CN106454317A - 基于模糊控制的立体视频质量自适应算法 - Google Patents

基于模糊控制的立体视频质量自适应算法 Download PDF

Info

Publication number
CN106454317A
CN106454317A CN201611021284.8A CN201611021284A CN106454317A CN 106454317 A CN106454317 A CN 106454317A CN 201611021284 A CN201611021284 A CN 201611021284A CN 106454317 A CN106454317 A CN 106454317A
Authority
CN
China
Prior art keywords
bit stream
video
caching
video segment
fuzzy
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201611021284.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106454317B (zh
Inventor
侯永宏
薛琳
邢家明
马乐乐
王爽
杨梦頔
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Legend Yousheng Culture Media Co ltd
Original Assignee
Tianjin University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tianjin University filed Critical Tianjin University
Priority to CN201611021284.8A priority Critical patent/CN106454317B/zh
Publication of CN106454317A publication Critical patent/CN106454317A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106454317B publication Critical patent/CN106454317B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N13/10—Processing, recording or transmission of stereoscopic or multi-view image signals
    • H04N13/194—Transmission of image signals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/60—Network structure or processes for video distribution between server and client or between remote clients; Control signalling between clients, server and network components; Transmission of management data between server and client, e.g. sending from server to client commands for recording incoming content stream; Communication details between server and client 
    • H04N21/63—Control signaling related to video distribution between client, server and network components; Network processes for video distribution between server and clients or between remote clients, e.g. transmitting basic layer and enhancement layers over different transmission paths, setting up a peer-to-peer communication via Internet between remote STB's; Communication protocols; Addressing
    • H04N21/643—Communication protocols
    • H04N21/6437—Real-time Transport Protocol [RTP]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/80—Generation or processing of content or additional data by content creator independently of the distribution process; Content per se
    • H04N21/83—Generation or processing of protective or descriptive data associated with content; Content structuring
    • H04N21/845—Structuring of content, e.g. decomposing content into time segments
    • H04N21/8456—Structuring of content, e.g. decomposing content into time segments by decomposing the content in the time domain, e.g. in time segments

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

本发明涉及基于模糊控制的立体视频质量自适应算法，设计两输入一输出模糊控制器，其中两输入分别为客户端缓存中的视频余量和缓存变化量，输出为比特流选择标准的控制变量，并设计输入输出的隶属函数。将模糊控制应用到3D环境中，可以更好地保证在3D环境下用户的缓存视频可以稳定在一个安全值，同时保证最大程度的利用带宽。向用户提供质量更高的多视点视频，且保证视频切换较为平滑稳定，提高用户的体验质量。

