移动视频业务的体验质量测量方法及装置与流程

技术特征：
1.一种移动视频业务的体验质量测量方法，其特征在于，包括：对样本视频的每一个码率每一分段的峰值噪声比PSNR进行预处理，得到差值峰值噪声比dPSNR，其中，每一码率每一分段的dPSNR为该码率该分段的PSNR与同一个样本视频中最大码率对应的该分段的PSNR的差值；对于同一样本视频，根据各码率各分段的dPSNR，确定根据所述样本视频得到的接收视频的预输入参数，所述预输入参数包括：平均差值峰值噪声比mean（dPSNR）、最大差值峰值噪声比max（dPSNR）、最小差值峰值噪声比min（dPSNR）、方差差值峰值噪声比std（dPSNR）；根据各个样本视频得到的接收视频的预输入参数与对应的主观测试分数MOS，确定增强峰值噪声比ePSNR预测模型；根据所述ePSNR预测模型，确定增强主观测试分数MOS预测模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个样本视频的预输入参数与对应的主观测试分数MOS，确定增强峰值噪声比ePSNR预测模型，包括：对各样本视频的预输入参数与对应的主观测试分数MOS进行一次线性拟合，确定出ePSNR；所述ePSNR=a×mean（dPSNR）+b×max（dPSNR）+c×min（dPSNR）+d×std（dPSNR），其中，a、b、c、d为使得所述ePSNR与所述MOS相关性最大的一组参数；根据所述ePSNR预测模型，确定增强主观测试分数eMOS预测模型，包括：对根据所述ePSNR预测模型确定的ePSNR与对应的主观测试分数MOS进行一次线性拟合，确定出eMOS；所述eMOS=e×所述ePSNR+f。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述a=1.3、b=0、c=-0.2、d=-0.6、e=0.34、f=4.1。4.一种移动视频业务的体验质量测量方法，其特征在于，包括：对样本视频的每一个码率每一分段的结构相似性测量指数SSIM进行预处理，得到差值结构相似性测量指数dSSIM，其中，每一码率每一分段的dSSIM为该码率该分段的SSIM与同一个样本视频中最大码率对应的该分段的SSIM的差值；对于同一样本视频，根据各码率各分段的dSSIM，确定根据所述样本视频得到的接收视频的预输入参数，所述预输入参数包括：平均差值结构相似性测量指数mean（dSSIM）、最大差值结构相似性测量指数max（dSSIM）、最小差值结构相似性测量指数min（dSSIM）、方差差值结构相似性测量指数std（dSSIM）；根据各个样本视频得到的接收视频的预输入参数与对应的主观测试分数MOS，确定增强结构相似性测量指数eSSIM预测模型；根据所述eSSIM预测模型，确定增强主观测试分数MOS预测模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各个样本视频的预输入参数与对应的主观测试分数MOS，确定增强结构相似性测量指数eSSIM预测模型，包括：对各样本视频的预输入参数与对应的主观测试分数MOS进行一次线性拟合，确定出eSSIM；所述eSSIM=a×mean（dSSIM）+b×max（dSSIM）+c×min（dSSIM）+d×std（dSSIM），其中，a、b、c、d为使得所述eSSIM与所述MOS相关性最大的一组参数；根据所述eSSIM预测模型，确定增强主观测试分数eMOS预测模型，包括：对所述eSSIM预测模型确定的eSSIM与对应的主观测试分数MOS进行一次线性拟合，确定出eMOS；所述eMOS=e×所述eSSIM+f。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述a=1.4、b=0、c=-0.3、d=-0.9、e=22、f=3.7。7.一种移动视频业务的体验质量测量装置，其特征在于，包括：预处理模块，用于对样本视频的每一个码率每一分段的峰值噪声比PSNR进行预处理，得到差值峰值噪声比dPSNR，其中，每一码率每一分段的dPSNR为该码率该分段的PSNR与同一个样本视频中最大码率对应的该分段的PSNR的差值；预输入参数确定模块，用于根据所述预处理模块处理得到的各码率各分段的dPSNR，确定根据所述样本视频得到的接收视频的预输入参数，所述预输入参数包括：平均差值峰值噪声比mean（dPSNR）、最大差值峰值噪声比max（dPSNR）、最小差值峰值噪声比min（dPSNR）、方差差值峰值噪声比std（dPSNR）；ePSNR预测模型确定模块，用于根据各个样本视频得到的接收视频的预输入参数与对应的主观测试分数MOS，确定增强峰值噪声比ePSNR预测模型；MOS预测模型确定模块，用于根据所述ePSNR预测模型确定模块确定出的所述ePSNR预测模型，确定增强主观测试分数MOS预测模型。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述ePSNR预测模型确定模块，具体用于对各样本视频的预输入参数与对应的主观测试分数MOS进行一次线性拟合，确定出ePSNR，所述ePSNR=a×mean（dPSNR）+b×max（dPSNR）+c×min（dPSNR）+d×std（dPSNR），其中，a、b、c、d为使得所述ePSNR与所述MOS相关性最大的一组参数；所述MOS预测模型确定模块，具体用于对根据所述ePSNR预测模型确定的ePSNR与对应的主观测试分数MOS进行一次线性拟合，确定出eMOS，所述eMOS=e×所述ePSNR+f。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述a=1.3、b=0、c=-0.2、d=-0.6、e=0.34、f=4.1。10.