【技术实现步骤摘要】
一种数据上行优化方法以及装置
本专利技术涉及网络通信领域,特别涉及一种数据上行优化方法以及装置。
技术介绍
随着移动互联网时代的到来,我国网民数量逐年攀升,移动智能设备(如智能手机、平板)覆盖率越来越高,移动互联网中4G+Wi-Fi的占比也越来越高,移动媒体以前所未有的速度快速发展。网络直播继承了移动互联网的优势,具有直观,快速,实时,表现形式好,交互性强等特点,成为了移动媒体中的代表,呈现爆炸式的发展模式。网络直播作为当今最热门的移动互联网应用之一,吸引了越来越多的用户加入直播、观看的行列中。我们也迎来了全民直播的时代。网络直播的架构主要由四部分组成:主播客户端,拉流服务器(ingestserver),内容分发服务器(contentdeliverynetwork,CDN),以及观众客户端。当主播开始直播,不论是否有人观看,主播客户端都会调用设备(如手机)的摄像头,录制实时视频,并在压缩后上传至拉流服务器,随后在服务器中被分块(chunk)并再次编码为多个码率版本(如720p,1080p),然后发布到CDN。当有观众 ...
【技术保护点】
1.一种数据上行优化方法,其特征在于,包括:/n获取网络交互参数;/n根据所述网络交互参数确定交互类别;其中所述类别包括目标分类和非目标分类;/n根据对应的类别选择对应的速率控制方法;其中所述非目标分类采用网络平台的原始速率控制方法,所述目标分类采用预测分配法;/n所述预测分配法包括对所述目标分类的第一时长进行预测;/n根据所述第一时长对上传速率进行分配。/n
【技术特征摘要】
1.一种数据上行优化方法,其特征在于,包括:
获取网络交互参数;
根据所述网络交互参数确定交互类别;其中所述类别包括目标分类和非目标分类;
根据对应的类别选择对应的速率控制方法;其中所述非目标分类采用网络平台的原始速率控制方法,所述目标分类采用预测分配法;
所述预测分配法包括对所述目标分类的第一时长进行预测;
根据所述第一时长对上传速率进行分配。
2.根据权利要求1所述的数据上行优化方法,其特征在于,根据所述网络交互参数确定交互类别,进一步包括:
对所述网络交互参数进行Z-Score标准化和主成分分析降维等数据预处理操作;
使用K-Means算法对特征进行聚类。
3.根据权利要1所述的数据上行优化方法,其特征在于,所述的所述目标分类的第一时长进行预测,进一步包括:
构建预测模型;
对所述预测模型进行训练;
将所述网络交互参数导入训练后的预测模型预测出第一时长。
4.根据权利要求3所述的数据上行优化方法,其特征在于,所述构建预测模型进一步包括:通过6个1维卷积神经网络将所有5/6数组特征编码为6个一维的新特征;
将所述新特征与其余特征一起输入具有3个隐藏层的全连接网络。
5.根据权利要3所述的数据上行优化方法,其特征在于,所述根据所述第一时长对上传速率进行分配第一时长,进一步包括:
当所述第一时长大于第一阈值,且目标分类的时间大于所述第一阈值时,采用第一码率范围上传数据;
当所述第一时长大于第一阈值,且目标分类的时间小于或等于所述第一阈值时,采用第二码率范围上传数据;
当所述第一时长小于或等于第一阈值,且目标分类的时间大于所述第一阈值时,采用第二码率范围上传数据;
当所述第一时长小于或等于第一阈值,且目标分类的时间小于或等于所述第一阈值时,采用第一码率范围上传数据。
6.根据权利要求5所述的数据上行优化方法,其特征在于:所述第...
【专利技术属性】
技术研发人员:李金洋,武庆华,李振宇,
申请(专利权)人:网络通信与安全紫金山实验室,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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