互联网电视视频流端到端质量实时监测

韩争艳，鱼苏立，刘 斌，张小强，田程军，曾 强

（中国移动通信集团陕西有限公司，陕西 西安 710000）

0 引 言

互联网电视视频流端到端质量实时监测，主要实现对全量互联网电视视频流各传输节点质量的实时监测，通过声光告警形式上报异常事件，同时支持分屏多画面实时监测及动态校验，可以缩短故障定位时长，提高监控人员工作效率，提升互联网电视直播频道的安播、异常事件监测及校验的时效性。实现对互联网电视全量视频流的云、管、端全流程实时监测，主要包括视频源信号、传输节点、魔百盒侧节目等质量，同时根据节目告警触发电视平台网络、传输、硬件性能等监测，快速定位节目源质差点，并提供质差原因定位支撑，提高视频流端到端质量，提升互联网电视用户观看感知。

1 互联网电视视频源监测存在的问题

当前，市场上针对电视视频源监测的手段主要存在如下问题。

（1）缺少传输管道及端到端的关联监测分析[1-2]。当前，针对互联网电视视频源的监测手段主要集中于对视频画面质量以及视频流质量的监控，仅仅针对电视视频流本身进行监测分析，缺乏针对传输管道、终端以及服务器的端到端实时监测的手段，无法做到对视频流端到端整体质量的实时监测与关联分析。

（2）告警呈现形式不足。当前，系统报警呈现主要有声音告警和文字告警两种形式。而这两种形式均需要屏幕承载进行显示，不仅存在空间上的局限性，而且需要人工进行肉眼观看，无法起到系统应该具备的自动值守、自智监控的作用。同时，当报警较多，量变引发质变，较多的报警一直显示，监控人员无法迅速、准确地从诸多监测频道中圈定错误频道范围，而且告警的触发是串行处理，多个告警无法并行，导致告警的时效性也不佳。这样的报警机制无法发挥其作用，监控人员也无法迅速发现错误、定位错误并及时解决问题。

2 互联网电视视频源端到端质量实时监测思路及方案

互联网电视视频源端到端质量实时监测通过对播控平台输入节点、业务系统输出节点、用户终端侧信号进行监听监看及异态录制，视频源异常告警信息上报集中故障告警平台，实现秒级视频流异态发现。同时配合自主研发的可视化声光告警技术，实现视频流的大屏可视化告警监控。系统建立分钟级视频流质量闭环处置机制，在进行视频流质量监测的同时，对电视视频流内容库、分发平台进行网络环境、传输链路及硬件性能实时监测，及时定位网络、传输链路、硬件性能（坏盘、慢盘）等原因造成的视频流质差现象。

互联网电视视频流端到端质量实时监测系统采用分布式架构设计，如图1所示，通过多画面直播拉流监测工具，根据ETSITR101290码流层指标监测标准，对多节点节目进行实时监测，输出告警。基于golang语言构建自动化监测程序，部署于堡垒机，通过安全壳（Secure Shell ，SSH）协议连接、登录互联网电视直播频道安播平台，实时监测数据采集以及内容分发网络（Content Delivery Network，CDN）自动化运维的能力。系统具有网络、传输链路及硬件设备主动监测（主动实时下发）、周期性自动巡检（设定周期自动巡检）两种运行模式。系统具备指标的快速分析、判断并结合经验值形成原因智能分析，建立多个场景的数据智能分析、诊断、关联能力。

图1 互联网电视视频流端到端质量实时监测系统架构图

3 实时监测技术优势

3.1 多画面等比例分屏算法

互联网电视视频流端到端质量实时监测系统的可视化监控能力采用“画面等比例分屏布局算法”。算法支持任意数量n的视频流画面进行等比例布局呈现，具备n个窗口的合理化布局、自动化处理功能；具备各种分屏需求数据采样训练、自定义窗口布局、分屏计算。无论后期添加多少套节目，画面都可以合理地生成排布方式，具有良好的扩展性和可用性。

该算法保证分屏的合理性、界面的可观赏性，同时排除了传统排布方式可能造成的图像拉伸或者压缩失真的问题；界面具备音、视同屏监控，包括双向声道音柱动态监控、高清节目流界面播放能力[3]；双向声道音柱，使用基于TR101 290视频指标规范计算用户音量感知健康度，同时用绿色代表健康、黄色代表质差、红色代表故障，进行界面着色可视化管理。

