一种视频质量评测的方法及测试服务器

摘要

本发明提供了一种视频质量评测的方法及测试服务器。本发明通过采用聚类方法对历史抽样点数据进行多维度的分类汇总，提高分组数据的相似度，简化分析数据量。另外，本发明采用抽样规则针对特定视频片段进行评测，提高了采样效率。另外，本发明还采用基础抽样点与基于均方差门限的补充抽样法相结合的抽样方式，将均方差波动大于阈值的数据点作为基础抽样点所得数据集合的补充，提高了抽样的准确程度。

权利要求

1.一种视频质量评测的方法，其特征在于，包括：

接收一测试客户端发送的本次测试过程中的多个抽样点的视频质量参数，所述多个抽样点是基于预设抽样规则从测试视频中抽样得到的；

根据本次测试过程对应的第一聚类，确定所述第一聚类的第一历史视频质量曲线，其中，所述第一聚类为至少一个聚类中的一个，所述至少一个聚类是根据预设维度对所述测试视频的历史抽样点进行聚类分析后得到的，且各个聚类的历史视频质量曲线是基于该聚类中的历史抽样点的平均视频质量参数，拟合得到的以测试视频内的播放时间为自变量的曲线；

以本次测试过程中的多个抽样点的视频质量参数为基础，利用所述第一历史视频质量曲线，通过插值算法补偿所述抽样点之间的视频质量参数，得到本次测试的视频质量曲线。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到本次测试的视频质量曲线的步骤之后，所述方法还包括：根据所述多个抽样点的视频质量参数，更新所述第一聚类的历史抽样点；

根据更新后的所述第一聚类的历史抽样点，拟合得到更新后的第一聚类的历史视频质量曲线。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收一测试客户端发送的本次测试过程中的多个抽样点的视频质量参数的步骤之前，所述方法还包括：根据预设维度，对所述测试视频的历史抽样点进行聚类分析，获得至少一个聚类以及各个聚类中的历史抽样点；

针对每个聚类，计算该聚类中具有相同播放时间的历史抽样点的平均视频质量参数，并以所述播放时间为自变量，所述平均视频质量参数为因变量，拟合得到该聚类的历史视频质量曲线，所述播放时间为抽样点在所述测试视频的播放时长中的相对位置。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设维度，对所述测试视频的历史抽样点进行聚类分析，获得至少一个聚类以及各个聚类中的历史抽样点的步骤，包括：按照预设维度和各个维度对应的权值，通过聚类算法对历史抽样点进行聚类分析，得到至少一个聚类以及各个聚类中的历史抽样点，其中，所述维度至少包括所述历史抽样点对应的终端类型、终端接入方式、终端的地理位置、以及所述历史抽样点对应的测试时间段中的至少一种。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收一测试客户端发送的本次测试过程中的多个抽样点的视频质量参数的步骤之前，所述方法还包括：确定所述测试客户端在本次测试中的预设抽样规则；

向所述测试客户端发送所述预设抽样规则。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述测试客户端在本次测试中的预设抽样规则的步骤，包括：按照预设时间间隔，设置所述测试视频的基础抽样点，其中，相邻的基础抽样点之间的间隔为所述预设时间间隔；

计算所述第一聚类中具有相同播放时间的历史抽样点的视频质量参数的均方差值；筛选出均方差值超出预设门限的历史抽样点对应的播放时间，并根据筛选出的播放时间，设置所述测试视频的补充抽样点；

生成用于指示所述基础抽样点的位置的基础抽样规则，以及，用于指示所述补充抽样点的位置的补充抽样规则。

7.一种视频质量评测的测试服务器，其特征在于，包括：

测试数据接收单元，用于接收一测试客户端发送的本次测试过程中的多个抽样点的视频质量参数，所述多个抽样点是基于预设抽样规则从测试视频中抽样得到的；

历史曲线确定单元，根据本次测试过程对应的第一聚类，确定所述第一聚类的第一历史视频质量曲线，其中，所述第一聚类为至少一个聚类中的一个，所述至少一个聚类是根据预设维度对所述测试视频的历史抽样点进行聚类分析后得到的，且各个聚类的历史视频质量曲线是基于该聚类中的历史抽样点的平均视频质量参数，拟合得到的以测试视频内的播放时间为自变量的曲线；

