实验得到的常数）
[0076]
[0077] D.为了使得视频播放模块的缓冲区现有缓存大小与选择的码率产生关联，此处 以线性函数Φ作为代表缓冲区现有缓存的参数。计算公式如下：如果将最大缓冲区长度记 作fn，将缓冲区现有缓存大小记作仁，则Φ的计算公式为、β为通过播放实验得到的常 数）
[0078]
[0079]Ε.最终，以As= {aSil}为第s段视频的码率分布列表，as+u为该集合元素，炉为步 骤D中计算得到的缓存常数，百=1瓦)为步骤C中计算得到的平滑下载速率，^为该集合元 素，则带宽选择算法计算得到的当前环境下下一段（第s+1段）视频片段的最适码率bs+1的 计算公式为：
[0080]
[0081] (3)根据上述计算结果，从当前播放的视频片段对应的码率分布表中选取相应码 率的视频片段，下载并存放在缓冲区；
[0082] (4)用户端视频播放模块从视频缓冲区的最前端取出一段视频片段并播放；如果 缓冲区内无视频，则停止播放，直至下一段视频片段下载完毕。
[0083] (5)反复运行第（4)步，直至课程视频的全部片段均播放完毕。
[0084] 应用举例：本发明的系统已经成功应用于北航学堂的iOS客户端，为师生提供更 好的视频播放体验；用户在较差的网络环境下依然能观看到高质量的课程视频，证明了本 发明系统具有节省带宽、用户体验高的优点。
[0085] 本发明未详细描述的部分属于本领域公知技术。
【主权项】
1. 一种用于传输高质量在线课程视频的动态自适应流系统，其特征在于：所述系统包 括服务端和客户端；服务端负责视频的接收内容识别及分类存储工作，部署视频接收模块、 视频划分模块、视频分类模块、视频转码存储模块；客户端面向学生，为学生提供基于内容 的动态自适应视频流，部署视频观看模块，其中： 视频接收模块：接收教师发送的视频，记录接收时间并存放至服务器； 视频划分模块：根据颜色特征，对视频接收模块存放的视频进行分段划分，得到内容互 不相同的视频片段； 视频分类模块：根据大规模开放式在线课程的特性，对视频片段分为四类，即教师片 段、幻灯片片段、混合片段和动态片段；所述教师片段的主体由正在授课的教师构成；所述 幻灯片片段的主体由包含文字、图片的幻灯片构成，内容与教师正在讲述的知识有关；所述 混合片段的主体由上述幻灯片及教师构成，各占据40% -60%的图像面积；所述动态片段 为教师播放的视频资料，还包括包含剧烈动画的幻灯片；根据视频片段的特征，对视频划分 模块划分后的视频片段进行分类，最后得到分类后的视频片段和分类记录； 视频转码存储模块：对分类后的视频片段分别设置码率分布表，并根据视频片段的分 类记录，选取码率分布表，将视频片段转换为多个不同码率，存储至本地等待用户接收；对 于包含人脸的教师分段与混合分段，应采用基于感兴趣区域（RegionofInterest，ROI)的 视频压缩算法对视频片段进行压缩，进一步降低视频码率，节省带宽；待视频片段全部转码 完成后，将所有视频片段的时间分布表及每个视频片段的码率分布表放至同一文件，称之 为视频描述文件，用户播放时根据此视频描述文件即可读取相关视频； 视频观看模块：根据视频转码存储模块生成的视频描述文件播放视频；在播放过程 中，通过码率调整算法根据当前网络环境，动态调整适合的码率，同时从码率分布表中选取 并播放相应该码率的视频片段，以最大限度利用带宽并提高用户的观看体验。2. 根据权利要求1所述的用于传输高质量在线课程视频的动态自适应流系统，其特征 在于：所述码率调整算法具体为：持续采集视频观看模块当前的下载速率，根据数据判断 用户当前所处网络环境，根据判断结果，依据码率调整策略，计算合适的视频播放码率；视 频观看模块根据上述计算结果，从当前播放的视频片段对应的码率分布表中选取相应码率 的视频片段，下载并存放在缓冲区，以实现对视频的当前播放码率进行实时调整；上述视频 码率调整策略简述如下：视频的实时码率应与视频观看模块所处网络环境一致；用户观看 内容相同的视频片段时，应尽量减少视频码率的调控；视频播放至内容分界点时，应增大调 控幅度；视频码率调整过程中，忽略带宽波动，并根据调控紧急程度，适当增大带宽调整间 隔，以减少带宽调整带来的用户体验损失。3. 根据权利要求1所述的用于传输高质量在线课程视频的动态自适应流系统，其特征 在于：所述视频划分模块中，对视频的划分过程为：根据颜色特征对视频接收模块存放的 视频进行分段划分，得到内容互不相同的视频片段。