维度网讯，韩国通信测试解决方案企业LIG Accuver的视频质量分析算法VQML获得国际电信联盟ITU标准化批准，成为全球视频质量评估标准体系中的新技术。VQML全称为Video Quality assessment with Machine Learning，是一种基于深度学习的视频质量测量方案，用于分析用户实际体验到的视频服务性能和画面品质。

VQML的技术重点在于“无参考”视频质量评估。传统视频质量测试往往需要拿原始视频与接收端视频进行对比，才能判断画面损伤、压缩失真、卡顿和清晰度下降等问题;但在真实网络环境中，运营商、测试人员或终端侧并不一定能拿到原始视频。VQML通过机器学习模型直接分析接收端RGB视频内容，不依赖原始视频和传输元数据，就能预测用户感知到的视频质量结果值。这个方式更适合移动网络、OTT、视频通话、直播、IPTV和公共安全视频业务中的现场测试。

7日，在韩国京畿道城南市的LIG Accuver，开发人员已通过VQML对视频质量结果值进行监控分析。

这套算法输出的核心是接近用户主观体验的视频质量评分。视频服务质量不只是码率、分辨率、丢包率或延迟这些网络参数的叠加，用户真正感知到的是画面是否清晰、运动是否流畅、卡顿是否频繁、块状失真是否明显、声音与画面是否同步。VQML利用深度学习模型学习视频内容特征与用户体验评分之间的关系，把人工主观评价流程转化为可自动执行的质量测量方法。对运营商而言，这类算法可以嵌入网络测试、网络优化、业务验收和视频服务监控流程，用于定位视频体验下降的时间、地点、网络条件和终端环境。

LIG Accuver此前已将VQML用于其实时视频质量测量方案，并可与无线网络测试和优化产品结合使用。移动通信网络进入5G和后续6G演进后，视频通话、车载视频、远程控制、公共安全通信、无人设备回传和XR内容对体验质量要求更高，单纯监测网络KPI已经不够。VQML进入ITU标准体系后，可以为不同运营商、设备商和测试机构提供统一的视频体验评估方法，使视频质量测试结果更容易在跨网络、跨终端、跨业务场景中比较。

LIG Accuver的VQML被纳入ITU-T下一代无参考视频质量评估相关标准模型后，视频质量分析将从实验室主观测试进一步走向自动化、实时化和标准化测试。该算法后续可继续用于流媒体、视频会议、移动网络优化、公共安全网络视频通话质量验证和终端侧视频体验监测等场景。