中國移動：2021年面向云邊協同的視頻質量評估場景及方案白皮書（29頁）.pdf

1、如傳統的視頻分析技術通過提取 水平和豎直邊緣的梯度信息來計算結 構相似性，從而獲取當前視頻的清晰度 信息，來評估當前視頻的模糊特征，這 種情況下端側往往就具備相應的計算 能力進行視頻模糊度的分析。但隨著視 頻技術的發展，使用深度學習多層神經 網絡來分析當前視頻的模糊度比傳統 方法有著更高的主觀相關性，能更準確 地評估對應的視頻質量，由于端側往往 不具備相關的處理能力，則放在邊緣側 能更高效地進行視頻質量分析。同時把 視頻質量分析結果傳輸到云端，云端匯 總各個邊緣節點相關的視頻質量信息 后，從時間和空間維度統計分析視頻業 務運維質量，能夠為視頻業務質量提升 提供參考。邊緣信息參數收集到云平臺上后

2、， 云端對視頻質量處理后的數據進行進 一步的分析和整理，基于更復雜算法下 的分析挖掘實現更快效率、更低成本、 更高準確率的質量評估。同時云平臺也 需要對邊緣資源進行統一配置、管理、 調度，融合邊緣計算敏捷性和云端大數 據計算全局性的優勢。面向云邊協同的 視頻質量評估有了更廣闊的應用場景 和更高效的質量分析能力。 華為構建音視頻質量監控平臺，通 過采集數據，用大數據的方法解決視頻 卡頓、實時音視頻通話延遲等影響用戶 體驗的問題。其主要有三點規劃：一是 持續基于端、邊、云數據協同來驅動 QoE、QoS 優化;二是構建音視頻內容 質量的智能評估體系;三是建立第三代 XR 音視頻體驗質量規范，如沉浸感等。 ?？低曖槍ξ锫摼W應用提出 AI Cloud 計算架構，其由邊緣節點、邊緣 域和云中心構成。AI Cloud 中融合了 視頻質量診斷功能，此功能基于人工智 能和數據智能監控的技術，邊緣節點和 邊緣域位于智能物聯網中以充分利用 邊緣計算能力;云中心位于智能物聯網 或信息網中，形成跨云端計算能力?；?于云邊協同使得視頻質量診斷功能效 率和準確度都大幅提升且成本更低。 然而受限于隱私保護，邊緣側持續 產生的數據無法直接傳送至云側進行 模型訓練，進而影響模型精度提升，對 基于云邊協同的視頻質量評估平臺提 出了挑戰。