【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机科学中的网络技术与安全领域，特别涉及一种基于视频帧的深度学习自适应前向纠错传输方法。
技术介绍
1、视频泛指将一系列静态影像以电信号的方式加以捕捉、记录、处理、储存、传送与重现的各种技术。连续的图像变化每秒超过24帧画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面；看上去是平滑连续的视觉效果，这样连续的画面叫作视频。视频技术最早是为了电视系统而发展，但现已发展为各种不同的格式以利消费者将视频记录下来。
2、随着视频监控、视频会议、视频直播等视频应用的不断丰富发展，人们对实时视频流的需求越来越普遍，对视频数据传输提出了更高的要求。
3、在现有技术实现下，面对有丢包的信道时，往往通过重传的方法来恢复丢包内容,但此种等待超时重传的方法时延很大，在高延时的网络环境下更会大幅降低用户体验。
4、为此前人提出了自适应fec前向纠错技术，通过发送冗余包，使得接收端可以不依赖于丢包重传，通过冗余信息来恢复丢失数据包中的内容，以实现低延时视频传输。但基于丢包反馈信号自适应优化调节冗余包数的方...
【技术保护点】
1.一种基于视频帧的深度学习自适应前向纠错传输方法，其特征在于，包括如下具体操作方法：
2.根据权利要求1所述的一种基于视频帧的深度学习自适应前向纠错传输方法，其特征在于，所述I帧为关键帧进行独立解码，P帧为前向预测帧依赖上一帧解码。
3.根据权利要求1所述的一种基于视频帧的深度学习自适应前向纠错传输方法，其特征在于，所述视频帧组数据由封包模块按照1400字节分包处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于视频帧的深度学习自适应前向纠错传输方法，其特征在于，所述封包序号传递包含有封包类型TAG序列数组。
5.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种基于视频帧的深度学习自适应前向纠错传输方法，其特征在于，包括如下具体操作方法：
2.根据权利要求1所述的一种基于视频帧的深度学习自适应前向纠错传输方法，其特征在于，所述i帧为关键帧进行独立解码，p帧为前向预测帧依赖上一帧解码。
3.根据权利要求1所述的一种基于视频帧的深度学习自适应前向纠错传输方法，其特征在于，所述视频帧组数据由封包模块按照1400字节分包处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于视频帧的深度学习自适应前向纠错传输方法，其特征在于，所述封包序号传递包含有封包类型tag序列数组。
5.根据权利要求1所述的一种基于视频帧的深度学习自适应前向纠错传输方法，其特征在于，所述冗余度为自适应参数。
6.根据权利要求1所述的一种基于视频帧的深度学习自适应前向纠错传输方法，其特征在于，所述用户数据协...
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