CN107071399A - 一种加密视频流的质量评估方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种加密视频流的质量评估方法及装置，涉及通信领域，解决了在网络侧如何对加密视频流的质量进行评估的问题。具体方案为：获取至少一个视频分片，获取每个视频分片的流畅度影响参数和清晰度影响参数，根据流畅度影响参数和流畅度模型，得到每个视频分片的流畅度评估值，根据清晰度影响参数和清晰度模型，得到每个视频分片的清晰度评估值，根据每个视频分片的流畅度评估值得到加密视频流的流畅度评估值，根据每个视频分片的清晰度评估值得到加密视频流的清晰度评估值，根据加密视频流的流畅度评估值和加密视频流的清晰度评估值进行综合评估，得到加密视频流的综合评估值。本申请实施例用于对加密视频流的质量进行评估的过程。

Description

一种加密视频流的质量评估方法及装置

技术领域

本申请实施例涉及通信领域，尤其涉及一种加密视频流的质量评估方法及装置。

背景技术

流媒体又称为流式媒体，是边传边播的媒体，边传边播是指媒体提供商在网络上传输媒体的同时，客户端的用户可以不断地接收并观看或收听被传输的媒体。流媒体可以包括视频流和音频流。在海外，视频流的流量在网络总流量中逐步占据主导地位，并在快速增长，而且，加密视频流的流量已超过非加密视频流的流量。

目前，视频流的体验特征建模与体验异常检测可以提高视频流的质量和提高用户的体验。视频流的体验评估方法主要基于明文获取视频流的相关信息，如流量、业务、码率、停顿、初缓等，而这些信息在视频流加密传输后不能直接获取，无法评估加密视频流。

在现有技术中，对加密视频流的体验评估方法主要依赖主动探测的形式，即利用移动终端获取体验指标。而对于在网络侧对加密视频流的质量进行评估，业界目前尚无解决方案。因此，在网络侧如何评估加密视频流的质量是一个亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种加密视频流的质量评估方法及装置，解决了在网络侧如何对加密视频流的质量进行评估的问题。

为达到上述目的，本申请实施例采用如下技术方案：

本申请实施例的第一方面，提供一种加密视频流的质量评估方法，包括：

首先，获取至少一个视频分片，至少一个视频分片组成加密视频流，然后，获取每个视频分片的流畅度影响参数和每个视频分片的清晰度影响参数，根据每个视频分片的流畅度影响参数和流畅度模型，对每个视频分片的流畅度进行评估，以得到每个视频分片的流畅度评估值，以及根据每个视频分片的清晰度影响参数和清晰度模型，对每个视频分片的清晰度进行评估，以得到每个视频分片的清晰度评估值，最后，根据每个视频分片的流畅度评估值得到加密视频流的流畅度评估值，以及根据每个视频分片的清晰度评估值得到加密视频流的清晰度评估值，再根据加密视频流的流畅度评估值和加密视频流的清晰度评估值进行综合评估，以得到加密视频流的综合评估值。其中，视频分片为在第一时段内服务器端向客户端发送的数据，第一时段为客户端向服务器端发送的第n次视频分片请求到客户端向服务器端发送的第n+1次视频分片请求的时段，n为大于等于1的整数；流畅度影响参数包括业务特性和第一管道特性，清晰度影响参数包括业务特性和第二管道特性，业务特性，用于表征视频分片本身的特征，第一管道特性，用于表征传输视频分片的特征，第二管道特性，用于表征传输视频分片的特征。

本申请实施例提供的加密视频流的质量评估方法，利用流畅度模型通过组成加密视频流的每个视频分片的流畅度影响参数，对每个视频分片的流畅度进行评估，得到每个视频分片的流畅度评估值，以及利用清晰度模型通过组成加密视频流的每个视频分片的清晰度影响参数，对每个视频分片的清晰度进行评估，得到每个视频分片的清晰度评估值，在根据每个视频分片的流畅度评估值得到加密视频流的流畅度评估值，以及根据每个视频分片的清晰度评估值得到加密视频流的清晰度评估值，根据加密视频流的流畅度评估值和加密视频流的清晰度评估值进行综合评估，以得到加密视频流的综合评估值，从而对组成加密视频流的每个视频分片进行评估，以得到每个视频分片的评估值，再通过每个视频分片的评估值得到加密视频流的综合评估值，有效地解决了在网络侧如何对加密视频流的质量进行评估的问题。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，在获取至少一个视频分片之后，方法还包括：

获取每个视频分片的可播放时长；获取每个视频分片的数据量；获取每个视频分片的码率，视频分片的码率，为视频分片的数据量/视频分片的可播放时长。从而以便于计算视频分片的业务特性、第一管道特性和第二管道特性。

结合上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，获取每个视频分片的可播放时长包括：

当音频分片和视频分片独立传输时，获取音频分片以及音频分片的可播放时长，根据音频分片的可播放时长估算视频分片的可播放时长，音频分片和视频分片一一对应；当音频分片和视频分片一起传输时，将第一时段确定为视频分片的可播放时长。从而根据不同的场景来更准确的获取视频分片的可播放时长。

结合上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，业务特性包括：视频分片下载时长特征，为视频分片的下载时长/视频分片的下载时长的预设值，视频分片的下载时长为客户端向服务器端发送视频分片请求的时刻到客户端接收到服务器端发送的视频分片的时刻；视频分片下载间歇特征，为视频分片间的间歇/视频可播放时长，视频可播放时长为每个视频分片的可播放时长的总和；音视频分片请求成功率特征，为音视频分片请求成功个数/音视频请求个数；视频分片码率特征，为第i视频分片的码率/第i-1视频分片的码率，i为小于等于加密视频流的视频分片的个数；播放器满足度特征，为已下载数据量/播放所需数据量。具体的通过视频分片下载时长特征、视频分片下载间歇特征、音视频分片请求成功率特征、视频分片码率特征和播放器满足度特征获取视频分片的流畅度评估值和清晰度评估值。