Description

基于模糊控制的立体视频质量自适应算法
技术领域
本发明属于网络多视点视频自适应传输领域，涉及将MPEG-DASH传输协议应用于3D环境中，由其是一种基于模糊控制的立体视频质量自适应算法。
背景技术
随着网络的普及，视频在多媒体网络传输中所占的比重越来越大，2011年动态图像专家组(MPEG)与第三代合作伙伴计划(3GPP)联合提出基于HTTP的动态自适应流媒体传输(MPEG-DASH)协议，该协议规定了媒体描述文件(MPD)及媒体文件的格式。
基于HTTP动态自适应(DASH)传输协议的流媒体传输机制，是由客户端驱动，在视频传输前，服务器会将同一视频资源分割成不同的视频切片，并进行不同比特率编码，最终生成一个基于二进制可扩展标记语言(XML)格式的媒体描述文件，它包含了视频切片的比特率、分辨率、时间间隔等相应的视频属性信息。客户端根据当前的网络状况、自身硬件的处理能力以及缓存等相关参数根据媒体描述文件所提供的统一资源定位符(URL)自适应的选择适应于当前网络状况的下的视频资源进行申请和下载。
目前已经有很多关于2D-DASH自适应方案的研究主要可以分为两类：基于吞吐量自适应和基于缓存自适应。相较之下，3D-DASH自适应方案还不够成熟。在目前的3D-DASH的研究主要集中在媒体描述文件的格式改进、传输的视点数量对最终呈现的视频质量的影响以及传输视点数量的自适应切换。但是由于多视点编码的原因，在3D环境中，客户端会产生更多的具有不同比特率的多视点比特流版本。因此基于3D-DASH的自适应方案相对于2D要求更加严格。
模糊控制系统是以模糊集合论，模糊语言变量和模糊推理为基础的一种计算机数字控制技术，其已成为当今控制系统的重要组成部分。模糊控制是模拟人的思维、推理和判断的一种方法，不同于传统控制方法，模糊控制以模糊的语言变量代替精确的数值输入，以经验化的规则设计代替精确的数学模型。将模糊控制与传统基于缓存算法相结合，可以解决缓存门限值难以设定的问题。同时模糊控制的语言规则来自于人类有关领域的知识和经验，一套精心设计的语言规则可以使客户端自适应控制器具有良好的响应，在复杂多变的网络环境中，为用户提供更好的知觉质量。
发明内容
本发明所解决的技术问题是：在无线网络环境下，设计一种由客户端驱动的基于模糊控制的立体视频自适应传输算法，本发明中的多视点比特流包括：4视点加深度(4VD)，3视点加深度(3VD)，2视点加深度(2VD)，使其满足：
1)在现有的无线网络环境下，保证申请的视频质量紧跟网络带宽的变化，以防止缓存溢出造成的视频播放停滞或带宽利用率低等问题。
2)针对当前网络环境，为用户提供尽可能高的视频质量，为用户提供更好的视觉质量体验。
3)当网络环境持续小范围波动，尽量维持选择视频质量稳定，以防止视频质量频繁波动给用户带来疲惫感。
4)针对于当前的网络环境，选择合适的多视点比特流(3VD，2VD)进行传输，以最大化用户的体验质量。
为解决上诉问题，本发明提出一种基于模糊控制的视频自适应选择方法，包括以下步骤：
步骤1：资源预备。在多视点视频进行自适应传输前，服务器端将进行多视点比特流的资源预备。服务器将各个位置捕捉到的视频流进行独立对称地编码，并以相同的时间间隔进行视频切片切割；
步骤2：媒体描述文件生成：按照预定规则对多视点比特流进行打包，并采用视频质量评价方法(VQM)设置多视点比特流的自适应切换的客观参考依据，以贴近用户的真实体验，将多视点视频的属性信息进行汇总生产媒体描述文件；
步骤3：媒体描述文件预下载。在视频下载前，客户端先向服务器提出申请，并下载媒体描述文件，通过解析媒体描述文件了解服务器端的码率资源分配情况；
步骤4：进入初始缓存阶段。在此阶段，由于网络环境未知，客户端先向服务器申请视点数以及总比特率最低的多视点比特流视频切片，当缓存区的视频切片达到预定值时，启动自适应传输；
步骤5：设计两输入一输出模糊控制器。其中两输入分别为客户端缓存中的视频余量和缓存变化量，输出为比特流选择标准的控制变量，并设计输入输出的隶属函数。
