云VR临场感指数_12页_3mb
报告摘要
华为云VR临场感指数评估模型总结
核心内容概述
本文档介绍了华为X Labs开发的云VR临场感指数评估模型,旨在为VR业务体验评估提供一套系统化、可量化的模型框架。该模型结合了主观实验、客观参数分析和算法构建,适用于当前及未来VR业务的体验评估,并可作为5G网络建设的参考依据。
主要观点
- 云VR的业务背景:随着VR技术在多个领域的广泛应用,其业务发展迅速。5G网络的高带宽和低时延特性为云VR提供了技术基础,使得云端渲染成为可能。
- 评估模型的必要性:目前业界缺乏统一的VR体验评估模型,亟需建立一套能够有效评估用户体验、推动产业发展的模型。
- 模型特点:
- 采用分级映射方式构建,便于测试和分析。
- 模型适用于运营商、设备制造商、内容提供商等不同角色。
- 引入主观实验和符合ITU规范的评分方法,以确保评估的科学性。
- 模型算法以免费SDK形式发布,促进VR产业合作与技术发展。
- 评估模型结构:
- 由多个子模块组成,如视觉逼真度、听觉逼真度、交互一致性、视听完整性等。
- 最终输出为VR临场感指数(VRPI),范围为1~5分。
关键信息
一、评估模型输入参数
| 参数 | 描述 | 缩写 |
|---|---|---|
| 视频码率 | 视频的平均码率(bps) | Br |
| 视频帧率 | 每秒内的视频帧数(fps) | FR |
| 视频分辨率 | 视频水平和垂直方向的像素点个数 | Rh, Rv |
| 屏幕分辨率 | 单目屏幕水平方向的像素点个数 | Rsh |
| 屏幕刷新率 | 屏幕每秒钟刷新次数 | RR |
| 视频通道数 | 单目视频(1)或立体视频(2) | ST |
| 视频编码 | H.265/HEVC, H.264/AVC, VP9 | Video Codec |
| 视域 | 水平方向单目视场角 | FoVh |
| 音频码率 | 音频的平均码率(Kbps) | ABr |
| 音频声道数 | 立体声音(2),空间化声音(8) | SP |
| 音频编码 | AAC-LC, Opus | Audio Codec |
| 声画同步时延 | 声画同步时延(秒) | tasyn |
| 平均卡顿时长 | 单次观看过程中卡顿的总时长(秒) | Tr |
| 卡顿频率 | 卡顿发生的频率(次/秒) | RF |
| 数据丢失率 | 应用层数据丢失率(%) | ppl |
| 头部MTP | 头部转动与画面刷新之间的滞后时长(ms) | tnd |
| 头部MTS | 头部转动与音频方位变化之间的滞后时长(ms) | tad |
| 肢体MTP | 肢体运动与画面中肢体移动之间的滞后时长(ms) | tbd |
| 操作响应时延 | 用户操作指令与画面中操作响应之间的滞后时长(ms) | tcd |
| 自由度 | 虚拟现实系统可操作的维度 | DOF |
二、评估模型输出参数
| 输出 | 描述 | 值域 | 缩写 | 全拼 |
|---|---|---|---|---|
| 视觉逼真度 | 视觉质量评分 | 1~5分 | MOSVF | Visual Fidelity |
| 听觉逼真度 | 听觉质量评分 | 1~5分 | MOSAF | Acoustic Fidelity |
| 交互一致性 | 交互响应质量评分 | 1~5分 | MOSIC | Interaction Consistency |
| 视听逼真度 | 听觉与视觉质量综合评分 | 1~5分 | MOSAVF | Acoustic-visual Fidelity |
| 连续/完整性 | 视听连续性评分 | 1~5分 | MOSRP | Rebuffering / Packet Loss |
| 交互真实感 | 交互体验评分 | 1~5分 | MOSIR | Interaction Realism |
| VR临场感指数 | 用户沉浸感评分 | 1~5分 | VRPI | Virtual Reality Presence Index |
三、模型公式结构
$$