视频质量分析单元，用于以本次测试过程中的多个抽样点的视频质量参数为基础，利用所述第一历史视频质量曲线，通过插值算法补偿所述抽样点之间的视频质量参数，得到本次测试的视频质量曲线。

8.如权利要求7所述的测试服务器，其特征在于，还包括：

历史数据更新单元，用于在得到本次测试的视频质量曲线的步骤之后，根据所述多个抽样点的视频质量参数，更新所述第一聚类的历史抽样点；

历史曲线更新单元，根据更新后的所述第一聚类的历史抽样点，拟合得到更新后的第一聚类的历史视频质量曲线。

9.如权利要求7所述的测试服务器，其特征在于，还包括：

聚类分析单元，用于根据预设维度，对所述测试视频的历史抽样点进行聚类分析，获得至少一个聚类以及各个聚类中的历史抽样点；

历史曲线生成单元，用于针对每个聚类，计算该聚类中具有相同播放时间的历史抽样点的平均视频质量参数，并以所述播放时间为自变量，所述平均视频质量参数为因变量，拟合得到该聚类的历史视频质量曲线，所述播放时间为抽样点在所述测试视频的播放时长中的相对位置。

10.如权利要求9所述的测试服务器，其特征在于，

所述聚类分析单元，具体用于按照预设维度和各个维度对应的权值，通过聚类算法对历史抽样点进行聚类分析，得到至少一个聚类以及各个聚类中的历史抽样点，其中，所述维度至少包括所述历史抽样点对应的终端类型、终端接入方式、终端的地理位置、以及所述历史抽样点对应的测试时间段中的至少一种。

11.如权利要求7所述的测试服务器，其特征在于，还包括：

抽样规则确定单元，用于确定所述测试客户端在本次测试中的预设抽样规则；

抽样规则发送单元，用于向所述测试客户端发送所述预设抽样规则。

12.如权利要求11所述的测试服务器，其特征在于，

所述抽样规则确定单元，具体用于按照预设时间间隔，设置所述测试视频的基础抽样点，其中，相邻的基础抽样点之间的间隔为所述预设时间间隔；计算所述第一聚类中具有相同播放时间的历史抽样点的视频质量参数的均方差值；筛选出均方差值超出预设门限的历史抽样点对应的播放时间，并根据筛选出的播放时间，设置所述测试视频的补充抽样点；生成用于指示所述基础抽样点的位置的基础抽样规则，以及，用于指示所述补充抽样点的位置的补充抽样规则。

说明书

一种视频质量评测的方法及测试服务器

技术领域

[0001] 本发明涉及视频业务质量评测技术领域，具体涉及一种视频质量评测的方法及测试服务器。

背景技术

[0002] 视频业务已成为网络上的主要流量之一，视频业务体验已成为衡量网络服务质量的关键指标。伴随着视频分辨率的不断提升(从720P/1080P逐渐过度至4K/8K)，视频业务对网络的要求也越来越高。如何评价当前网络下视频业务的体验，对用户和运营商来说意义越来越重大。

[0003] IP承载网是一个“尽力而为”的网络，网络视频业务占用带宽资源较多、实时性要求较高，并且对分组丢失、时延、抖动等网络特性非常敏感，尤其是时变的网络特性会严重影响网络视频业务的质量。通过对网络视频质量的监控和反馈，可以调节编解码器或信道的参数，从而改善传输视频的服务质量。