步骤6：计算估计吞吐量。根据上一个视频切片下载速度，计算网络吞吐量，并将计算得到的网络吞吐量作为下一个视频切片下载期间的网络估计吞吐量；
步骤7：计算缓存。根据申请的多视点比特流视频切片的总比特率、网络吞吐量以及上一个视频切片下载完成时的缓存余量，计算下一个视频切片下载完成后的缓存余量；
步骤8：计算缓存的偏移量。将步骤7计算得到的缓存余量同目标缓存对比，并计算两者的差值作为当前的缓存偏移量,并将其作为系统误差输入，帮助系统收敛到最终稳定状态：
步骤9：对输入进行模糊化。根据隶属函数，将步骤7，步骤8缓存余量及缓存变化量由精确数值域映射到模糊语言域，得到模糊化结果。
步骤10：对输出进行解模糊。确定解模糊函数，将输出参数模糊值通过解模糊函数转化为精确值，并输出控制变量。
步骤11：计算多视点比特流切片选择标准。根据模糊控制器输出的控制变量以及步骤6计算得到的估计吞吐量，通过控制计算单元下一个比特流视频切片选择标准:
步骤12：比特流选择。比特流选择。根据步骤11输出的多视点比特流切片选择标准，在各个比特流中选择总比特率最为接近该标准的视频切片。最后在这些所选择的视频切片中选择客观指标值，即VQM值较大的多视点比特流视频切片进行传输
步骤13：视频下载。根据步骤12所做决策向服务器端申请下一视频切片，等待，直到本视频切片下载完成。
步骤14：重复步骤6～13，直到下载完成本视频所有切片。
本发明采用以上技术方案，显示出以下优点：
(1)在3D-DASH应用中充分考虑到缓存对于用户的影响，进而保证了客户端不会出现缓存的上溢和下溢。
(2)向用户提供质量更高的多视点视频，且保证视频切换较为平滑稳定，提高用户的体验质量。
(3)将模糊控制应用到3D环境中，可以更好地保证在3D环境下用户的缓存视频可以稳定在一个安全值，同时保证最大程度的利用带宽。
附图说明
图1为本发明具体实施系统框图；
图2为本发明具体实施方案的实现框图；
图3本发明具体实施方式的实现流程图；
图4为缓存视频余量隶属函数；
图5为缓存变化量隶属函数。
具体实施方案
为使本发明的目的技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施方案，对本发明进行进一步的详细描述。
一种基于模糊控制的立体视频质量自适应算法，具体步骤为：
步骤1：在视频自适应传输前，服务器端进行多视点比特流的资源预备，如图1系统框图，本发明的具体实施方案采用3个摄像机以相同的基线距离环形排列，进行视频捕捉，并采用3D-HEVC标准对捕捉到的视频流进行独立对称地编码，每个视点被编码成L个比特率播放版本(v1,v2,...,vL)。以相同的时间间隔(8秒)将每个视点视频切割成N个视频切片。打包合成多视点比特流：两视点加深度(2VD)、三视点加深度(3VD)和四视点加深度(4VD)。
步骤2：媒体描述文件生成。根据步骤1得到的多视点比特流(2VD，3VD，4VD)，将各个比特流在客户端渲染的虚拟视点的VQM值，作为多视点比特流的切换的客观依据以贴近用户的真实体验。最终将服务器端比特流切片的比特率、视点数量、VQM值以及URL等属性信息汇总到媒体描述文件中。
步骤3：媒体描述文件预下载。基于DASH的自适应传输机制，客户端预先向服务器发送HTTP-GET请求下载媒体描述文件。并通过解析媒体描述文件获知服务器端比特流的比特率、视点数量、VQM值以及URL等属性信息。
步骤4：初始缓存阶段。缓存开始阶段，客户端根据从媒体描述文件中得到的服务器端视频的属性信息，向服务器申请最低等级质量视频且视点数最低(2VD)的比特流，直到缓存达到预设值，启动客户端自适应传输机制。
步骤5：设计两输入一输出模糊控制器。设定缓存视频余量和缓存变化量的隶属模糊子集和隶属函数如图4和图5，根据各个参数表现的物理意义，将其模糊子集分别设定为{偏小，中等，偏大}，{下降，平稳，上升}，其隶属函数由经验设定，并通过大量实验进行调节。如图2所示的实现框图，设定比特流选择标准的控制变量作为输出，并采用重心法进行解模糊。
