中国互联网数据平台的相关数据显示，网络视频是用户人均单日访问时间最长的应用，同时在线视频已成为互联网第一大应用。对于网络运营商而言，其主要收入来源于向用户销售使用时长，大量的视频流量并没有带来对称的收入增长，同时由于市场竞争加剧，整个产业资费水平下降，运营商亟需改变传统的盈利模式，由业务向服务的转变是关键。而对于视频服务提供商而言，目前提供的都是免费视频，广告收入拿捏着他们发展的命脉，而广大、稳定的视频用户群体是其营收的保证。当前视频资源异常丰富，要想培养忠实的粉丝，具有吸引力的内容固然重要，如果能够准确根据用户兴趣主动推荐视频，将深深俘获视频用户的心，但若因为网络状况而影响到最终的视觉体验，将功亏一篑。另一方面，如果运营商的网络设备能够对业务进行感知，可以识别传输网络中的视频流并进行一些用户兴趣挖掘工作，为个性化服务提供一定的依据，差别服务及收费模式的问题就可以迎刃而解，视频服务提供商也可以订制更高服务质量的网络而提供更好的用户体验，所以由运营商提供增值服务，由视频服务提供商支付增值费用，可以说是一个双赢的局面。本论文正是针对上述问题，以P2P及Web视频流为研究对象，在深入分析当前视频流识别及兴趣挖掘技术原理的基础上，提出在网络汇聚层环境建立一个基于OpenFlow的视频流控制系统，主要内容为：1．研究视频流识别及兴趣挖掘技术原理，接合本控制系统特点，分析OpenFlow技术架构原理及组成，确定了原型系统在OpenFlow架构下实现具有可行性。2．对系统进行设计，主要功能是当网络视频流在传输过程中经过汇聚设备时，路由器根据一定的规则、算法对P2P、Web视频流进行视频识别，在此基础上提取用户所观看视频的相关信息，根据所得信息结合用户兴趣模型，对视频流用户进行兴趣挖掘，同时为对识别出的视频流进行优先级调度，设计了相应的计费功能。3．在OPNET网络仿真平台下搭建测试环境，对系统进行测试并分析。