随着互联网的飞速发展,流媒体直播这一新兴领域通过互联网的平台也迅速发展了起来。随着业务量的日渐增长以及人们对于流媒体质量越来越高的要求,网络速度及网络波动也带给流媒体直播行业不小的挑战。因而流媒体质量评估不仅对于用户体验,对于流媒体直播平台的发展来说也是非常重要的。流媒体质量评估分为客观评估和主观评估。目前的流媒体质量评估系统只是通过码率、延迟、丢包率等客观指标来进行客观评估;主观评估则需要大量的人力在相同环境下通过对流媒体质量的主观感受来进行主观打分。显然,需要借助于人力资源的质量评估是无法实现自动化全方位的流媒体质量评估功能的。为了解决上述问题,本文面向企业会议的场景完成了基于RTP协议的流媒体服务器以及供对接模块调用的SDK的开发。在此基础上,实现了流媒体实时质量评估的功能,除各种客观质量指标的统计之外,本文借助于显著性目标检测提出了一种自动化的主观质量评估策略。该策略考虑到人的视觉特性及H.264的编码特点,利用花屏帧与关键帧的显著图相似性来评价花屏帧对观众观感的影响,进而输出主观质量评估结果。经测试,该方法与传统的人工主观质量评估结果相似。本文使用的显著性检测模型实时性较高,且在训练中增加了SSIM损失值,使得模型在亮度、对比度、结构等方面更加敏感,经过对比实验发现使用优化后损失值的显著性检测模型结果更加准确。本文还对流媒体质量评估数据进行了存储并完成了管理员页面的开发,使得管理员可以查看实时流媒体质量评估数据。流媒体实时质量评估功能的实现使得本流媒体直播系统的开发团队可以根据质量评估数据分析当前的网络状况以及服务质量,从而可以进一步优化系统的架构以及设置更优的媒体流参数等,以提供给用户更好的体验。