结合上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，第一管道特性包括：往返时延RTT、丢包率、上下行速率比、最大下行速率、平均下行速率、平均包传输速率和RST字段分布；第二管道特性包括：往返时延RTT、丢包率、上下行速率比、最大下行速率、平均下行速率和平均包间隔，平均包间隔，为包传输总耗时/传输总包数。第一管道特性和第二管道特性可以根据现有技术获取，在此不再赘述。通过以上特征获取视频分片的流畅度评估值和清晰度评估值。

结合第一方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，根据每个视频分片的流畅度评估值得到加密视频流的流畅度评估值，以及根据每个视频分片的清晰度评估值得到加密视频流的清晰度评估值包括：

利用第一公式对每个视频分片的流畅度评估值进行迭代，以得到加密视频流的流畅度评估值，第一公式为：F(i)＝ω*F(i-1)+(1-ω)*F_i，其中，F(i)为加密视频流的流畅度评估值，F(i-1)为第i-1视频分片的流畅度评估值，F_i为第i视频分片的流畅度评估值，ω为权重，ω大于0小于1；利用第二公式对每个视频分片的清晰度评估值进行迭代，以得到加密视频流的清晰度评估值，第二公式为：C(i)＝σ*C(i-1)+(1-σ)*C_i，C(i)为加密视频流的清晰度评估值，C(i-1)为第i-1视频分片的清晰度评估值，其中，C_i为第i视频分片的清晰度评估值，σ为权重，σ大于0小于1。

结合第一方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，根据加密视频流的流畅度评估值和加密视频流的清晰度评估值进行综合评估，以得到加密视频流的综合评估值包括：

根据加密视频流的流畅度评估值和加密视频流的清晰度评估值利用第三公式进行综合评估，以得到加密视频流的综合评估值，第三公式为：S＝f[F,C]＝α*f+(1-α)*C，其中，S为加密视频流的综合评估值，F为加密视频流的流畅度评估值，C为加密视频流的清晰度评估值，α为权重，α大于0.5小于1。

本申请实施例的第二方面，提供一种加密视频流的质量评估装置，包括：

获取单元，用于获取至少一个视频分片，视频分片为在第一时段内服务器端向客户端发送的数据，第一时段为客户端向服务器端发送的第n次视频分片请求到客户端向服务器端发送的第n+1次视频分片请求的时段，n为大于等于1的整数，至少一个视频分片组成加密视频流；获取单元，还用于获取每个视频分片的流畅度影响参数和每个视频分片的清晰度影响参数，流畅度影响参数包括业务特性和第一管道特性，清晰度影响参数包括业务特性和第二管道特性，业务特性，用于表征视频分片本身的特征，第一管道特性，用于表征传输视频分片的特征，第二管道特性，用于表征传输视频分片的特征；处理单元，用于根据每个视频分片的流畅度影响参数和流畅度模型，对每个视频分片的流畅度进行评估，以得到每个视频分片的流畅度评估值，以及根据每个视频分片的清晰度影响参数和清晰度模型，对每个视频分片的清晰度进行评估，以得到每个视频分片的清晰度评估值；处理单元，还用于根据每个视频分片的流畅度评估值得到加密视频流的流畅度评估值，以及根据每个视频分片的清晰度评估值得到加密视频流的清晰度评估值；

处理单元，还用于根据加密视频流的流畅度评估值和加密视频流的清晰度评估值进行综合评估，以得到加密视频流的综合评估值。

本申请实施例的第三方面，提供一种服务器，该服务器可以包括：至少一个处理器，存储器、通信接口、通信总线；

至少一个处理器与存储器、通信接口通过通信总线连接，存储器用于存储计算机执行指令，当服务器运行时，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以使服务器执行第一方面或第一方面的可能的实现方式中任一所述的加密视频流的质量评估方法。

本申请实施例的第四方面，提供一种计算机存储介质，用于存储上述服务器所用的计算机软件指令，该计算机软件指令包含用于执行上述加密视频流的质量评估方法所设计的程序。

第五方面，本申请实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行上述任意方面的方法。

另外，第二方面至第五方面中任一种设计方式所带来的技术效果可参见第一方面中不同设计方式所带来的技术效果，此处不再赘述。

本申请实施例中，加密视频流的质量评估装置的名字对设备本身不构成限定，在实际实现中，这些设备可以以其他名称出现。只要各个设备的功能和本申请实施例类似，属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内。

本申请实施例的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种***架构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种计算机设备结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种加密视频流的质量评估方法的流程图；

图4为本申请实施例提供的一种视频分片的示意图；

图5为本申请实施例提供的一种视频播放器满足度示意图；

图6为本申请实施例提供的另一种加密视频流的质量评估方法的流程图；

图7为本申请实施例提供的一种加密视频流的质量评估装置结构示意图；

图8为本申请实施例提供的另一种加密视频流的质量评估装置结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例提供一种加密视频流的质量评估方法，其基本原理是：利用流畅度模型通过组成加密视频流的每个视频分片的流畅度影响参数，对每个视频分片的流畅度进行评估，得到每个视频分片的流畅度评估值，以及利用清晰度模型通过组成加密视频流的每个视频分片的清晰度影响参数，对每个视频分片的清晰度进行评估，得到每个视频分片的清晰度评估值，在根据每个视频分片的流畅度评估值得到加密视频流的流畅度评估值，以及根据每个视频分片的清晰度评估值得到加密视频流的清晰度评估值，根据加密视频流的流畅度评估值和加密视频流的清晰度评估值进行综合评估，以得到加密视频流的综合评估值，从而对组成加密视频流的每个视频分片进行评估，以得到每个视频分片的评估值，再通过每个视频分片的评估值得到加密视频流的综合评估值，有效地解决了在网络侧如何对加密视频流的质量进行评估的问题。

