CN109561347B - 一种互联网视频播放质量判定方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种互联网视频播放质量判定方法及系统，所述方法包括：S1、获取目标终端的视频流量数据和目标终端对应的播放器；S2、基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端对应的播放器，识别所述目标终端的播放状态；S3、基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端的播放状态，计算所述目标终端播放过程中的实时缓存量；S4、基于所述目标终端播放过程中的实时缓存量，判定视频播放质量。本发明提供的互联网视频播放质量判定方法及系统，通过获取视频流量数据以及所述视频流量数据对应的终端播放器，从而识别终端的播放状态，并根据不同的播放状态计算当前的播放缓存量，使得视频播放质量的判定更加准确。

Description

一种互联网视频播放质量判定方法及系统
技术领域
本发明涉及互联网应用技术领域，更具体地，涉及一种互联网视频播放质量判定方法及系统。
背景技术
随着互联网技术的不断发展，互联网视频和电视业务的用户数也不断增长，为是提高业务质量和用户满意度，对视频业务的播放体验进行准确的评估显得异常重要。传统技术是通过对网络消息、丢包、抖动、时延及速率数据的分析，来判断视频播放质量。由于视频缓存机制的存在，此方法不能完全反映真实的播放质量情况。传统技术通过在终端上部署软件探针或软件接口的方案采集播放质量，但是部署软件的工作量非常大，并且软件探针只能适配有限数量的终端且适配难度大、多厂商协调复杂、开发周期长，无法适应各类播放终端的质量分析要求和快速反应、敏捷运维的高标准要求。
在申请号为201410272783.9的发明专利“检测HAS(HTTP Adaptive Streaming，HAS)视频卡顿的方法及系统”中，发明人公开了通过视频分片的时长累加和播放时长累加来判断视频播放是是否存在卡顿，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(Quality of Service，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。
但是，现有技术提供的方法仅通过用户获得视频分片的时长累加值和播放时长累加值对比，来判断视频播放是否存在卡顿。但用户在实际视频观看过程中会出现例如快进或回看等行为，在用户进行这类行为时播放累加值不会清空，使得现有技术对卡顿的计算结果不准，从而导致视频播放质量判定错误。
发明内容
本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种互联网视频质量判定方法及系统。
根据本发明的一个方面，提供一种互联网视频播放质量判定方法，包括：
S1、获取目标终端的视频流量数据和目标终端对应的播放器；
S2、基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端对应的播放器，识别所述目标终端的播放状态；
S3、基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端的播放状态，计算所述目标终端播放过程中的实时缓存量；
S4、基于所述目标终端播放过程中的实时缓存量，判定视频播放质量。
其中，步骤S1包括：
获取所述目标终端的视频流量数据以及所述目标终端对应的IP地址；
基于所述目标终端对应的IP地址，建立所述目标终端对应的IP地址匹配的播放器。
其中，所述获取所述目标终端的视频流量数据，包括：
获取连入城域网核心和/或汇聚网络设备中所有终端的全局流量数据；
从所述所有终端的全局流量数据中，提取所述目标终端的视频流量数据。
其中，所述播放状态包括正常播放状态和卡顿播放状态，步骤S2进一步包括：
基于所述目标终端的视频流量数据，计算所述目标终端对应的播放器缓存总量；
基于所述目标终端对应的播放器缓存总量，设置所述目标终端的视频播放卡顿判别阈值；
若获取的目标终端的实时视频流量数据大于所述视频播放卡顿判别阈值，则判定所述目标终端处于所述正常播放状态；
若获取的所述目标终端的实时视频流量数据小于所述视频播放卡顿判别阈值，则判定所述目标终端处于所述卡顿播放状态。
其中，所述播放状态还包括暂停播放状态和暂停后继续播放状态，步骤S2进一步包括：
获取所述目标终端的视频流量数据中的视频流量下载速率；
若当前视频流量下载速率为零，则判定所述目标终端处于所述暂停播放状态；