步骤6：计算估计吞吐量。设从申请到第i个视频切片下载完成所需时间t，申请视频流的总比特率为v，每段视频切片播放时长为τ，则下载第i个视频切片期间网络吞吐量表示为：Ti(i)＝v×τ/t。使用该吞吐量作为进行下一个视频切片下载时的估计吞吐量，即Te(i+1)＝Ti(i)。
步骤7：计算缓存。设前一个视频切片下载完成时的缓存余量为B(i-1)，根据步骤6得到的t和τ，则当前缓存计算方式为：B(i)＝B(i-1)+τ-t
步骤8：计算缓存的偏移量Boffset。将目标缓存设置为Bopt，将步骤7计算得到的缓存余量同目标缓存Bopt对比，并计算两者的差值作为缓存偏移量Boffset＝B(i)-Bopt。
步骤9：输入模糊化。根据以上步骤7和8得到两个输入的精确值，对应模糊控制器所涉及的隶属函数图形，分别得到各个输入的模糊化结果，即各个输入变量相对于其各个模糊子集的隶属程度。
步骤10：对输出进行解模糊。定解模糊规则，本发明选用重心法对输出模糊结果进行解模糊，得到输出控制变量f。
步骤11：计算多视点比特流切片选择标准通过模糊控制器输出以及步骤6计算得到的估计吞吐量Te，控制计算单元计算多视点比特流切片选择标准
步骤12：比特流选择。首先根据步骤11输出的比特流切片选择标准分别在2VD(两视点加深度)、3VD(三视点加深度)和4VD(四视点加深度)这3种比特流中选择总比特率最接近的视频切片，然后在三个比特流中选择VQM值较大的视频切片进行传输。
步骤13：视频下载。根据步骤12所选择的视频切片，通过媒体描述文件所提供的URL向服务器申请下载该视频切片，等待，直到该视频切片下载完成。
步骤14：重复步骤6～13，直到下载完成本视频所有切片。图3为本发明具体实施的逻辑框图。
以上所述的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于模糊控制的立体视频质量自适应算法，步骤如下：
步骤1：资源预备：在多视点视频进行自适应传输前，服务器端将进行多视点比特流的资源预备，服务器将各个位置捕捉到的视频流进行独立对称地编码，并以相同的时间间隔进行视频切片切割；
步骤2：媒体描述文件生成：按照预定规则对多视点比特流进行打包，并采用视频质量评价方法设置多视点比特流的自适应切换的客观参考依据，以贴近用户的真实体验，将多视点视频的属性信息进行汇总生产媒体描述文件；
步骤3：媒体描述文件预下载：在视频下载前，客户端先向服务器提出申请，并下载媒体描述文件，通过解析媒体描述文件了解服务器端的码率资源分配情况；
步骤4：进入初始缓存阶段：在此阶段，由于网络环境未知，客户端先向服务器申请视点数以及总比特率最低的多视点比特流视频切片，当缓存区的视频切片达到预定值时，启动自适应传输；
步骤5：设计两输入一输出模糊控制器，其中两输入分别为客户端缓存中的视频余量和缓存变化量，输出为比特流选择标准的控制变量，并设计输入输出的隶属函数；
步骤6：计算估计吞吐量：根据上一个视频切片下载速度，计算网络吞吐量，并将计算得到的网络吞吐量作为下一个视频切片下载期间的网络估计吞吐量；
步骤7：计算缓存：根据申请的多视点比特流视频切片的总比特率、网络吞吐量以及上一个视频切片下载完成时的缓存余量，计算下一个视频切片下载完成后的缓存余量；
步骤8：计算缓存的偏移量：将步骤7计算得到的缓存余量同目标缓存对比，并计算两者的差值作为当前的缓存偏移量，并将其作为系统误差输入，帮助系统收敛到最终稳定状态；
步骤9：对输入进行模糊化：根据隶属函数，将步骤7，步骤8缓存余量及缓存变化量由精确数值域映射到模糊语言域，得到模糊化结果；
步骤10：对输出进行解模糊：确定解模糊函数，将输出参数模糊值通过解模糊函数转化为精确值，并输出控制变量；
步骤11：计算多视点比特流切片选择标准：根据模糊控制器输出的控制变量以及步骤6计算得到的估计吞吐量，控制计算单元计算下一个比特流视频切片选择标准；
步骤12：比特流选择：根据步骤11输出的多视点比特流切片选择标准，在各个比特流中选择总比特率最为接近该标准的视频切片，最后在这些所选择的视频切片中选择客观指标值，选VQM值较大的多视点比特流视频切片进行传输；