[0004] 国际电信联盟电信标准分局(ITU-T)于2009年启动了针对视频业务的视频体验平均得分(vMOS，video Mean Opinion Score)标准研究项目，并于2012年参考语音体验平均得分(MOS，Mean Opinion Score)指标体系发布了第一个基于视频体验的vMOS指标，用于监控视频经过网络传输后的质量损失，关注点在于视频体验质量(QoE，Quality of Experience)的检测和问题定位。

[0005] 当前阶段为实现vMOS打分，业内主要采用对视频进行真实、完整的拨测来实现数据的原始采集，供后续分析使用。该方式对视频进行完整评测，原始数据完整、准确，但数据采集过程存在拨测时间长、消耗流量大、长时间播放影响用户体验等不足。

[0006] 目前针对视频质量的评测，业界主要集中在视频质量评测的准确度的研究，主要分为无参考、半参考及全参考三种评测方法，而在资源开销及效率提升方面的优化研究较少，缺少有效的实现方法。

发明内容

[0007] 本发明实施例要解决的技术问题是提供一种视频质量评测的方法及测试服务器，用以节约视频质量评测所需要的资源开销并提高测试效率。

[0008] 为解决上述技术问题，本发明实施例提供的视频质量评测的方法及视频质量评测装置，包括：

[0009] 接收一测试客户端发送的本次测试过程中的多个抽样点的视频质量参数，所述多个抽样点是基于预设抽样规则从测试视频中抽样得到的；

[0010] 根据本次测试过程对应的第一聚类，确定所述第一聚类的第一历史视频质量曲线，其中，所述第一聚类为至少一个聚类中的一个，所述至少一个聚类是根据预设维度对所述测试视频的历史抽样点进行聚类分析后得到的，且各个聚类的历史视频质量曲线是基于该聚类中的历史抽样点的平均视频质量参数，拟合得到的以测试视频内的播放时间为自变量的曲线；

[0011] 以本次测试过程中的多个抽样点的视频质量参数为基础，利用所述第一历史视频质量曲线，通过插值算法补偿所述抽样点之间的视频质量参数，得到本次测试的视频质量曲线。

[0012] 本发明实施例还提供了一种视频质量评测的测试服务器，包括：

[0013] 测试数据接收单元，用于接收一测试客户端发送的本次测试过程中的多个抽样点的视频质量参数，所述多个抽样点是基于预设抽样规则从测试视频中抽样得到的；

[0014] 历史曲线确定单元，根据本次测试过程对应的第一聚类，确定所述第一聚类的第一历史视频质量曲线，其中，所述第一聚类为至少一个聚类中的一个，所述至少一个聚类是根据预设维度对所述测试视频的历史抽样点进行聚类分析后得到的，且各个聚类的历史视频质量曲线是基于该聚类中的历史抽样点的平均视频质量参数，拟合得到的以测试视频内的播放时间为自变量的曲线；

[0015] 视频质量分析单元，用于以本次测试过程中的多个抽样点的视频质量参数为基础，利用所述第一历史视频质量曲线，通过插值算法补偿所述抽样点之间的视频质量参数，得到本次测试的视频质量曲线。

[0016] 与现有技术相比，本发明实施例提供的一种视频质量评测的方法及测试服务器，通过采用聚类方法对历史抽样点数据进行多维度的分类汇总，提高分组数据的相似度，简化分析数据量。另外，本发明采用抽样规则针对特定视频片段进行评测，提高了采样效率。另外，本发明还采用基础抽样点与基于均方差门限的补充抽样法相结合的抽样方式，将均方差波动大于阈值的数据点作为基础抽样点所得数据集合的补充，提高了抽样的准确程度。

