【webrtc QOS】视频帧率、分辨率自适应

已于 2022-03-15 20:55:10 修改
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分类专栏： WebRTC入门与实战 文章标签： 音视频
于 2022-03-15 00:47:21 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/commshare/article/details/123485152
本文探讨了WebRTC如何根据设备性能和网络状况动态调整视频帧率和分辨率，以实现更好的音视频体验。通过过载检测器判断网络拥塞，并采用MAINTAIN_FRAMERATE、MAINTAIN_RESOLUTION和BALANCED三种策略进行适应。此外，文章还详细介绍了码率分配、Simulcast层的分辨率设置和服务器转发策略的设计问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • [【webrtc】openh264编码：QP 解析] (https://zhangbin.blog.youkuaiyun.com/article/details/123382213) 我们了解了werbtc 使用 openh264 做 SVC 编码，里面提到了QP 的解析和给到StreamEncoder 统计，最终让 QualityScaler 的调整。
  • SVC 编码的了解 在这里: 【webrtc】通过SVC提高webrtc QOS
  • 个人理解，这个看起来是根据QP和带宽，动态调整分辨率的，看了CrystalShaw 大神的文章，发现QOS策略之一是动态调整分辨率。
  • 动态调整分辨率的好处是保证图像质量较好的情况下，依旧流畅。
  • 实际上图像质量较好，分辨率改变是动态的，清晰度下降不明显，这个是可接受的，所以是不是叫做“ 质量优先”更好？

Webrtc video framerate/resolution 自适应

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WebRTC 分辨率自适应
UnhcTransforms的博客
09-21 550
WebRTC 分辨率自适应是一种重要的技术，它可以根据网络条件自动调整视频流的分辨率，以提供更好的用户体验。通过获取媒体流，创建 PeerConnection，监测网络带宽，并动态调整分辨率，我们可以实现分辨率自适应功能。在 WebRTC 中，分辨率自适应是一种技术，它允许实时通信应用根据网络条件自动调整视频流的分辨率，以提供更好的用户体验。通过动态调整分辨率，我们可以确保视频通话在不同网络环境下的稳定性和质量。然后，我们在网络带宽变化时，修改发送和接收视频流的参数，包括最大比特率和分辨率缩放比例。
WebRTC视频编码分辨率
TjsReact的博客
09-23 813
通过使用WebRTC API提供的方法，我们可以轻松地获取用户媒体设备、创建视频元素并播放视频流，并且可以根据需求设置视频的分辨率和其他参数。在WebRTC中，视频编码分辨率是指视频流的图像质量和大小。约束是一组规则，它们定义了视频通信的参数，包括分辨率、帧率和比特率等。通过设置适当的约束，我们可以限制视频流的编码分辨率，以满足特定的需求。根据实际需求，您可以根据需要调整约束对象中的其他属性，如帧率和比特率，以实现更精确的控制。如果设置成功，控制台会输出"视频分辨率设置成功"，否则会输出相应的错误信息。
一个WebRTC 分辨率动态爬升问题记录与解决过程
最新发布
程序员沙子的专栏
06-06 937
文本记录了一个WebRTC 分辨率动态爬升问题记录与解决过程，希望给予大家启发。
webrtc QOS方法五.1（帧率调整）
CrystalShaw的博客
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一、框架图 二、帧率调控算法 根据上图所示，发送端帧率调整算法有两个： 1、视频采集帧率与编码器输入帧率之间的FrameDropper算法。 2、编码器输入与编码器输出之间的MediaOptimization算法。 三、webrtc的帧率 如上框架图，webrtc的帧率从左到右，帧率是持递减状态的。摄像头的采集帧率是发送端帧率的极限值。 1、摄像头采集帧率 视频采集卡帧率...
Webrtc 动态分辨率
ab7936573的专栏
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Webrtc更改分辨率改动点: 1.  激活内容分析模块开启分辨率调整功能 bool ViEEncoder::Init() 函数中119行 改动vp_->EnableContentAnalysis(false); 为 vp_->EnableContentAnalysis(true); 用以激活内容分析模块分辨率调整模块(VCMQmResolution)需要内容分析模块分析的数据用以调整分
WebRtc性能自适应
yinshipin007的博客
08-09 573
采取编码时长占采集间隔的比例得到性能的估计根据性能估计得到overuse、underuse信号做adapt down和adapt up从overuse到underuse需要谨慎，避免频繁切换向上调整和向下调整策略主要有三个：保帧率、保分辨率、帧率和分辨率平衡。原文WebRtc性能自适应 - 知乎★文末名片可以免费领取音视频开发学习资料，内容包括（FFmpeg ，webRTC ，rtmp ，hls ，rtsp ，ffplay ，srs）以及音视频学习路线图等等。见下方!