一种移动视频业务的体验质量测量装置，其特征在于，包括：预处理模块，用于对样本视频的每一个码率每一分段的结构相似性测量指数SSIM进行预处理，得到差值结构相似性测量指数dSSIM，其中，每一码率每一分段的dSSIM为该码率该分段的SSIM与同一个样本视频中最大码率对应的该分段的SSIM的差值；预输入参数确定模块，用于对于同一样本视频，根据各码率各分段的dSSIM，确定根据所述样本视频得到的接收视频的预输入参数，所述预输入参数包括：平均差值结构相似性测量指数mean（dSSIM）、最大差值结构相似性测量指数max（dSSIM）、最小差值结构相似性测量指数min（dSSIM）、方差差值结构相似性测量指数std（dSSIM）；eSSIM预测模型确定模块，用于根据各个样本视频得到的接收视频的预输入参数与对应的主观测试分数MOS，确定增强结构相似性测量指数eSSIM预测模型；MOS预测模型，用于根据所述eSSIM预测模型确定模块确定的所述eSSIM预测模型，确定增强主观测试分数MOS预测模型。11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述eSSIM预测模型确定模块，具体用于对各样本视频的预输入参数与对应的主观测试分数MOS进行一次线性拟合，确定出eSSIM，所述eSSIM=a×mean（dSSIM）+b×max（dSSIM）+c×min（dSSIM）+d×std（dSSIM），其中，a、b、c、d为使得所述eSSIM与所述MOS相关性最大的一组参数；所述MOS预测模型确定模块，具体用于对所述eSSIM预测模型确定的eSSIM与对应的主观测试分数MOS进行一次线性拟合，确定出eMOS，所述eMOS=e×所述eSSIM+f。12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述a=1.4、b=0、c=-0.3、d=-0.9、e=22、f=3.7。13.一种移动视频业务的体验质量测量装置，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储执行指令，当所述移动视频业务的体验质量测量装置运行时，所述处理器与所述存储器之间通信，所述处理器执行所述执行指令，对样本视频的每一个码率每一分段的峰值噪声比PSNR进行预处理，得到差值峰值噪声比dPSNR，其中，每一码率每一分段的dPSNR为该码率该分段的PSNR与同一个样本视频中最大码率对应的该分段的PSNR的差值；对于同一样本视频，根据各码率各分段的dPSNR，确定根据所述样本视频得到的接收视频的预输入参数，所述预输入参数包括：平均差值峰值噪声比mean（dPSNR）、最大差值峰值噪声比max（dPSNR）、最小差值峰值噪声比min（dPSNR）、方差差值峰值噪声比std（dPSNR）；根据各个样本视频得到的接收视频的预输入参数与对应的主观测试分数MOS，确定增强峰值噪声比ePSNR预测模型；根据所述ePSNR预测模型，确定增强主观测试分数MOS预测模型。14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述处理器，还用于执行所述执行指令，对各样本视频的预输入参数与对应的主观测试分数MOS进行一次线性拟合，确定出ePSNR，所述ePSNR=a×mean（dPSNR）+b×max（dPSNR）+c×min（dPSNR）+d×std（dPSNR），其中，a、b、c、d为使得所述ePSNR与所述MOS相关性最大的一组参数，对根据所述ePSNR预测模型确定的ePSNR与对应的主观测试分数MOS进行一次线性拟合，确定出eMOS；所述eMOS=e×所述ePSNR+f。15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述a=1.3、b=0、c=-0.2、d=-0.6、e=0.34、f=4.1。16.一种移动视频业务的体验质量测量装置，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储执行指令，当所述移动视频业务的体验质量测量装置运行时，所述处理器与所述存储器之间通信，所述处理器执行所述执行指令，对样本视频的每一个码率每一分段的结构相似性测量指数SSIM进行预处理，得到差值结构相似性测量指数dSSIM，其中，每一码率每一分段的dSSIM为该码率该分段的SSIM与同一个样本视频中最大码率对应的该分段的SSIM的差值；对于同一样本视频，根据各码率各分段的dSSIM，确定根据所述样本视频得到的接收视频的预输入参数，所述预输入参数包括：平均差值结构相似性测量指数mean（dSSIM）、最大差值结构相似性测量指数max（dSSIM）、最小差值结构相似性测量指数min（dSSIM）、方差差值结构相似性测量指数std（dSSIM）；根据各个样本视频得到的接收视频的预输入参数与对应的主观测试分数MOS，确定增强结构相似性测量指数eSSIM预测模型；根据所述eSSIM预测模型，确定增强主观测试分数MOS预测模型。17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述处理器，还用于执行所述执行指令，还用于对各样本视频的预输入参数与对应的主观测试分数MOS进行一次线性拟合，确定出eSSIM，所述eSSIM=a×mean（dSSIM）+b×max（dSSIM）+c×min（dSSIM）+d×std（dSSIM），其中，a、b、c、d为使得所述eSSIM与所述MOS相关性最大的一组参数，对所述eSSIM预测模型确定的eSSIM与对应的主观测试分数MOS进行一次线性拟合，确定出eMOS，所述eMOS=e×所述eSSIM+f。18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述a=1.4、b=0、c=-0.3、d=-0.9、e=22、f=3.7。