下面将结合附图对本申请实施例的实施方式进行详细描述。

图1示出的是可以应用本申请实施例的***架构的简化示意图。如图1所示，该***架构可以包括：客户端11、基站12、无线网络控制器(Radio Network Controller，RNC)13、服务GPRS支持节点(Serving GPRS Support Node，SGSN)14、网关GPRS支持节点(Gateway GPRS Support Node，GGSN)15、互联网探针(NET probe)16、防火墙17和服务器18。

其中，在具体的实现中，客户端11可以手机、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机(Ultra-mobile Personal Computer，UMPC)、上网本、个人数字助理(PersonalDigital Assistant，PDA)等等。作为一种实施例，如图1中所示，本申请的网络架构包括的客户端11为笔记本电脑。客户端11与基站12进行无线通信，从服务器18获取加密视频流。

基站12与RNC13相互连接，RNC13与SGSN14相互连接，SGSN14与GGSN15相互连接，GGSN15与防火墙17相互连接，防火墙17与服务器18相互连接。

互联网探针16，即侦听网络数据包的网络探针，用于捕获、过滤、分析数据包。本申请实施例的互联网探针16连接于RNC13与SGSN14之间的链路，以及SGSN14与GGSN15之间的链路，来获取客户端11从服务器18请求的加密视频流的视频分片，并对组成加密视频流的每个视频分片进行评估，以得到每个视频分片的评估值，再通过每个视频分片的评估值得到加密视频流的综合评估值，来评估加密视频流的质量。

图2为本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，如图2所示，计算机设备可以包括至少一个处理器21，存储器22、通信接口23、通信总线24。

下面结合图2对计算机设备的各个构成部件进行具体的介绍：

处理器21是计算机设备的控制中心，可以是一个处理器，也可以是多个处理元件的统称。例如，处理器21是一个中央处理器(central processing unit，CPU)，也可以是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路，例如：一个或多个微处理器(digital signalprocessor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)。

其中，处理器21可以通过运行或执行存储在存储器22内的软件程序，以及调用存储在存储器22内的数据，执行服务器的各种功能。

在具体的实现中，作为一种实施例，处理器21可以包括一个或多个CPU，例如图2中所示的CPU0和CPU1。

在具体实现中，作为一种实施例，服务器可以包括多个处理器，例如图2中所示的处理器21和处理器25。这些处理器中的每一个可以是一个单核处理器(single-CPU)，也可以是一个多核处理器(multi-CPU)。这里的处理器可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。

存储器22可以是只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(ElectricallyErasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器22可以是独立存在，通过通信总线24与处理器21相连接。存储器22也可以和处理器21集成在一起。

其中，存储器22用于存储执行本申请方案的软件程序，并由处理器21来控制执行。

通信接口23，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(radio access network，RAN)，无线局域网(Wireless Local AreaNetworks，WLAN)等。通信接口23可以包括接收单元实现接收功能，以及发送单元实现发送功能。

通信总线24，可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图2中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

图2中示出的设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

在具体实现中，作为一种实施例，图2所示的计算机设备可以是图1中的互联网探针。

处理器21，用于调用存储器22中的指令执行如下方法：根据每个视频分片的流畅度影响参数和流畅度模型，对每个视频分片的流畅度进行评估，以得到每个视频分片的流畅度评估值，以及根据每个视频分片的清晰度影响参数和清晰度模型，对每个视频分片的清晰度进行评估，以得到每个视频分片的清晰度评估值。

所述处理器21执行的方法还包括，根据每个视频分片的流畅度评估值得到加密视频流的流畅度评估值，以及根据每个视频分片的清晰度评估值得到加密视频流的清晰度评估值。

所述处理器21执行的方法还包括，根据加密视频流的流畅度评估值和加密视频流的清晰度评估值进行综合评估，以得到加密视频流的综合评估值。

存储器22，用于存储指令。

图3为本申请实施例提供的一种加密视频流的质量评估方法的流程图，如图3所示，该方法可以包括：

101、获取至少一个视频分片。

需要说明的是，分片传输是加密视频流的基本特性，即加密视频流通常会被分割为若干视频分片在网络中传输。至少一个视频分片组成加密视频流。如客户端在播放加密视频流时，客户端向服务器端发送视频分片请求，服务器端向客户端发送对应的视频分片。如图4所示，视频分片为在第一时段内服务器端向客户端发送的数据，第一时段为客户端向服务器端发送的第n次视频分片请求到客户端向服务器端发送的第n+1次视频分片请求的时段，n为大于等于1的整数，即图4中T1和T2的时段。

102、获取每个视频分片的流畅度影响参数和每个视频分片的清晰度影响参数。

需要说明的是，流畅度影响参数包括业务特性和第一管道特性。清晰度影响参数包括业务特性和第二管道特性。在获取加密视频流的流畅度影响参数时，已经对每个视频分片的码率进行了评估。码率与视频的清晰度存在宽幅映射关系，流畅度影响参数的业务特性为加密视频流的清晰度影响参数的关键特性。

