【技术实现步骤摘要】
一种视频码率自适应控制方法及系统
[0001]本专利技术涉及视频处理技术,尤其涉及一种视频码率自适应控制方法及系统
。
技术介绍
[0002]近年来,在线视频已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分,更是成为人们学习
、
娱乐的主要途径之一
。
在线视频的兴起离不开技术的发展,随着互联网的普及和带宽的提升,人们对于在线视频的需求也越来越高,这推动了在线视频技术的不断发展
。
[0003]越来越多的人通过铁路出行,在乘坐列车的长时间旅途中,使用手机娱乐已经成为了人们主要的娱乐方式,而其中很大一部分人会选择观看在线视频
。
但是乘坐列车时,行驶过程中的网络状况不太稳定,会经常遇到网络状况不佳的情况
。
尤其是在经过人口稀少,基站架设密度小的山区,因此很多地区的信号较弱,并且还会经常会遇到隧道,而多数隧道内未架设基站,网络信号极差,甚至没有信号
。
此时由于带宽无法满足最低码率的正常下载播放,需要在播放的时候留有一定的缓冲区,以应对弱网环境的出现
。
因此可以根据列车行驶过程中所遇到的网络问题,从而针对缓冲区设计多阈值策略,保证在较低缓存量时的高缓冲速度,以及高缓冲区时选择更高码率,以维持整体的高
QoE
以及减少卡顿发生的概率
。
[0004]基于多阈值的自适应码率算法极大的减少了在列车上播放在线视频的卡顿现象发生,但缓冲区已经保持在安全阈值后,基于多阈值的算法选择码率时,
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种视频码率自适应控制方法,其特征在于该方法包括:监测网络情况,并根据网络情况预测未来网络带宽;选择上一控制时刻预测的码率进行视频缓冲,并预测视频缓冲完成后缓冲区长度;若缓冲区长度低于预设第一阈值,则基于未来网络带宽和缓冲区长度执行缓冲区优先控制策略,否则执行码率优先控制策略,预测下一控制时刻的码率;其中,所述缓冲区优先控制策略以第一
QoE
模型为目标函数,所述码率优先控制策略以第二
QoE
模型为目标函数,所述第一
QoE
模型对卡顿时长的惩罚比所述第二
QoE
模型更高,所述第二
QoE
模型对码率的奖励比所述第一
QoE
模型更高
。2.
根据权利要求1所述的视频码率自适应控制方法,其特征在于:所述监测网络情况,并根据网络情况预测未来网络带宽,具体包括:对网络情况进行实时监测;当未发生带宽突变时,将当前带宽加入到平稳带宽集合中,并根据平稳带宽集合预测未来网络带宽;当发生网络带宽突变时,将突变点作为预测带宽,并清空平稳带宽集合
。3.
根据权利要求2所述的视频码率自适应控制方法,其特征在于:所述根据平稳带宽集合预测未来网络带宽,具体包括:从平稳带宽集合中提取距离当前时刻最近的
N
个带宽,并计算
N
个带宽的调和平均值,作为预测带宽,
N
为预测窗口大小
。4.
根据权利要求1所述的视频码率自适应控制方法,其特征在于:所述预测视频缓冲完成后缓冲区长度,具体包括:根据下式计算缓冲区长度:式中,
B
k+1
、B
k
分别表示个视频切片
k+1、k
缓冲完后缓冲区长度,
L
表示一个视频切片缓冲完增加的播放长度,
R
k
表示第
k
个视频切片的码率,
c(k)
表示网络带宽,
k
表示当前视频切片在整个视频中的序号
。5.
根据权利要求1所述的视频码率自适应控制方法,其特征在于:所述缓冲区优先控制策略具体为:从码率集合中选出能使所述第一
QoE
模型值最大的码率,作为预测的下一控制时刻的码率;所述码率优先控制策略具体为:从码率集合中选出能使所述第二
QoE
模型值最大的码率,作为预测的下一控制时刻的码率
。6.
根据权利要求1所述的视频码率自适应控制方法,其特征在于:所述第一
QoE
模型具体为:所述第二
QoE
模型具体为:
其中,
α1、
β1、
γ1、
α2、
β2、
γ2分别表示对应权重,且
β1>
β2,
α1&...
【专利技术属性】
技术研发人员:梁伟,尹康涌,黄浩声,陶风波,黄哲忱,朱睿,张昱,林元棣,王磊,李欢欢,
申请(专利权)人:国网江苏省电力有限公司电力科学研究院,
类型:发明
国别省市:
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