伴随着移动互联网的迅猛发展,移动智能设备的日益普及,视频直播、点播等视频应用的爆发性增长,视频流量在整个网络流量的比重正在不断增多。为了使得用户在观看视频的过程中获得良好的体验质量,获得一定的商业价值,对视频传输优化的研究引起了工业界和学术界的广泛关注。即使近些年来无线通信技术得到了快速发展、无线通信设备也日益完善,使得网络的容量不断增加,但仍然无法满足日益增多的视频应用产生的大规模视频数据对网络带宽资源的消耗,网络的带宽资源依然十分紧张。另一方面,视频数据价值密度较低,真正能让用户感兴趣的或者能够体现出整个视频主要内容的视频片段只占据整个视频的一小部分。因而对于用户来说,这一小部分视频片段对用户的体验质量具有最为重要的影响。目前的视频传输方案并没有对视频中不同视频片段进行区分传输,而是采用相同的传输策略,这会导致本已紧张的带宽资源没能最大潜力地发挥在传输对用户体验质量最为重要的视频片段上,使得用户的体验质量下降。本文进行了基于视频精彩片段的优化传输研究,首先,提出了基于类别清洗的视频精彩片段检测方法,利用K-means方法减少了正例脏数据的影响,提高了视频片段重要性检测的性能;然后,提出了基于视频段重要性的动态自适应流传输方案,采用基于DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)流媒体协议,设计了基于视频段重要性的码率自适应选择策略,优先对高重要性的视频段选择高码率的视频版本,提高用户的体验质量。仿真结果表明,本文基于类别清洗的视频精彩片段检测方法相对于传统的视频精彩片段检测方法,具有更加卓越的表现,尤其是在高重要性视频片段比重较少时。另外,本文基于视频段重要性的动态自适应流传输方案和传统方案对比,在高重要性视频段上用户具有更好的体验质量。