若所述当前视频流量下载速率大于零，且历史视频流量下载速率在预设时长范围内持续等于零，则判定所述目标终端处于暂停后继续播放状态。
其中，所述播放状态还包括出现时移或回看的播放状态，步骤S2进一步包括：
获取所述目标终端的视频流量数据中的m3u8文件序列号；
若所述m3u8文件序列号检测到播放跳点，则判定所述目标终端处于所述出现时移或回看的播放状态。
其中，步骤S3包括：
若所述目标终端处于所述正常播放状态，则CC＝T1+∑(Bt-R*t)；
若所述目标终端处于所述卡顿播放状态，则CC＝T1+∑(Bt-R*t)+(t3-t2)*R；
其中，CC为所述目标终端的播放器的实时缓存量，T1为开始播放时的数据量，Bt为单位时间的下载数据量，R为视频码率，t为单位时间，t3为卡顿结束的时间点，t2为出现卡顿的时间点。
根据本发明的第二方面，提供一种互联网视频质量判定系统，包括：
获取模块，用于获取目标终端的视频流量数据和目标终端对应的播放器；
识别模块，用于基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端对应的播放器，识别所述目标终端的播放状态；
计算模块，用于基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端的播放状态，计算所述目标终端播放过程中的实时缓存量；
判定模块，用于基于所述目标终端播放过程中的实时缓存量，判定视频播放质量。
根据本发明的第三方面，提供一种计算机程序产品，包括程序代码，所述程序代码用于执行上述所述的互联网视频播放质量判定方法。
根据本发明的第四方面，提供一种非暂态计算机可读存储介质，用于存储如前所述的计算机程序。
本发明提供的互联网视频播放质量判定方法及系统，通过获取视频流量数据以及所述视频流量数据对应的终端播放器，从而识别终端的播放状态，并根据不同的播放状态计算当前的播放缓存量，使得视频播放质量的判定更加准确。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种互联网视频播放质量判定方法流程图；
图2是本发明实施例提供的一种互联网视频播放质量判定系统结构图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
图1是本发明实施例提供的一种互联网视频播放质量判定方法流程图，如图1所示，所述方法包括：
S1、获取目标终端的视频流量数据和目标终端对应的播放器；
S2、基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端对应的播放器，识别所述目标终端的播放状态；
S3、基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端的播放状态，计算所述目标终端播放过程中的实时缓存量；
S4、基于所述目标终端播放过程中的实时缓存量，判定视频播放质量。
现有技术中，一般的通过视频分片的时长累加和播放时长累加来判断视频播放是是否存在卡顿，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，所述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。
可以理解的是，现有技术采用的方法来识别卡顿现象只能从用户获得视频分片的时长累加值和播放时长累加值对比来判断，而并没有考虑到用户操作时移/回看时，从而播放时长累加值不会清零，造成卡顿判定错误，进一步造成对视频质量的判定错误。
针对上述现有技术存在的问题，本发明实施例提供了一种互联网视频播放质量判定方法通过获取视频流量数据以及所述视频流量数据对应的终端播放器，从而识别终端的播放状态，并根据不同的播放状态计算当前的播放缓存量，使得视频播放质量的判定更加准确。
需要说明的是，本发明实施例所提供的方案是针对于互联网电视业务的视频播放。
具体的，S1中所述视频流量数据为从所述互联网电视业务的全局流量中识别的视频流数据，主要包括了TS包和m3u8包文件，并根据m3u8包中EXT-X-ENDLIST文件来识别该视频流是直播还是点播业务，本发明实施例提供的方案主要是针对于点播业务。
所述目标终端为本发明实施例进行视频播放质量判定的终端，可以为一个或多个终端。
所述目标终端对应的播放器为本发明实施例根据用户播放行为动态定义的虚拟播放器。
S2中，所述终端的播放状态为本发明实施例提供的目标终端可能会存在的多种播放状态，主要包括了正常播放状态、出现卡顿后播放状态、出现时移或回看的播放状态、暂停播放状态以及暂停后继续播放状态。
S3中，所述目标终端的播放器实时缓存量为本发明实施例提供的终端播放器在视频下载过程中实时缓存的缓存量，一般的经由实时获取的视频流量数据计算得到。
