随着互联网和多媒体技术的迅猛发展，使得互联网多媒体服务应运而生，尤其视频服务以其丰富而生动的内容成为一种流行的互联网应用。它以其多种多样的媒体服务，带给我们更多的视听享受并逐渐走入人们的生活，在Internet网络服务中占有的一席之地。如何更快更好的提供视频服务，成为近年来一个研究热点。流媒体数据有数据量大、数据包连续等特点，这类数据往往对网络负荷较大。为了更好地为用户提供视频服务，本文通过对流媒体数据传输机制的详细调查分析,总结了流媒体识别方法，实现了对网络视频流的识别和信息获取。本文对互联网上实际传输的视频数据进行了抓包分析，根据其网络架构将当今互联网视频分为P2P视频流和Web视频流两种，其中P2P视频采用P2P架构而Web视频采用传统的C/S架构，两种网络视频在采用传输协议上也略有不同。这两种视频类型在当今互联网应用中都很流行，P2P视频如PPStream、QQLive、风行等，Web视频如YouTube、土豆网、优酷网等。通过对这些知名网站的研究，获悉了这两种视频流的传输方式和传输协议。进而，通过在路由器端解析获的数据报文，得到了这些视频数据的内部信息，如：名称、类型、参数等。根据对网络视频流的研究，本文研究了视频流的识别和信息获取方法。在此基础上，开发了网络视频流识别原型系统。视频流识别使网络运营商可以识别网络中的视频数据，并加入视频服务链中。不但可以提高视频服务质量，也使观看质量差别服务及收费成为可能。同时对识别出的视频流进行一些用户信息提取工作，即可以为个性化服务提供依据，也可以得到网络视频用户的真实统计信息。系统的网络架构采用大量连续的流媒体数据传输方面有着明显优势的OpenFlow技术，仿真实验环境选择了OPNET网络平台。系统模拟了视频流在互联网上的传输过程，在视频数据包传输的过程中识别视频流数据并进行存储和信息获取，并根据识别提取结果对网络视频用户观看信息进行分析。实验测试表明本文提出的方法真实有效，系统拥有较高的性能和结果正确性。本文研究的结果，为提高流媒体服务质量和网络视频数据包调度改进提供了理论依据。