In this paper, we apply the next generation Internet TV solution, FLV has been designed and implemented. Currently being broadcast in the field to compress HD video in real time, as well as live Internet VOD services are available through the online system, the Internet LIVE broadcast and VOD service easy to operate and UCC services that support the solution. VOD video cameras and in real time using H264 CORECODEC to compress MPEC4, WMV, and real-time video streaming on the Internet, and phone system that supports the first, real-time recording of camera images featured nation's first real-time encoder system (Real time encoder system) is, Web and smart environment suitable for supporting the latest CORECODEC technology and software products. Second, the video can be played in MP4 player and customize your chat, and Custer (customizing) is a possible two-way Internet Broadcasting System. Third, CMS (Contents Management System) feature video content and course management content in real time via the Android phone and iPhone streaming service is available.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.5
no.1
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pp.54-58
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2007
A real-time frame-layer rate control algorithm with a token bucket traffic shaper is proposed for distortion variation minimization. The proposed rate control method uses a non-iterative optimization method for low computational complexity, and performs bit allocation at the frame level to minimize the average distortion over an entire sequence as well as variations in distortion between frames. The proposed algorithm does not produce time delay from encoding, and is suitable for real-time low-complexity video encoder. Experimental results indicate that the proposed control method provides better visual and PSNR performances than the existing rate control method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.5
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pp.937-941
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2016
This paper proposed an efficient multiple TCP mechanism using Android smartphones for remote control video Wi-Fi stream transmission via network communications in real time. The wireless video stream transmission mechanism can be applied in various area such as real time server stream transmissions, movable drones, disaster robotics and real time security monitoring systems. Moreover, we urgently need to transmit data in timely fashion such as medical emergency, security surveillance and disaster prevention. Our parallel TCP transmission system can play an important role in several area such as real time server stream transmissions, movable drones, disaster robotics and real time security monitoring systems as mentioned in the previous sentence. Therefore, we designed and implemented a parallel TCP transmission (parallel stream) for an efficient real time video streaming services. In conclusion, we evaluated proposed mechanism using parallel TCP transmission under various environments with performance analysis.
Lee, Hak Geon;Yun, Chang Ho;Park, Jong Won;Lee, Yong Woo
Journal of Internet Computing and Services
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v.15
no.3
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pp.45-52
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2014
The Ubiquitous-City (U-City) is a smart or intelligent city to satisfy human beings' desire to enjoy IT services with any device, anytime, anywhere. It is a future city model based on Internet of everything or things (IoE or IoT). It includes a lot of video cameras which are networked together. The networked video cameras support a lot of U-City services as one of the main input data together with sensors. They generate huge amount of video information, real big data for the U-City all the time. It is usually required that the U-City manipulates the big data in real-time. And it is not easy at all. Also, many times, it is required that the accumulated video data are analyzed to detect an event or find a figure among them. It requires a lot of computational power and usually takes a lot of time. Currently we can find researches which try to reduce the processing time of the big video data. Cloud computing can be a good solution to address this matter. There are many cloud computing methodologies which can be used to address the matter. MapReduce is an interesting and attractive methodology for it. It has many advantages and is getting popularity in many areas. Video cameras evolve day by day so that the resolution improves sharply. It leads to the exponential growth of the produced data by the networked video cameras. We are coping with real big data when we have to deal with video image data which are produced by the good quality video cameras. A video surveillance system was not useful until we find the cloud computing. But it is now being widely spread in U-Cities since we find some useful methodologies. Video data are unstructured data thus it is not easy to find a good research result of analyzing the data with MapReduce. This paper presents an analyzing system for the video surveillance system, which is a cloud-computing based video data management system. It is easy to deploy, flexible and reliable. It consists of the video manager, the video monitors, the storage for the video images, the storage client and streaming IN component. The "video monitor" for the video images consists of "video translater" and "protocol manager". The "storage" contains MapReduce analyzer. All components were designed according to the functional requirement of video surveillance system. The "streaming IN" component receives the video data from the networked video cameras and delivers them to the "storage client". It also manages the bottleneck of the network to smooth the data stream. The "storage client" receives the video data from the "streaming IN" component and stores them to the storage. It also helps other components to access the storage. The "video monitor" component transfers the video data by smoothly streaming and manages the protocol. The "video translator" sub-component enables users to manage the resolution, the codec and the frame rate of the video image. The "protocol" sub-component manages the Real Time Streaming Protocol (RTSP) and Real Time Messaging Protocol (RTMP). We use Hadoop Distributed File System(HDFS) for the storage of cloud computing. Hadoop stores the data in HDFS and provides the platform that can process data with simple MapReduce programming model. We suggest our own methodology to analyze the video images using MapReduce in this paper. That is, the workflow of video analysis is presented and detailed explanation is given in this paper. The performance evaluation was experiment and we found that our proposed system worked well. The performance evaluation results are presented in this paper with analysis. With our cluster system, we used compressed $1920{\times}1080(FHD)$ resolution video data, H.264 codec and HDFS as video storage. We measured the processing time according to the number of frame per mapper. Tracing the optimal splitting size of input data and the processing time according to the number of node, we found the linearity of the system performance.