业务特性，用于表征视频分片本身的特征.业务特性包括：

视频分片下载时长特征，为视频分片的下载时长/视频分片的下载时长的预设值，视频分片的下载时长为客户端向服务器端发送视频分片请求的时刻到客户端接收到服务器端发送的视频分片的时刻。当客户端向服务器端发送视频分片请求后，服务器端会尽快向客户端发送请求的视频分片的数据。当网络质量良好时，视频分片会在很短时间内下载完成，视频分片的下载时长仅占据视频分片的可播放时长的一小部分，视频会比较流畅的播放；而当网络质量较差时，视频分片的下载时长会偏长，视频分片的下载时长将影响视频播放的流畅度。对于一次播放业务，统计分析可得到视频分片的下载时长为L1，视频分片的下载时长显著大于L1时，则会影响视频的流畅播放。

视频分片下载间歇特征，为视频分片间的间歇/视频可播放时长。客户端向服务器端发送视频分片请求后，服务器端会尽快向客户端发送请求的视频分片的数据，在发送完成本次视频分片请求的数据后，通常会有一定的时间间隙，然后服务器端再发送下一次视频分片的数据，如图4中的T2。但是，当下载质量较差时，前一个视频分片刚下载完成，就必须马上下载下一个视频分片，否则可能出现下载数据不能支撑流畅播放的情况。因此，视频分片间的间隙，可视为视频播放流畅度的重要指标。

音视频分片请求成功率特征，为音视频分片请求成功个数/音视频请求个数，客户端向服务器端发送视频分片请求时，正常情况下，服务器端会对应发送1个音视频分片的数据。但是，在网络质量较差的场景下，服务器端响应失败，无音视频数据下载；客户端反复请求同一段音视频，导致某一分片数据反复重传或部分重复；客户端反复请求同一段音视频，导致一些音视频分片重传。这样请求失败越多，则越可能导致视频播放不流畅。

视频分片码率特征，为第i视频分片的码率/第i-1视频分片的码率，i为小于等于加密视频流的视频分片个数。加密视频流播放时，服务器端会根据网络状况，向客户端发送相应码率的视频，以保障视频的流畅播放，即当网络质量突然变好时，视频分片的码率会上升，视频流畅播放；当网络质量突然变差时，视频分片的码率会降低，可能出现播放不流畅的情况。

播放器满足度特征，为已下载数据量/播放所需数据量。视频分片在下载过程中，播放器会以一定的视频码率播放已下载视频数据。正常状态下，下载量大于播放器所需数据量，则视频流畅播放。当下载速率不能满足视频流畅播放时，则播放器呈现卡顿状态，视频播放不流畅，图5中P1到P2时段。

第一管道特性，用于表征传输加密视频流的特征。第一管道特性包括：

往返时延直接体现网络的传输时延，往返时延越小，视频发生不流畅的概率越小；往返时延越大，越可能发生不流畅。

丢包率，为成功传输的数据包数/网络传输的总包数。丢包率越大，加密视频流发生不流畅的概率越大。

上下行速率比，为客户端向服务器端发送的请求数据速率/服务器端向客户端发送的响应数据速率。上下行速率比越小表示客户端向服务器端发送视频分片请求后，服务器端向客户端返回的数据量越大，音频码率稳定；上下行速率比越大表示很大可能是由于出现大量的视频分片请求响应失败。

最大下行速率反映网络的最大下载能力，即支撑视频流畅播放的能力。

平均下行速率能够体现网络的平均承载能力，是否能够支撑当前码率视频流程播放。

平均包传输速率与平均下行速率有较大的相关性，但在平均下行速率的基础上，该指标还能够体现包传输特征。平均包传输速率越大，视频流畅播放概率越大。

RST字段分布，为以RST拆链的传输控制协议流数目/所有传输控制协议流数目。RST字段分布表示TCP传输主动拆链的分布特性，RST拆链占比与视频播放流畅度存在较大关联。

第二管道特性，用于表征传输视频分片的特征。第二管道特性包括：

往返时延直接体现网络的传输时延，反映网络的承载能力。往返时延越小，数据传输质量越好，加密视频的清晰度越高。

丢包率，反映数据完整传输的能力，丢包率越小，视频清晰度越高。

上下行速率比，在视频分片时长一定的情况下，视频分片数据量越大，视频越清晰。

最大下行速率体现网络对视频数据的最大承载能力，能够承载最大清晰度视频的能力。

平均下行速率反映网络能够承载的视频的平均清晰度。

平均包间隔为包传输总耗时/传输总包数。平均包间隔越大，视频清晰度越差。

103、根据每个视频分片的流畅度影响参数和流畅度模型，对每个视频分片的流畅度进行评估，以得到每个视频分片的流畅度评估值，以及根据每个视频分片的清晰度影响参数和清晰度模型，对每个视频分片的清晰度进行评估，以得到每个视频分片的清晰度评估值。

需要说明的是，本领域技术人员可以先获取一些样本数据，即从网络侧采集一些加密视频流的视频分片，然后，提取视频分片的业务特性和第一管道特性，具体的提取方法可以参考步骤102中的详细步骤，再利用机器学习语言，如随机森林等，训练业务特性和第一管道特性得到一个从特征映射到视频分片的流畅度的一个规则；同理，提取视频分片的业务特性和第二管道特性，具体的提取方法可以参考步骤102中的详细步骤，再利用机器学习语言，如随机森林等，训练业务特性和第二管道特性得到一个从特征映射到视频分片的清晰度的一个规则。以上建模的过程即为有监督训练的过程。示例的，流畅度评估值可以设置为1分至5分，1分表示流畅度极差，以此类推，5分表示流畅度最好。或者，流畅度评估值可以设置为高、中和低。

