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第1篇 改善移动流媒体传输性能2

第1章 概述2

1.1 背景2

1.2 流媒体应用发展现状3

1.3 内容提要5

第2章 流媒体关键技术6

2.1 流媒体业务分类6

2.1.1 视频直播6

2.1.2 视频点播7

2.2 流媒体技术和相关协议7

2.2.1 视频编码与传输技术7

2.2.2 流媒体传输与控制协议11

第3章 提高流媒体应用的质量16

3.1 流媒体应用的质量评价：服务质量QoS和用户感知质量QoE16

3.1.1 服务质量QoS16

3.1.2 用户感知质量QoE18

3.2 研究现状19

3.2.1 物理／网络层面提高QoS20

3.2.2 应用软件层面提高QoS20

3.3 拥塞控制机制提高QoS23

第4章 增强QoE支持的移动IPTV流媒体系统模型26

4.1 增强QoE支持的流媒体系统模型26

4.1.1 传统的流媒体系统模型26

4.1.2 改进的流媒体系统模型28

4.2 媒体过滤器的设计31

4.2.1 几种拥塞控制算法的对比研究31

4.2.2 媒体过滤器核心算法设计35

4.3 系统模型验证39

4.3.1 搭建测试床39

4.3.2 测试场景A——验证媒体过滤器发送速率的可调性40

4.3.3 测试场景B——验证媒体过滤器的友好性42

4.3.4 结论与评价43

第5章 小结与展望44

第2篇 基于云计算的移动IPTV负载均衡48

第1章 概述48

1.1 研究背景48

1.2 国内外研究现状49

1.2.1 云计算平台49

1.2.2 负载均衡技术50

1.2.3 负载均衡指标50

1.2.4 负载均衡技术分类51

1.2.5 负载均衡调度算法51

1.2.6 负载均衡方案的选择与评估53

1.3 研究意义53

1.4 内容提要54

1.4.1 研究内容54

1.4.2 章节安排54

第2章 云计算56

2.1 背景56

2.2 云计算56

2.2.1 云计算的概念56

2.2.2 云计算类型57

2.2.3 云计算特点58

2.2.4 云计算模型59

2.3 云计算技术59

2.3.1 云计算的应用特点60

2.3.2 云计算的优势62

2.3.3 云计算的服务方式64

2.3.4 云计算的应用66

第3章 基于云计算平台Eucalyptus的移动IPTV服务系统70

3.1 引言70

3.2 Eucalyptus介绍70

3.3 系统设计70

第4章 负载均衡算法研究75

4.1 引言75

4.2 负载均衡算法中问题的提出75

4.2.1 静态负载均衡算法75

4.2.2 动态负载均衡算法76

4.3 轮询调度算法RR78

4.3.1 轮询算法描述79

4.3.2 轮询算法的特点80

4.4 动态反馈负载均衡技术82

4.4.1 动态反馈机制82

4.4.2 异构服务器的处理能力83

4.4.3 综合负载的计算83

第5章 移动IPTV系统双向加权负载均衡85

5.1 引言85

5.2 系统建模85

移动IPTV系统中的统计学模型85

5.3 传统算法86

5.4 改进算法87

5.4.1 算法衡量标准87

5.4.2 双向加权轮询算法描述87

5.4.3 双向加权轮询算法特点91

第6章 仿真结果93

6.1 仿真工具93

6.2 仿真结果93

第7章 小结与展望99

7.1 小结99

7.2 未来展望99

第3篇 移动终端上IPTV流媒体服务器动态优选技术103

第1章 概述103

1.1 移动IPTV的概述及发展状况103

1.2 动态服务器选择的需求和发展状况105

1.2.1 动态服务器选择的需求105

1.2.2 动态服务器选择的发展现状106

1.3 本篇的主要工作和研究内容107

1.4 内容提要108

第2章 动态服务器选择算法的设计109

2.1 服务器选择机制的标准109

2.2 QoS服务质量和QoE体验质量109

2.2.1 QoS服务质量参数109

2.2.2 QoE体验质量参数111

2.2.3 QoS指标的上下限阈值112

2.3 服务器选择算法设计113

2.3.1 服务器选择算法总体描述113