The Dynamic Adaptive Streaming over HTTP(DASH) is envisioned to evolve to meet an increasing demand on providing seamless video streaming services in the near future. The DASH performance heavily depends on the client's adaptive quality selection algorithm that is not included in the standard. The existing conventional algorithms are basically based on a procedural algorithm that is not easy to capture and reflect all variations of dynamic network and traffic conditions in a variety of network environments. To solve this problem, this paper proposes a novel quality selection mechanism based on the Deep Q-Network(DQN) model, the DQN-based DASH Adaptive Bitrate(ABR) mechanism. The proposed mechanism adopts a new reward calculation method based on five major performance metrics to reflect the current conditions of networks and devices in real time. In addition, the size of the consecutive video segment to be downloaded is also considered as a major learning metric to reflect a variety of video encodings. Experimental results show that the proposed mechanism quickly selects a suitable video quality even in high error rate environments, significantly reducing frequency of quality changes compared to the existing algorithm and simultaneously improving average video quality during video playback.
In this paper, a platform was proposed that can service the streaming of location based real-time video-clip for smart-travel-services to work with PPL(Product Placement). The location information of drama like as LTE GPS and Beacon were used to provide the drama video with the PUSH service. And PPL DB with the attributes like as picture, video, music and URI(Uniform resource Identifier) was designed. As a result, this platform could provide the location based video streaming service that could replace the original PPL properties, color or shape, with the other properties by the interactive tagging the PPL DB in drama scenes. The proposed platform could provide the location based real-time video streaming service that can alter the PPL properties with the request of service provider.
Real-time multimedia streaming over the Internet is rapidly increasing with the popularity of user-created contents, Web 2.0 trends, and P2P (peer-to-peer) delivery support. While many homes today are broadband-enabled, the quality of experience (QoE) of a user is still limited due to frequent interruption of media playout. The vulnerability of TCP (transmission control protocol), the popular transport-layer protocol for streaming in practice, to the packet losses, retransmissions, and timeouts makes it hard to deliver a timely and persistent flow of packets for online multimedia contents. This paper presents TCP-real-time online multimedia environment (ROME), a novel transport-layer framework that allows the establishment and coordination of multiple many-to-one TCP connections. Between one client with multiple home addresses and multiple co-located or distributed servers, TCP-ROME increases the total throughput by aggregating the resources of multiple TCP connections. It also overcomes the bandwidth fluctuations of network bottlenecks by dynamically coordinating the streams of contents from multiple servers and by adapting the streaming rate of all connections to match the bandwidth requirement of the target video.
Variable wireless channel is a big challenge for real-time video applications, and the rate adaptation of realtime video streaming becomes a hot topic. Intra-video coding is important for high-quality video communication and industrial video applications. In this paper, we proposed a novel adaptive scheme for real-time video transmission with intra-only coding over a wireless network. The key idea of this scheme is to estimate the instantaneous remaining capacity of the network to adjust the quality of the next several video frames, which not only can keep low queuing delay and ensure video quality, but also can respond to bandwidth changes quickly. We compare our scheme with three different schemes in the video transmission system. The experimental results show that our scheme has higher bandwidth utilization and faster bandwidth change response, while maintaining low queuing delay.
IPTV Content delivery systems over wired networks confront scalability problems due to their high network bandwidth requirement for real-time services. Especially, VoD service provides Trick Mode features such as pause, fast forward and similar operations. However, Trick Mode services are delivered by the method of unicast only for controlling of the stream. With a point of views, this paper propose a new real-time multimedia streaming architecture over IP Networks, which tries to achieve bandwidth efficiency and supporting for mass clients better than traditional unicast services. The proposed methods divide the Transport Stream into a series of segments. After that, this divided partial Transport Stream makes multicast streaming periodically. Meanwhile Set-top Box of a client makes a rearrangement orderly by using Presentation Time Stamp field from the served Transport Stream packets. While the current Transport Stream segment is playing, it should be guaranteed that the next segment is downloaded on time. Consequently, the original video content can be played out continuously. The detail introduction of a new real-time multimedia streaming system with analysis and simulation follows as below.
In the near future, traditional narrow and fixed viewpoint video services will be replaced by high-quality panorama video services. This paper proposes a visual-attention-aware progressive region of interest (RoI) trick mode streaming service (VA-PRTS) that prioritizes video data to transmit according to the visual attention and transmits prioritized video data progressively. VA-PRTS enables the receiver to speed up the time to display without degrading the perceptual quality. For the proposed VA-PRTS, this paper defines a cutoff visual attention metric algorithm to determine the quality of the encoded video slice based on the capability of visual attention and the progressive streaming method based on the priority of RoI video data. Compared to conventional methods, VA-PRTS increases the bitrate saving by over 57% and decreases the interactive delay by over 66%, while maintaining a level of perceptual video quality. The experiment results show that the proposed VA-PRTS improves the quality of the viewer experience for interactive panoramic video streaming services. The development results show that the VA-PRTS has highly practical real-field feasibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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