2021年面向云边协同的视频质量评估场景及方案白皮书（29页）.pdf

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2021年面向云边协同的视频质量评估场景及方案白皮书（29页）.pdf

1、如传统的视频分析技术通过提取水平和竖直边缘的梯度信息来计算结构相似性，从而获取当前视频的清晰度信息，来评估当前视频的模糊特征，这种情况下端侧往往就具备相应的计算能力进行视频模糊度的分析。但随着视频技术的发展，使用深度学习多层神经网络来分析当前视频的模糊度比传统方法有着更高的主观相关性，能更准确地评估对应的视频质量，由于端侧往往不具备相关的处理能力，则放在边缘侧能更高效地进行视频质量分析。同时把视频质量分析结果传输到云端，云端汇总各个边缘节点相关的视频质量信息后，从时间和空间维度统计分析视频业务运维质量，能够为视频业务质量提升提供参考。边缘信息参数收集到云平台上后

2、，云端对视频质量处理后的数据进行进一步的分析和整理，基于更复杂算法下的分析挖掘实现更快效率、更低成本、更高准确率的质量评估。同时云平台也需要对边缘资源进行统一配置、管理、调度，融合边缘计算敏捷性和云端大数据计算全局性的优势。面向云边协同的视频质量评估有了更广阔的应用场景和更高效的质量分析能力。华为构建音视频质量监控平台，通过采集数据，用大数据的方法解决视频卡顿、实时音视频通话延迟等影响用户体验的问题。其主要有三点规划：一是持续基于端、边、云数据协同来驱动 QoE、QoS 优化;二是构建音视频内容质量的智能评估体系;三是建立第三代 XR 音视频体验质量规范，如沉浸感等。海康威视针对物联网应用提出 AI Cloud 计算架构，其由边缘节点、边缘域和云中心构成。AI Cloud 中融合了视频质量诊断功能，此功能基于人工智能和数据智能监控的技术，边缘节点和边缘域位于智能物联网中以充分利用边缘计算能力;云中心位于智能物联网或信息网中，形成跨云端计算能力。基于云边协同使得视频质量诊断功能效率和准确度都大幅提升且成本更低。然而受限于隐私保护，边缘侧持续产生的数据无法直接传送至云侧进行模型训练，进而影响模型精度提升，对基于云边协同的视频质量评估平台提出了挑战。

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