可以理解的是，S4中，所述终端播放器实时缓存量越大，则此时视频播放质量越好，所述终端播放器实时缓存量越小，则此时的视频播放质量较差。
在上述实施例的基础上，步骤S1包括：
获取所述目标终端的视频流量数据以及所述目标终端对应的IP地址；
基于所述目标终端对应的IP地址，建立所述目标终端对应的IP地址匹配的播放器。
可以理解的是，获取所述视频流量数据是按照所述目标终端的IP地址进行获取的，故本发明实施例提供的方案在获取视频流量数据的同时需获取视频流量数据对应的IP地址。
可以理解的是，本发明实施例提供的终端播放器是根据所述IP地址虚拟的，一般的，本发明实施例具体针对于需要监控分析的每个源IP。
优选的，所述需要监控分析的每个源IP为每个小区中具有网络电视点播服务的用户IP地址。
例如：本发明实施例首先对小区A中的所有用户的视频流量数据进行获取，并获取小区A中所有用户对应的各个IP地址，然后根据具有网络电视点播服务的IP地址的用户分别建立虚拟播放器。
在上述实施例的基础上，所述获取所述目标终端的视频流量数据，包括：
获取连入城域网核心和/或汇聚网络设备中所有终端的全局流量数据；
从所述所有终端的全局流量数据中，提取所述目标终端的视频流量数据。
可以理解的是，所述城域网的网络结构通常分为三层：核心层、汇聚层和接入层。核心层网络完成高速数据转发的功能。汇聚层网络节点则主要实现扩展核心层设备的端口密度和端口种类，扩大核心层节点的业务覆盖范围，汇聚接入节点，解决接入节点到核心节点间光纤资源紧张问题，实现接入用户的可管理性等功能。接入层网络节点主要是将不同地理分布的用户快速有效地接入骨干。
那么所述城域网核心即为所述城域网的核心层网络，从核心层网络中提取高速数据作为全局流量数据。
所述汇聚网络设备为把多个终端汇聚到一起的设备，例如交换机，其中多个终端的数据均通过汇聚网络设备传递，本发明实施例可以从所述汇聚网络设备中获取所有连入该汇聚网络设备的所有终端提供的数据。
需要说明的是，从城域网核心或汇聚网络设备中获取的数据是包括了终端提供的所有数据，在本发明实施例中，将其表述为全局流量数据。
本发明实施例需要提取本发明实施例所需要的视频流量数据。
优选的，本发明实施例在所述全局流量数据中识别出HLS(HTTP Live Streaming)视频流量，其中所述HLS视频流量主要包括TS包数据和m3u8包数据，其中，TS包为视频流数据，所述TS包的开始字节为sync byte 0x47；m3u8包为视频播放列表，本发明实施例根据m3u8文件的EXT-X-ENDLIST来判断直播还是点播业务，用于设定不同的适配参数，一般的，本发明实施例提供的方案只针对于点播业务。
本发明实施例提供的所述终端的播放状态包括：
正常播放状态、卡顿播放状态、出现时移或回看的播放状态、暂停播放状态以及暂停后继续播放状态。
现有技术中，在判断视频质量的技术中并没有将用户终端所处的播放状态进行考虑，但终端播放的状态不同会对视频质量的判断造成较大影响，例如：用户正常播放时，卡顿的计算只需要考虑播放器实时缓存量是否高于预设卡顿阈值，但如果用户向前进行了时移，那么此时的实时缓存量必然为0，而现有技术计算出的缓存量将等于之前的累加值，那么此时现有技术将根据该累加值进行判定，判定的结果将是视频质量未出现卡顿，但实际情况却是向前时移，出现了卡顿，从而造成视频质量判定错误。
针对上述现有技术存在的问题，本发明实施例通过考虑用户终端此时所处的播放状态，来调整计算方式，从而正确估计卡顿，提高视频质量判定的成功率。
根据实际可能会出现的多种播放状态，本发明实施例优选的提供了5种播放状态，包括：正常播放状态、卡顿播放状态、出现时移或回看的播放状态、暂停播放状态以及暂停后继续播放状态。
识别终端的播放状态为正常播放状态或卡顿播放状态时，步骤S2进一步包括：
基于所述目标终端的视频流量数据，计算所述目标终端对应的播放器缓存总量；
基于所述目标终端对应的播放器缓存总量，设置所述目标终端的视频播放卡顿判别阈值；
若获取的目标终端的播放器实时缓存量大于所述视频播放卡顿判别阈值，则判定所述目标终端处于所述正常播放状态；
若获取的所述目标终端的播放器实时缓存量小于所述视频播放卡顿判别阈值，则判定所述目标终端处于所述卡顿播放状态。
需要说明的是，本发明实施例对于提供的每一个终端播放器，均会计算其对应的缓存总量，从而根据缓存总量提供判别阈值。
具体的，所述缓存总量T0的计算方式为：
获取视频下载开始的时间点TS，一般为用户点击视频链接发送TCP连接并收到正确响应的时间点；
获取视频下载速率为0的时间节点TF，需要说明的是，选用视频下载速率为0是因为下载速率为0时，可以认为用户端的缓存已满；
获取从TS到TF间的视频下载数据量B，则缓存总量T0计算方法为：
