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公开(公告)号:CN116017003A
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202310028902.5
申请日:2023-01-09
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N21/262 , H04N21/647 , H04N21/845 , H04N21/231 , H04N21/433
Abstract: 本发明提出一种基于多种人工智能方法的自适应VR360视频点播方法及系统,利用生成对抗网络对原始视频进行显著性检测,根据检测结果将原始视频动态划分为多个空间分块并储存在服务器中;请求视频并观看视频时,使用长短记忆网络建立网络轨迹特征的提取模型,预测未来时刻带宽信息;将预测的带宽信息和过去视口轨迹信息作为码率决策的状态输入,利用PPO算法训练A3C网络决策对应的最优码率;根据码率决策结果将相应的视频块进行下载并播放;可以保证生成对抗网络可以最大限度划分视频区域;能够充分提取网络状态进行带宽预测,为码率自适应决策提供有效输入;基于视口预测的方法能够最大限度利用网络进行有效传输,减少带宽浪费,有效提升用户观看质量。
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公开(公告)号:CN110072119B
公开(公告)日:2020-04-10
申请号:CN201910290831.X
申请日:2019-04-11
Applicant: 西安交通大学 , 北京奥鹏远程教育中心有限公司
Inventor: 王志文 , 何浩 , 郑庆华 , 王迎春 , 李姝洁 , 何智超 , 黄寿钦 , 王轩宇 , 王敬祎 , 冯立楷 , 栾佳锡 , 柳俊全 , 张未展 , 赵敏 , 李国斌 , 高祥玉 , 王雪松 , 周新运
IPC: H04N21/234 , H04N21/238 , H04N21/44 , H04N19/146 , H04N19/136
Abstract: 本发明为一种基于深度学习网络的内容感知视频自适应传输方法。该发明是一种新的视频传输框架,可以有效利用客户端的计算能力。可根据视频的类型,在服务端进行特定的内容感知处理,提取核心有效信息进行编码处理,在客户端,对服务器中所下载视频进行清晰度重构,从而可以对较低质量的视频经过深度学习网络的处理达到一个较好的视频质量,该方法能够有效减少视频流对带宽的依赖性并提高用户的观看体验。
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公开(公告)号:CN104133766B
公开(公告)日:2017-01-04
申请号:CN201410330742.0
申请日:2014-07-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提出了一种基于多目标社团发现的软件系统可维护性评估与提升方法,包括:1)构建最大弱连通子图;2)划分方法调用最大弱连通子图并计算每个类的不同方法社团内聚度;3)计算不同方法社团内聚度的斯皮尔曼相关系数,选取相关系数最大的两个社团划分算法来计算软件系统的模块度,评估软件系统的可维护性;4)基于每个类的方法社团内聚度,使用自适应的阈值过滤算法,过滤出一些内聚度较低的类,这些类中某些方法与其它类有紧密联系,迁移这些方法,从而提高类的内聚度和软件系统的模块度,提升软件系统的可维护性。本发明不仅提升了软件系统中类的内聚度,而且提升了整个软件系统的模块度,从而提升了软件系统的可维护性。
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