WebRTC Qos策略
yinshipin007的博客
02-28 868
WebRTC中pacer的流程比较清晰，分为三步：1）如果一帧图像被编码和RTP切分打包后，先会将RTP报文存在待发送的队列中，并将报文元数据(packet id, size, timestamp, 重传标示)送到pacer queue进行排队等待发送，插入队列的元数据会进行优先级排序。基于丢包率（loss-based ）（发送端实现）发送端从接收端发送的 RTCP RR(Receiver Report）报文，根据 Report Block 中携带的丢包率信息，动态调整发送端码率。
WebRTC服务质量（01）- Qos概述
Ziwubiancheng的博客
12-10 1239
WebRTC 的 QoS 策略是一个复杂的多层动态优化过程，以实现实时音视频通信的高质量和低延迟。提高网络可靠性（NACK/RTX、FEC、JitterBuffer 等）。动态调整码率与带宽适配（拥塞控制、Transport-cc、主动丢包等）。降低数据发送量（SVC、Simulcast、动态帧率调整等）。延迟优化（Pacer、DTLS 优化、ICE 节点选择等）。音频质量优化（Opus 自适应、音频冗余编码、回声消除等）。设备性能适配（硬件加速、帧率和分辨率平衡等）。
WebRTC｜用QOS技术做音视频质量性能优化
即构开发者博客
03-24 7255
随着GPT-4的发布，AI的风越吹越旺。GPT-4可以回答问题，可以写作，甚至可以基于一张草图生成html代码搭建一个网站。即构社区的一位开发者@倪同学就基于目前在研究的WebRTC QOS技术点对GPT-3.5跟GPT-4进行一场实验，ChatGPT会取代程序员还是成为最强辅助？
智能路由与QoS管理】：鸿蒙NEXT版WebRTC视频通信QoS提升的关键策略
[智能路由与QoS管理】：鸿蒙NEXT版WebRTC视频通信QoS提升的关键策略](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2669993/c08c572fbe3e012f409b7cad3964584a.png) # 1. 智能路由与QoS管理概述 在现代网络技术...
音视频通话QoS(服务质量)剖析-系列文章1
08-04
本篇文章将探讨一系列用于改善WebRTC音视频通话QoS的技术。 首先，NACK（Negative Acknowledgement）是一种错误纠正机制，当接收端检测到丢包时，会发送NACK报文给发送端，请求重新传输丢失的数据包。NACK需要发送...
WebRTC-Camera-Resolution:WebRTC摄像机分辨率查找器
05-04
WebRTC相机分辨率 查找WebRTC摄像机分辨率。 一个简单的演示，演示如何自动识别与WebRTC配合使用的摄像机分辨率。 快速扫描仅检查常见的视频分辨率。 全扫描会检查输入范围之间的所有1：1、4：3和16：9分辨率。 2016年2月更新 什么是新的： 支持最新的WebRTC getUserMedia和设备枚举规范 链接到 在完整的扫描仪中添加了1：1宽高比扫描 增加了引导程序 添加了一些链接，可以更轻松地在表格中跳转 确保它可与Chrome，Firefox和Edge一起使用 在尝试 在了解更多信息。 由带给您
webrtc 视频编码之 h264 自动调节分辨率一
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老衲不出家
06-01 1万+
webrtc 内部支持 vp8，vp9，h264 视频编码，由于业务需要和出于通用性考虑，我选择了 h264 编码，webrtc集成了openh264，ffmpeg用于h264的编解码。当然在移动平台也集成了硬件编解码，但是测试发现在ios上硬件编码还算可以，android上表现不稳定，差异很大，主要问题出在码率控制，视频质量控制上。动态调整码率可是保证视频流畅的重要技术，但android的med...