附图说明

[0017] 图1为本发明实施例的视频质量评测的方法的一种应用场景示意图；

[0018] 图2为本发明实施例提供的视频质量评测的方法的流程示意图；

[0019] 图3为本发明实施例提供的视频质量评测的方法的一个示例的流程图；

[0020] 图4为本发明实施例提供的视频质量评测的方法的一个示例中不同设备之间的交互示意图；

[0021] 图5为本发明实施例提供的视频质量评测的方法的历史抽样点的离散点图的一个示例；

[0022] 图6为本发明实施例提供的视频质量评测的方法的历史抽样点的采用均值和均方差表示的一个示例；

[0023] 图7为本发明实施例提供的视频质量评测的方法中拟合得到的历史视频质量曲线的一个示例；

[0024] 图8为本发明实施例确定基础抽样点的一个示例；

[0025] 图9为本发明实施例确定补充抽样点的一个示例；

[0026] 图10为本发明实施例提供的测试服务器的结构示意图。

具体实施方式

[0027] 为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。在下面的描述中，提供诸如具体的配置和组件的特定细节仅仅是为了帮助全面理解本发明的实施例。因此，本领域技术人员应该清楚，可以对这里描述的实施例进行各种改变和修改而不脱离本发明的范围和精神。另外，为了清楚和简洁，省略了对已知功能和构造的描述。

[0028] 应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。

[0029] 在本发明的各种实施例中，应理解，下述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

[0030] 如前文所述，当前的视频质量评测技术方案中，主要关注的是在不同场景下的视频评测方法以及算法的准确度，而对于流量消耗、测试时长以及对用户体验的影响关注较少。由于对视频每帧数据都进行监测的全量监测评估方式，其测试效率不高，测试周期长，数据量大，分析难度大，多在实验室等特定场景下应用。由于在长时间监测、忙时监测等场景下，视频评测对用户体验影响较大，因此更多是在友好用户家中或网络侧开展监测，难以大面积推广应用。

[0031] 为解决上述问题，本发明实施例提供了一种视频质量评测的方法，该方法能够节约视频质量评测所需要的资源开销并提高测试效率。

[0032] 请参照图1，给出了本发明实施例所述方法的一种应用场景。如图1所示，该应用场景包括测试服务器11、测试客户端12、终端13和视频服务器14。通常，测试服务器11可以设置在网络侧，如电信运营商的机房中。测试客户端12可以安装在用户侧的视频传输路径上，例如安装在图1所示的用户家庭网关中。提供视频源的视频服务器14则可以设置于网络侧，终端13可以通过网络接收视频服务器14发送的视频。具体的，终端13可以通过无线(如WiFi接入)或有线方式，连接至家庭网关，通过家庭网关接入至网络。当然，为了实现对通过移动数据网络传输的视频业务的评测，测试客户端12还可以设置于基站侧。

[0033] 图1中，测试服务器11和测试客户端12配合，完成对终端13的视频评测。请参照图2，本发明实施例提供的视频质量评测的方法，包括：

[0034] 步骤21，接收一测试客户端发送的本次测试过程中的多个抽样点的视频质量参数，所述多个抽样点是基于预设抽样规则从测试视频中抽样得到的。

[0035] 这里，为了获得视频源与所述终端之间的视频质量评测结果，本发明实施例启动一次测试过程，在该测试过程中，测试客户端向视频服务器发送对测试视频的播放测试请求，视频服务器则向测试客户端发送测试视频。测试客户端按照预设抽样规则，从测试视频中抽取对应的抽样点，获得该抽样点的视频质量参数，并将测试质量参数发送给测试服务器。具体的，视频质量参数可以采用vMos值来表示，当然，也可以采用可以反映视频质量的其他参数值。

[0036] 测试客户端可以将抽样点的视频质量参数的数据保存在本地，然后，在一次测试过程结束后，再将上述数据发送给视频服务器。当然，测试客户端也可以在测试过程中，当每获得一份或多份数据后即发送给测试服务器。这里，测试客户端在向测试服务器发送抽样点的视频质量参数时，还可以将抽样点的描述信息发送给测试服务器，上述描述信息可以携带终端类型、终端接入方式(如WiFi接入或有线方式接入)、终端的地理位置、以及抽样点对应的测试时间段等信息。抽样点对应的测试时间段是指本次测试过程归属的测试时间段，测试时间段可以用现有的各种时间计时方式来表示，如，月、日、星期、小时等。例如，本次测试过程是在某一天中的17:00～18:00进行的，则该测试时间段即可为17:00～18:00；又例如，本次测试过程是在一星期中的周六进行的，额该测试时间段即可为周六，等等。

