随着互联网和多媒体技术的快速发展，人们可以从互联网中获取大量各种各样的视频数据，同时网络视频的需求也日益增大，如何使用户在观赏网络视频的时候获得良好的观赏效果成为了一个热门的研究课题。由于网络视频播放受制于用户设备和网络传输状况，给用户浏览带来了清晰度低或播放不够流畅等不良影响。如何开发一款自适应视频播放器，根据用户的设备性能参数以及网络性能状况，传输合适的视频给用户观赏是自适应视频传输领域的重要研究内容。通过分析各种不同视频网站的视频网页页面结构，设计了视频元数据的通用数据结构和提取方法，提取出的元数据作为视频的基本描述信息，在视频播放时可以辅助用户了解视频内容。利用ActionScript脚本语言设计并开发了Flash视频播放器，实现了在播放的同时进行网络性能检测，对视频流下载速率进行实时监控。网络性能的历史数据采用一次指数预测模型、二次指数预测模型以及随机灰色预测模型分别进行预测，计算出各预测模型预测误差并选取误差最小的模型作为最终预测模型完成网络性能预测。针对不同的终端用户，通过调用ActionScript中Capabilities类提供的属性来获取其设备系统参数及屏幕参数，将该参数与网络性能预测结果相结合，依据自适应传输条件，选取对于当前用户最为合适的视频内容进行传输。实验结果表明，相比于目前主流的网络视频播放器，所开发的自适应视频播放器在播放效果上具有明显的优势，能够针对不同用户设备和网络状况，提供合适的视频内容进行浏览，在满足用户观赏需求的同时提升了用户体验。但播放器的稳定性还需进一步提高，功能还不够完善和丰富。同时，自适应视频播放器需要在可移植性上进行改进，使其能在iOS、Android等不同手机系统平台上使用。