步骤13：视频下载：根据步骤12所做决策向服务器端申请下一视频切片，等待，直到本视频切片下载完成；
步骤14：重复步骤6～13，直到下载完成本视频所有切片。
2.根据权利要求1所述的基于模糊控制的立体视频质量自适应算法，其特征在于：所述步骤2媒体描述文件生成是根据步骤1得到的多视点比特流，将各个比特流在客户端渲染的虚拟视点的VQM值，作为多视点比特流的切换的客观依据以贴近用户的真实体验，最终将服务器端比特流切片的比特率、视点数量、VQM值以及URL属性信息汇总到媒体描述文件中。
3.根据权利要求1所述的基于模糊控制的立体视频质量自适应算法，其特征在于：所述步骤3媒体描述文件预下载是基于DASH的自适应传输机制，客户端预先向服务器发送HTTP-GET请求下载媒体描述文件，并通过解析媒体描述文件获知服务器端比特流的比特率、视点数量、VQM值以及URL属性信息。
4.根据权利要求1所述的基于模糊控制的立体视频质量自适应算法，其特征在于：所述步骤5设计两输入一输出模糊控制器，设定缓存视频余量和缓存变化量的隶属模糊子集和隶属函数，根据各个参数表现的物理意义，将其模糊子集分别设定为偏小、中等、偏大；下降、平稳、上升，其隶属函数由经验设定，并通过大量实验进行调节，设定比特流选择标准的控制变量作为输出，并采用重心法进行解模糊。
5.根据权利要求1所述的基于模糊控制的立体视频质量自适应算法，其特征在于：所述步骤6计算估计吞吐量，设从申请到第i个视频切片下载完成所需时间t，申请视频流的总比特率为v，每段视频切片播放时长为τ，则下载第i个视频切片期间网络吞吐量表示为：Ti(i)＝v×τ/t，使用该吞吐量作为进行下一个视频切片下载时的估计吞吐量，Te(i+1)＝Ti(i)。
6.根据权利要求5所述的基于模糊控制的立体视频质量自适应算法，其特征在于：所述步骤7计算缓存，设前一个视频切片下载完成时的缓存余量为B(i-1)，根据步骤6得到的t和τ，则当前缓存计算方式为：B(i)＝B(i-1)+τ-t。
7.根据权利要求6所述的基于模糊控制的立体视频质量自适应算法，其特征在于：所述步骤8计算偏移量，将目标缓存设置为Bopt，将步骤7计算得到的缓存余量同目标缓存Bopt对比，并计算两者的差值作为缓存偏移量Boffset＝B(i)-Bopt。
8.根据权利要求5所述的基于模糊控制的立体视频质量自适应算法，其特征在于：所述步骤11通过模糊控制器输出以及步骤6计算得到的估计吞吐量Te，控制计算单元计算多视点比特流切片选择标准f为步骤10得到的输出控制变量。
9.根据权利要求8所述的基于模糊控制的立体视频质量自适应算法，其特征在于：所述步骤12比特流选择，首先根据步骤11输出的比特流切片选择标准分别在2VD、3VD和4VD这3种比特流中选择总比特率最接近的视频切片，然后在三个比特流中选择VQM值较大的视频切片进行传输。
CN201611021284.8A 2016-11-15 2016-11-15 基于模糊控制的立体视频质量自适应算法 Active CN106454317B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611021284.8A CN106454317B (zh) 2016-11-15 2016-11-15 基于模糊控制的立体视频质量自适应算法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611021284.8A CN106454317B (zh) 2016-11-15 2016-11-15 基于模糊控制的立体视频质量自适应算法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106454317A true CN106454317A (zh) 2017-02-22
CN106454317B CN106454317B (zh) 2018-04-13

