本公开提供了一种VR视频缓存方法、装置、缓存服务装置以及存储介质，涉及计算机技术领域，其中方法包括：获取与在缓存装置中缓存的第二视角内容相对应的访问热度信息和第二视角内容与其他视角内容进行合成处理的合成热度信息；根据预设的热度预测规则并基于访问热度信息和合成热度信息，获取第二视角内容的未来热度信息；基于未来热度信息对第二视角内容进行删除处理；根据预设的命中率增益最大化规则缓存视角内容。本公开的VR视频缓存方法、装置、缓存服务装置以及存储介质，可以避免用户体验质量受到影响，提高了VR缓存内容的命中率，能够优化网络的资源利用，节约建设和维护成本。成本。成本。
【技术实现步骤摘要】
VR视频缓存方法、装置、缓存服务装置以及存储介质
[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种VR视频缓存方法、装置、缓存服务装置以及存储介质。
技术介绍
[0002]虚拟现实(Virtual Reality，简称VR)是一种人机界面技术，它能够使用户在虚拟环境中与三维空间进行交互。VR视频基于VR所产生，其有别于传统视频单一的观看视角，可以为用户展示360度的全景镜头，使用户感觉身在其中。VR视频为利用多相机阵列获得多角度(多视角)的视频，这些视频经过一系列处理后保存在源站服务器上，当需要使用时，VR终端会请求提取视频流，经过追踪和渲染操作呈现用户需要的视角内容。现有的对于多视角视频进行缓存的技术方案，需要较大的存储空间，并且增加用户访问时延，使用户的体验质量受到影响。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本专利技术要解决的一个技术问题是提供一种VR视频缓存方法、装置、缓存服务装置以及存储介质。
[0004]根据本公开的一个方面，提供一种VR视频缓存方法，包括：接收终端发送的视角内容请求，判断被请求的第一视角内容是否未被缓存并且缓存空间不足；如果是，获取与在所述缓存装置中缓存的第二视角内容相对应的访问热度信息和所述第二视角内容与其他视角内容进行合成处理的合成热度信息；根据预设的热度预测规则并基于所述访问热度信息和所述合成热度信息，获取所述第二视角内容的未来热度信息；基于所述未来热度信息对所述第二视角内容进行删除处理；根据预设的命中率增益最大化规则缓存视角内容。
[0005]可选地，所述根据预设的命中率增益最大化规则缓存视角内容包括：获取合成所述第一视角内容所需要使用的相邻视角内容的最大允许视角间隔阈值；基于所述最大允许视角间隔阈值缓存视角内容。
[0006]可选地，所述基于所述最大允许视角间隔阈值缓存视角内容包括：获取与所述第一视角内容相对应的视角内容集合；基于所述最大允许视角间隔阈值，在所述视角内容集合中获取分别位于所述第一视角内容左、右两侧的左候选缓存集合和右候选缓存集合；如果已经缓存有位于所述左候选缓存集合和位于右候选缓存集合内的第二视角内容，则缓存所述第一视角内容；如果未缓存位于所述左候选缓存集合和/或位于右候选缓存集合中的第二视角内容，则基于所述最大允许视角间隔阈值确定与所述第一视角内容相对应的左侧最大间距视角内容和/或右侧最大间距视角内容，并对左侧最大间距视角内容和/或右侧最大间距视角内容进行缓存处理。
[0007]可选地，所述访问热度信息包括：访问统计数据；所述合成热度信息包括：合成统计数据；所述根据预设的热度预测规则并基于所述访问热度信息和所述合成热度信息，获取所述第二视角内容的未来热度信息包括：基于所述访问统计数据和所述合成统计数据计
算综合加权热度；根据所述热度预测规则并基于所述综合加权热度，获取所述未来热度信息。
[0008]可选地，所述根据所述热度预测规则并基于所述综合加权热度，获取所述未来热度信息包括：基于历史综合加权热度和历史未来热度生成训练样本；使用深度学习方法并基于所述训练样本对预设的深度学习模型进行训练，获得热度预测模型；将所述预设的深度学习模型更新为所述热度预测模型，通过将所述综合加权热度输入所述热度预测模型，获得所述未来热度。
[0009]可选地，所述基于所述访问统计数据和所述合成统计数据计算综合加权热度包括：计算所述综合加权热度＝α*所述访问统计数据+(1-α)*所述合成统计数据，其中，α为加权参数且α∈[0,1]。
[0010]根据本公开的另一方面，提供一种VR视频缓存装置，包括：缓存空间确定模块，用于接收终端发送的视角内容请求，判断被请求的第一视角内容是否未被缓存并且缓存空间不足；热度数据获取模块，用于如果是，获取与在所述缓存装置中缓存的第二视角内容相对应的访问热度信息和所述第二视角内容与其他视角内容进行合成处理的合成热度信息；热度预测模块，用于根据预设的热度预测规则并基于所述访问热度信息和所述合成热度信息，获取所述第二视角内容的未来热度信息；缓存内容删除模块，用于基于所述未来热度信息对所述第二视角内容进行删除处理；视角内容缓存模块，用于根据预设的命中率增益最大化规则缓存视角内容。
[0011]可选地，所述视角内容缓存模块，包括：命中率增益处理单元，用于获取合成所述第一视角内容所需要使用的相邻视角内容的最大允许视角间隔阈值；缓存处理单元，用于基于所述最大允许视角间隔阈值缓存视角内容。