[0037] 为了减少测试服务器和测试客户端之间传输的测试数据量，本发明实施例采用抽样点的方式对测试视频进行抽样并评分，具体的抽样规则可以根据需要来设置，后文中将通过若干举例对抽样规则进一步说明。

[0038] 步骤22，根据本次测试过程对应的第一聚类，确定所述第一聚类的第一历史视频质量曲线，其中，所述第一聚类为至少一个聚类中的一个，所述至少一个聚类是根据预设维度对所述测试视频的历史抽样点进行聚类分析后得到的，且各个聚类的历史视频质量曲线是基于该聚类中的历史抽样点的平均视频质量参数，拟合得到的以测试视频内的播放时间为自变量的曲线。

[0039] 这里，为了提高测试结果的准确性以及减少分析数据量，本实施例中预先通过聚类算法对历史抽样点的数据进行了聚类分析。历史抽样点的数据，可以是预先通过对测试视频进行全量测试获得的，也可以是在多次测试过程中逐渐积累的抽样点的数据。

[0040] 具体的，本发明实施例预先利用大量的历史抽样点的数据，根据预设维度，对所述测试视频的历史抽样点进行聚类分析，获得至少一个聚类以及各个聚类中的历史抽样点。然后，针对每个聚类，计算该聚类中具有相同播放时间的历史抽样点的平均视频质量参数，并以所述播放时间为自变量，所述平均视频质量参数为因变量，拟合得到该聚类的历史视频质量曲线，从而获得各个聚类的历史视频质量曲线。这里，所述播放时间为抽样点在所述测试视频的播放时长中的相对位置。例如，对于一段播放时长为5分钟的测试视频，某个历史抽样点的播放时间可以是该5分钟时长中的第10秒、第20秒等时间点。

[0041] 在进行聚类分析时，可以按照预设维度和各个维度对应的权值，通过聚类算法对历史抽样点进行聚类分析，得到至少一个聚类以及各个聚类中的历史抽样点。这些维度信息可以是携带在抽样点的描述信息中发送给测试服务器，测试服务器从抽样点的描述信息中可以解析获得抽样点的维度信息。

[0042] 本发明实施例中，所述维度至少包括抽样点对应的终端类型、终端接入方式(如WiFi接入或有线方式接入)、终端的地理位置、以及所述历史抽样点对应的测试时间段中的至少一种。历史抽样点对应的测试时间段是指该历史抽样点对应的测试过程归属的测试时间段。上述聚类处理可以采用现有的聚类算法来实现，如采用k-means聚类算法等。上述历史视频质量曲线的拟合可以采用现有的拟合算法，如贝叶斯曲线拟合等。

[0043] 步骤23，以本次测试过程中的多个抽样点的视频质量参数为基础，利用所述第一历史视频质量曲线，通过插值算法补偿所述抽样点之间的视频质量参数，得到本次测试的视频质量曲线。

[0044] 这里，以测试视频的播放时间为横轴，视频质量参数为纵轴，将步骤21中获得的多个抽样点标示于坐标平面中。然后，针对多个抽样点之间的不确定区间，采用插值算法，利用步骤22中确定的第一历史视频质量曲线，计算对应横坐标处的视频质量参数值进行补偿，最终得出本次测试的视频质量曲线。具体的补偿处理可以参考现有技术的算法实现，本文对此不再赘述。