T0＝B-(TF-TS)*R+T1，
其中，R为视频码率，T1为开始播放时下载的数据量。
可以理解的是，终端从开始下载直到缓存中存储的视频播放时间超过T1时才会开始进行播放。
优选的，T1＝0.4T0。
需要说明的是，本发明实施例优选的提供一种修正方法，来对缓存总量T0进行修正。
本发明实施例提供的修正方法为切尾均值法，具体的，将获取的10个T0数据去掉2个最大值和2个最小值，剩余的6个T0数据取平均值。
获取的10个T0数据是根据用户最近播放的10次数据得到的，采用本发明实施例提供的修正方案能够有效的确定T0的值。
在一个实施例中，本发明实施例提供了视频码率的计算方法，包括：
将m3u8文件的BANDWIDTH值作为视频码率，和/或根据视频文件中两次PCR(program clock reference)的字节数除以PCR差值来计算，R＝2个PCR间隔的包个数*188*8*系统时钟频率/2个PCR的差值。
需要说明的是，对于不同格式和协议的视频数据可能只能采用其中一种方法来获取视频码率，对于能够同时采用两种方法来获取视频码率的视频数据可以以其中一个计算结果为准，另一个计算结果用于验证。
那么根据计算的终端播放器的缓存总量，对每一个终端播放器设置一个卡顿阈值，一般的，将T2＝0.1T0作为卡顿阈值，并实时记录卡顿的时刻和卡顿的时长。
可以理解的是，在开始播放时的状态默认为正常播放状态，那么在持续播放过程中，若其播放器实时缓存量一直高于预设卡顿阈值，则可以判定视频一直处于正常播放状态。
若播放器实时缓存量小于所述视频播放卡顿判别阈值，则判定视频有卡顿现象发生，则可以判定所述终端处于所述卡顿播放状态。
在上述实施例的基础上，所述播放状态还包括暂停播放状态和暂停后继续播放状态，步骤S2进一步包括：
获取所述目标终端的视频流量数据中的视频流量下载速率；
若当前视频流量下载速率为零，则判定所述目标终端处于所述暂停播放状态；
若所述当前视频流量下载速率大于零，且历史视频流量下载速率在预设时长范围内持续等于零，则判定所述目标终端处于暂停后继续播放状态。
可以理解的是，在网络情况良好，但是终端视频下载速率为0时，则可以认为用户的缓存量已达到播放器的缓存总量，那么此时的状态为暂停播放状态。
若网络质量很好，但单位时间下载数据量为0，并且持续了一段时间，例如1秒或2秒，则判断用户端有暂停1秒或2秒的行为。
在上述实施例的基础上，所述播放状态还包括出现时移或回看的播放状态，步骤S2进一步包括：
获取所述目标终端的视频流量数据中的m3u8文件序列号；
若所述m3u8文件序列号检测到播放跳点，则判定所述目标终端处于所述出现时移或回看的播放状态。
可以理解的是，终端每次播放视频均会产生PCR值以及对应的m3u8文件序列号，那么一般的终端在进行顺序视频播放时，其任意两次间隔获取的PCR差值以及对应的m3u8文件序列号差值应当相等，即获取的m3u8文件不应该存在播放跳点。
其中，所述播放跳点即为连续播放过程中的m3u8文件序列号应当连续，而不能跳跃或返回，例如正常播放时m3u8文件序列号应当为1，2，3，4，若存在播放跳点，则获取的m3u8文件序列号可能为1，3，4，2。
在上述实施例的基础上，步骤S3包括：
若所述目标终端处于所述正常播放状态，则CC＝T1+∑(Bt-R*t)；
若所述目标终端处于所述卡顿播放状态，则CC＝T1+∑(Bt-R*t)+(t3-t2)*R；
其中，CC为所述目标终端的播放器实时缓存量，T1为开始播放时的数据量，Bt为单位时间的下载数据量，R为视频码率，t为单位时间，t3为卡顿结束的时间点，t2为出现卡顿的时间点。
可以理解的是，根据本发明实施例提供的播放状态，并根据目标终端所处的播放状态进行计算播放器实时缓存量。
若识别出的目标终端处于正常播放状态，通常正常播放状态时的播放器实时缓存量不会大于播放器的缓存总量T0，若实际计算结果大于T0，可根据该数据对预估的T0值进行调整。
单位时间t可根据不同的场景需求进行设置调优，优选的，本发明实施例中将单位时间设置为3秒。
可以理解的是，若已经识别出目标终端处于卡顿播放状态，即实时缓存量CC小于播放缓冲阀值T2＝0.1T0，当出现卡顿现象时，服务器需实时记录卡顿的出现时间和持续时长。
那么若所述目标终端处于所述卡顿播放状态，则CC＝T1+∑(Bt-R*t)+(t3-t2)*R；
其中，CC为所述目标终端的播放器实时缓存量，T1为开始播放时的数据量，Bt为单位时间的下载数据量，R为视频码率，t为单位时间，CC＝T1+∑(Bt-R*t)+(t3-t2)*R。
一般的，将播放器实时缓存量达到播放器总缓存量的一半时记作T3＝T0*0.5，可以判定此时播放不会继续处于卡顿。
