Репортаж от Wedoany，Алгоритм анализа качества видео VQML от южнокорейской компании LIG Accuver, специализирующейся на решениях для тестирования связи, получил стандартизацию Международного союза электросвязи (ITU) и стал новой технологией в глобальной системе стандартов оценки качества видео. VQML (Video Quality assessment with Machine Learning) — это метод измерения качества видео на основе глубокого обучения, предназначенный для анализа производительности видеосервисов и качества изображения, воспринимаемого пользователями.
Технический акцент VQML заключается в «безэталонной» оценке качества видео. Традиционные тесты качества видео часто требуют сравнения исходного видео с видео на стороне приёмника для выявления таких проблем, как повреждение изображения, сжатие с искажениями, задержки и снижение чёткости. Однако в реальных сетевых условиях операторы, тестировщики или оконечные устройства не всегда имеют доступ к исходному видео. VQML напрямую анализирует содержимое RGB-видео на стороне приёмника с помощью модели машинного обучения, не полагаясь на исходное видео и метаданные передачи, и может прогнозировать значение качества видео, воспринимаемого пользователем. Этот метод больше подходит для полевых испытаний в мобильных сетях, OTT, видеозвонках, прямых трансляциях, IPTV и видеосервисах общественной безопасности.
7 числа в LIG Accuver, расположенном в городе Соннам, провинция Кёнгидо, Южная Корея, разработчики уже проводили мониторинг и анализ значений качества видео с помощью VQML.
Основным результатом работы этого алгоритма является оценка качества видео, близкая к субъективному восприятию пользователя. Качество видеосервиса — это не просто совокупность сетевых параметров, таких как битрейт, разрешение, коэффициент потери пакетов или задержка. Пользователь реально воспринимает, насколько чёткое изображение, плавное ли движение, часты ли задержки, заметны ли блочные искажения, синхронизированы ли звук и видео. VQML использует модели глубокого обучения для изучения взаимосвязи между характеристиками видеоконтента и оценками пользовательского опыта, превращая процесс субъективной оценки в автоматизированный метод измерения качества. Для операторов такие алгоритмы могут быть встроены в процессы сетевого тестирования, оптимизации сети, приёмки услуг и мониторинга видеосервисов, чтобы определять время, место, сетевые условия и оконечную среду, в которых качество видео снижается.
Ранее LIG Accuver уже использовала VQML в своих решениях для измерения качества видео в реальном времени, и его можно комбинировать с продуктами для тестирования и оптимизации беспроводных сетей. После перехода сетей мобильной связи к 5G и последующей эволюции к 6G, видеозвонки, автомобильное видео, дистанционное управление, связь для общественной безопасности, передача данных с беспилотных устройств и XR-контент предъявляют более высокие требования к качеству восприятия, и простого мониторинга сетевых KPI уже недостаточно. После включения VQML в систему стандартов ITU, он может предоставить единый метод оценки качества видео для различных операторов, производителей оборудования и тестовых организаций, что облегчит сравнение результатов тестирования качества видео в разных сетях, на разных устройствах и в разных сценариях использования.
После включения VQML от LIG Accuver в стандартную модель ITU-T для безэталонной оценки качества видео следующего поколения, анализ качества видео перейдёт от лабораторного субъективного тестирования к автоматизированному, работающему в реальном времени и стандартизированному тестированию. В дальнейшем этот алгоритм может продолжать использоваться в таких сценариях, как потоковое видео, видеоконференции, оптимизация мобильных сетей, проверка качества видеозвонков в сетях общественной безопасности и мониторинг качества видео на оконечных устройствах.
