针对HAS的视频质量评价和故障诊断方法

摘要

本发明揭示了一种针对HAS的视频质量评价和故障诊断方法，包括：通过采集设备在固定互联网或移动互联网的某个中间点或终端设备上，进行被动式数据采集和深度包解析，根据HTTP URL中的特征字符串识别并跟踪HAS视频媒体流；对HAS视频媒体流中的各个视频分片进行QoS指标测量；对HAS视频媒体流的各视频分片的QoS指标进行关联分析和质量打分；对HAS视频媒体流的各分片质量分值进行统计分析，并以此判断造成HAS视频质量问题的原因。本发明提出的针对HAS的视频质量评价和故障诊断方法，通过监测HAS视频媒体流的分片QoS指标，并对这些指标进行关联分析，从而对分片质量进行打分，并判断HAS视频质量故障是由于流媒体服务器、终端设备还是传输网络造成的。

主权项

一种针对HAS的视频质量评价和故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1：通过采集设备在固定互联网或移动互联网的某个中间点或终端设备上，进行被动式数据采集和深度包解析，根据HTTP URL中的特征字符串识别并跟踪HAS视频媒体流；步骤S2：对HAS视频媒体流中的各个视频分片进行服务质量QoS指标测量，包括：分片的播放时长PT、分片的下载时间DT、分片间隔时间SD；步骤S3：对HAS视频媒体流的各视频分片的QoS指标进行关联分析和质量打分：若(SD＞PT*(1+R))AND(DT＞PT)，则判定该视频分片质量为差，OV‑Score＝1；若(SD＞PT*(1+R))AND(DT＜＝PT)，则判定该视频分片质量为较差，OV‑Score＝2；若(PT＜＝SD＜＝PT*(1+R))OR((PT*(1‑R)＜＝SD＜PT)AND(DT＞＝PT*(1‑R)))，则判定该视频分片质量为中等，OV‑Score＝3；若(PT*(1‑R)＜＝SD＜PT)AND(DT＜PT*(1‑R))，则判定该视频分片质量为优秀，OV‑Score＝5；若SD＜PT*(1‑R)，则判定该视频分片质量为良好，OV‑Score＝4；其中，R为分片下载临界系数，OV‑Score为视频分片的质量分值；步骤S4：对HAS视频媒体流的各分片质量分值进行统计分析，并以此判断造成HAS视频质量问题的原因；若在M个连续的分片中出现N个分片的质量分值OV‑Score为1，则判断HAS视频出现卡片现象的原因为传输网络带宽不足；若在M个连续的分片中出现N个分片的质量分值OV‑Score为2，则判断HAS视频出现卡片现象的原因为HAS视频服务器或终端存在故障。