V R P I = \min \left(\max \left((M O S _ {A V F} - 1) \cdot \left(1 - v _ {5 3} (5 - M O S _ {I R}) - v _ {5 4} (5 - M O S _ {R P})\right) + 1, 1\right), 5\right)
$$
其中:
- VRPI:VR临场感指数
- MOSAVF:视听逼真度
- MOSIR:交互真实感
- MOSRP:视听觉连续/完整性
- v53、v54:模型系数
模型典型值分析
-
PPD对视频质量的影响:
- PPD=15时,MOSv≈3.28分
- PPD=20时,MOSv≈3.67分
- PPD=60时,MOSv≈4.51分,PPD>60时增长趋缓
-
单眼分辨率对视频质量的影响:
- 1.5K时,MOSv≈3.13分
- 2K时,MOSv≈3.55分
-
帧率对视频质量的影响:
- 游戏场景:30fps→3.15分,60fps→4.15分,90fps→4.52分
- 视频场景:30fps→3.88分,60fps→4.51分,90fps→4.61分
-
FOV对视觉逼真度的影响:
- 在60°~110°范围内,MOSVF呈线性增长
-
头部MTP时延对交互一致性的影响:
- ≤20ms时,MOShd不受损伤
- 50ms时,MOShd≈3.63分
- 100ms时,MOShd≈2.55分
- 200ms时,MOShd≈1.47分
-
肢体MTP时延对交互一致性的影响:
- ≤50ms时,MOSbd不受损伤
- 100ms时,MOSbd≈4.02分
- 300ms时,MOSbd≈2.44分
- 500ms时,MOSbd≈1.71分
-
操作响应时延对交互一致性的影响:
- ≤50ms时,MOSod不受损伤
- 100ms时,MOSod≈3.95分
- 300ms时,MOSod≈2.40分
- 500ms时,MOSod≈1.70分
-
UDP丢包率对视听完整性的影响:
- 0.25%时,MOSP≈3.98分
- 0.5%时,MOSP≈3.23分
- 1%时,MOSP≈2.25分
-
FEC失败率对视听完整性的影响:
- 0.5%时,MOSP≈4.39分
- 1%时,MOSP≈3.88分
- 2%时,MOSP≈3.08分
模型应用示例
1. 不同分辨率全景视频的视频质量评估
| 分辨率 | PPD | 码率(Mbps) | 视频质量(MOSv) |
|---|---|---|---|
| 1920 | 5.33 | 10.55 | 1.54 |
| 2560 | 7.11 | 18.75 | 1.81 |
| 3840 | 10.67 | 42.19 | 2.29 |
| 7680 | 21.33 | 168.75 | 3.13 |
2. 主流商用VR头显最佳体验评估
| 设备 | 视频质量(MOSv) | 临场感指数(VR PI) |
|---|---|---|
| HTC Vive Pro | 3.04 | 3.15 |
| Pico Neo 商业版 | 3.17 | 3.10 |
| 小米VR一体机 | 2.98 | 2.99 |
| 小米VR一体机 + NOLO | 2.98 | 2.88 |
产业发展路径建议
- 当前VR体验现状:以1.5K分辨率、60fps帧率计算,VRPI约为3.09分,仅达到“可接受”水平。
- 未来2-3年目标:VRPI达到3.5分,需单眼分辨率2K、帧率90fps,或3K、帧率60fps。
- 3年后挑战目标:VRPI达到4分,需单眼分辨率6K、帧率90fps。
- 过渡目标:单眼分辨率4K、帧率90fps,VRPI≈3.81分。
结论
华为X Labs通过构建云VR临场感指数评估模型,为VR业务体验评估提供了系统化框架。该模型结合了主观实验与客观参数,适用于当前及未来VR业务发展,并可通过免费SDK促进产业协作。未来VR体验的提升需依赖于更高分辨率、更高速率和更低时延的技术发展,以实现更高质量的沉浸式体验。
联系方式
- 邮箱:XLabs@huawei.com
- 了解更多模型信息,请访问:Cloud X 业务体验评估模型介绍网页(二维码链接)
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