具体步骤为：计算视频每帧的颜色分布 并比较相邻帧的颜色直方图差值，如果某两帧的差值超过了阈值，则认为此处前后的视频 片段内容有差异，将该处作为划分视频片段的分界点；重复此操作，即得到该视频的全部分 界点集合，根据此集合初步将视频划分为内容互不相同的视频片段。4. 根据权利要求1所述的用于传输高质量在线课程视频的动态自适应流系统，其特 征在于：所述视频分类模块中，对视频片段的分类由视频分类算法实现，所述视频分类算法 以视频片段的运动特征及人脸特征作为分类依据，实现为：首先识别视频片段的平均运动 区域大小，如果片段内任一帧的运动区域都占全部区域的50%以上，则认为该片段具有较 大运动量，直接将该片段归类为动态片段；对运动区域小于上述阈值的视频片段进行人脸 识别并计算教师出现频率，人脸出现频率大于视频总时长50%的片段可能是教师片段或 混合片段，而人脸出现频率小于上述阈值的片段可能是幻灯片片段或动态片段；区分上述 教师片段及混合片段，根据人脸的平均大小计算，教师片段的平均人脸较大，大于全部区域 的1/9,混合片段的人脸大小小于该值；区分上述幻灯片片段与混合片段，依靠片段的平均 运动量；通过计算相邻帧的平均结构相似性指标（MeanStructuralSimilarityIndex， MSS頂Index)通路快速估算该特征，此值小于0. 9的片段运动量较大，划分至混合片段；反 之，该值大于〇. 9的片段划分至幻灯片片段。5. 根据权利要求1所述的用于传输高质量在线课程视频的动态自适应流系统，其 特征在于：所述视频转码存储模块中，码率分布表的设置为：幻灯片片段的码率在30至 100kbps，远小于平均值，对此分类适当减少码率层级设置，只设置50kbps及80kbps两档； 动态片段运动区域大于全部区域的50 %，码率大于300kbps，最高至lOmbps，远大于平均 值，对此分类增加码率层级设置并适当增大每层差值，在300kbps至600kbps之间设置四种 码率，每层级间相差100kbps，可获得较好效果；对于包含人脸的教师片段与混合类，码率 设置介于上述两者之间，设置80kbps及180kbps两档即可；如果教师区域或视频背景变化 剧烈，把以上码率增大10kbps至30kbps以获得较好效果。6. 根据权利要求1所述的用于传输高质量在线课程视频的动态自适应流系统，其特 征在于：所述视频转码存储模块中，对于教师分段与混合分段，基于感兴趣区域的视频压缩 算法的实现为：对上述教师分段与混合分段的人脸区域进行识别，将该区域划分为感兴趣 区域；转码时可将非感兴趣区域压缩至感兴趣区域的40%至60%，进一步降低视频平均码 率，节省带宽。7. -种用于传输高质量在线课程视频的动态自适应流方法，其特征在于实现步骤如 下： (1) 接收教师发送的视频，记录接收时间并存放至服务器，根据教师的视频发送时间分 配转码任务； (2) 将教师发送的视频根据颜色特征进行分段划分，得到内容互不相同的视频片段； (3) 根据视频片段的特征，将切分后的视频片段进行分类并记录； (4) 根据视频的分类数据及相关的码率分布表，将分类后的片段转码为一组不同码率 的片段后存储至服务端；对于所述的教师片段及混合片段，应进一步将其中的人脸区域划 分为感兴趣区域，并进一步降低非感兴趣区域的码率；待转码操作全部完成后生成该课程 视频的视频描述文件供调用； (5) 用户端可以下载视频描述文件，根据该文件播放课程视频；同时，用户端可以根据 用户所处网络环境，自动调整至适合的视频码率。
【专利摘要】本发明涉及一种用于传输高质量在线课程视频的动态自适应流系统，由服务器端和客户端组成；服务器端负责视频的接收内容识别及分类存储工作，主要部署视频接收模块、视频划分模块、视频分类模块、视频转码存储模块；客户端面向学生，为学生提供基于内容的动态自适应视频流，主要部署视频观看模块、码率调整模块。本发明有效提高了带宽的利用率及用户体验，能够高效传输在线课程视频。
【IPC分类】H04N21/845, H04N21/234, H04N21/231, H04N21/2662, H04N21/2343
【公开号】CN105306960
【申请号】CN201510673176
【发明人】吴文峻, 王翊, 楼奕华
【申请人】北京航空航天大学
【公开日】2016年2月3日
【申请日】2015年10月18日