104、根据每个视频分片的流畅度评估值得到加密视频流的流畅度评估值，以及根据每个视频分片的清晰度评估值得到加密视频流的清晰度评估值。

由于每个视频分片的流畅度和清晰度不同，那么，用户对视频质量的主观感受存在迭代效应，即距离评估时刻越远，对评估的影响越小，距离评估时刻越近，对评估的影响越大。对于一次加密视频播放业务的流畅度评估值和清晰度评估值具体的计算方法如下：

利用第一公式对每个视频分片的流畅度评估值进行迭代，以得到加密视频流的流畅度评估值，第一公式为：

F(i)＝ω*F(i-1)+(1-ω)*F_i，其中，F(i)为加密视频流的流畅度评估值，F(i-1)为第i-1视频分片的流畅度评估值，F_i为第i视频分片的流畅度评估值，ω为权重，ω大于0小于1。

需要说明的是，当加密视频流只有一个视频分片，即整次播放业务只有1个视频分片时，该次业务的流畅度评估值为流畅度评估初始值。如果第i视频分片为加密视频流的最后一个视频分片，第i视频分片的流畅度评估值为第i-1视频分片的流畅度评估值。流畅度评估初始值可以设置为5。

利用第二公式对每个视频分片的清晰度评估值进行迭代，以得到加密视频流的清晰度评估值，第二公式为：

C(i)＝σ*C(i-1)+(1-σ)*C_i，其中，C(i)为加密视频流的清晰度评估值，C(i-1)为第i-1视频分片的清晰度评估值，C_i为第i视频分片的清晰度评估值，σ为权重，σ大于0小于1。

需要说明的是，当加密视频流只有一个视频分片，即整次播放业务只有1个视频分片时，该次业务的清晰度评估值为清晰度评估初始值。如果第i视频分片为加密视频流的最后一个视频分片，第i视频分片的清晰度评估值为第i-1视频分片的清晰度评估值。清晰度评估初始值可以设置为5。

105、根据加密视频流的流畅度评估值和加密视频流的清晰度评估值进行综合评估，以得到加密视频流的综合评估值。

根据加密视频流的流畅度评估值和加密视频流的清晰度评估值利用第三公式进行综合评估，以得到加密视频流的综合评估值，第三公式为：

S＝f[F,C]＝α*f+(1-α)*C，其中，S为加密视频流的综合评估值，F为加密视频流的流畅度评估值，C为加密视频流的清晰度评估值，α为权重，α大于0.5小于1。

综合评估值越高，加密视频流的体验越好。由于播放流畅程度为影响用户观看体验的最核心因素，流畅度的拟合权重大于清晰度的拟合权重，即参数α>0.5。

进一步的，对于流畅度评估值、清晰度评估值和综合评估值，可分别设置不同的阈值，当流畅度评估值高于流畅度阈值时，认为视频播放过程主观体验为流畅；当清晰度评估值高于清晰度阈值时，可认为视频播放过程中主观体验为清晰；当视频综合评估值超过综合阈值时，可认为视频播放整体体验为良好。

本申请实施例提供一种加密视频流的质量评估方法，利用流畅度模型通过组成加密视频流的每个视频分片的流畅度影响参数，对每个视频分片的流畅度进行评估，得到每个视频分片的流畅度评估值，以及利用清晰度模型通过组成加密视频流的每个视频分片的清晰度影响参数，对每个视频分片的清晰度进行评估，得到每个视频分片的清晰度评估值，在根据每个视频分片的流畅度评估值得到加密视频流的流畅度评估值，以及根据每个视频分片的清晰度评估值得到加密视频流的清晰度评估值，根据加密视频流的流畅度评估值和加密视频流的清晰度评估值进行综合评估，以得到加密视频流的综合评估值，从而对组成加密视频流的每个视频分片进行评估，以得到每个视频分片的评估值，再通过每个视频分片的评估值得到加密视频流的综合评估值，有效地解决了在网络侧如何对加密视频流的质量进行评估的问题。

上述图3所示的方法步骤具体的可以由图2所示的计算机设备实现。示例的，步骤101所述的获取至少一个视频分片可以由通信接口23来实现。步骤102所述的获取每个视频分片的流畅度影响参数和每个视频分片的清晰度影响参数和步骤103、104和105可以由处理器21来实现。

需要说明的是，在步骤101所述的获取至少一个视频分片之后，互联网探针对获取到的视频分片进行分析。图6为本申请实施例提供的另一种加密视频流的质量评估方法的流程图，基于图3如图6所示，具体的包括以下详细步骤。

106、获取每个视频分片的可播放时长。

视频分片的可播放时长，即为每个视频分片对应的视频内容的播放时长。在网络中，加密视频流的视频分片的传输主要分为两类：一种为音频分片与视频分片独立传输，即客户端向服务器端请求一个视频分片后，服务器端向客户端返回请求的视频分片后再发送该视频分片对应的音频分片；另一种为音频分片与视频分片合在一起传输。其中，现网中主流的场景为音频分片与视频分片分开传输，例如Apple动态码率自适应技术(HTTP LiveStreaming，HLS)流程和HTTP动态自适应流媒体(Dynamic Adaptive Streaming overHTTP，DASH流程)。存在少量的场景是音频与视频合在一起传输，例如渐进式下载(HTTPProgressive Download，HPD)流程和部分直播场景。

