一种基于云边协议的直播视频传输方法技术

本申请公开了一种基于云边协议的直播视频传输方法，所述方法包括接收直播端上传的视频资源，确定所述视频资源对应的流行度；基于所述流行度确定所述视频资源对应的智能边缘以及超分倍数，以使得所述智能边缘按照所述超分倍数对所述视频资源进行超分处理，得到超分视频资源。本申请在直播端上行链路带宽不足的情况下，通过收集主播端的视频资源、边缘计算信息以及用户信息，利用深度强化学习模型选择超分倍数以及确定合适的智能边缘，并通过超分网络模型对主播端上传的视频资源进行超分，提升了直播视频的视频质量，从而提高了用户QoE。从而提高了用户QoE。从而提高了用户QoE。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云边协议的直播视频传输方法


[0001]本申请涉及直播
，特别涉及一种基于云边协议的直播视频传输方法。

技术介绍

[0002]近年来直播显示快速增长，直播视频流量在网络流量中的占比越来越大。在当前直播系统中，主播遍布世界各地，他们通过直播平台将自己的实时视频传播给在各个地方的观众。这种直播方式使得直播比点播更有动态性，因为主播们可以根据自己的意愿开始和结束直播，并且主播们可以选择在任意地点进行直播。通过收集主要直播平台的一日的观看人数以及主播人数，我们发现一日的主播人数能达到百万，在线观看人数更是超过了千万。这些数据体现目前直播的高需求量。
[0003]然而，直播服务的激增极大地挑战了当前的边缘网络基础设施，边缘网络(例如WI-FI,4G)的上行链路容量有限，以及直播实时视频流传输无法有效的压缩视频数据，这导致直播实时视频的带宽需求量更大，而当上行带宽不足，观看者的视频质量将会显著的降低并且很有可能造成卡顿，进而严重影响了观看者的用户体验。

技术实现思路

[0004]本申请要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种基于云边协议的直播视频传输方法。
[0005]为了解决上述技术问题，本申请实施例第一方面提供了一种基于云边协议的直播视频传输方法，其特征在于，所述方法包括：
[0006]接收直播端上传的视频资源，确定所述视频资源对应的流行度；
[0007]基于所述流行度确定所述视频资源对应的边缘节点以及超分倍数，以使得所述边缘节点按照所述超分倍数对所述视频资源进行超分处理，得到超分视频资源。
[0008]所述基于云边协议的直播视频传输方法，其中，所述接收直播端上传的视频资源，确定所述视频资源对应的流行度具体包括：
[0009]接收直播端上传的视频资源，并获取所述视频资源对应的视频制作者的历史观看人数；
[0010]基于获取到的历史观看人数，确定所述视频资源对应的流行度。
[0011]所述基于云边协议的直播视频传输方法，其中，所述基于所述流行度确定所述视频资源对应的边缘节点以及超分倍数具体包括：
[0012]获取所述视频资源对应的视频信息；
[0013]基于所述视频信息以及流行度，确定所述视频资源对应的边缘节点以及超分倍数。
[0014]所述基于云边协议的直播视频传输方法，其中，所述基于所述视频信息以及流行度，确定所述视频资源对应的边缘节点以及超分倍数具体包括：
[0015]将所述视频信息以及所述流行度输入经过训练的强化学习模型，通过所述强化学
习模型确定所述视频资源对应的边缘节点以及超分倍数。
[0016]所述基于云边协议的直播视频传输方法，其中，所述视频信息包括各边缘节点的边缘算力信息、各边缘节点的用户连接信息、历史处理信息以及所述视频资源对应的视频质量。
[0017]所述基于云边协议的直播视频传输方法，其中，所述基于所述视频信息以及流行度，确定所述视频资源对应的边缘节点以及超分倍数具之后，所述方法包括：
[0018]基于所述超分倍数确定所述视频资源对应的超分网络模型，并将所述超分网络模型布置于所述边缘节点，其中，所述超分网络模型配置有所述超分倍数。
[0019]所述基于云边协议的直播视频传输方法，其中，所述超分网络模型包括通用超分网络模型或者设定超分网络模型，其中，所述设定超分网络模型为基于视频资源对应的流行度为该视频制作者训练得到。
[0020]所述基于云边协议的直播视频传输方法，其中，所述设定超分网络模型的训练过程具体包括：
[0021]当接收到该视频资源对应的视频制作者上传目标视频资源时，确定所述目标视频资源对应的流行度；
[0022]当流行度大于预设流行度阈值时，获取该视频制作者对应的若干视频数据集，其中，若干视频数据集中的每个视频数据集均对应一超分倍数，且各视频数据集各自对应的超分倍数互不相同；
[0023]对于若干视频数据集中的每个视频数据集，将该视频数据集对经过训练的通用超分模型进行训练，以得到设定超分网络模型，其中，每个视频数据集对应的通用超分模型配置各个视频数据集对应的超分倍数。
[0024]本申请实施例第二方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上任一所述的基于云边协议的直播视频传输方法中的步骤。
[0025]本申请实施例第三方面提供了一种云服务器，其包括：处理器、存储器及通信总线；所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
[0026]所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信；
[0027]所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上任一所述的基于云边协议的直播视频传输方法中的步骤。
[0028]有益效果：与现有技术相比，本申请提供了一种基于云边协议的直播视频传输方法，所述方法包括接收直播端上传的视频资源，确定所述视频资源对应的流行度；基于所述流行度确定所述视频资源对应的智能边缘以及超分倍数，以使得所述智能边缘按照所述超分倍数对所述视频资源进行超分处理，得到超分视频资源。本申请在直播端上行链路带宽不足的情况下，通过收集主播端的视频资源、边缘计算信息以及用户信息，利用深度强化模型进行超分网络模型以及超分倍数，并通过超分网络模型对主播端上传的视频资源进行超分，提升了直播视频的视频质量，从而提高了用户QoE。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使
用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员而言，在不符创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0030]图1为本申请提供的基于云边协议的直播视频传输方法的流程图。
[0031]图2为本申请提供的基于云边协议的直播视频传输方法的流程示例图。
[0032]图3为本申请提供的基于云边协议的直播视频传输方法的框架原理图。
[0033]图4为本申请提供的基于云边协议的直播视频传输方法中的强化学习模型的框架原理图。
[0034]图5为本申请提供的基于云边协议的直播视频传输方法中设定超分网络模型的训练过程示意图。
[0035]图6为本申请提供的云服务器的结构原理图。
具体实施方式
[0036]本申请提供一种基于云边协议的直播视频传输方法，为使本申请的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本申请进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0037]本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云边协议的直播视频传输方法，其特征在于，所述方法包括：接收直播端上传的视频资源，确定所述视频资源对应的流行度；基于所述流行度确定所述视频资源对应的边缘节点以及超分倍数，以使得所述边缘节点按照所述超分倍数对所述视频资源进行超分处理，得到超分视频资源。2.根据权利要求1所述基于云边协议的直播视频传输方法，其特征在于，所述接收直播端上传的视频资源，确定所述视频资源对应的流行度具体包括：接收直播端上传的视频资源，并获取所述视频资源对应的视频制作者的历史观看人数；基于获取到的历史观看人数，确定所述视频资源对应的流行度。3.根据权利要求1所述基于云边协议的直播视频传输方法，其特征在于，所述基于所述流行度确定所述视频资源对应的边缘节点以及超分倍数具体包括：获取所述视频资源对应的视频信息；基于所述视频信息以及流行度，确定所述视频资源对应的边缘节点以及超分倍数。4.根据权利要求3所述基于云边协议的直播视频传输方法，其特征在于，所述基于所述视频信息以及流行度，确定所述视频资源对应的边缘节点以及超分倍数具体包括：将所述视频信息以及所述流行度输入经过训练的强化学习模型，通过所述强化学习模型确定所述视频资源对应的边缘节点以及超分倍数。5.根据权利要求3或4所述基于云边协议的直播视频传输方法，其特征在于，所述视频信息包括各边缘节点的边缘算力信息、各边缘节点的用户连接信息、历史处理信息以及所述视频资源对应的视频质量。6.根据权利要求1所述基于云边协议的直播视频传输方法，其特征在于，所述基于所述视频信息以及流行度，确定所述视频资源对应的边缘节点以及超分倍数具之后，所述方法包括：基...

【专利技术属性】
技术研发人员：李清，陈颖，张傲阳，江勇，辛遥，崔春来，
申请(专利权)人：清华大学深圳国际研究生院南方科技大学，
类型：发明
国别省市：