3.2 图像对比算法

针对电视视频流质量的“图像监测”“码流识别分析”是该实时监测系统最主要的功能体现，能准确、高效、稳定地监控运行及告警，是整个系统价值的直接体现。视频比对算法对于图像的采样，以前采用的是均匀扫描采样，并不能很好地获得图像特征，同时使得采样的数据集较大。新的算法以香农定律中图像信息熵为基础，通过学习得到图像信息、画面状态熵大的区域，然后对这些区域进行抽样，从而达到降低抽样数量并且提供抽样合理性的目的[4]。

本文所述算法在保证界面比对效果的前提下，完全改变了图像指纹的建模方式，使得用更少且更专业的数据来表示图像特征及图像质量，使系统在多路频道并行监测处理上更加高效，同时降低了数据运算量、数据判断场景，从而使系统出错的概率降低，稳定性提高。

新的算法模型存储的数据量更小，具备快速样本训练、场景迭代、规则优化能力，提高了“图像比对”结果的准确性。通过现网部署应用测试，算法准确率提升了9.5%。

3.3 声光语音告警技术

系统基于告警参数的语音合成技术，以语音播报的方式实现直播视频源故障的及时提醒及处置，最大程度解决了故障发现“时效性”的问题。

当节目出现故障时，系统立刻进行语音报警提示用户，告警提示音包括“XXX频道信号中断”“XXX节目出现劣化”“XXX平台XX节目出现故障”等语音提醒。同理，告警恢复时，系统会自动播报对应频道、平台故障恢复提醒。

屏幕菜单式调节方式（On Screen Display，OSD）字符报警为光显告警，当节目出现故障时，画面显示框内会有红色字符显示，如“信号中断”，同时，显示框上有红色提示框间隔闪烁，提醒用户。

3.4 直播内容库自动巡检技术

为了实现电视视频流端到端的质量实时监测巡检，同时实现告警问题的快速诊断分析，系统基于golang语言构建电视业务平台的自动化巡检程序。程序部署在堡垒机上，通过SSH协议连接、登录到存储电视视频流的CDN服务器，实现巡检数据采集以及CDN自动化运维能力[3]。

巡检程序具有主动巡检（主动实时下发）、周期性自动巡检（设定周期自动巡检）两种运行模式。通过采集存储电视视频流的CDN服务器的性能参数（中央处理器、内存、快/慢盘）指标、网络质量指标[4]（网络丢包、网络时延），实现与电视视频流图像层监控结果进行快速的关联分析，实现对服务器问题、视频流问题、网络问题等问题现象的智能识别与判断。

4 互联网电视视频流端到端质量实时监测整体评估

互联网电视视频流端到端质量实时监测系统[5]具备对多种网络主流流媒体协议如超文本传输协议（Hyper Text Transfer Protocol，HTTP）、用户数据报协议（User Datagram Protocol，UDP）、实时流传输协议（Real Time Streaming Protocol，RTSP）、实时消息传输协议（Real Time Messaging Protocol，RTMP）、基于HTTP的自适应码率流媒体传输（HTTP Live Streaming，HLS）等的视音频信号监测能力，对多种流媒体协议视音频信号的接收和处理能力，可以直接接入视频源信号地址监测，实现对节目内容的分析。

系统支持对主流网络编码的解码监测分析能力[6]，包括对AVS+、H.264、MPEG-2、AVS等协议的高标清视频解码，支持MP2、MP3、AC3、AAC等格式的音频解码[7]，支持4K视音频信号的接入和监测。

系统具备良好的可扩展性及兼容性。考虑到互联网电视新技术、新业务的发展和应用规模的不断扩大，系统不仅能够满足当前互联网电视安全播出监测应用需求，并且满足以后建设需要，具有较强的新增监测业务功能和监测规模扩容的可扩展性和应用系统、设备（软件和硬件）的平滑升级和过渡能力，满足以后多类场景的应用和发展需要，能够在系统应用中的扩容和升级中，最大限度地保护建设投资的有效和安全。

5 结 语

借助5G东风，互联网电视将迎来进一步的发展。以移动互联网为代表的各类新兴媒体迅速崛起，其发展速度之快、规模之大，令传统媒体望尘莫及。新媒体监测是在原有传统类信号监测基础上，在有线、无线信号传输方式外，对网络传输方式的一种扩展和延伸的监测。网络传输方式存在传输途径和渠道多，协议规范和信号编码类型多，传输环境或信号延迟时间长，信号易受攻击或篡改等多种问题的影响。因此，新媒体的监测将是一个新的研究方向和课题。