具体的，当音频分片和视频分片独立传输时，执行步骤106a和106b；当音频分片和视频分片一起传输时，执行步骤106c。

106a、获取音频分片以及音频分片的可播放时长。

106b、根据音频分片的可播放时长估算视频分片的可播放时长。

音频分片和视频分片一一对应，即客户端向服务器端请求音频分片和视频分片时，音频分片和视频分片的数量，以及分片长度是一致的。而且，对于同一次视频播放业务，所有的视频分片和音频分片为固定长度，即可播放时长。根据研究，所有HLS流程的视频分片长度约为第一阈值，所有DASH流程的视频分片长度约为第二阈值，第一阈值和第二阈值为定值，可以直接通过视频样本统计得到。其次，对于同一次视频播放业务，视频分片间码率变化较大，但是音频分片间码率基本保持一致。由于同一次播放业务的音频分片时长一致，在码率保持不变的情况下，音频分片的数据量大小基本保持不变。由于音频分片码率的稳定性，对音频样本做数据分析，可根据音频分片的数据量大小，估算出音频分片的可播放时长，也即是视频分片的可播放时长。

106c、将第一时段确定为视频分片的可播放时长。

第一时段为客户端向服务器端发送的第n次视频分片请求到客户端向服务器端发送的第n+1次视频分片请求的时段。

HPD流程通常将整次播放业务分割为若干视频分片，可能只有1个视频分片，每个视频分片可播放时长不等，而且，视频分片的可播放时长显著大于其它各种场景的视频分片的可播放时长。如果整次播放业务仅存在1个视频分片，则将该次视频分片的下载时长视为视频分片的可播放时长，如图4中的T₁。视频分片的数目大于1时，每个视频分片的可播放时长为两次客户端向服务器端请求数据之间的时长，如图4中的T₁+T₂。

107、获取每个视频分片的数据量。

视频分片数据量能够从传输的视频分片中直接获取。

108、获取每个视频分片的码率。

视频分片的码率，为视频分片的数据量/视频分片的可播放时长。码率为每秒传输的比特数，当每秒传输的比特数越多，数据传输的速度越快。

上述图6所示的方法步骤具体的可以由图2所示的计算机设备实现。示例的，步骤106所述的获取每个视频分片的可播放时长、步骤107所述的获取每个视频分片的数据量以及步骤108所述的获取每个视频分片的码率可以由处理器21来实现。

本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的算法步骤，本申请实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对互联网探针进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图7示出了上述和实施例中涉及的加密视频流的质量评估装置的一种可能的组成示意图，如图7所示，该加密视频流的质量评估装置可以包括：获取单元201和处理单元202。

其中，获取单元201，用于获取至少一个视频分片，所述视频分片为在第一时段内服务器端向客户端发送的数据，所述第一时段为所述客户端向所述服务器端发送的第n次视频分片请求到所述客户端向所述服务器端发送的第n+1次视频分片请求的时段，所述n为大于等于1的整数，所述至少一个视频分片组成加密视频流。

获取单元201，还用于获取每个视频分片的流畅度影响参数和每个视频分片的清晰度影响参数，流畅度影响参数包括业务特性和第一管道特性，清晰度影响参数包括业务特性和第二管道特性，业务特性，用于表征视频分片本身的特征，第一管道特性，用于表征传输视频分片的特征，第二管道特性，用于表征传输视频分片的特征。

处理单元202，用于根据每个视频分片的流畅度影响参数和流畅度模型，对每个视频分片的流畅度进行评估，以得到每个视频分片的流畅度评估值，以及根据每个视频分片的清晰度影响参数和清晰度模型，对每个视频分片的清晰度进行评估，以得到每个视频分片的清晰度评估值。

处理单元202，还用于根据每个视频分片的流畅度评估值得到加密视频流的流畅度评估值，以及根据每个视频分片的清晰度评估值得到加密视频流的清晰度评估值。

处理单元202，还用于根据加密视频流的流畅度评估值和加密视频流的清晰度评估值进行综合评估，以得到加密视频流的综合评估值。

需要说明的是，上述方法实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述，在此不再赘述。

本申请实施例提供的加密视频流的质量评估装置，用于执行上述加密视频流的质量评估方法，因此可以达到与上述加密视频流的质量评估方法相同的效果。

本申请实施例提供一种加密视频流的质量评估方法，利用流畅度模型通过组成加密视频流的每个视频分片的流畅度影响参数，对每个视频分片的流畅度进行评估，得到每个视频分片的流畅度评估值，以及利用清晰度模型通过组成加密视频流的每个视频分片的清晰度影响参数，对每个视频分片的清晰度进行评估，得到每个视频分片的清晰度评估值，在根据每个视频分片的流畅度评估值得到加密视频流的流畅度评估值，以及根据每个视频分片的清晰度评估值得到加密视频流的清晰度评估值，根据加密视频流的流畅度评估值和加密视频流的清晰度评估值进行综合评估，以得到加密视频流的综合评估值，从而对组成加密视频流的每个视频分片进行评估，以得到每个视频分片的评估值，再通过每个视频分片的评估值得到加密视频流的综合评估值，有效地解决了在网络侧如何对加密视频流的质量进行评估的问题。

在本申请实施例中，加密视频流的质量评估装置20是以功能单元的形式来呈现。这里的“单元”可以指特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，电路，执行一个或多个软件或固件程序的处理器和存储器，集成逻辑电路，和/或其他可以提供上述功能的器件。在一个简单的实施例中，本领域的技术人员可以想到加密视频流的质量评估装置20可以采用图7所示的形式。获取单元201,处理单元202可以通过图2的计算机设备来实现，具体的，获取单元201可以由通信接口23实现，处理单元202可以由处理器21实现。