2.3.2 动态服务器选择的原理113

第3章 动态服务器选择算法的实现及仿真116

3.1 服务器QoS信息处理116

3.2 最优服务器选择算法公式118

3.3 服务器选择算法功能实现121

3.4 服务器选择算法的仿真124

第4章 移动IPTV动态服务器选择系统设计126

4.1 移动IPTV服务器选择系统设计126

4.2 智能终端选择及应用程序开发127

4.2.1 智能终端的特性及选择127

4.2.2 智能终端应用程序开发平台选择130

4.3 SQLite数据存储方式132

4.3.1 SQLite数据库介绍132

4.3.2 SQlite在Android中的使用134

4.4 移动流媒体播放器的设计135

4.4.1 OpenCore多媒体框架介绍135

4.4.2 视频播放控件Video View137

4.5 流媒体服务器的选择137

4.5.1 流媒体介绍137

4.5.2 流媒体传输协议介绍138

4.5.3 流媒体服务器的选择139

第5章 移动IPTV动态服务器选择系统实现140

5.1 Android开发环境搭建140

5.1.1 在Windows下搭建Android开发环境140

5.1.2 Android项目的目录结构140

5.2 SQlite数据库的功能实现141

5.3 流媒体播放器功能实现141

5.4 流媒体服务器的搭建143

5.5 移动IPTV服务器选择系统的实现145

5.5.1 自动调用流媒体播放器功能145

5.5.2 播放器调用服务器选择功能146

5.5.3 播放器断点续传功能147

第6章 小结及展望148

第4篇 移动流媒体应用及服务技术152

第1章 概述152

1.1 数字版权技术152

1.2 视频监管技术154

1.3 视频分析技术155

1.4 视频图像处理技术156

1.5 基于视频的人机交互157

第2章 大数据概况160

2.1 技术发展历程160

2.2 大数据与认知168

第3章 商业大数据技术简介172

3.1 现状172

3.2 重点厂商的技术介绍173

3.3 服务研发情况178

3.4 典型产品180

第4章 开源大数据技术185

4.1 Hadoop简介185

4.2 Hadoop分布式计算平台186

4.3 大数据相关开源技术演进203

4.4 数据治理209

第5章 云端运营技术210

5.1 虚拟化技术210

5.1.1 虚拟化的概念210

5.1.2 虚拟化技术的分类211

5.1.3 虚拟化产品及比较213

5.2 云平台选择217

5.2.1 CloudStack217

5.2.2 OpenStack219

5.2.3 Eucalyptus221

5.2.4 综合比较223

5.3 用户访问控制228

5.3.1 IAM相关标准协议及模型分析228

5.3.2 云中的身份认证与访问控制231

第6章 应用分析238

6.1 应用案例238

6.1.1 野外作业238

6.1.2 公交车监控239

6.2 网络运营240

6.2.1 IT架构240

6.2.2 应用架构240

6.2.3 功能简介242

第5篇 机器视觉与智能245

第1章 概述245

1.1 背景245

1.2 机器视觉245

1.3 人工智能技术246

第2章 机器视觉系统248

2.1 应用背景248

2.2 机器视觉与人类视觉248

2.3 机器视觉的关键技术249

2.4 应用实例250

第3章 模式识别253

3.1 图像模式识别的方法253

3.1.1 句法模式识别253

3.1.2 统计模式识别254

3.2 图像金字塔258

3.3 模糊模式识别259

3.4 神经网络模式识别259

3.5 人工智能在模式识别中的应用260

第4章 机器智能261

4.1 机器智能与人工智能261

4.2 人工智能的局限263

4.3 智能机器人263

4.3.1 智能机器人的发展历史263

4.3.2 智能机器人的分类265

4.3.3 机器人智能应用实例268

4.3.4 智能机器人发展趋势272

4.4 大数据与机器智能275

附录277

附录一277

附录二278