【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能和视频流传输，具体涉及一种基于ai驱动的视频流质量分析和控制的系统与方法。
技术介绍
1、视频流已成为全球媒体消费的主要形式，用户对高质量、无中断的播放体验有越来越高的期望，传统自适应流媒体技术，如自适应流媒体，通过基于网络带宽和缓冲区状态的启发式规则选择适当的视频表示形式，然而，这些方法通常无法充分考虑视频内容的复杂性或用户感知的质量差异，例如，固定比特率阶梯可能导致在复杂场景中出现压缩伪影，或在网络条件波动时引发缓冲问题，人工智能，特别是机器学习技术，为视频流质量分析提供了新的可能性，通过分析视频流和网络条件的多种特征，人工智能模型可以预测用户感知的质量或潜在的播放问题，从而实现更智能的流媒体参数调整，本专利技术利用这些技术，提出了一种在客户端设备上实时分析视频流质量并进行自适应控制的方法，以提升用户体验。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于ai驱动的视频流质量分析和控制的系统与方法，
2、本专利技术的目的可以通...
【技术保护点】
1.一种基于AI驱动的视频流质量分析和控制的系统与方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的视频采集模块包括编码前帧捕获单元、同步时间戳标注模块，所述编码前帧捕获单元根据低延迟帧缓冲机制将采集帧存入内存缓冲区在编码器处理前，捕捉原始视频帧流；所述同步时间戳标注模块通过对每一帧视频添加网络同步时间戳信息，确保网络传输与接收端的数据时序对齐。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述标准化映射通过将采集参数映射到标准化区间，去除平台差异得到所述视频流质量数据集。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai驱动的视频流质量分析和控制的系统与方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的视频采集模块包括编码前帧捕获单元、同步时间戳标注模块，所述编码前帧捕获单元根据低延迟帧缓冲机制将采集帧存入内存缓冲区在编码器处理前，捕捉原始视频帧流；所述同步时间戳标注模块通过对每一帧视频添加网络同步时间戳信息，确保网络传输与接收端的数据时序对齐。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述标准化映射通过将采集参数映射到标准化区间，去除平台差异得到所述视频流质量数据集。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的人工智能优化编码控制策略包括：基于网络带宽和延迟的自适应比特率优化策略、基于用户体验的自适应分辨率优化策略，所述基于网络带宽和延迟的自适应比特率优化策略，通过智能调整比特率，保证视频流在变化的网络带宽下保持稳定；所述基于网络带宽和延迟的自适应比特率优化策略，通过当前分析网络情况调整分辨率，减少视频缓冲和加载时间。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述网络质量监测模块包括嵌入式实时带宽检测单元与多线程延迟分析器，所述嵌入式实时带宽检测单元通过网络流量监听模块采集单位时间内的视频传输数据量用于计算当前网络的上下行带宽值；所述多线程延迟分析器通过线程级并发架构对发送...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘文泉，王勇，丁世超，
申请(专利权)人：上海艾策通讯科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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