面向MEC的基于全景视频视口预测的缓存方案及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种面向MEC的基于全景视频视口预测的缓存方案及系统。该方案包括以下步骤：S1、云存储服务器CS、边缘服务器ES、数据请求者US构建缓存系统并进行初始化；S2、CS提取视频中感兴趣区域的内容特征，并利用训练好的回归模型提取用户观看特征；S3、利用神经网络预测视口融合和用户视口位置，并选择高概率的视频瓦片进行主动缓存；S4、通过ES上的缓存机制提供请求的视频瓦片。该方案利用MEC资源环境，降低全景视频传输和缓存的能耗和时延，综合利用视频内容流行度进行主动缓存，并设计了缓存替换机制。该方案保证了缓存命中率、视口位置预测的准确性和稳定性，提供低延迟的观看体验和最优的观看质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于边缘缓存、全景视频流，具体涉及一种面向mec的基于全景视频视口预测的缓存方案及系统。

技术介绍

1、随着流媒体技术的日益完善，视频流媒体应用占据了网络流量的大部分，逐渐成为互联网的主流应用。目前，网络视频服务已成为互联网行业增长最快的业务之一。同时，随着互联网用户对视频流服务的需求不断增加，用户大规模并发的用户访问请求和高质量的服务需求给流媒体服务系统带来了巨大挑战。传统的集中式云计算架构无法满足流媒体服务用户的需求。在网络边缘存储内容并实现应用功能的新架构边缘计算，可以为视频流服务需求的快速增长和用户对服务质量要求的不断提高提供解决方案。

2、在传统网络中，移动用户请求的内容通常由内容提供商提供的远程内容服务器提供服务。当用户从远程服务器检索相同的流行内容时，远程服务器需要重复发送相同的文件，这可能会出现大量重复的流量，在网络高峰时期可能出现网络拥塞问题。而在移动边缘缓存网络中,利用移动边缘计算服务器提供的存储服务。利用视口预测技术，将流行的内容，和可能会被观看的视频瓦片缓存在离用户更近的位置，可以降低从内容服务器到边缘缓存节点本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向MEC的基于全景视频视口预测的协作缓存方案及系统，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种面向MEC的基于全景视频视口预测的协作缓存方案及系统，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种面向MEC的基于全景视频视口预测的协作缓存方案及系统，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种面向MEC的基于全景视频视口预测的协作缓存方案及系统，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的一种面向MEC的基于全景视频视口预测的协作缓存方案及系...

【技术特征摘要】

1.一种面向mec的基于全景视频视口预测的协作缓存方案及系统，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种面向mec的基于全景视频视口预测的协作缓存方案及系统，其特征在于，所述步骤s1具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种面向mec的基于全景视频视口预测的协作缓存方案及系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹洋，黄镜澈，丁舒驰，熊能，蒋溢，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：