承载性能评估
在NGB部署中, 网络设备的承载视频能力是必须考虑的因素。视频流与传统数据流不同的地方在于承载视频流业务的网络节点会需要更长的时间处于线速处理的状态。因此, 对网络设备的交换/路由能力需要进行实验室的测试, 如图7所示。
RFC 4445 MDI不但可以作为视频流输出质量的测试指标, 还可以作为视频流输入的参数。
通过使用专门的仪器模拟视频流输入可以得到精确的视频承载能力指标。
该测试能得到在特定网络设置下, 被测试网络设备可以同时承受多少路指定速率的视频流, 并且能够忍受多大视频流抖动 (以MDI:DF描述) 而不出现输出丢包。
5.4 机顶盒网络容忍能力分析
视频质量检查系统 篇6
关键词：远程视频,质量管理,无线传输
1 超高层建筑质量管理过程中采用远程视频系统的原因
1.1 超高层工程概况
超高层项目施工规模大,难度高,施工周期长,施工质量管理要求尤为突出。采用传统质量管理方法劳动强度大,管理难度高,并且难以适应超高层建筑施工质量管理的要求。特别是在一些人员难以到达的部位容易出现管理的空白区域,造成管理风险,安全生产的要求尤为突出。
1.2 当前远程质量验收系统的发展情况
在高层的结构主体施工中,质量的验收工作随工程进度逐步进行。传统验收方式采用图纸与结构点对应检测,这样质量监督人员需要携带图纸、数据资料、监测工具以及照相机、录像机等设备,需要的人力众多,而且反复攀爬建筑主体使工作人员劳动强度增高。针对这些问题,目前国内多家企业均推出了自己的远程质量验收系统,主要功能为通过视频信息随时了解和掌握工程进展,并将施工现场的图像、语音通过网络传输到任何能上网的地点,实现与现场完全同步、实时的图像效果,通过视频语音通讯客户端软件,对工程项目进行远程验收和监控,并能将现场图像实时显示并存储下来。但是这些产品在使用过程中暴露出了信号传输不稳定、图像效果无法满足验收要求等问题。
2 常规方案在本项目实施中的问题
超高层的结构主体验收内容众多,涉及专业门类复杂。质量管理验收过程可能存在单人单专业管理、多人多单专业管理、多人多专业管理等需求。如前所述,传统验收方式存在众多局限,在高空作业过程中存在安全风险。
3 超高层远程监控系统的特点
针对超高层施工质量管理工作进行了解,该项目施工质量管理内容包括:钢筋、模板、砼、防水、脚手架、钢结构、水电工程、屋面外檐工程等。参与质量管理的人员众多,既有本工程项目质量管理人员和技术管理人员,还有其他单位的专业技术人员,验收过程复杂。
在施工过程中由于核心筒施工最快,验收点将随着液压顶开爬架共同提升;外框筒水平线施工最慢,正常条件下将落后于核心筒4～6个层高;外框柱进度在核心筒与外框筒进度之间;施工质量管理所需要管理的节点在同一时间内分布在建筑的多个部位,采用单一的管理方式难以取得良好效果,同时由于被监控管理对象是一个不断变化升高的在施超高层建筑物,管理需求从建筑物位于水平面之下一直延伸至顶部高度。
4 应用过程中的研究进展
4.1 系统方案的演进
在系统设计阶段,考虑到被监控管理对象是一个不断变化升高的在施超高层建筑物,因此不可能采用预设线缆等方式采集数据,故选择了3G方式作为传输链路,前端采用单兵手持摄像设备作为采集端,对讲机作为联络工具。在实际使用过程中发现该方案具有传输不稳定、建筑内无法传输、画面质量无法满足质量验收要求、拍摄时操作人员无法稳定采集视频等问题。针对暴露出的问题我们做了如下修正:
(1)利用网桥建设一个覆盖整体施工面的无线网络。
(2)选择Wi-Fi作为现场传输链路,保证带宽和稳定性。
(3)设计前端采集平台,做到可固定,保证拍摄效果。
(4)前端设备整体集成,变更为仪表箱设计,防护等级高,便于背负。
(5)增加前端显示装置,拍摄画面可直接观看。
(6)增加外放音响及话筒,便于直接沟通。
经过改进,移动视频采集系统可方便用于检查具体施工节点质量情况,如:钢筋工程隐蔽验收,钢柱与框架梁主筋连接节点验收,钢梁与钢柱、钢梁与钢梁进行钢接、铰接时的验收,伸臂桁架高空拼接时节点验收,楼层板与焊钉节点验收,钢柱隐蔽工程验收,屋面工程保温、防水隐蔽验收,水电、暖通工程隐蔽验收。
产品采用模块化设计,可独立完成视频采集、现场环境采样、传输等功能,针对施工现场的特点,设备采用背负式设计,单人即可完成设备运输、架设等现场工作,同时为避免设备损坏,采用高强度防碰撞防水防尘外壳,极大地提高了设备安全可靠性。设备兼容性好,前端可支持多种设备,可提供DC12V供电输出。所有部件间连接均采用快装方式,操作人员无需专业知识,只需经过简单培训,即可在5分钟内完成设备组装,一键开关,立刻投入使用。
4.2 质量监控与BIM相结合
后端人员利用BIM模型可指挥前方操作员到达指定位置,既可避免依靠二维图纸沟通容易出现误解的情况,又可直观进行实际施工情况画面与BIM模型的比对,对施工与设计的吻合度一目了然。
4.3 验收应用实例介绍
进行验收时,操作员携带远程质量前端根据后方质量管理人员指挥到达指定位置,随即展开设备并通知质量管理人员。质量管理人员核实位置信息无误后,通过软件可直接观看前端画面,并可通过云镜控制观看所关心部位的情况,对于画面中无法观察到的位置,可通知前方人员利用手持设备进行细节情况的采集,判断施工情况是否符合质量要求,对验收关键节点部位情况进行截图保存。该过程中的所有画面及声音均自动进行记录,作为验收依据以及取证资料使用。
5 远程质量验收的意义
目前,建筑企业信息化已经从业管理信息化走向工程项目信息化,随着科技发展,形成一套透明的、完善的、科学的、高效的施工质量察、取证平台,通过对各系统的数共享和对接,实现施工质量工作状的实时、可视、远程监督指挥,可更好地保证施工质量,方便有关方更好地掌握施工情况,进一步提高程施工质量管理效率和水平。