Family

ID=58221024

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201611021284.8A Active CN106454317B (zh) 2016-11-15 2016-11-15 基于模糊控制的立体视频质量自适应算法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106454317B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107124603A (zh) * 2017-05-10 2017-09-01 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种基于缓存的多视点视频自适应传输方法
CN108965858A (zh) * 2018-08-31 2018-12-07 华中师范大学 一种支持vr的多视点立体视频多用户接入控制方法及装置
CN110913278A (zh) * 2019-12-06 2020-03-24 深圳创维新世界科技有限公司 视频播放方法、显示终端及存储介质
CN111711810A (zh) * 2020-06-30 2020-09-25 福州大学 基于非对称码率分配的立体视频传输方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103369467A (zh) * 2012-04-09 2013-10-23 英特尔公司 在通信网络中信号传递三维视频信息
WO2015012605A1 (ko) * 2013-07-24 2015-01-29 한국전자통신연구원 3차원 콘텐츠의 부호화 방법 및 장치
CN104702974A (zh) * 2015-02-02 2015-06-10 电子科技大学 基于模糊逻辑的码率控制方法及视频编码方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103369467A (zh) * 2012-04-09 2013-10-23 英特尔公司 在通信网络中信号传递三维视频信息
WO2015012605A1 (ko) * 2013-07-24 2015-01-29 한국전자통신연구원 3차원 콘텐츠의 부호화 방법 및 장치
CN104702974A (zh) * 2015-02-02 2015-06-10 电子科技大学 基于模糊逻辑的码率控制方法及视频编码方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DIMITRIOS J. VERGADOS等: "A control-based algorithm for rate adaption in MPEG-DASH", 《IISA 2014, THE 5TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION, INTELLIGENCE, SYSTEMS AND APPLICATIONS》 *
DIMITRIOS J. VERGADOS等: "FDASH: A Fuzzy-Based MPEG/DASH Adaptation Algorithm", 《IEEE SYSTEMS JOURNAL》 *
YONGHONG HOU: "A novel rate control algorithm for video coding based on fuzzy-PID controller", 《SIGNAL，IMAGE AND VIDEO PROCESSING》 *
YONGHONG HOU: "PID-based bit allocation strategy for asymmetric stereoscopic video coding with fuzzy quality controller", 《TRANSACTIONS OF TIANJIN UNIVERSITY》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107124603A (zh) * 2017-05-10 2017-09-01 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种基于缓存的多视点视频自适应传输方法
CN108965858A (zh) * 2018-08-31 2018-12-07 华中师范大学 一种支持vr的多视点立体视频多用户接入控制方法及装置
CN110913278A (zh) * 2019-12-06 2020-03-24 深圳创维新世界科技有限公司 视频播放方法、显示终端及存储介质
CN110913278B (zh) * 2019-12-06 2022-04-08 深圳创维新世界科技有限公司 视频播放方法、显示终端及存储介质
CN111711810A (zh) * 2020-06-30 2020-09-25 福州大学 基于非对称码率分配的立体视频传输方法
CN111711810B (zh) * 2020-06-30 2021-06-22 福州大学 基于非对称码率分配的立体视频传输方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN106454317B (zh) 2018-04-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Qian et al. Optimizing 360 video delivery over cellular networks
Spiteri et al. From theory to practice: Improving bitrate adaptation in the DASH reference player
CN106454317B (zh) 基于模糊控制的立体视频质量自适应算法
Sengupta et al. HotDASH: Hotspot aware adaptive video streaming using deep reinforcement learning
Thang et al. Adaptive video streaming over HTTP with dynamic resource estimation
KR101693584B1 (ko) 미디어 콘텐츠에 대해 적응 스트리밍을 수행하는 방법 및 장치
CN106303562B (zh) 基于pi控制的多视点视频自适应传输控制算法
Gao et al. Optimizing quality of experience for adaptive bitrate streaming via viewer interest inference
CN104159109B (zh) 基于vbr视频编码的码率控制方法及系统
CN105263037B (zh) 一种基于客户端缓存的自适应流化方法
Stohr et al. Where are the sweet spots? A systematic approach to reproducible DASH Player comparisons
Liu et al. When wireless video streaming meets AI: A deep learning approach
CN102651033A (zh) 一种在线资源的推荐方法和装置
CN103795755B (zh) 流媒体发送速率控制方法、系统和流媒体服务器
Liu et al. Fuzzy logic-based adaptive point cloud video streaming
WO2016109916A1 (zh) 用户体验质量QoE预测装置、网络设备和方法
CN106453270A (zh) 基于pi控制流媒体的自适应传输算法
CN113014968B (zh) 一种基于强化学习的多用户动态码率视频传输方法及系统
Bentaleb et al. BoB: Bandwidth prediction for real-time communications using heuristic and reinforcement learning
CN107920108A (zh) 一种媒体资源的推送方法、客户端及服务器
Feng et al. Vabis: Video adaptation bitrate system for time-critical live streaming
Zhang et al. Duasvs: A mobile data saving strategy in short-form video streaming
Yang et al. Hybrid‐360: an adaptive bitrate algorithm for tile‐based 360 video streaming
Gao et al. Fras: Federated reinforcement learning empowered adaptive point cloud video streaming
CN112511844B (zh) 一种基于360度视频流的传输方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20220414

Address after: 300304 room 1-2050, Block E, No. 6, Huafeng Road, Huaming high tech Industrial Zone, Dongli District, Tianjin

Patentee after: Zhongzhi online Co.,Ltd.

