导读:本文包含了视频流点播论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:缓存,流媒体,流点,视频,视频点播,机制,增益。
视频流点播论文文献综述
希奥金（HABINEZA,Theogene）[1]（2015）在《基于Android的语音和视频流点播的实现及应用》一文中研究指出互联网语音和视频共享服务正在变得越来越重要，并在多媒体市场中占有越来越多的份额。这主要得益于智能手机的高速处理性能的发展和如今先进的无线接入网络，如Wi-Fi，WiMAX和长期演进（LTE）使得大量数据访问的可行。现在可以很容易的通过社会网络应用如WhatsApp和微信和朋友分享语音和视频。然而，当终端用户在下载数据量很大的语音或视频时，智能手机有限的存储容量成为一大挑战。另外，因为互联网语音和视频是基于分组传输的，他们会受到延时、传输误码、数据丢失和有限带宽的影响，这些因素都会对多媒体内容的感知质量造成毁灭性的结果。本文用一个可以在移动设备上通过WLAN网络为视频流连接到一个HTTP服务器的安卓应用和一个网络模拟器来研究网络参数对视频流质量的影响。根据等待时间和播放中断的次数得到网络损伤和流媒体传输质量之间的映射。此外，对IP网络电话中的语音质量监测和控制方法进行了分析。为了保持语音听觉质量在可接受的水平，需要通过调整网络的设置和终端的不同配置以监控网络参数。在监测和控制语音质量时，语音质量预测是一个关键的过程。然而在实时的语音业务质量预测中，最常用的语音质量评估模型具有缺点。本文提出了一种基于参数的方法来准确地预测语音质量，以监控和控制VoIP业务中的语音听觉质量，从而提高用户满意度。研究结果可以使互联网服务提供商根据HTTP视频和VoIP业务的不同挑战调整他们的网络的特性。(本文来源于《北京理工大学》期刊2015-01-01）
王庆凤,刘志勤,黄俊,王耀彬[2]（2014）在《云环境下蚁群优化算法的视频点播视频流任务调度策略》一文中研究指出针对云环境下大规模并发视频流调度过程中资源利用率低和负载不均的问题,提出一种基于蚁群优化(ACO)算法的视频点播(VOD)集群视频流任务调度策略VodAco。在分析视频流期望性能与服务器空闲性能的相关性、定义综合性能匹配度的基础上,建立数学模型,并采用蚁群优化思路进行最佳调度方案搜索。通过云仿真软件CloudSim实验表明,与轮询(RR)、贪婪(Greedy)算法相比,所提算法在任务完成时间、平台资源占有率、各节点性能负载均衡指标上具有较为明显的优势。(本文来源于《计算机应用》期刊2014年11期）
谢志春[3]（2012）在《基于视频流媒体技术的校园点播系统的设计与实现》一文中研究指出构建基于视频流媒体技术的校园视频点播系统，并利用它开展多形式的教学活动，有利于体现教师的教学创造性，有利于发挥学生学习主动性，它是一种双向多媒体组合的教学方式。视频点播它给予了用户极大的自主互动选择空间，而且能够为观众提供流畅平滑的视频信息，而且，是一种双向视频传播技术。如何构建一种基于流媒体视频技术且要求实用性很强的高校校园视频点播系统，已成为一种趋势，而且，校园视频新闻传播的主要途径之一也可以在该系统应用。如今，随着视频点播技术的日益成熟和网络教育的广泛展开，各个学校都在把校园点播系统的设计与实现作为校园网建设的一个重要组成部分。本文结合河西学院该系统的实现展开论述，只在建立基于视频流媒体技术设计并构建校园点播系统，以给学校教学科研提供方便。(本文来源于《电子科技大学》期刊2012-09-01）
杨小宇[4]（2011）在《一种基于FSTP协议的手持设备音视频流媒体点播系统设计与实现》一文中研究指出随着“信息高速公路”的兴起和发展以及音视频压缩技术的进步,音视频点播系统开始进入新的领域,并且能为行业用户提供多种解决方案,以满足用户的各种需求。基于嵌入式手持设备的点播系统是继互联网音视频点播系统之后新兴的一种传媒方式,它是嵌入式技术、无线网络通信技术、多媒体技术等多学科、多领域融合交叉的产物。本文以音视频点播为研究对象,以基于Linux操作系统的嵌入式手持设备作为客户端设备,并通过与服务器端相结合实现一个完整的运行于无线局域网的点播系统。运行在手持终端上的客户端具有用户验证、浏览并播放视频等功能。服务器端以统一数据资源为核心,通过统一身份认证,将各应用系统中用户权限范围内的功能进行集中提供,用户可获得基于角色的个性化操作界面。客户端和服务器的通信基于无线WIFI网络,视频的压缩采用H.263或H.264视频压缩标准。