CN115103023B - 视频缓存方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例提供了一种视频缓存方法、装置、设备及存储介质。本公开实施例的技术方案，基于全景视频请求获取第一视频分块文件；对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数；基于所述评估参数确定至少一个第二视频分块文件；将所述至少一个第二视频分块文件删除，将所述第一视频分块文件进行缓存。本公开实施例提供的视频缓存的方法，根据评估参数确定视频数据是否缓存至CDN的内存中，可以合理的利用CDN的存储资源，且保证用户的观看体验。

Description

视频缓存方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本公开实施例涉及全景视频技术领域，尤其涉及一种视频缓存方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

视频传输的基本框架中，用户在请求视频内容时不用直接访问源服务器，而是访问离他最近的一个内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)节点。如果用户请求的视频文件没有缓存在CDN中，则需要CDN向源服务器获取视频文件。

在全景视频场景下，全景视频单个视频除了在时间维度上进行切片，也会在视角方向进行切片，且单个视频的文件较大。因此，如何对有限的CDN存储空间进行合理的分配显得尤为重要。

发明内容

本公开实施例提供一种视频缓存方法、装置、设备及存储介质，可以确定出视频数据是否缓存至CDN的内存中，可以合理的利用CDN的存储资源，且保证用户的观看体验。

第一方面，本公开实施例提供了一种视频缓存方法，包括：

基于全景视频请求获取第一视频分块文件；

对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数；

基于所述评估参数确定至少一个第二视频分块文件；

将所述至少一个第二视频分块文件删除，将所述第一视频分块文件进行缓存。

第二方面，本公开实施例还提供了一种视频缓存装置，包括：

第一视频分块文件获取模块，用于基于全景视频请求获取第一视频分块文件；

评估参数获得模块，用于对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数；

第二视频分块文件确定模块，用于基于所述评估参数确定至少一个第二视频分块文件；

第一视频分块文件缓存模块，用于将所述至少一个第二视频分块文件删除，将所述第一视频分块文件进行缓存。

第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本公开实施例所述的视频缓存方法。

第四方面，本公开实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本公开实施例所述的视频缓存方法。

本公开实施例的技术方案，基于全景视频请求获取第一视频分块文件；对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数；基于所述评估参数确定至少一个第二视频分块文件；将所述至少一个第二视频分块文件删除，将所述第一视频分块文件进行缓存。本公开实施例提供的视频缓存的方法，根据评估参数确定视频数据是否缓存至CDN的内存中，可以合理的利用CDN的存储资源，且保证用户的观看体验。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1为本公开实施例所提供的一种视频缓存方法的流程示意图；

图2为本公开实施例所提供的获取视频分块文件的流程示意图；

图3为本公开实施例所提供的另一种视频缓存的流程示意图；

图4为本公开实施例所提供的一种视频缓存装置结构示意图；

图5为本公开实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

可以理解的是，在使用本公开各实施例公开的技术方案之前，均应当依据相关法律法规通过恰当的方式对本公开所涉及个人信息的类型、使用范围、使用场景等告知用户并获得用户的授权。

例如，在响应于接收到用户的主动请求时，向用户发送提示信息，以明确地提示用户，其请求执行的操作将需要获取和使用到用户的个人信息。从而，使得用户可以根据提示信息来自主地选择是否向执行本公开技术方案的操作的电子设备、应用程序、服务器或存储介质等软件或硬件提供个人信息。

作为一种可选的但非限定性的实现方式，响应于接收到用户的主动请求，向用户发送提示信息的方式例如可以是弹窗的方式，弹窗中可以以文字的方式呈现提示信息。此外，弹窗中还可以承载供用户选择“同意”或者“不同意”向电子设备提供个人信息的选择控件。

可以理解的是，上述通知和获取用户授权过程仅是示意性的，不对本公开的实现方式构成限定，其它满足相关法律法规的方式也可应用于本公开的实现方式中。

可以理解的是，本技术方案所涉及的数据(包括但不限于数据本身、数据的获取或使用)应当遵循相应法律法规及相关规定的要求。

图1为本公开实施例所提供的一种视频缓存方法的流程示意图，本公开实施例适用于在全景视频传输的场景下，对视频进行缓存的情况，该方法可以由视频缓存装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的形式实现，可选的，通过电子设备来实现，该电子设备可以是移动终端、PC端或服务器等。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：

S110、基于全景视频请求获取第一视频分块文件。

其中，全景视频请求可以是携带时长信息、视角信息和分辨率信息的视频分块文件请求。例如，未来5秒某方向视角的某分辨率的视频分块文件请求。第一视频分块文件可以是对应客户端的全景视频请求，并存储在源服务器中的视频分块文件。本实施例中，若全景视频请求所对应的视频分块文件没有缓存在CDN中，则CDN需要基于客户端的全景视频请求向源服务器获取视频分块文件。其中，客户端可以是运行在用户终端中的视频播放应用程序。用户终端可以包括手机、个人电脑、平板电脑、车载终端、穿戴式智能设备等。源服务器可以是存储原全景视频文件的服务器。示例性的，图2为本公开实施例所提供的获取视频分块文件的流程示意图。客户端可以向CDN发送全景视频请求，若CDN中缓存了全景视频请求对应的视频分块文件，则将相应的视频分块文件发送至客户端中，若CDN中未缓存全景视频请求对应的视频分块文件，则CDN基于客户端的全景视频请求向源服务器获取视频分块文件，并将从源服务器中获取到的视频分块文件发送至客户端。