Address before: 300072 Tianjin City, Nankai District Wei Jin Road No. 92

Patentee before: Tianjin University

TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20221019

Address after: Room 107, Building 6, No. 91, Fahuasi Street, Dongcheng District, Beijing 100062

Patentee after: Beijing Legend Yousheng Culture Media Co.,Ltd.

Address before: 300304 room 1-2050, Block E, No. 6, Huafeng Road, Huaming high tech Industrial Zone, Dongli District, Tianjin

Patentee before: Zhongzhi online Co.,Ltd.

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20170222

Assignee: TIANJIN FEYE UAV TECHNOLOGY CO.,LTD.

Assignor: Beijing Legend Yousheng Culture Media Co.,Ltd.

Contract record no.: X2023980037932

Denomination of invention: Adaptive Algorithm for Stereoscopic Video Quality Based on Fuzzy Control

Granted publication date: 20180413

License type: Common License

Record date: 20230711

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20170222

Assignee: TSINGHUA TONGCHUANG ROBOT Co.,Ltd.

Assignor: Beijing Legend Yousheng Culture Media Co.,Ltd.

Contract record no.: X2023980040788

Denomination of invention: Adaptive Algorithm for Stereoscopic Video Quality Based on Fuzzy Control

Granted publication date: 20180413

License type: Common License

Record date: 20230829

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20170222

Assignee: TIANJIN SANTE ELECTRONICS CO.,LTD.

Assignor: Beijing Legend Yousheng Culture Media Co.,Ltd.

Contract record no.: X2023980042175

Denomination of invention: Adaptive Algorithm for Stereoscopic Video Quality Based on Fuzzy Control

Granted publication date: 20180413

License type: Common License

Record date: 20230920

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20170222

Assignee: Zhongke Huayi (Tianjin) Technology Co.,Ltd.

Assignor: Beijing Legend Yousheng Culture Media Co.,Ltd.

Contract record no.: X2023980043234

Denomination of invention: Adaptive Algorithm for Stereoscopic Video Quality Based on Fuzzy Control

Granted publication date: 20180413

License type: Common License

Record date: 20231010

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20170222

Assignee: TIANJIN TIANYUANHAI TECHNOLOGY DEVELOPMENT Co.,Ltd.

Assignor: Beijing Legend Yousheng Culture Media Co.,Ltd.

Contract record no.: X2023980044767

Denomination of invention: Adaptive Algorithm for Stereoscopic Video Quality Based on Fuzzy Control

Granted publication date: 20180413

License type: Common License

Record date: 20231026

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20170222

Assignee: ORANGE FAMILY TECHNOLOGY (TIANJIN) Co.,Ltd.

Assignor: Beijing Legend Yousheng Culture Media Co.,Ltd.

Contract record no.: X2024980001980

Denomination of invention: Adaptive Algorithm for Stereoscopic Video Quality Based on Fuzzy Control

Granted publication date: 20180413

License type: Common License

Record date: 20240205

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20170222

Assignee: TIANJIN TEDA ZHONGHUAN ELECTRONIC SYSTEM ENGINEERING CO.,LTD.

Assignor: Beijing Legend Yousheng Culture Media Co.,Ltd.

Contract record no.: X2024980003907

Denomination of invention: Adaptive Algorithm for Stereoscopic Video Quality Based on Fuzzy Control

Granted publication date: 20180413

License type: Common License

Record date: 20240402

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20170222

Assignee: BOYI (TIANJIN) PNEUMATIC TECHNOLOGY INSTITUTE Co.,Ltd.

Assignor: Beijing Legend Yousheng Culture Media Co.,Ltd.

Contract record no.: X2024980003997

Denomination of invention: Adaptive Algorithm for Stereoscopic Video Quality Based on Fuzzy Control

Granted publication date: 20180413

License type: Common License

Record date: 20240407

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20170222

Assignee: TIANJIN HENGZHIYI ENVIRONMENTAL PROTECTION EQUIPMENT CO.,LTD.

Assignor: Beijing Legend Yousheng Culture Media Co.,Ltd.

Contract record no.: X2024980004428

Denomination of invention: Adaptive Algorithm for Stereoscopic Video Quality Based on Fuzzy Control

Granted publication date: 20180413

License type: Common License

Record date: 20240415

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract