CN104052991A - 检测has视频卡顿的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明揭示了一种检测HAS视频卡顿的方法及系统,所述方法包括: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;步骤S2、对一个新的HAS视频媒体流,将HAS终端缓冲器中的可播放视频时长BT初始化,BT=0;步骤S3、跟踪HAS视频流数据,当检测到一个新的HAS视频分片时,对该HAS视频分片进行QoS指标测量;步骤S4、重新计算终端缓冲器中的可播放视频时长:BT=BT+PT-SD;步骤S5、若BT<0,则系统提示视频卡顿或缓冲等待告警,视频卡顿时长FT=FT+绝对值(BT),并将BT重置为0;步骤S6、若该HAS视频分片为节目的最后一个分片,则结束算法;否则继续检测下一个HAS视频分片,并跳转到步骤S3。
Description
技术领域
本发明属于多媒体通信测试技术领域,涉及一种升级系统,尤其涉及一种检测HAS视频卡顿的方法;同时,本发明还涉及一种检测HAS视频卡顿的系统。
背景技术
随着以PC为主导的固定互联网和以智能手机为主导的移动互联网的快速发展,基于OTT视频技术的互联网电视、移动视频和多屏互动业务正以惊人速度发展。OTT是“Over The Top”的缩写,其意指在网络之上提供服务,强调服务与物理网络的无关性。OTT视频是指基于HTTP协议和开放互联网的视频服务,其终端可以是智能电视机、电脑、机顶盒、PAD、智能手机等。OTT视频主要有两种实现方式:HTTP渐进下载(HTTP Progressive DownIoad,简称HPD)和HTTP自适应流媒体(HTTP Adaptive Streaming,简称HAS)。
传统的OTT视频一般采用HPD技术。基于HPD的客户端在开始播放之前仅需等待一段较短的时间用于下载和缓冲媒体文件最前面的一部分数据,之后便可以一边下载一边播放。HPD OTT视频存在诸多的局限性,例如:不适合对实时性要求较高的直播节目的传输;初始播放的等待时延一般较长;当网络带宽不稳定时比较容易出现卡片现象;由于客户端会持续下载视频文件,当用户中途放弃节目观看,会造成已下载文件(消耗带宽)的浪费。
为了克服HPD OTT视频技术的局限性,近年来基于HAS的OTT视频技术逐渐被业界广泛采用和推广。HAS OTT采用视频分片和自适应码率(ABR)技术。在HAS系统中,媒体流分割器将编码器输出的视频流分割为一系列连续的、长度均等的小分片文件,并将它们存储在Web内容分发服务器。HAS客户端设备可在可用的带宽的基础上,自动向Web服务器请求合适的视频质量(即不同的分辨率和码率)的分片文件,从而给用户最好的视觉体验。为了便于HAS客户端实现不同码率分片之间的快速、实时切换,HAS视频一般采用较短的分片长度(例如10秒)。由于HAS系统可向不同屏幕大小的终端提供适合分辨率的视频分片文件,并可在不同网络带宽情况下实现流畅的视频播放,因此HAS被业内认为是未来无所不在的多屏互动视频的核心技术。
在传统的电视领域,可通过网线连接互联网的智能电视和OTT机顶盒正在悄然进入寻常百姓家庭的客厅。HAS技术在这些OTT终端设备上也逐渐被广泛采用。作为一种数字视频业务,OTT电视业务势必会同传统的有线电视和IPTV竞争。由于人们已经习惯了有线电视低廉的收费标准和不中断的业务可用性,因此如何保证OTT视频用户体验质量能达到(或超过)有线电视,就成为OTT电视成功的关键要素。尤其是对于收费的OTT视频业务,消费者不再满足以往免费网络视频“尽力服务”的质量体验,他们会在服务提供商知道他们不满意前就转投竞争者,以获得他们期望的视频质量体验。因此,对于OTT视频运营商来说,为了留住用户,就必须改善OTT视频业务质量水平,提升用户满意度。
传统的IPTV网络一般采用UDP/RTP协议来承载MPEG-TS视频码流。UDP和RTP协议的特点是传输实时性好,但无法保证上层数据的可靠、无损传输。因此,若IPTV视频流在传输过程中发生IP丢包或网络抖动过大的情况,会导致IPTV终端解码后的视频质量出现劣化(如马赛克、图像模糊现象)。目前业内普遍采用的IETF RFC4445 MDI标准,就是根据媒体丢帧率(MLR)和时延系数(DF)来测量IPTV视频业务质量。
与IPTV不同,OTT视频采用标准HTTP/TCP协议来递送媒体数据文件(如FLV、MP4、MPEG-TS等格式)。TCP协议的特点是可靠连接、无损传输。当出现网络丢包或数据差错时,可通过TCP重传机制来加以恢复;网络抖动和延时一般也可被客户端的下载缓冲所消化。OTT视频很少出现马赛克等视频质量问题,只有当客户端缓冲区的视频播放完又没有及时下载到新的视频片段时,才会出现画面停顿或等待缓冲的现象。因此,OTT视频用户体验质量主要可通过终端在播放视频过程中出现卡顿(或缓冲等待)的次数和时长来加以客观地评价。
一般情况下,为了检测视频卡顿(或缓冲等待)现象,必需要在OTT终端的播放程序中内嵌测试代码才能实现,因为只有播放器才能准确获取OTT终端缓冲器的视频内容增长和消耗情况。然而,目前市面上的OTT终端和播放器的种类非常繁多,网络运营商很难要求在所有的OTT视频播放器中实现卡顿检测和上报模块,这对运营商实现OTT视频质量保障造成了一定的困难。
目前,网络运营商普遍采用在IP网络中间节点部署被动式监测探针,对网络中的数据流进行捕获和深度包解析,并统计各种网络应用的业务质量和用户体验质量,从而实现业务质量保障。因此,网络运营商希望监测探针也能够通过同样的方法,对OTT视频流进行数据捕获和解析,统计出视频卡顿(或缓冲等待)的次数和时长。
有鉴于此,如今迫切需要设计一种检测方法,以克服现有方式的上述缺陷。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种检测HAS视频卡顿的方法,可检测出HAS终端出现卡顿(或缓冲等待)的情况,并计算卡顿(或缓冲等待)的时长。
此外,本发明还提供一种检测HAS视频卡顿的系统,可检测出HAS终端出现卡顿(或缓冲等待)的情况,并计算卡顿(或缓冲等待)的时长。
为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:
一种检测HAS视频卡顿的方法,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、对一个新的HAS视频媒体流,将HAS终端缓冲器中的可播放视频时长BT初始化,BT=0;
步骤S3、跟踪HAS视频流数据,当检测到一个新的HAS视频分片时,对该HAS视频分片进行QoS指标测量,包括:分片的播放时长PT、分片间隔时间SD;分片的播放时长PT从HAS视频的播放列表中获取;分片间隔时间SD指该HAS视频分片与上一个HAS视频分片的起始下载时间的间隔;
步骤S4、重新计算终端缓冲器中的可播放视频时长:BT=BT+PT-SD;
步骤S5、若BT<0,则系统提示视频卡顿或缓冲等待告警,视频卡顿时长FT=FT+绝对值(BT),并将BT重置为0;
步骤S6、若该HAS视频分片为节目的最后一个分片,则结束算法;否则继续检测下一个HAS视频分片,并跳转到步骤S3。
一种检测HAS视频卡顿的系统,所述系统包括:
HAS视频媒体流识别跟踪模块,用以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HTTPURL中的特征字符串识别并跟踪HAS视频媒体流;
可播放视频时长初始化模块,用以对一个新的HAS视频媒体流,将HAS终端缓冲器中的可播放视频时长BT初始化,BT=0;
指标测量模块,用以跟踪HAS视频流数据,当检测到一个新的HAS视频分片时,对该HAS视频分片进行QoS指标测量,包括:分片的播放时长PT、分片间隔时间SD;分片的播放时长PT从HAS视频的播放列表中获取;分片间隔时间SD指该HAS视频分片与上一个HAS视频分片的起始下载时间的间隔;
可播放视频时长重新计算模块,用以重新计算终端缓冲器中的可播放视频时长:BT=BT+PT-SD;
等待告警模块,用以在BT<0时提示视频卡顿或缓冲等待告警,视频卡顿时长FT=FT+绝对值(BT),并将BT重置为0;
最后分片判断模块,用以判断该HAS视频分片是否为节目的最后一个分片;若该HAS视频分片为节目的最后一个分片,则结束算法;否则继续检测下一个HAS视频分片。
本发明的有益效果在于:本发明提出的检测HAS视频卡顿的方法及系统,可在固定互联网或移动互联网中,监测HAS视频媒体流,通过测量各视频分片的QoS指标(包括“分片播放时长”和“分片间隔时间”),并模拟HAS终端缓冲器中视频内容的增加和消耗情况,从而计算出当前缓冲器中的可播放视频时长,由此检测出HAS终端出现卡顿(或缓冲等待)的情况,并计算卡顿(或缓冲等待)的时长。
附图说明
图1为本发明检测HAS视频卡顿的方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。
实施例一
请参阅图1,本发明揭示了一种检测HAS视频卡顿的方法,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】对一个新的HAS视频媒体流,将HAS终端缓冲器中的可播放视频时长BT初始化,BT=0;
【步骤S3】跟踪HAS视频流数据,当检测到一个新的HAS视频分片时,对该HAS视频分片进行QoS指标测量,包括:分片的播放时长PT、分片间隔时间SD;分片的播放时长PT从HAS视频的播放列表中获取;分片间隔时间SD指该HAS视频分片与上一个HAS视频分片的起始下载时间的间隔;
【步骤S4】重新计算终端缓冲器中的可播放视频时长:BT=BT+PT-SD;
【步骤S5】若BT<0,则系统提示视频卡顿或缓冲等待告警,视频卡顿时长FT=FT+绝对值(BT),并将BT重置为0;
【步骤S6】若该HAS视频分片为节目的最后一个分片,则结束算法;否则继续检测下一个HAS视频分片,并跳转到步骤S3。
本发明还揭示一种检测HAS视频卡顿的系统,所述系统包括:HAS视频媒体流识别跟踪模块、可播放视频时长初始化模块、指标测量模块、可播放视频时长重新计算模块、等待告警模块、最后分片判断模块。
HAS视频媒体流识别跟踪模块用以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HTTPURL中的特征字符串识别并跟踪HAS视频媒体流。
可播放视频时长初始化模块,用以对一个新的HAS视频媒体流,将HAS终端缓冲器中的可播放视频时长BT初始化,BT=0。
指标测量模块,用以跟踪HAS视频流数据,当检测到一个新的HAS视频分片时,对该HAS视频分片进行QoS指标测量,包括:分片的播放时长PT、分片间隔时间SD;分片的播放时长PT从HAS视频的播放列表中获取;分片间隔时间SD指该HAS视频分片与上一个HAS视频分片的起始下载时间的间隔。
可播放视频时长重新计算模块用以重新计算终端缓冲器中的可播放视频时长:BT=BT+PT-SD。
等待告警模块用以在BT<0时提示视频卡顿或缓冲等待告警,视频卡顿时长FT=FT+绝对值(BT),并将BT重置为0;
最后分片判断模块用以判断该HAS视频分片是否为节目的最后一个分片;若该HAS视频分片为节目的最后一个分片,则结束算法;否则继续检测下一个HAS视频分片。
综上所述,本发明提出的检测HAS视频卡顿的方法及系统,可在固定互联网或移动互联网中,监测HAS视频媒体流,通过测量各视频分片的QoS指标(包括“分片播放时长”和“分片间隔时间”),并模拟HAS终端缓冲器中视频内容的增加和消耗情况,从而计算出当前缓冲器中的可播放视频时长,由此检测出HAS终端出现卡顿(或缓冲等待)的情况,并计算卡顿(或缓冲等待)的时长。
这里本发明的描述和应用是说明性的,并非想将本发明的范围限制在上述实施例中。这里所披露的实施例的变形和改变是可能的,对于那些本领域的普通技术人员来说实施例的替换和等效的各种部件是公知的。本领域技术人员应该清楚的是,在不脱离本发明的精神或本质特征的情况下,本发明可以以其它形式、结构、布置、比例,以及用其它组件、材料和部件来实现。在不脱离本发明范围和精神的情况下,可以对这里所披露的实施例进行其它变形和改变。
Claims (2)
1.一种检测HAS视频卡顿的方法,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、对一个新的HAS视频媒体流,将HAS终端缓冲器中的可播放视频时长BT初始化,BT=0;
步骤S3、跟踪HAS视频流数据,当检测到一个新的HAS视频分片时,对该HAS视频分片进行QoS指标测量,包括:分片的播放时长PT、分片间隔时间SD;分片的播放时长PT从HAS视频的播放列表中获取;分片间隔时间SD指该HAS视频分片与上一个HAS视频分片的起始下载时间的间隔;
步骤S4、重新计算终端缓冲器中的可播放视频时长:BT=BT+PT-SD;
步骤S5、若BT<0,则系统提示视频卡顿或缓冲等待告警,视频卡顿时长FT=FT+绝对值(BT),并将BT重置为0;
步骤S6、若该HAS视频分片为节目的最后一个分片,则结束算法;否则继续检测下一个HAS视频分片,并跳转到步骤S3。
2.一种检测HAS视频卡顿的系统,其特征在于,所述系统包括:
HAS视频媒体流识别跟踪模块,用以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;
可播放视频时长初始化模块,用以对一个新的HAS视频媒体流,将HAS终端缓冲器中的可播放视频时长BT初始化,BT=0;
指标测量模块,用以跟踪HAS视频流数据,当检测到一个新的HAS视频分片时,对该HAS视频分片进行QoS指标测量,包括:分片的播放时长PT、分片间隔时间SD;分片的播放时长PT从HAS视频的播放列表中获取;分片间隔时间SD指该HAS视频分片与上一个HAS视频分片的起始下载时间的间隔;
可播放视频时长重新计算模块,用以重新计算终端缓冲器中的可播放视频时长:BT=BT+PT-SD;
等待告警模块,用以在BT<0时提示视频卡顿或缓冲等待告警,视频卡顿时长FT=FT+绝对值(BT),并将BT重置为0;
最后分片判断模块,用以判断该HAS视频分片是否为节目的最后一个分片;若该HAS视频分片为节目的最后一个分片,则结束算法;否则继续检测下一个HAS视频分片。
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