视频会议系统为与会者提供一个多媒体的实时交互环境,使得人们能够远程面对面交流,方便人们交互信息,提高工作效率,被广泛应用于政府、商务、教育等行业。新一代视频会议使用互联网作为传输平台,能提供高清晰度视频、音频、文字等多种灵活的交互方式,这对传输过程中的带宽、延时、抖动等参数有更高的要求。但是现有的互联网尚不具备这样的服务质量保证能力。该矛盾成为当前新一代视频会议面临的服务质量挑战。本文针对互联网及其之上的视频会议系统,在企业级网络的通信环境下,展开了视频会议服务质量保证研究。1、提出一个企业级视频会议服务质量保证系统(EVCQoS)的框架,并建立它的形式化体系结构,从数学上分析EVCQoS系统模型的连通性和行为特性。为网络传输QoS和码率适配的解决方案提供理论依据。2、以EVCQoS体系结构为理论依据,构建一个基于网络的视频会议QoS机制。机制首先建立资源矩阵(资源模型),组织网络和会议的资源,以应对各种会议对单播、组播等资源的需求。监视和控制企业域内的网络资源,在网络的边界使用支持SAVI的交换机来控制合法流量的进入,在网络核心采用资源预约方式来管理带宽的使用。最终实现视频流的传输服务质量保证。3、对于传输网络不能提供足够的网络资源的情况,使用基于应用层面的服务质量保证机制,本文针对这一问题,提出了基于QoE的码率适配算法。采用H.264 SVC对视频编码,利用H.264 SVC编码算法能够在分辨率、帧率、视频质量三个维度伸缩的特点,来提供视频码率调整手段。对于给定带宽,使用伪主观的神经网络模型来评估视频的QoE质量,根据网络资源的情况,选择最优的编码参数对视频编码,以实现用户QoE的最大化。4、服务质量保证系统使用神经网络QoE模型来优化视频编码,也采用该模型来监视视频会议的运行情况。神经网络QoE模型的训练需要大量的主观测试数据,成本较高并且无法实时获得。本文针对这一问题,首先研究了环境不一致情况下QoE模型的适用性问题,实验结果显示,在环境不一致情况下QoE预测模型的正确率明显下降。然后提出一种QoE模型适配训练方法,在已经训练好的QoE模型基础上,使用一个线性转换将参数矢量进行适配后再输入ANN模型,使用较少的主观数据能够训练出应对不同评估环境的QoE模型。基于上述研究,本文实现了EVCQoS系统。实验结果表明,EVCQoS系统能够在CERNET2上保证企业级视频会议的传输服务质量和应用服务质量。基于网络的QoS机制和码率适配这两项关键技术具有互补性,当网络通信资源不足而导致传输网络QoS保证技术不能提供足够资源情况,基于QoE的码率适配技术仍能尽力保证视频会议的服务质量。