网络视频质量评估技术研究现状及发展动向

网络视频质量评估是保证网络视频业务质量的关键技术.依据对网络视频码流的介入程度,客观网络视频质量评估模型可分为参数规划模型、分组层评价模型、比特流层评价模型、媒体层评价模型及混合评价模型5大类.首先介绍了网络视频质量评估方法的各种分类及应用场景,并基于影响网络视频质量的重要因素,分别详细综述了各模型的特点、关键技术、最新研究成果及标准化进程     

图像质量评价技术在互联网视频中的应用分析

随着我国视频互联网用户数的迅速增加,服务类型不断增多,用户对于网络视频画面质量的要求逐渐成为一项重要的体验指标,如何在有限的带宽条件下尽量保证提供高质量服务正成为目前该领域研究的重点。图像质量评价技术在视频信息管理及视频服务质量监控中正逐步发挥作用。本文简要介绍了目前视频图像质量评价技术的概况,并对网络传输对视频图像质量的影响进行了分析,最后针对图像质量客观评价技术在网络视频中的应用进行了探讨。     

基于NS2的IP网络视频传输质量评价研究及应用

分析了NS2中IP网络服务模型和数字视频编解码技术,实现了基于NS2的IP网络视频传输质量评价系统.提出了数字视频监控系统中视频传输质量评价网络模型,传输视频采用尽力而为和区分服务等方式.实验结果表明,该系统能正确评价视频传输的质量.     

"全球眼"网络视频监控系统在环境质量监测中的应用

本文综合介绍了"全球眼"网络视频监控系统的发展、组成和功能等方面的内容,并重点介绍了"全球眼"网络视频监控系统在环境保护工作中的应用以及采用的业务模式.     

政府平安工程建设方案研究

介绍了网络视频监控技术的重要性,为满足业务发展需求.如何构建网络视频监控业务中心平台.本文就政府平安工程建设方案、部署方案、安全设计、设备配置计算模型和网络带宽需求计算模型进行了研究.并给出了指导性建设建议.     

移动视频质量评价方法及发展趋势

移动视频的质量评价已经成为3G时代网络建设与运营的一个重要课题。本文首先介绍了无线传输对视频质量的影响,然后分别对现有的移动视频主/客观评价方法和模型进行了介绍,指出了现有评价方法的不足,最后对移动视频质量评价方法的发展趋势进行了展望。     

高清网络的视频监控系统的设计与应用

科技的发展日新月异,网络视频监控系统的应用越来越广泛,随着网络技术以及嵌入式技术的发展,网络视频监控系统呈现出了高清化的发展趋势。本文从高清网络视频监控系统概述入手,分析了系统的具体设计以及应用,旨在促进我国高清网络视频监控系统的应用和发展作出贡献。     

网络视频监控系统设计与实现

本文主要针对网络视频监控概念、技术原理、系统设计过程、行业应用等方面进行了分析和探讨,介绍了网络视频监控系统的基本概念以及行业应用和市场前景,剖析了网络视频监控系统的组成结构,分析了网络视频监控系统的分析和设计思路。事实证明通过借助于网络信息技术、多媒体技术、网络存储等技术可以应用于网络视频监控系统的设计和实现,实现建设平安城市的目标。     

无线视频监控技术与系统综述

主要介绍无线视频监控系统的发展趋势和涉及的关键技术，讨论基于不同网络的无线视频监控系统的应用及无线视频监控的发展方向。     

嵌入式网络视频应用技术的研究与实现

嵌入式网络视频技术的应用非常广泛,本文着重介绍嵌入式技术与网络视频结合的监控应用,并设计了嵌入式网络视频监控体系的架构。     

一种基于神经网络的通信网节点重要性评价方法

准确地评估通信网中节点的重要性,对于通信网的设计、维护管理以及提高整个通信网的可靠性都有重要作用。现有的一些评估方法通常只是考虑单一的影响因素,其评估结果不准确。提出一种基于自组织神经网络的通信网节点重要性评估模型,将通信网中节点的度、节点的网络凝聚度、节点对通信网生成树的影响程度和节点对通信网可靠性的影响程度作为节点重要性的评价指标,对通信网中的节点进行重要性等级的划分。实验结果表明该模型能够全面地评估节点的重要性。     

VQeg validation and ITU standardization of objective perceptual video quality metrics

For industry, the need to access accurate and reliable objective video metrics has become more pressing with the advent of new video applications and services such as mobile broadcasting, Internet video, and Internet Protocol television (IPTV). Industry-class objective quality- measurement models have a wide range of uses, including equipment testing (e.g., codec evaluation), transmission- planning and network-dimensioning tasks, head-end quality assurance, in- service network monitoring, and client-based quality measurement. The Video Quality Experts Group (VQEG) is the primary forum for validation testing of objective perceptual quality models. The work of VQEG has resulted in International Telecommunication Union (ITU) standardization of objective quality models designed for standard- definition television and for multimedia applications. This article reviews VQEG's work, paying particular attention to the group's approach to validation testing.     