[0045] 通过以上步骤，本发明实施例在视频质量测试过程中，不需要再进行全量测试，仅需要获得若干抽样点的视频质量参数，然后利用预先获得的历史视频质量曲线，通过插值算法，补偿得到完整的视频质量曲线。可以看出，由于仅需要对若干抽样点进行测试，因此本发明实施例可以减少测试客户端的测试压力，减少测试客户端与测试服务器之间的测试数据传输量，同时还可以简化视频质量的分析过程，提高测试效率。另外，本发明实施例通过聚类分析，将具有相似维度的历史抽样点数据进行分类处理，据此获得的历史视频质量曲线具有更高的可信度，可以提高测试结果的准确性。

[0046] 在上述步骤23之后，本发明实施例还可以根据本次测试过程中所获得的多个抽样点的视频质量参数，更新所述第一聚类的历史抽样点，即将多个抽样点的视频质量参数，增加至第一聚类的历史抽样点中。更进一步的，本发明实施例还可以根据更新后的所述第一聚类的历史抽样点，拟合得到更新后的第一聚类的历史视频质量曲线，从而可以利用增量数据，提高后续测试的准确度。

[0047] 本发明实施例中，测试客户端在测试过程中，基于预设的抽样规则进行抽样测试，上述抽样规则可以由测试服务器来设置，此时，在上述步骤21之前，测试服务器可以先确定所述测试客户端在本次测试中的预设抽样规则，然后向所述测试客户端发送所述预设抽样规则。

[0048] 作为一种实现方式，可以是在测试视频中进行等间隔抽样，即按照预设的时间间隔，设置所述测试视频的基础抽样点，其中，相邻的基础抽样点之间的间隔为所述预设的时间间隔。此时，测试服务器生成用于指示所述基础抽样点的位置的基础抽样规则并发送给测试客户端，以指示测试客户端据此对基础采样点进行抽样测试。这里，所述时间间隔的大小，可以根据对测试误差的要求以及测试客户端的处理能力等参数来设置。

[0049] 更进一步的，考虑到视频在播放过程中会受到码率变化、网络抖动等多种情况影响，其视频质量通常不是线性曲线，为了避免关键数据点漏采所导致的测试结果误差较大的问题，本发明实施例中可以进一步增加补充抽样点，补充抽样点的选择可以基于历史抽样点的视频质量参数的波动，具体的，针对图2所示的流程，可以计算所述第一聚类中具有相同播放时间的历史抽样点的视频质量参数的均方差值，然后，筛选出均方差值超出预设门限的历史抽样点对应的播放时间，并根据筛选出的播放时间，设置所述测试视频的补充抽样点。此时，测试服务器还可以进一步生成用于指示所述补充抽样点的位置的补充抽样规则并发送给测试客户端，以指示测试客户端据此对补充采样点进行抽样测试。

[0050] 下面结合图3～4所示的一个具体流程的示例，对本发明实施例的上述方法做进一步说明。其中，图3给出了上述示例的一个整体流程，图4则给出了不同设备之间的交互示意图。

[0051] 步骤301，获得测试视频的大量的历史抽样点的测试数据的集合H，具体的，历史抽样点的测试数据，可以是预先通过对测试视频进行全量测试获得的，也可以是在多次测试过程中逐渐积累的抽样点的数据。上述历史抽样点的测试数据包括有历史抽样点的视频质量参数(如vMos值)和描述信息。例如，通过安装在用户终端的家庭网关单元(HGU，Home Gateway Unit)上的测试客户端，采集基于HTTP直播流(HLS，HTTP Live Streaming)协议的原始视频测试数据。

[0052] 步骤302，根据历史抽样点的描述信息，将上述测试数据集合H按照终端地理位置、测试时间段、终端接入方式、终端类型等维度进行聚类，为每个维度分配不同的权值，通过k-means聚类算法完成测试数据的聚类，获得多个聚类。其中，每个聚合类中会有大量的离散历史抽样点的数据。上述维度可以根据需求进行扩展。

