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纸质出版:2024
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李灵慧. 一种基于深度报文检测的合成视频质量评估方法[J]. 电信工程技术与标准化, 2024,37(3):42-51.
李灵慧. 一种基于深度报文检测的合成视频质量评估方法[J]. 2024, 37(3): 42-51.
李灵慧. 一种基于深度报文检测的合成视频质量评估方法[J]. 电信工程技术与标准化, 2024,37(3):42-51. DOI: 10.13992/j.cnki.tetas.2024.03.009.
李灵慧. 一种基于深度报文检测的合成视频质量评估方法[J]. 2024, 37(3): 42-51. DOI: 10.13992/j.cnki.tetas.2024.03.009.
移动视频业务快速发展,用户感知与网络KPI指标发生偏离,传统视频运维支撑手段存在端到端问题定界难的问题。本文对国内电信运营商移动视频业务特性进行分析,提出一种基于深度报文检测的视频合成算法,将事务级的DPI单据进行关联,以一个完整的视频业务为单位输出相关体验评估信息,进而研究以业务级为基础的DPI指标,用于评估用户观看完整视频的全过程感知,提升用户感知保障。此方法能够覆盖主流的视频网站资源,本文所提出的方法经过实际应用验证,可真实评估视频质量及用户感知体验,助力实现国内电信运营商通信网络问题定界与网络自动驾驶。
面向用户体验的OTT视频流业务质量评估方法[D]. 王瑞一.北京邮电大学,2016(04)
面向移动应用识别的结构化特征提取方法[J]. 沈亮;王鑫;陈曙晖.计算机应用,2020(04)
基于机器学习的流量识别技术综述与展望[J]. 赵双;陈曙晖.计算机工程与科学,2018(10)
4G网络的移动视频体验评估研究[J]. 杨世铭;张之江.电子测量技术,2017(10)
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