-
公开(公告)号：CN115022684A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210586839.2
申请日：2022-05-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N21/24 , H04N21/2662 , H04L65/1069 , H04L65/80 , H04L67/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种QUIC协议下基于深度强化学习的视频流自适应传输方法，结合基于门控循环单元(GRU)和卷积(CNN)的神经网络建立网络轨迹特征的提取模型，利用注意力机制学习不同特征对带宽的影响，预测未来时刻带宽信息；将预测的带宽信息作为码率决策的状态输入，建立QoE奖励模型，采用PPO算法训练强化学习网络，决策最优码率；客户端根据码率自适应决策模块的反馈结果将相应视频下载并播放，实现QUIC下的视频流自适应传输框架。本发明能够保证在QUIC协议下，带宽预测模块能够充分提取网络状态信息，实现长窗口的带宽预测，为码率自适应决策提供有效输入，达到充分利用带宽资源的目的，有效提升用户观看体验质量。
-
公开(公告)号：CN110069342A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910289982.3
申请日：2019-04-11
Applicant: 西安交通大学 , 北京奥鹏远程教育中心有限公司
Inventor： 张未展 , 王轩宇 , 郑庆华 , 何智超 , 李姝洁 , 王迎春 , 黄寿钦 , 柳俊全 , 栾佳锡 , 王敬祎 , 冯立楷 , 王志文 , 杜海鹏 , 赵敏 , 李国斌 , 高祥玉 , 王雪松 , 周新运
Abstract: 本发明针对具有共享式交互负载特征的视频应用提出了一种平衡频道资源并自适应协调云端延时与本地负载的融合视频频道的部署方法。首先基于WebRTC，和OpenCV实现具有融合视频直播功能的共享式交互系统。以此系统为基础，将应用抽离独立为三个过程进行实验，得出共享式交互资源-负载模型。在此基础上，基于该模型预估频道资源负载，通过基于“效用比”的启发式贪心算法(greedy heuristic algorithm)实现准入控制策略，生成频道的准入优先序列，为最大化系统承载量提供依据。之后在部署阶段，首先按照总延时最小原则为频道选择服务器进行初始放置。接下来进行自适应负载平衡，结合服务器的负载-延时模型，释放部分CPU负载到终端，实现终端与云端之间的负载-延时平衡。
-
-
-
公开(公告)号：CN106446948A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610846943.5
申请日：2016-09-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6289
Abstract: 本发明为一种基于传感器数据与学习操作行为的移动学习场景感知方法，采集传感器数据与学习操作行为日志，并采用特定预处理方法对传感器数据进行缺失值插补；由学生选择输入的场景类型作为训练集数据并选取合适的传感器数据特征值与学习操作行为指标特征值，将计算出的特征值作为监督学习分类算法的输入特征值，对移动学习场景进行感知。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106375790A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610846542.X
申请日：2016-09-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N21/238 , H04N21/2385 , H04N21/2662
CPC classification number: H04N21/23805 , H04N21/2385 , H04N21/2662
Abstract: 本发明为一种QoE(Quality of Experience，质量体验、用户体验)驱动的多频道HAS(HTTP Adaptive Streaming，HTTP自适应流媒体)码率自适应调度方法，通过视频内容类型、码率、卡顿三个因素，建立多频道HAS的QoE模型；服务端计算各个频道的消息参数值，包括该频道内的平均码率、平均码率级别、资源竞争的激烈程度，并将频道的消息参数值传递给各用户；根据接收到的频道的消息参数值和多频道HAS的QoE模型，制定QoE驱动的多频道HAS码率自适应算法，计算用户下一个视频切片请求的码率级别。
-
公开(公告)号：CN103354615B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201310253438.6
申请日：2013-06-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于信号强度的直播视频数据传输差错控制方法，通过计算视频数据包未按时到达移动终端的比率，将移动终端的网络状态分为波动和突发大量丢包两种，针对不同网络状态，采用不同的差错控制机制；当移动终端网络处于波动状态时，采用基于信号强度的动态FEC（前向纠错编码）策略；当移动终端网络处于突发大量丢包状态时，基于信号强度，采用延迟约束可选择性混合自动重传请求策略；本发明可以充分有效地减少直播视频数据在传输过程中的丢包，提升移动终端用户对直播视频的视觉体验。
-
公开(公告)号：CN102387072A
公开(公告)日：2012-03-21
申请号：CN201110312787.1
申请日：2011-10-15
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种支持异构终端与异构网络环境的应用层组播方法，其特征在于基于服务覆盖网络和P2P覆盖网络的树型分层网络架构，实现了综合考虑异构终端与异构网络环境的媒体数据传送方法。首先，基于服务覆盖网络和P2P覆盖网络的树型分层网络架构，综合考虑了不同ISP网络与内外网的异构网络环境，实现了支持异构网络的媒体数据传送；其次，基于异构网络的媒体数据传送分层网络架构，综合考虑各个用户节点的网络类型、网络带宽、在线时长和分辨率的终端异构因素，实现了支持异构终端的媒体数据传送方法。
-
公开(公告)号：CN110069342B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201910289982.3
申请日：2019-04-11
Applicant: 西安交通大学 , 北京奥鹏远程教育中心有限公司
Inventor： 张未展 , 王轩宇 , 郑庆华 , 何智超 , 李姝洁 , 王迎春 , 黄寿钦 , 柳俊全 , 栾佳锡 , 王敬祎 , 冯立楷 , 王志文 , 杜海鹏 , 赵敏 , 李国斌 , 高祥玉 , 王雪松 , 周新运
Abstract: 本发明针对具有共享式交互负载特征的视频应用提出了一种平衡频道资源并自适应协调云端延时与本地负载的融合视频频道的部署方法。首先基于WebRTC，和OpenCV实现具有融合视频直播功能的共享式交互系统。以此系统为基础，将应用抽离独立为三个过程进行实验，得出共享式交互资源‑负载模型。在此基础上，基于该模型预估频道资源负载，通过基于“效用比”的启发式贪心算法(greedy heuristic algorithm)实现准入控制策略，生成频道的准入优先序列，为最大化系统承载量提供依据。之后在部署阶段，首先按照总延时最小原则为频道选择服务器进行初始放置。接下来进行自适应负载平衡，结合服务器的负载‑延时模型，释放部分CPU负载到终端，实现终端与云端之间的负载‑延时平衡。
-
公开(公告)号：CN109922365A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201811557819.2
申请日：2018-12-19
Applicant: 西安交通大学 , 咪咕视讯科技有限公司
IPC: H04N21/426 , H04N21/44 , H04N21/4402 , H04N21/442 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种针对移动端节能的视频融合资源消耗模型建立方法，构建三种不同类型的移动端流媒体解码资源消耗特征p；分别构建三种不同类型的移动端流媒体解码负载模型P；以移动端流媒体解码负载模型P为依据，流媒体解码的资源消耗特征，得到视频融合方法降低移动端资源消耗的临界条件以及相应的降低比率。根据该模型在多路解码和视频融合解码对CPU的使用进行分析得出视频融合方法降低CPU使用率的临界条件；利用该模型能很好得验证视频融合可以有效的降低移动端CPU资源使用率的临界条件以及相应的降低比率，进而服务商根据降低移动端CPU资源使用率的临界条件以及相应的降低比率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
37
records
(took 0.035 seconds)