转：Webrtc video framerate/resolution 自适应
wzw88486969的专栏
12-17 2622
转：https://xie.infoq.cn/article/50b7931b8a023f8ca7f25d4e9 一，引言 音视频会议使用者的设备性能往往是参差不齐的，当我们一味的去追求视频的高清，高流畅，忽略设备性能时，就会出现用户抱怨设备发热，掉电快，视频卡顿，掉帧等问题，因此就需要一种策略根据当前设备性能情况来动态的调整视频码率/帧率，为用户提供更好音视频体验感。本文主要讲 webrtc 如何实现这一策略的。 二，Video 自适应策略 用户开启网络视频会议一般会有文档模式和视频模式两种使用场景，文档
webrtc之Android视频质量提升：保帧率降分辨率
老衲不出家
09-25 8887
前言： 上篇文章《webrtc之Android视频质量提升：保帧率降码率》](https://www.jianshu.com/p/65470d7e0cb1)介绍了webrtc码率自适应中关于动态调节码率的策略。这章将介绍一下webrtc码率自适应中动态调节分辨率的策略。   流程： 首先在文件PeerConnectionClient.java的createMediaConstraintsIn...
webrtc Native C++ 音视频实时开关，码率/帧率实时调控，分辨率调整，音量大小调节
宝安小雨
12-26 1849
这个是实时开启关闭音视频的接口，这里是在放入轨道时的控制，这个轨道是用于添加到传输流里的，因此在这里开启关闭不会影响分发器分发给本地，而是对是否发送给远端进行开启关闭，设置了这个之后编码器也就接收不到音视频流了，因此编码器并不会编码，也节省了不少cpu。码率的最大值设置，期待值设置，这里有点像CBR模式，不过在webrtc中这些设置好了后并不会严格按照这个来，还要根据传输时的带宽评估，码率自动调节搭配起来一起管控码率。WebRTC版本M76。
实现自适应分辨率的WebRTC
KnBackend的博客
09-20 683
在WebRTC中，实现自适应分辨率是非常重要的，因为不同设备和网络条件可能需要不同的分辨率来获得最佳的通信体验。通过以上的代码示例，我们可以实现WebRTC的自适应分辨率。这样，在不同的设备和网络条件下，用户可以获得最佳的通信体验。同时，通过动态调整分辨率，我们还可以在网络状况较差时保证通信的连贯性。而在网络离线时，我们调整分辨率，将最大比特率设为100kbps，并缩小分辨率一半。例如，当网络带宽不足时，我们可以降低分辨率以减少数据传输量，从而保证通信的连贯性。在上面的代码中，我们通过创建。
webrtc QOS方法五.2（发送端帧率调整原理及实现流程）
CrystalShaw的博客
05-07 4968
一、MediaOptimization类作用 二、MediaOptimization类实现 1）编码前 实现原理 MediaOptimization在编码前，更新编码器的码率、帧率信息。 码率：会根据当前系统统计的编码后帧率、以及之前编码数据量与目标编码码率关系，评估当前合适的码率。 帧率： 函数调用 2）编码中 函数调用关系 实...
三问 WebRTC 视频编码分辨率
liuwenchang1234的专栏
09-15 1887
众所周知，WebRTC 自带带宽预测功能，可以根据设置的视频降级策略，选择保流畅（MAINTAIN_FRAMERATE）还是保清晰（MAINTAIN_RESOLUTION）或是均衡策略(BALANCED)。故此，有以下三问： 1. 视频编码的最大分辨率如何限制？ 2. 视频编码的起始分辨率如何确定？ 3. 视频编码的最小分辨率如何保证？
开发QoE感知的视频流Qos保障机制
04-21
<think>好的，我现在需要帮助用户设计一个QoE感知的视频流QoS保障机制。首先，我需要理解用户的需求。用户提到想开发这样的机制，可能需要了解算法、技术实现和相关工具。根据用户提供的引用内容，特别是引用[3]中的QoS和QoE定义，以及引用[4]中提到的服务器下行QoS策略，我需要结合这些信息来构建一个全面的回答。 首先，我应该明确QoS和QoE的关系。QoS是网络层面的技术指标，而QoE是用户的主观体验。因此，保障机制需要将两者结合起来，通过优化网络参数来提升用户体验。引用[3]指出，QoS是QoE的基础，但QoE还涉及更多主观因素，比如视频质量和交互体验。 接下来，我需要考虑实现方案的结构。可能需要分模块设计，比如QoE建模、QoS控制策略、自适应算法等。