[0053] 步骤303，每个聚类类中的每个历史抽样点都包含有vMos值和该vMos值对应的播放时间信息。该播放时间是指历史抽样点在测试视频中的播放位置，例如，在时长为5分钟的测试视频中的第30秒。以每个历史抽样点在测试视频中的播放时间作为横轴，vMos值作为纵轴即可得到一组离散点图。图5给出了上述历史抽样点的离散点图的一个示例。图5～图9中的视频内时间点是指历史抽样点在测试视频内的播放时间，如在时长10秒的测试视频中的第1秒。针对每个聚类，分别进行下面的计算：将同一聚类中具有相同播放时间的一组vMos值求均值E及均方差б，可得到[E,б]，由此可将上述点图简化，每个播放时间对应的vMOS值用均值及均方差来表示。图6给出了采用均值和均方差表示历史抽样点的一个示例。

[0054] 步骤304，针对每个聚类，分别通过各个聚类中大量离散数据点，拟合得到反映该聚类的视频质量体验的历史视频质量曲线F(x)，具体的，可以采用贝叶斯拟合算法进行曲线拟合。图7给出了拟合得到的历史视频质量曲线的一个示例。

[0055] 步骤305～306，针对每个聚类，确定出该聚类对应的抽样规则。本示例中采用两种抽样规则确定抽样点，以实现高效、准确的数据采集。

[0056] ①基础抽样规则：基于等距抽样，确定基础抽样点的抽样点集合，相邻基础抽样点间的距离以及抽样数据点数的确定，可以由预先配置的抽样误差来确定。图8给出了基础抽样点的一个示例，图8中，在视频内播放时间为3秒、6秒和9秒的位置分别有一个基础抽样点。

[0057] ②补充抽样规则：选取均方差б>Threshold(门限Threshold可灵活配置)的历史抽样点的位置作为补充抽样点。图9给出了基础抽样点的一个示例，图9中，在视频内播放时间为2秒、4秒和5秒的位置，均方差值超出均方差门限，因此，将上述播放时间点作为补充抽样点。

[0058] 通过以上步骤301～306的预处理过程，本示例获得了各个聚类的历史视频质量曲线以及各个聚类对应的抽样规则。在后续进行具体测试时，测试服务器可以根据将要进行的测试过程所属的聚类，将该聚类的抽样规则发送给测试客户端。一个测试过程对应的聚类，可以根据该测试过程对应的上述维度信息来分析得到。

[0059] 接下来继续结合图4说明一个具体测试过程的实现流程。

[0060] 步骤307，在测试服务器将要针对某一个终端进行一次测试过程中，测试服务器确定该终端对应的家庭网关设备，并建立与安装于该家庭网关设备上的测试客户端之间的连接(如图4中的步骤401)。

[0061] 然后，测试服务器向该终端对应的家庭网关设备上的测试客户端发送上述抽样规则，并指示测试客户端进行测试(如图4中的步骤402)。

[0062] 测试客户端接收到上述抽样规则后，在测试时间到达时，向视频服务器请求测试视频(如图4中的步骤403)，并按照上述抽样规则，对视频服务器发送的测试视频进行抽样并计算抽样点的视频质量参数(如vMOS值)，然后将抽样点的视频质量参数发送给测试服务器(如图4中的步骤404)。测试服务器接收测试客户端发送的各个抽样点的视频质量参数，从而可以获得一次测试过程中的多个抽样点的数据集合W。

[0063] 步骤308～309，以视频内播放时间点为横轴，vMos值为纵轴，将步骤308中获得的抽样点数据画于坐标平面中。针对抽样点之间的不确定区间，采用插值法，利用聚类对应的F(x)计算对应横坐标处的vMos值以进行补偿，最终得出本次测试的视频质量曲线。

[0064] 步骤310，将本次测试过程中抽样所得数据集合W添加到聚类的历史抽样点的集合中，更新原有数据集合，还可以基于更新后的数据集合，对历史视频质量曲线F(x)进行更新。