在上述实施例的基础上，目标终端的播放状态在计算播放器实时缓存量时，识别为时移或回看的播放状态，那么当识别出时移或回看的播放状态时，记录用户行为并重置播放器的实时缓存量，并重新按照下式计算实时缓存量：CC＝T1+∑(Bt-R*t)。
在上述实施例的基础上，若目标终端的播放状态识别为暂停播放状态和暂停后继续播放状态，分为以下情形：
在网络情况良好时，但是获取的目标终端视频下载速率为0时，判断目标终端的播放器实时缓存量CC＝T0，此时的播放状态为暂停播放状态。
若识别出的播放状态为暂停后继续播放状态，则重新按照下式计算实时缓存量：CC＝T1+∑(Bt-R*t)。
图2是本发明实施例提供的一种互联网视频播放质量判定系统结构图，如图2所示，一种互联网视频质量判定系统，包括：获取模块1、识别模块2、计算模块3以及判定模块4，其中，
获取模块1用于获取目标终端的视频流量数据和目标终端对应的播放器；
识别模块2用于基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端对应的播放器，识别所述目标终端的播放状态；
计算模块3用于基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端的播放状态，计算所述目标终端播放过程中的播放器实时缓存量；
判定模块4用于基于所述目标终端播放过程中的播放器实时缓存量，判定视频播放质量。
具体的互联网视频质量判定流程可参见上述实施例，本发明实施例在此不再赘述。
本发明提供的互联网视频质量判定系统，获取模块通过获取视频流量数据以及所述视频流量数据对应的终端播放器，识别模块从而识别终端的播放状态，计算模块并根据不同的播放状态计算当前的播放缓存量，使得判定模块对视频播放质量的判定更加准确。
本发明实施例提供一种互联网视频播放质量判定系统，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：S1、获取目标终端的视频流量数据和目标终端对应的播放器；S2、基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端对应的播放器，识别所述目标终端的播放状态；S3、基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端的播放状态，计算所述目标终端播放过程中的播放器实时缓存量；S4、基于所述目标终端播放过程中的播放器实时缓存量，判定视频播放质量。
本实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：S1、获取目标终端的视频流量数据和目标终端对应的播放器；S2、基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端对应的播放器，识别所述目标终端的播放状态；S3、基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端的播放状态，计算所述目标终端播放过程中的播放器实时缓存量；S4、基于所述目标终端播放过程中的播放器实时缓存量，判定视频播放质量。
本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：S1、获取目标终端的视频流量数据和目标终端对应的播放器；S2、基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端对应的播放器，识别所述目标终端的播放状态；S3、基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端的播放状态，计算所述目标终端播放过程中的播放器实时缓存量；S4、基于所述目标终端播放过程中的播放器实时缓存量，判定视频播放质量。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后，本申请的方法仅为较佳的实施方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种互联网视频播放质量判定方法，应用于互联网电视的点播业务，其特征在于，包括：
S1、获取目标终端的视频流量数据和目标终端对应的播放器；
S2、基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端对应的播放器，识别所述目标终端的播放状态；
S3、基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端的播放状态，计算所述目标终端播放过程中的播放器实时缓存量；
S4、基于所述目标终端播放过程中的播放器实时缓存量，判定视频播放质量；
