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本发明提供了一种服务计费的方法，包括：定制服务计费规则元数据；按照预设的规则模型使用所述规则元数据生成满足业务需求的服务计费规则；依据用户选择的服务，建立用户信息与相应的服务计费规则的关联；依据用户的服务请求数据，匹配相应的服务计费规则生成计费信息。本发明可以在将计费流程与计费规则分离的基础上，提高计费规则的可定制性，并满足复杂的服务计费需求。

支持格式：H.264码流RTP/RTCP协议 ？ 网络播放：支持单播与组播 ？ 实时解码：时延与硬件解压相当 ？ 图像质量: 误码率为10-5时，PSNR>30dB ？ 误码保护: 超强纠错与差错隐藏能力

支持格式：H.264码流RTP/RTCP协议 l 网络播放：支持单播与组播l 实时解码：时延与硬件解压相当l 图像质量: 误码率为10-5时，PSNR>30dBl 误码保护: 超强纠错与差错隐藏能力 

1 成果简介随着互联网技术、内容管理技术的快速发展，电视传媒行业产生了深刻的变革。制播分离的趋势已经不可逆转，越来越多的电视节目内容制作可以从原来电视台内分离出来，媒体制作从也呈现了原来的全国媒体中心北京、上海等城市向其他城市转移的趋势。另外，多种新媒体形式如雨后春笋般涌现，手机电视、地面移动电视、网络电视、卫星电视、网游、 3G等多种新媒体形式需要大量的不同题材、不同格式、不同风格的媒体内容，媒体内容的制作需要有了飞速的增长。广播电视是海量数字媒体内容的典型代表。全国广播电视网络经过多年发展也形成了卫星、有线、地面无线多种类型、覆盖全国 31 个省份的传输网。另外我国电话用户和互联网用户发展迅猛，我国互联网用户有超过 1.6 亿在线视频用户，视频上传和视频观看均排名全球第一，手机视频已经越来越受到手机用户的青睐。 限于技术体系的不同与我国内容行业的特殊性，这些内容资源目前还仅仅是一个个的信息孤岛，大量视、音频内容的交互与交易仍在沿用传统的磁带递送方式，距离具有高度通用性、可服务于全社会、易接入、可靠、可监管的内容交换交易的文化产业目标还相距甚远。 本项目将重点探索研究及建设在现有的技术基础和相关项目研究及建设的基础上，如何建立起一个可有效服务于内容制造商、内容提供商、内容运营商、终端用户等环节的海量视频云产业基地，并结合示范工程研究及建设新媒体内容管理、交易和分发中的数字版权管理技术应用体系，同时考虑端到端的内容安全问题，并满足监管的需要。这项研究及建设工作将对促进我国新媒体相关产业的发展起到积极而且至关重要的作用。 本项目在组织实施上将有效利用中央电视台经过多年积累所形成的强大媒体内容资源优势和清华大学在信息技术/媒体信号处理技术/网络技术/云计算的技术优势，紧密结合当前数字新媒体应用部门的实际需求，充分发挥参与成员在视、音频媒体内容生产、存储、传播、分发、交换等方面的丰富经验及技术积累，同时广泛联合行业内外广播电视台、网及科研院校，产、学、研相互配合，协同合作。2 效益分析本产业分两期进行实施，期限为 4 年。产业基地预计需要投入经费总额 5 亿元人民币。以规划和建设产业园区占地 300 亩（ 20 万平方米）为例：建设海量视频云存储中心节目资源交易中心数字高清制作中心新媒体内容制作中心动漫产业中心网络游戏研发中心新媒体教育培训中心项目分两期实施： （ 1）第一期建设时间为 2 年，预计占地 150 亩（ 10 万平方米）。园区初步建成为视频云存储中心、数字高清制作中心、新媒体内容制作中心、网络游戏研发中心。 （ 2）第二期建设时间为 2 年，预计占地 150 亩（ 10 万平方米）。进一步扩建一期项目并使其规模化，同时建成节目资源交易中心 、动漫产业中心、新媒体教育培训中心等。进驻上下游企业达到 30 家。发展成全国性的海量视频云产业基地。 项目建设资金约 5 亿元人民币，研制开发具有自主知识产权的海量视频云存储、数字媒体内容及安全管理、高清节目制作、新媒体内容制作、新媒体内容管理交易分发、动漫产业和网络游戏内容制作等软硬件产品 30 种（类），建成集影视文化创意、节目制作发布、节目管理交易分发、网络/电视新技术研制为一体的，面向国际国内市场的大型海量视频云产业基地。3 合作方式商谈。4 所属行业领域信息领域。

本项目中的视频模拟前端（AFE）芯片是一个完整的200MSPS、10位单片模拟视频接口芯片，用于将YPbPr或RGB计算机视频等格式的模拟视频信号转换为数字视频信号。芯片可支持高达1080p的HDTV电视，以及高达1600X1200的UXGA计算机视频。 芯

本项目根据国内外发展现状，为广东美的集团开发一种立体视频显示技术，可进一步为开发立体VCD或立体DVD等产品作技术准备，并可直接应用于游乐场所等。本成果主要内容：开发了一种立体视频显示技术，研制了一台原理系统。该系统针对现有电视制式和现有立体视频节目源（录象带），可以进行完整的立体视频节目录制和播放全过程演示。立体视频节目录制仍采用左右场交替记录方式，与已

Ø 本项目是在长期的学术研究和工程实践基础上，结合计算机技术、模式识别技术和DSP技术研发的综合性智能视频监控技术。它以高速计算和控制模块为核心，实现视频图像的自动分析，发现并跟踪重要目标，抽取图像中蕴含的有价值信息，实现视频监控环境下对视频信息的自动处理。本项目中技术成果包括：基于DSP系统的复杂背景下运动目标自动检测和自动跟踪技术；实时图像和录像中的特定目标自动搜索技术；多摄像机自动协同目标跟踪技术；人体目标的异常动作和异常行为自动识别和报警技术。

Ø 随着多媒体技术和网络技术的不断发展，涌现出视频广播、视频会议、手机电视、网络电视等视频广播应用。温家宝总理在今年“两会”做的工作报告中指出“要积极推进三网融合取得实质性进展”。然而，分布式网络中的视频信息容易被非法用户窃取、篡改、伪造，破坏数据的机密性、真实性和完整性，损害了视频提供者和接受者的利益。因此，本系统在保证视频信息的质量（如清晰度和色彩）同时，保证了视频在网络中传输的安全性。

本发明提出一种基于视觉特征的视频指纹检测方法，具体为： 按照帧间相关性对视频序列分段，在分段中提取关键帧；在各关键帧 中提取视频特征；利用像素点特征字典对像素点分类；对各关键帧分 别进行多次不同数量的分块，在各子块中依据像素点的分类结果统计 像素点特征字典各元素的出现次数，得到该子块的特征向量；将所有 子块的特征向量拼接得到关键帧的高维视频指纹；对各高维视频指纹 进行降维；将各视频片段关键帧的低维视频指纹按照时间先后顺序连 成关键帧视频指纹串。本发明还提供了基于上述指纹检测方法的视频 匹配方法。本发明通过对视频内容的关键信息进行有效描述，在不影 响匹配率的情况下，大大降低了算法的复杂度，有效提高了检测效率。