近年来,随着多媒体技术的发展和移动网络环境的改善,视频媒体已经成为互联网最重要的内容生产载体之一,与此同时,用户对于网络视频的质量要求也越来越高。由于终端设备的多样性和移动网络的异构性,为了提升用户的观看体验,可以根据设备状况和网络带宽自适应调节视频质量的动态自适应流技术正在被越来越多的视频公司所使用。在动态自适应流技术中,视频以多码率切片的形式存放在服务器中,供用户端根据网络状况自适应选择下载。由于用户端播放器无法预知每个切片的大小,而是通过每个流的平均码率来估算切片下载时间,因此切片的实际码率相对于平均码率的波动会影响自适应算法的正确决策。工业界现在最广泛使用的x264等编码器基于连续码流的应用场景而设计,所使用的码率控制方法没有考虑视频被分割的情况,缺乏切片级的码率控制,因此产生的切片码率波动较大,导致自适应算法判断失准,在实际应用中易产生卡顿或带宽浪费。针对传统算法的不足,本文以x264的编码框架为基础,提出了一种切片层级的码率控制方法,该方法包括比特分配和控制模型两个部分。在比特分配方面,根据各类型帧在帧间预测中的参考关系,使用了基于帧类型的码率分配方法,并通过前向预测对切片的帧类型构成进行预估,与此同时提出了关键P帧的概念,通过自适应调整关键P帧的数量和分布来优化不同视频内容下的比特分配。在控制模型方面,方法建立了基于SATD(SumofAbsoluteTransformed Difference)值和量化系数q的线性预测模型,利用模型迭代调整每行的量化系数来控制整帧的编码大小,从而达到准确控制每帧编码大小的目的,并使用了二次编码检查的方法对部分质量过低的帧再次编码。本文方法基于工业编码器x264(libx264 v20161024.2245)实现,并搭建了动态自适应流媒体平台进行仿真实验。通过统计并分析实验数据,同x264原有的码率控制算法相比,本文方法在控制视频切片码率方面有较好表现,切片码率波动相比于x264原有算法减少了 63%,与此同时保证了视频的平均质量。