图8为本申请实施例提供的一种加密视频流的质量评估装置结构示意图，如图8所示，包括：训练过程和测试过程。其中，样本数据输入到特征提取模块，特征提取模块提取样本数据的流畅度影响参数和清晰度影响参数，流畅度影响参数和清晰度影响参数输入到机器学习语言模块，机器学习语言模块对流畅度影响参数和清晰度影响参数进行训练，得到流畅度模型和清晰度模型，以上为训练过程。视频分片输入到特征提取模块，特征提取模块提取视频分片的流畅度影响参数和清晰度影响参数，视频分片的流畅度影响参数和清晰度影响参数输入到清晰度评估值和流畅度评估值模块，根据流畅度模型和清晰度模型得到视频分片的清晰度评估值和视频分片的流畅度评估值，视频分片的清晰度评估值和视频分片的流畅度评估值输入到加密视频流的综合评估值模块，根据视频分片的清晰度评估值得到加密视频流的清晰度评估值，根据视频分片的流畅度评估值得到加密视频流的流畅度评估值，根据加密视频流的清晰度评估值和加密视频流的流畅度评估值得到综合评估值，以上为测试过程。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (14)

1.一种加密视频流的质量评估方法，其特征在于，包括：

获取至少一个视频分片，所述视频分片为在第一时段内服务器端向客户端发送的数据，所述第一时段为所述客户端向所述服务器端发送的第n次视频分片请求到所述客户端向所述服务器端发送的第n+1次视频分片请求的时段，所述n为大于等于1的整数，所述至少一个视频分片组成加密视频流；

获取每个所述视频分片的流畅度影响参数和每个所述视频分片的清晰度影响参数，所述流畅度影响参数包括业务特性和第一管道特性，所述清晰度影响参数包括所述业务特性和第二管道特性，所述业务特性，用于表征所述视频分片本身的特征，所述第一管道特性，用于表征传输所述视频分片的特征，所述第二管道特性，用于表征传输所述视频分片的特征；

根据每个所述视频分片的流畅度影响参数和流畅度模型，对每个所述视频分片的流畅度进行评估，以得到每个所述视频分片的流畅度评估值，以及根据每个所述视频分片的清晰度影响参数和清晰度模型，对每个所述视频分片的清晰度进行评估，以得到每个所述视频分片的清晰度评估值，所述流畅度模型为将视频分片的流畅度影响参数映射为流畅度评估值的规则，所述清晰度模型为将视频分片的清晰度影响参数映射为清晰度评估值的规则；

根据每个所述视频分片的流畅度评估值得到所述加密视频流的流畅度评估值，以及根据每个所述视频分片的清晰度评估值得到所述加密视频流的清晰度评估值；

根据所述加密视频流的流畅度评估值和所述加密视频流的清晰度评估值进行综合评估，以得到所述加密视频流的综合评估值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取至少一个视频分片之后，所述方法还包括：

获取每个所述视频分片的可播放时长；

获取每个所述视频分片的数据量；

获取每个所述视频分片的码率，所述视频分片的码率，为视频分片的数据量/视频分片的可播放时长。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取每个所述视频分片的可播放时长包括：

当音频分片和所述视频分片独立传输时，获取音频分片以及所述音频分片的可播放时长，根据所述音频分片的可播放时长估算所述视频分片的可播放时长，所述音频分片和所述视频分片一一对应；

当所述音频分片和所述视频分片一起传输时，将所述第一时段确定为所述视频分片的可播放时长。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述业务特性包括：

视频分片下载时长特征，为所述视频分片的下载时长/所述视频分片的下载时长的预设值，所述视频分片的下载时长为所述客户端向所述服务器端发送所述视频分片请求的时刻到所述客户端接收到所述服务器端发送的所述视频分片的时刻；

视频分片下载间歇特征，为所述视频分片间的间歇/视频可播放时长，所述视频可播放时长为每个所述视频分片的可播放时长的总和；

音视频分片请求成功率特征，为音视频分片请求成功个数/音视频请求个数；

视频分片码率特征，为第i视频分片的码率/第i-1视频分片的码率，所述i为小于等于所述加密视频流的视频分片的个数；

播放器满足度特征，为已下载数据量/播放所需数据量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述第一管道特性包括：

往返时延RTT、丢包率、上下行速率比、最大下行速率、平均下行速率、平均包传输速率和RST字段分布；

所述第二管道特性包括：

所述往返时延RTT、所述丢包率、所述上下行速率比、所述最大下行速率、所述平均下行速率和平均包间隔，所述平均包间隔，为包传输总耗时/传输总包数。

6.根据权利要求2-5中任一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述视频分片的流畅度评估值得到所述加密视频流的流畅度评估值，以及根据每个所述视频分片的清晰度评估值得到所述加密视频流的清晰度评估值包括：

利用第一公式对每个所述视频分片的流畅度评估值进行迭代，以得到所述加密视频流的流畅度评估值，所述第一公式为：

F(i)＝ω*F(i-1)+(1-ω)*F_i，

其中，所述F(i)为所述加密视频流的流畅度评估值，所述F(i-1)为第i-1所述视频分片的流畅度评估值，所述F_i为第i所述视频分片的流畅度评估值，所述ω为权重，ω大于0小于1；

利用第二公式对每个所述视频分片的清晰度评估值进行迭代，以得到所述加密视频流的清晰度评估值，所述第二公式为：

C(i)＝σ*C(i-1)+(1-σ)*C_i，

其中，所述C(i)为所述加密视频流的清晰度评估值，所述C(i-1)为第i-1所述视频分片的清晰度评估值，所述C_i为第i所述视频分片的清晰度评估值，所述σ为权重，σ大于0小于1。