所述播放状态包括正常播放状态和卡顿播放状态，步骤S2进一步包括：
基于所述目标终端的视频流量数据，计算所述目标终端对应的播放器缓存总量；
基于所述目标终端对应的播放器缓存总量，设置所述目标终端的视频播放卡顿判别阈值；
若获取的目标终端的播放器实时缓存量大于所述视频播放卡顿判别阈值，则判定所述目标终端处于所述正常播放状态；
若获取的所述目标终端的播放器实时缓存量小于所述视频播放卡顿判别阈值，则判定所述目标终端处于所述卡顿播放状态；
步骤S3包括：
若所述目标终端处于所述正常播放状态，则CC＝T1+∑(Bt-R*t)；
若所述目标终端处于所述卡顿播放状态，则CC＝T1+∑(Bt-R*t)+(t3-t2)*R；
其中，CC为所述目标终端的播放器实时缓存量，T1为开始播放时的数据量，Bt为单位时间的下载数据量，R为视频码率，t为单位时间，t3为卡顿结束的时间点，t2为出现卡顿的时间点；
所述播放状态还包括暂停播放状态和暂停后继续播放状态，步骤S2进一步包括：
获取所述目标终端的视频流量数据中的视频流量下载速率；
若当前视频流量下载速率为零，则判定所述目标终端处于所述暂停播放状态；
若所述当前视频流量下载速率大于零，且历史视频流量下载速率在预设时长范围内持续等于零，则判定所述目标终端处于暂停后继续播放状态；
所述播放状态还包括出现时移或回看的播放状态，步骤S2进一步包括：
获取所述目标终端的视频流量数据中的m3u8文件序列号；
若所述m3u8文件序列号检测到播放跳点，则判定所述目标终端处于所述出现时移或回看的播放状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1包括：
获取所述目标终端的视频流量数据以及所述目标终端对应的IP地址；
基于所述目标终端对应的IP地址，建立所述目标终端对应的IP地址匹配的播放器。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标终端的视频流量数据，包括：
获取连入城域网核心和/或汇聚网络设备中所有终端的全局流量数据；
从所述所有终端的全局流量数据中，提取所述目标终端的视频流量数据。
4.一种互联网视频播放质量判定系统，应用于互联网电视的业务，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标终端的视频流量数据和目标终端对应的播放器；
识别模块，用于基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端对应的播放器，识别所述目标终端的播放状态；
计算模块，用于基于所述目标终端的视频流量数据和所述目标终端的播放状态，计算所述目标终端播放过程中的播放器实时缓存量；
判定模块，用于基于所述目标终端播放过程中的播放器实时缓存量，判定视频播放质量；
所述播放状态包括正常播放状态和卡顿播放状态，所述识别模块具体用于：
基于所述目标终端的视频流量数据，计算所述目标终端对应的播放器缓存总量；
基于所述目标终端对应的播放器缓存总量，设置所述目标终端的视频播放卡顿判别阈值；
若获取的目标终端的播放器实时缓存量大于所述视频播放卡顿判别阈值，则判定所述目标终端处于所述正常播放状态；
若获取的所述目标终端的播放器实时缓存量小于所述视频播放卡顿判别阈值，则判定所述目标终端处于所述卡顿播放状态；
所述计算模块具体用于：
若所述目标终端处于所述正常播放状态，则CC＝T1+∑(Bt-R*t)；
若所述目标终端处于所述卡顿播放状态，则CC＝T1+∑(Bt-R*t)+(t3-t2)*R；
其中，CC为所述目标终端的播放器实时缓存量，T1为开始播放时的数据量，Bt为单位时间的下载数据量，R为视频码率，t为单位时间，t3为卡顿结束的时间点，t2为出现卡顿的时间点；
所述播放状态还包括暂停播放状态和暂停后继续播放状态，所述识别模块具体用于：
获取所述目标终端的视频流量数据中的视频流量下载速率；
若当前视频流量下载速率为零，则判定所述目标终端处于所述暂停播放状态；
若所述当前视频流量下载速率大于零，且历史视频流量下载速率在预设时长范围内持续等于零，则判定所述目标终端处于暂停后继续播放状态；
所述播放状态还包括出现时移或回看的播放状态，所述识别模块具体用于：
获取所述目标终端的视频流量数据中的m3u8文件序列号；
若所述m3u8文件序列号检测到播放跳点，则判定所述目标终端处于所述出现时移或回看的播放状态。
5.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至3任一所述的方法。
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