本文针对构建一个适合于手持式设备的点播系统的叁个主要部分分别提出了高效的解决方案。在音视频的数据传输上,为了充分利用无线网络的带宽,提高音视频传输速率,本文在详细分析了传输层TCP协议和UDP协议的原理的基础上,设计并初步实现了一种基于UDP协议之上的文件流传输协议：FSTP(File Stream Transport Protocol)协议。其次,在MAGUS手持设备上,充分利用其提供的ARM9和DSP双核优势,实现了一个高效的流媒体播放客户端。最后,为了使流媒体服务器能同时支持尽可能多的客户端,设计并实现了一种Linux下的结合了线程池和I/O复用的高性能服务器模型,并应用在流媒体服务器中。(本文来源于《西南交通大学》期刊2011-05-01）
李莉,齐美彬,周建政,蒋建国,张前进[5]（2009）在《视频流点播代理缓存管理新策略》一文中研究指出随着视频流点播应用在Internet上的流行,服务器和骨干网络的带宽越来越成为了视频流点播发展的主要制约因素。为此,根据视频点播的特点和代理服务器除了能在服务器与客户端之间进行通信中继以外,还可缓存部分视频内容以直接满足客户请求的事实,提出了一个基于均匀分段的代理缓存管理策略以缓解视频流点播系统对服务器及骨干网络带宽的需求,并详细介绍了代理缓存管理策略的具体操作。理论分析表明文章提出的代理缓存管理策略能大大的减少系统对骨干网络带宽的需求,并能为客户端提供理论零延时服务。实验结果证明所提缓存管理策略明显优于现有的基于完全缓存或前缀缓存的代理缓存策略。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2009年01期）
周建政,蒋建国,齐美彬[6]（2004）在《基于代理的分布式视频流点播传输策略》一文中研究指出视频流传输具有带宽高、周期长的特点 ,使网络带宽成为了制约视频流点播应用发展的主要因素 .本文针对现有网络技术条件 ,充分利用客户端I/O带宽、本地缓存及网络带宽资源 ,设计了一个适用于大规模点播应用的基于代理的分布式视频点播传输策略 .该策略中各本地网络设有一视频流代理服务器用于保存部分视频的部分内容 ,并按动态批处理的方式来接纳并服务请求用户 .视频传输时 ,服务器与代理端之间采用单播传输机制 ,在代理与客户端之间采用单播与多播相结合的方式 .实验表明该策略可以大大减少对骨干网络带宽的需求 ,并能为客户端提供理论上的零启动延时服务 .(本文来源于《电子学报》期刊2004年05期）
周建政,蒋建国,韩江洪,齐美彬[7]（2004）在《视频流点播Dynamic Batched Patching算法研究》一文中研究指出本文提出了一个新的视频流点播传输策略 ,用以解决现有传输策略中存在的系统资源利用率低 ,QoS较差等问题 .该策略的思想是服务器根据用户请求到达时刻 ,按动态批处理的方式来接纳并服务请求用户 ,每组用户必须同时从一个或两个信道接收视频内容 .文中对本策略的性能进行了理论推导与定量分析 ,并与现有传输策略作了性能比较 ,最后采用仿真实验对前面的理论分析与比较进行了验证 .理论分析及实验结果表明该策略是一个简单高效的传输策略 ,适合任意规模的点播应用(本文来源于《电子学报》期刊2004年03期）
周建政,蒋建国,齐美彬[8]（2003）在《基于代理的分布式视频流点播传输策略》一文中研究指出在现有的大多数视频流点播传输方案中,视频内容仍需由经从服务器到客户端的整个端到端的路径。由于视频流传输需要很高的传输带宽,且单个视频的传输时间又很长,使得服务器和网络的带宽成为了视频流点播应用发展的主要制约因素。同时IP Multicast技术在Internet中的应用发展缓慢,目前尚未能在Internet中得到广泛的应用。本文针对现有的这些技术条件与应用环境的特点,提出了一个基于代理的分布式视频点播传输策略。本策略充分利用了客户端的资源,能大大减少对骨干网络带宽的需求,降低服务器的负载,同时能为客户端提供理论上的零延时服务。(本文来源于《'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集》期刊2003-07-01）