引用[1]提到Hulu使用了自适应码率调节，这可能涉及到ABR（自适应比特率）算法，这是一个关键点。同时，引用[2]中提到的AQoS（基于应用的QoS）可能涉及到应用层的优化策略，比如前向纠错（FEC）或ARQ（自动重传请求）。 在算法方面，机器学习模型可能用于QoE预测，比如使用神经网络分析用户反馈数据。另外，传统的控制算法如PID控制器可能用于实时调整码率。需要结合引用[3]中提到的ARQ和NACK机制，这些属于重传策略，用于减少丢包影响，提升QoS。 技术实现部分，可能需要选择适合的编解码器，如H.265/HEVC来提高压缩效率，或者AV1。传输协议方面，WebRTC是一个常用框架，支持NACK和FEC。引用[4]提到服务器在下行QoS的策略，比如带宽估计和拥塞控制，这里可能需要用到GCC（Google Congestion Control）算法。 优化方面，多路径传输和边缘计算可能有效降低延迟。同时，需要考虑终端设备的适配，比如移动端的不同网络状况。引用[1]中Hulu的实践提到客户端自适应码率调节，这可能涉及到动态调整分辨率或帧率。 工具和框架方面，开源的WebRTC和FFmpeg可用于开发和测试，而数据分析工具如Prometheus和ELK栈能帮助监控QoE指标。还需要设计A/B测试来验证不同策略的效果。 不过，我需要注意用户提供的引用中有一些可能不直接相关的内容，比如视频会议公司的分类，但可以借鉴AQoS的概念。同时，要确保回答结构清晰，分点列出实现方案、算法、优化方法等，并引用相关文献。可能还需要生成相关问题，比如QoE建模方法或ABR算法比较，以帮助用户进一步探索。</think>### QoE感知的视频流QoS保障机制实现方案 #### 一、核心实现框架 基于QoS与QoE的耦合关系（QoS为技术基础，QoE为最终目标），需构建分层控制体系： 1. **感知层**：采集网络指标（带宽$B$、时延$D$、丢包率$P$）与用户体验数据（卡顿次数$F$、分辨率$R$、主观评分$S$） 2. **分析层**：通过QoE建模将技术指标映射为体验分值，例如采用线性加权模型： $$ QoE = \alpha \cdot R + \beta \cdot \frac{1}{D} - \gamma \cdot F $$ 其中$\alpha,\beta,\gamma$为权重系数[^3] 3. **控制层**：动态调整编码参数（码率$C$、帧率$f$）、传输策略（FEC冗余度$\rho$、ARQ重传次数$n$） #### 二、关键技术实现方案 1. **QoE建模算法** - 基于MOS（Mean Opinion Score）的统计模型 - 机器学习方法（如LSTM预测卡顿事件） - 混合模型：将客观指标（PSNR、SSIM）与主观反馈结合训练 2. **自适应码率控制（ABR）** - 经典算法： - BOLA（Buffer Occupancy based Lyapunov Algorithm） - MPC（Model Predictive Control） - 强化学习方案： ```python class ABRAgent: def __init__(self): self.q_network = DQN() # 深度Q网络 def select_action(self, state): # 状态包含带宽、缓冲量、历史QoE return self.q_network.predict(state) ``` 3. **传输层优化** - 前向纠错（FEC）动态调整： $$ \rho = k \cdot \frac{P}{1-P} \quad (k为调节因子) $$ - 混合ARQ机制：结合NACK快速重传与FEC冗余[^4] #### 三、典型优化方法 1. **网络自适应** - 实时带宽估计（如Google Congestion Control算法） - 多路径传输（SRT协议实现） 2. **内容感知编码** - ROI（Region of Interest）编码：对人眼敏感区域分配更多码率 - 时域分层编码（Temporal Scalability） 3. **边缘计算优化** - 在边缘节点预缓存热门内容 - 实施本地转码降低端到端时延 #### 四、工具与验证 1. **开发工具链**： - 网络模拟：ns-3/NetEm - 视频分析：Elecard/VQMT - 全链路监控：Prometheus+Grafana 2. **验证方法**： - 建立A/B测试框架 - 使用ITU-T P.1203标准评估QoE
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