《QoE驅動的低複雜度無線視頻通信跨層最佳化研究》是依託西安交通大學，由李凡擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：QoE驅動的低複雜度無線視頻通信跨層最佳化研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：李凡
- 依託單位：西安交通大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
高質量的視頻通信對國家安全、國民經濟、科學研究和人民精神生活的提高具有重大的意義。傳統的視頻通信大都以提高峰值信噪比為目標，沒有考慮到視頻的最終客群- - 用戶的體驗質量（QoE）。本項目以提高終端用戶的QoE為目標，採用套用層、網路層、MAC層和物理層融合的跨層方法，揭示用戶QoE的提高與視頻編碼特性、視頻調度和傳輸模式的內在規律性，建立低複雜度的QoE模型，並提出聯合視頻編碼-通信的跨層最佳化方法。研究內容：QoE驅動的跨層視頻通信架構；低複雜度的QoE模型；低複雜度聯合視頻編碼-通信的跨層最佳化方法；QoE驅動的真實視頻流實時傳輸仿真平台。創新點：以視頻的最終歸宿用戶體驗作為最佳化目標，使得所研究的方法和策略滿足視頻傳輸最根本需求；以視頻的典型特徵實時性作為要求，提出低複雜度的QoE模型和跨層最佳化方案；以視頻的評價指標主客觀結合作為原則，建立基於雙時鐘的真實視頻流實時傳輸仿真平台。
結題摘要
隨著智慧型設備和通信技術的更新換代，視頻通信在人們的日常生活中占有不可或缺的地位。視頻流量急劇上升。本項目為QoE驅動的低複雜度無線視頻通信跨層最佳化研究。主要研究內容分為以下三部分：1、QoE驅動的視頻通信研究。在該部分內容中，從三個方面進行詳細研究：QoE驅動的視頻編碼算法、QoE驅動的視頻傳輸算法和QoE驅動的視頻請求算法。在視頻編碼方面，由於用戶對運動場景中的前景比較感興趣，而背景不太關注，提出基於感興趣區域的碼率控制算法；在視頻傳輸方面，無線網路的傳輸受限，提出了基於包重要性的包調度視頻傳輸算法。在視頻請求方面，用戶自身傳輸能力有限，只有請求與之匹配的視頻質量才能有好的用戶體驗，因此提出QoE驅動的視頻請求和傳輸聯合算法。2、QoE驅動的視頻質量評估研究。由於視頻質量評估是整個研究的核心，為了準確評估實時網路視頻的視頻質量，提出了基於壓縮域信息的低複雜度視頻質量評估模型和基於壓縮域信息的時空複雜度視頻質量評估模型。前者考慮了視頻的內容信息以及網路信息，而且計算複雜度低，後者考慮到了視頻的內容的時間信息和空間信息，兩種模型從視頻流直接提取所需特徵，不需要全解碼。由於用戶觀看實時網路視頻的場景不同，提出了流量付費下用戶滿意度評估模型和線上看視頻用戶的QoE評估模型，實現對不同場景下視頻用戶QoE的準確評估，從而使得提出QoE驅動跨層視頻通信技術可以實現提高用戶QoE的目標。3、視頻質量驅動的視頻內容分析研究。主要研究在保證視頻質量的前提下，適用於複雜多變的場景下的視頻內容分析技術。針對實時網路視頻，提出了基於運動模型估計的分區域圖像配準算法、基於協作式表觀模型的目標跟蹤算法和複雜場景下基於區域的目標實時檢測算法，既能滿足實時性的要求，又可以保證跟蹤和檢測的有效性。