周建政[9]（2003）在《基于IP网络视频流点播应用研究》一文中研究指出自从20世纪90年代初“流媒体”概念诞生以来，流技术得到了飞速的发展，目前已广泛应用于网上娱乐、网络电台、重要活动直播、远程教育、视频会议等互联网信息服务的方方面面，它已经由一种全新的技术发展成为一种人们体验Internet的主流方式之一。而视频流点播应用是最常用的也是最重要的一种媒体流发布模式。虽然视频流点播应用在局域网范围内业已得到长足的发展，但视频流点播系统仍有许多问题有待解决，正是这些问题制约着视频流点播应用的进一步发展。本文根据现有视频流点播系统中所存在的问题，提出了几个视频流点播系统设计原则。本文将视频流点播系统按应用规模分为叁种体系结构，然后提出了相应的解决方案来满足不同应用规模条件下的各个设计原则： 在本文第叁章中提出了一个称为Dynamic Batched Patching的实时视频流点播多播传输机制，该传输机制实现简单，可以有效地减少对客户端缓存容量的需求，减少客户端的启动延时，最主要的是在本传输机制中系统的资源利用率非常高，从而大大的提高了系统的用户接纳容量。 在本文第四章中提出了一个MPEG视频流点播对类VCR功能的支持模型，该模型借助于文献[54]中的方法可以实现多播环境下对类VCR功能的支持，并能为用户提供连续的交互回放功能。由于结合了单播传输机制的灵活性与多播传输机制的系统资源利用率高的优点，故利用该模型实现对交互功能的支持时具有简单，高效的特点。 为进一步提高系统的用户接纳容量，减少客户端的启动延时，在本文第五章中提出了一个新的视频流服务器缓存管理策略。该策略充分利用了第叁章中提出的多播传输机制的优点，即使在这种高效传输机制下，还可以获得较高的Byte Hit Ratio，也就是说本策略对减少服务器I/O带宽的消耗有着明显的效果。 而对于大规模的点播应用来说，由于IP multicast技术在Internet中尚未能得到广泛的应用，所以在第六章中提出了一个基于代理的分布式视频流点播策略，在该章中提出了一个基于代理的传输策略，与一个代理缓存管理策略，从而全面地提高系统的用户接纳容量，减少对系统资源的消耗，并能为用户提供理论零延时服务。 最后在本文第七章中，对本文的不足及本领域的发展作了展望。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2003-05-01）
阚宏宇[10]（2003）在《XML、SMIL与网络视频流点播》一文中研究指出本文着重对XML ,SMIL进行了概念性的介绍 ,与传统的超文本标记语言在功能上进行了比较。并结合本单位视频点播网站的情况和需求进行了分析。(本文来源于《河南图书馆学刊》期刊2003年01期）
视频流点播论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对云环境下大规模并发视频流调度过程中资源利用率低和负载不均的问题,提出一种基于蚁群优化(ACO)算法的视频点播(VOD)集群视频流任务调度策略VodAco。在分析视频流期望性能与服务器空闲性能的相关性、定义综合性能匹配度的基础上,建立数学模型,并采用蚁群优化思路进行最佳调度方案搜索。通过云仿真软件CloudSim实验表明,与轮询(RR)、贪婪(Greedy)算法相比,所提算法在任务完成时间、平台资源占有率、各节点性能负载均衡指标上具有较为明显的优势。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
视频流点播论文参考文献
[1].希奥金（HABINEZA,Theogene）.基于Android的语音和视频流点播的实现及应用[D].北京理工大学.2015
[2].王庆凤,刘志勤,黄俊,王耀彬.云环境下蚁群优化算法的视频点播视频流任务调度策略[J].计算机应用.2014
[3].谢志春.基于视频流媒体技术的校园点播系统的设计与实现[D].电子科技大学.2012
[4].杨小宇.一种基于FSTP协议的手持设备音视频流媒体点播系统设计与实现[D].西南交通大学.2011
[5].李莉,齐美彬,周建政,蒋建国,张前进.视频流点播代理缓存管理新策略[J].系统仿真学报.2009
[6].周建政,蒋建国,齐美彬.基于代理的分布式视频流点播传输策略[J].电子学报.2004
[7].周建政,蒋建国,韩江洪,齐美彬.视频流点播DynamicBatchedPatching算法研究[J].电子学报.2004
[8].周建政,蒋建国,齐美彬.基于代理的分布式视频流点播传输策略[C].'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集.2003
[9].周建政.基于IP网络视频流点播应用研究[D].合肥工业大学.2003
[10].阚宏宇.XML、SMIL与网络视频流点播[J].河南图书馆学刊.2003
论文知识图
