视频评测体系建设涉及的IT知识点相当丰富，其中涵盖视频质量评测的目标、方法体系、工程实践以及视频评测技术在具体业务中的应用等多个维度。接下来，我会详细解析这些知识点。
视频质量评测的目标主要集中在两个方面，即体验提升与成本优化。在体验提升方面，视频业务的高质量观看需求是用户的核心诉求，包括画质增强如美颜、美妆以及高还原度等。在成本优化方面，则涉及到转码、存储和传输等环节，目的是在有限的带宽和设备条件下，向用户分发感知质量最佳的视频。视频业务在画质、性能、转码、存储和传输方面需要做出权衡，以优化用户体验与成本之间的关系。
视频质量评测的方法体系可以分为业务架构评测体系、主观评测、客观评测和端到端评测。其中，主观评测包括全参考质量评估、半参考质量评估以及无参考质量评估，关注的评估参与者有ACR-HR评估、ACR评估、DMOS分数、MOS分数等。主观评测更贴近用户的感知，但结果可能受多种因素影响，包括资源消耗大、不可重复执行等问题。而客观评测则具有可重复性，能够快速高效地进行，但结果可能与用户的主观感受不完全一致，常用的客观评估方法有MSE、PSNR、SSIM、VIF、SSEQ、NIQE和P.1204.3等。
视频质量评测的工程实践包含多个问题和解决方案。例如，在主观评测中，如何提高评测结果的客观性和准确性，如何评测端效果，以及如何在PC端实现对H265编码的视频播放。为提高客观准确性，需要在参与者选择、样本选择和用户打分置信度计算方面做优化。对于端效果的评测，可以通过多评测/观看方式、多解码器和多播放内核来解决。对于PC端评测，主流浏览器不支持H265播放的问题可以通过WebAssembly技术解决。
在客观评测实践中，面临的问题包括采集源不固定，编码阶段的帧率变化等。这些问题可以通过摄像头Mock技术、实时视频流首帧自动对齐、帧异常自动处理等技术手段解决。为了更详细地解读评测数据，可以采用图像局部关联性分析，时间&空间维度可视化，计算每帧的区域客观全参考分数，并通过8阶灰度化实现可视化。
视频评测技术在实际业务中的落地涉及画质增强、减少视频延迟与卡顿等应用场景。例如，在百度业务中，通过视频质量评测体系，可以实现对视频业务在多个维度上的量化分析，确保技术指标达到业务需求，同时为用户提供更加优化的观看体验。
综合以上所述，视频评测体系建设是一个多维度、技术密集的工程，它不仅仅涉及视频质量的评价标准和方法，还包括评测体系的构建、评测数据的采集与处理，以及评测技术在实际业务中的应用，这些都是确保视频服务提供商能够提供高质量视频内容的关键环节。