7.根据权利要求1-6中任一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述根据所述加密视频流的流畅度评估值和所述加密视频流的清晰度评估值进行综合评估，以得到所述加密视频流的综合评估值包括：

所述根据所述加密视频流的流畅度评估值和所述加密视频流的清晰度评估值利用第三公式进行综合评估，以得到所述加密视频流的综合评估值，所述第三公式为：

S＝f[F,C]＝α*f+(1-α)*C，

其中，所述S为所述加密视频流的综合评估值，所述F为所述加密视频流的流畅度评估值，所述C为所述加密视频流的清晰度评估值，所述α为权重，α大于0.5小于1。

8.一种加密视频流的质量评估装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取至少一个视频分片，所述视频分片为在第一时段内服务器端向客户端发送的数据，所述第一时段为所述客户端向所述服务器端发送的第n次视频分片请求到所述客户端向所述服务器端发送的第n+1次视频分片请求的时段，所述n为大于等于1的整数，所述至少一个视频分片组成加密视频流；

所述获取单元，还用于获取每个所述视频分片的流畅度影响参数和每个所述视频分片的清晰度影响参数，所述流畅度影响参数包括业务特性和第一管道特性，所述清晰度影响参数包括所述业务特性和第二管道特性，所述业务特性，用于表征所述视频分片本身的特征，所述第一管道特性，用于表征传输所述视频分片的特征，所述第二管道特性，用于表征传输所述视频分片的特征；

处理单元，用于根据每个所述视频分片的流畅度影响参数和流畅度模型，对每个所述视频分片的流畅度进行评估，以得到每个所述视频分片的流畅度评估值，以及根据每个所述视频分片的清晰度影响参数和清晰度模型，对每个所述视频分片的清晰度进行评估，以得到每个所述视频分片的清晰度评估值，所述流畅度模型为将视频分片的流畅度影响参数映射为流畅度评估值的规则，所述清晰度模型为将视频分片的清晰度影响参数映射为清晰度评估值的规则；

所述处理单元，还用于根据每个所述视频分片的流畅度评估值得到所述加密视频流的流畅度评估值，以及根据每个所述视频分片的清晰度评估值得到所述加密视频流的清晰度评估值；

所述处理单元，还用于根据所述加密视频流的流畅度评估值和所述加密视频流的清晰度评估值进行综合评估，以得到所述加密视频流的综合评估值。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述获取单元，还用于：

获取每个所述视频分片的可播放时长；

获取每个所述视频分片的数据量；

获取每个所述视频分片的码率，所述视频分片的码率，为视频分片的数据量/视频分片的可播放时长。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述获取单元，具体用于：

当音频分片和所述视频分片独立传输时，获取音频分片以及所述音频分片的可播放时长，根据所述音频分片的可播放时长估算所述视频分片的可播放时长，所述音频分片和所述视频分片一一对应；

当所述音频分片和所述视频分片一起传输时，将所述第一时段确定为所述视频分片的可播放时长。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述业务特性包括：

视频分片下载时长特征，为所述视频分片的下载时长/所述视频分片的下载时长的预设值，所述视频分片的下载时长为所述客户端向所述服务器端发送所述视频分片请求的时刻到所述客户端接收到所述服务器端发送的所述视频分片的时刻；

视频分片下载间歇特征，为所述视频分片间的间歇/视频可播放时长，所述视频可播放时长为每个所述视频分片的可播放时长的总和；

音视频分片请求成功率特征，为音视频分片请求成功个数/音视频请求个数；

视频分片码率特征，为第i视频分片的码率/第i-1视频分片的码率，所述i为小于等于所述加密视频流的视频分片的个数；

播放器满足度特征，为已下载数据量/播放所需数据量。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，

所述第一管道特性包括：

往返时延RTT、丢包率、上下行速率比、最大下行速率、平均下行速率、平均包传输速率和RST字段分布；

所述第二管道特性包括：

所述往返时延RTT、所述丢包率、所述上下行速率比、所述最大下行速率、所述平均下行速率和平均包间隔，所述平均包间隔，为包传输总耗时/传输总包数。

13.根据权利要求8-12中任一项权利要求所述的装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于：

利用第一公式对每个所述视频分片的流畅度评估值进行迭代，以得到所述加密视频流的流畅度评估值，所述第一公式为：

F(i)＝ω*F(i-1)+(1-ω)*F_i，

其中，所述F(i)为所述加密视频流的流畅度评估值，所述F(i-1)为第i-1所述视频分片的流畅度评估值，所述F_i为第i所述视频分片的流畅度评估值，所述ω为权重，ω大于0小于1；

利用第二公式对每个所述视频分片的清晰度评估值进行迭代，以得到所述加密视频流的清晰度评估值，所述第二公式为：

C(i)＝σ*C(i-1)+(1-σ)*C_i，

其中，所述C(i)为所述加密视频流的清晰度评估值，所述C(i-1)为第i-1所述视频分片的清晰度评估值，所述C_i为第i所述视频分片的清晰度评估值，所述σ为权重，σ大于0小于1。

14.根据权利要求8-13中任一项权利要求所述的装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于：

所述根据所述加密视频流的流畅度评估值和所述加密视频流的清晰度评估值利用第三公式进行综合评估，以得到所述加密视频流的综合评估值，所述第三公式为：

S＝f[F,C]＝α*f+(1-α)*C，

其中，所述S为所述加密视频流的综合评估值，所述F为所述加密视频流的流畅度评估值，所述C为所述加密视频流的清晰度评估值，所述α为权重，α大于0.5小于1。