[發明專利]一種基于360度視頻流的傳輸方法及系統

有效

• 申請號: 202011243564.X
• 申請日: 2020-11-10
• 公開（公告）號: CN112511844B
• 公開（公告）日: 2021-08-17
• 發明（設計）人: 邊凱歸;張遠行;趙鵬宇;宋令陽;庹虎
• 申請（專利權）人: 北京大學
• 主分類號: H04N21/218
• 分類號: H04N21/218;H04N21/239;H04N21/24;H04N21/43;H04N21/44;H04N21/647
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 王立普

本發明涉及一種基于360度視頻流的傳輸方法及系統。該方法包括獲取播放360度視頻流的歷史傳輸信息；根據所述歷史信息構建深度強化學習模型，并根據所述深度強化學習模型預測下一視頻塊的傳輸信息；判斷視頻緩沖區是否具有存儲下一視頻塊的存儲空間，若是，客戶端根據所述下一視頻塊的傳輸信息向服務器請求下載視頻塊，以存儲至所述視頻緩沖區，播放器同步播放所述視頻緩沖區內的視頻塊；若否，播放所述視頻緩沖區內部的視頻塊，直至所述視頻緩沖區具有存儲下一視頻塊的存儲空間。本發明能夠提高用戶體驗質量。

技術領域

本發明涉及計算機網絡領域，特別是涉及一種基于360度視頻流的傳輸方法及系統。

背景技術

高清晰度的360度視頻傳輸對帶寬有著極高的要求，而用戶只能看到其視口(viewports)內的內容，所以現有的技術大都采用基于視口的流媒體策略，例如為視口內的圖塊(tiles)分配較高的比特率，而為視口外的圖塊分配較低的比特率，以降低帶寬需求，具體來說大多是用啟發式方法優化特定的用戶體驗質量(Quality ofExperience，QoE)目標。

但啟發式方法目前主要存在兩個問題：1)網絡條件和視口位置都是隨時間變化且難以預測；2)360度視頻流是個多QoE目標的優化問題，例如最大化視口內的視頻質量、最小化緩沖次數等。導致現有的啟發式方法無法在動態環境和多個QoE目標下實現最佳性能，用戶體驗質量差。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于360度視頻流的傳輸方法及系統，以解決現有的啟發式方法用戶體驗質量差的問題。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：

一種基于360度視頻流的傳輸方法，包括：

獲取播放360度視頻流的歷史傳輸信息；所述歷史傳輸信息包括歷史帶寬、歷史視口位置、所有視頻塊的歷史比特率分布；

根據所述歷史信息構建深度強化學習模型，并根據所述深度強化學習模型預測下一視頻塊的傳輸信息；所述下一視頻塊的傳輸信息包括下一視頻塊的傳輸速度、下一視頻塊的視口位置及下一視頻塊的比特率分布；

判斷視頻緩沖區是否具有存儲下一視頻塊的存儲空間，得到第一判斷結果；

若所述第一判斷結果表示為視頻緩沖區具有存儲下一視頻塊的存儲空間，客戶端根據所述下一視頻塊的傳輸信息向服務器請求下載視頻塊，以存儲至所述視頻緩沖區，播放器同步播放所述視頻緩沖區內的視頻塊；

若所述第一判斷結果表示為視頻緩沖區不具有存儲下一視頻塊的存儲空間，播放所述視頻緩沖區內部的視頻塊，直至所述視頻緩沖區具有存儲下一視頻塊的存儲空間。

可選的，所述根據所述歷史信息構建深度強化學習模型，并根據所述深度強化學習模型預測下一視頻塊的傳輸信息，具體包括：

以所述歷史帶寬、所述歷史視口位置的視口坐標為輸入，以所述所有視頻塊的歷史比特率分布為輸出，訓練時間序列模型，構建深度強化學習模型；

根據所述深度強化學習模型預測所述下一視頻塊的傳輸速度以及所述下一視頻塊的視口位置；

將所述下一視頻塊的傳輸速度以及所述下一視頻塊的視口位置輸入至所述深度強化學習模型，輸出所述下一視頻塊的比特率分布。

可選的，所述將所述下一視頻塊的傳輸速度以及所述下一視頻塊的視口位置輸入至所述深度強化學習模型，輸出所述下一視頻塊的比特率分布，之后還包括：

獲取預測的下一視頻塊；

判斷所述預測的下一視頻塊是否在所述下一視頻塊的視口位置之內，得到第二判斷結果；

若所述第二判斷結果表示為預測的下一視頻塊在所述下一視頻塊的視口位置之內，統一所有預測的視頻塊的碼率，并對所述所有預測的視頻塊分配高版本的碼率；