[0012]可选地，所述命中率增益处理单元，用于获取与所述第一视角内容相对应的视角内容集合；基于所述最大允许视角间隔阈值，在所述视角内容集合中获取分别位于所述第一视角内容左、右两侧的左候选缓存集合和右候选缓存集合；所述缓存处理单元，用于如果已经缓存有位于所述左候选缓存集合和位于右候选缓存集合内的第二视角内容，则缓存所述第一视角内容；如果未缓存位于所述左候选缓存集合和/或位于右候选缓存集合中的第二视角内容，则基于所述最大允许视角间隔阈值确定与所述第一视角内容相对应的左侧最大间距视角内容和/或右侧最大间距视角内容，并对左侧最大间距视角内容和/或右侧最大间距视角内容进行缓存处理。
[0013]可选地，所述访问热度信息包括：访问统计数据；所述合成热度信息包括：合成统计数据；所述热度数据获取模块，包括：加权热度确定单元，用于基于所述访问统计数据和所述合成统计数据计算综合加权热度；未来热度预测单元，用于根据所述热度预测规则并基于所述综合加权热度，获取所述未来热度信息。
[0014]可选地，所述未来热度预测单元，用于基于历史综合加权热度和历史未来热度生成训练样本；使用深度学习方法并基于所述训练样本对预设的深度学习模型进行训练，获得热度预测模型；将所述预设的深度学习模型更新为所述热度预测模型，通过将所述综合加权热度输入所述热度预测模型，获得所述未来热度。
[0015]可选地，所述加权热度确定单元，用于计算所述综合加权热度＝α*所述访问统计数据+(1-α)*所述合成统计数据，其中，α为加权参数且α∈[0,1]。
[0016]根据本公开的又一方面，提供一种VR视频缓存装置，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如上所述的方法。
[0017]根据本公开的又一方面，提供一种缓存服务装置，包括：如上所述的VR视频缓存装置。
[0018]根据本公开的再一方面，提供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计算机指令，所述指令被处理器执行如上所述的方法。
[0019]本公开的VR视频缓存方法、装置、缓存服务装置以及存储介质，基于访问统计数据和合成统计数据计算综合加权热度，通过热度预测模型获得未来热度，基于未来热度进行第二视角内容删除并根据命中率增益最大化规则缓存视角内容；可以避免用户体验质量受到影响，提高了VR缓存内容的命中率，能够优化网络的资源利用，节约建设和维护成本。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本公开实本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种VR视频缓存方法，包括：接收终端发送的视角内容请求，判断被请求的第一视角内容是否未被缓存并且缓存空间不足；如果是，获取与在所述缓存装置中缓存的第二视角内容相对应的访问热度信息和所述第二视角内容与其他视角内容进行合成处理的合成热度信息；根据预设的热度预测规则并基于所述访问热度信息和所述合成热度信息，获取所述第二视角内容的未来热度信息；基于所述未来热度信息对所述第二视角内容进行删除处理；根据预设的命中率增益最大化规则缓存视角内容。2.如权利要求1所述的方法，所述根据预设的命中率增益最大化规则缓存视角内容包括：获取合成所述第一视角内容所需要使用的相邻视角内容的最大允许视角间隔阈值；基于所述最大允许视角间隔阈值缓存视角内容。3.如权利要求2所述的方法，所述基于所述最大允许视角间隔阈值缓存视角内容包括：获取与所述第一视角内容相对应的视角内容集合；基于所述最大允许视角间隔阈值，在所述视角内容集合中获取分别位于所述第一视角内容左、右两侧的左候选缓存集合和右候选缓存集合；如果已经缓存有位于所述左候选缓存集合和位于右候选缓存集合内的第二视角内容，则缓存所述第一视角内容；如果未缓存位于所述左候选缓存集合和/或位于右候选缓存集合中的第二视角内容，则基于所述最大允许视角间隔阈值确定与所述第一视角内容相对应的左侧最大间距视角内容和/或右侧最大间距视角内容，并对左侧最大间距视角内容和/或右侧最大间距视角内容进行缓存处理。4.如权利要求1所述的方法，所述访问热度信息包括：访问统计数据；所述合成热度信息包括：合成统计数据；所述根据预设的热度预测规则并基于所述访问热度信息和所述合成热度信息，获取所述第二视角内容的未来热度信息包括：基于所述访问统计数据和所述合成统计数据计算综合加权热度；根据所述热度预测规则并基于所述综合加权热度，获取所述未来热度信息。5.如权利要求4所述的方法，所述根据所述热度预测规则并基于所述综合加权热度，获取所述未来热度信息包括：基于历史综合加权热度和历史未来热度生成训练样本；使用深度学习方法并基于所述训练样本对预设的深度学习模型进行训练，获得热度预测模型；将所述预设的深度学习模型更新为所述热度预测模型，通过将所述综合加权热度输入所述热度预测模型，获得所述未来热度。6.如权利要求4所述的方法，所述基于所述访问统计数据和所述合成统计数据计算综合加权热度包括：计算所述综合加权热度＝α*所述访问统计数据+(1-α)*所述合成统计数据，其中，α为加权参数且α∈[0,1]。
7.一种VR视频缓存装置，包括：缓存空间确定模块，用于接收终端发送的视角内容请求，判断被请求的第一视角内容是否未被缓存并且缓存空间不足；热度数据获取模块，用于如果是，获取与在所述缓存装置中缓存的第二视角内容...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈步华，梁洁，唐宏，庄一嵘，陈戈，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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