Survey on network system security metrics

With the improvement for comprehensive and objective understanding of the network system,the research and application of network system security metrics (NSSM) are noticed more.The quantitative evaluation of network system security is developing towards precision and objectification.NSSM can provide the objective and scientific basis for the confrontation of attack-defense and decision of emergency response.The global metrics of network system security is a crucial point in the field of security metrics.From the perspective of global metrics,the status and role of global metrics in security evaluation were pointed out.Three development stages of metrics (perceiving,cognizing and deepening) and their characteristics were analyzed and summarized.The process of global metrics was described.The metrics models,metrics systems and metrics tools were analyzed,and their functions,interrelations,and features in security metrics were pointed out.Then the technical challenges of global metrics of network systems were explained in detail,and ten opportunities and challenges were summarized in tabular form.Finally,the next direction and development trend of network system security metrics research were forecasted.The survey shows that NSSM has a good application prospect in network security.     

基于BP算法的信息化厂商评价模型研究

信息化厂商质量评价是供电企业信息系统运维的重要工作,其中关键的一项就是对信息化厂商质量进行分析评估,这对于信息系统运行可靠具有重要意义。将遗传算法神经网络原理引入信息化厂商质量评价领域,构建了基于遗传算法和神经网络的信息化厂商质量评价模型,为供电企业的信息化厂商质量评估研究提供模型和方法的支撑。实证结果表明,模型具有较强的自组织、自学习和自适应能力,模型评估结果比较客观合理。     

基于信任评估的虚拟网故障诊断算法

网络虚拟化环境的新特点(网络拓扑动态变化、动态症状和故障关系、管理域独立和信息不准确性)对故障诊断提出了新的要求,提出一种改进的针对网络虚拟化环境下虚拟网和底层网故障诊断模型和诊断算法,通过虚拟网信任评估算法来提高故障诊断的准确率、降低误报率.仿真研究结果表明,在大规模和噪声大的虚拟网络环境中,提出的故障诊断算法取得了较好的诊断效果.     

Evaluation of analytical models for thermal analysis and design of electronic packages

The objective of this study is to evaluate the use of several analytical compact heat transfer models for thermal design, optimization, and performance evaluation in electronic packaging. A model for heat spreading in orthotropic materials is developed. The developed model is used in conjunction with the other available heat transfer models in a resistance network for calculation of heat transfer rate and junction temperatures in a multi-chip module (MCM). Refrigeration cooled MCM of an IBM server is used to illustrate the methodology. Results of the analytical model and resistance network analysis are compared with a numerical solution. Capability of the analytical model in predicting the thermal field is discussed and effectiveness of using the analytical models in thermal design and optimization of electronic packages is demonstrated.     

基于模糊综合评判的智能光网络考核模型的研究

为了能对学员在智能光网络网管操作学习过程中的掌握程度作出客观的评价,根据操作型考核评判的特点,对考核模型进行了分析与实现,提出了结合模糊评判与分层评价的综合评判模型。分析了网管操作评价的指标体系、各指标权值的选取,运用综合评判方法完成了对受训学员操作能力的有效评估,并且结合模糊运算给出了学员考核的具体分数值。最后,利用学员操作过程中产生的数据进行分析处理,对学员的考核评价结果进行验证。结果证明,本评判模型能对受训学员做出客观的评价。     

基于SPN模型的卫星网络性能评价

基于随机Petri网(SPN)模型方法,分别对LEO单层卫星网络和LEO/MEO双层卫星网络进行了性能分析.首先分析了卫星网络的特点,并在此基础上建立了半双工通信模式下LEO单层卫星网络的SPN模型、全双工通信模式下LEO/MEO双层卫星网络的SPN模型.然后,选取平均时延作为网络性能评价指标、采用SPNP6.0软件对上述两个SPN模型进行了性能评价.最后,对两个模型的性能评价结果进行了对比分析,得出了有关在网络负载变化情况下LEO单层卫星网络和LEO/MEO双层卫星网络的性能优劣比较结论.     

电路网络课程的建设

就承担完成国家级电路网络课程的建设项目,从建设目标、技术路线以及网络课件的组成及其特点等几方面阐述了在制作过程中的一些体会以及创新点。该网络课件已通过专家验收,评价优秀。     

基于神经网络的艺术嗓音客观评价方法

目前对艺术嗓音进行评价存在耗时、费力且主观性强等缺陷。本文利用计算机提取和分析艺术嗓音信号的基频、第一共振峰及第三共振峰三个声学参数,构造BP神经网络,通过机器学习,实现了对艺术嗓音的客观评价。与主观评价比较,结果的一致性达到90%。