[0065] 可以看出，本发明实施例在进行历史抽样点的数据的曲线拟合时，采用聚类方法对数据进行多维度的分类汇总，提高分组数据的相似度，简化分析数据量。本发明实施例还可以在一定抽样误差前提下，采用抽样规则针对特定视频片段进行评测，提高了采样效率。另外，本发明实施例还可以采用基础抽样点与基于均方差门限的补充抽样法相结合的抽样方式，将均方差波动大于阈值的数据点作为基础抽样点所得数据集合的补充，提高了抽样的准确程度。

[0066] 基于以上方法，本发明实施例还提供了一种视频质量评测的测试服务器，如图10所示，该测试服务器包括：

[0067] 测试数据接收单元101，用于接收一测试客户端发送的本次测试过程中的多个抽样点的视频质量参数，所述多个抽样点是基于预设抽样规则从测试视频中抽样得到的。

[0068] 历史曲线确定单元102，根据本次测试过程对应的第一聚类，确定所述第一聚类的第一历史视频质量曲线，其中，所述第一聚类为至少一个聚类中的一个，所述至少一个聚类是根据预设维度对所述测试视频的历史抽样点进行聚类分析后得到的，且各个聚类的历史视频质量曲线是基于该聚类中的历史抽样点的平均视频质量参数，拟合得到的以测试视频内的播放时间为自变量的曲线。

[0069] 视频质量分析单元103，用于以本次测试过程中的多个抽样点的视频质量参数为基础，利用所述第一历史视频质量曲线，通过插值算法补偿所述抽样点之间的视频质量参数，得到本次测试的视频质量曲线。

[0070] 进一步的，上述测试服务器还可以包括以下单元：

[0071] 历史数据更新单元，用于在得到本次测试的视频质量曲线的步骤之后，根据所述多个抽样点的视频质量参数，更新所述第一聚类的历史抽样点。

[0072] 历史曲线更新单元，根据更新后的所述第一聚类的历史抽样点，拟合得到更新后的第一聚类的历史视频质量曲线。

[0073] 聚类分析单元，用于根据预设维度，对所述测试视频的历史抽样点进行聚类分析，获得至少一个聚类以及各个聚类中的历史抽样点；

[0074] 历史曲线生成单元，用于针对每个聚类，计算该聚类中具有相同播放时间的历史抽样点的平均视频质量参数，并以所述播放时间为自变量，所述平均视频质量参数为因变量，拟合得到该聚类的历史视频质量曲线，所述播放时间为抽样点在所述测试视频的播放时长中的相对位置。

[0075] 这里，所述聚类分析单元，具体用于按照预设维度和各个维度对应的权值，通过聚类算法对历史抽样点进行聚类分析，得到至少一个聚类以及各个聚类中的历史抽样点，其中，所述维度至少包括所述历史抽样点对应的终端类型、终端接入方式、终端的地理位置、以及所述历史抽样点对应的测试时间段中的至少一种。

[0076] 进一步的，上述测试服务器还可以包括以下单元：

[0077] 抽样规则确定单元，用于确定所述测试客户端在本次测试中的预设抽样规则；

[0078] 抽样规则发送单元，用于向所述测试客户端发送所述预设抽样规则。

[0079] 这里，所述抽样规则确定单元，具体用于按照预设时间间隔，设置所述测试视频的基础抽样点，其中，相邻的基础抽样点之间的间隔为所述预设时间间隔；计算所述第一聚类中具有相同播放时间的历史抽样点的视频质量参数的均方差值；筛选出均方差值超出预设门限的历史抽样点对应的播放时间，并根据筛选出的播放时间，设置所述测试视频的补充抽样点；生成用于指示所述基础抽样点的位置的基础抽样规则，以及，用于指示所述补充抽样点的位置的补充抽样规则。

[0080] 以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。