S120、对第一视频分块文件进行评估，获得评估参数。

其中，评估参数可以是评估视频分块文件重要性的参数，例如：可以分数的形式表征。本实施例中，在获取到第一视频分块文件之后，可通过对第一视频分块文件进行评估，从而获得评估参数。

可选的，对第一视频分块文件进行评估，获得评估参数的方式可以是：

获取第一视频分块文件对应的特征信息；其中，特征信息包括如下至少一项：网络测评特征、数据量及视角预测准确率；根据特征信息对第一视频分块文件进行评估，获得评估参数。

其中，网络测评特征可以表征视频分块文件的用户接收度，也可以称之为流行度。数据量可以理解为视频分块文件所占的存储量，视角预测准确率可以为对视角信息预测的准确度。具体的，可根据获取到网络测评特征、数据量及视角预测准确率对第一视频分块文件进行评估，得到评估参数。本发明实施例对评估方式不作限制，例如可以是通过对网络测评特征、数据量及视角预测准确率该三种信息权重加权的方式，也可以通过机器学习的方式进行评估。本实施例，通过根据网络测评特征、数据量及视角预测准确率评估视频分块文件的重要性，可提高评估参数的可靠性，并可作为是否将第一视频分块文件保留在CDN缓存中的重要依据之一。

可选的，根据特征信息对第一视频分块文件进行评估，获得评估参数的方式可以是：基于设定机器学习算法对特征信息进行处理，获得评估参数；或者，对特征信息进行归一化处理，并对归一化处理后的特征信息加权求和，获得评估参数。

具体的，可以将特征信息输入至机器学习算法中，机器学习算法输出评估参数。其中，机器学习算法可以是任意类型的机器学习算法，本发明实施例对此不作限制。或者，对特征信息进行归一化处理，将特征信息映射到0-1范围之内的数值，并将归一化后的特征信息进行加权求和处理，从而可得到评估参数。

可选的，第一视频分块文件携带有第一视角信息和第一分辨率信息，获取第一视频分块文件对应网络测评特征，包括：获取全景视频在设定历史时段内的播放量序列，确定为第一测评参数；获取第一视角信息的全景视频在设定历史时段内的播放量序列，确定为第二测评参数；获取第一分辨率信息的全景视频在设定历史时段内的播放量序列，确定为第三测评参数；基于第一测评参数、第二测评参数和第三测评参数中的至少一项确定第一视频分块文件对应网络测评特征。

其中，设定历史时段可以是当前时刻前几个小时内的时间段，例如，前12个小时内的时间段。播放量序列可以是设定历史时段内小时级别的视频播放量，并将在设定历史时段内的播放量序列作为第一测评参数。例如，现在时间为11点，设定历史时段为前12个小时，即昨晚11点至现在11点的时间段，那么播放量序列可以是昨晚11点-凌晨零点内的视频播放量、凌晨零点-上午1点内的视频播放量、上午1点-上午2点内的视频播放量等共12个视频播放量构成的序列，作为第一测评参数。

其中，第一视角信息可以是第一视频分块文件对应的视角信息，例如60度视角。具体的，在获取到全景视频在设定历史时段内的播放量序列的基础上，再进行统计该全景视频在设定历史时段内以第一视角信息观看的播放量序列，并作为第二测评参数。示例性的，统计该全景视频在历史12个小时之内小时级别的以60度视角观看的播放量序列，并对分辨率信息不作任何限制。例如，现在时间为11点，设定历史时段为前12个小时，即昨晚11点至现在11点的时间段，那么播放量序列可以是昨晚11点-凌晨零点内的以60度视角观看的视频播放量、凌晨零点-上午1点内的以60度视角观看的视频播放量、上午1点-上午2点内的以60度视角观看的视频播放量等共12个以60度视角观看的视频播放量构成的序列，作为第二测评参数。

其中，第一分辨率信息可以是第一视频分块文件对应的分辨率信息。例如，1080p，具体的，在获取到全景视频在设定历史时段内的播放量序列的基础上，再进行统计该全景视频在设定历史时段内以第一分辨率信息观看的播放量序列，并作为第三测评参数。示例性的，统计该全景视频在历史12个小时之内小时级别的以1080p分辨率观看的播放量序列，并对视角信息不作任何限制。例如，现在时间为11点，设定历史时段为前12个小时，即昨晚11点至现在11点的时间段，那么播放量序列可以是昨晚11点-凌晨零点内的以1080p分辨率观看的视频播放量、凌晨零点-上午1点内的以1080p分辨率观看的视频播放量、上午1点-上午2点内的以1080p分辨率观看的视频播放量等共12个以1080p分辨率观看的视频播放量构成的序列，作为第三测评参数。

本实施例，可通过获取全景视频在设定历史时段内的播放量序列，得到第一测评参数，可通过获取第一视角信息的全景视频在设定历史时段内的播放量序列，得到第二测评参数，可通过获取第一分辨率信息的全景视频在设定历史时段内的播放量序列，得到第三测评参数，并基于第一测评参数、第二测评参数及第三测评参数中的至少一项可确定出第一视频分块文件对应的网络测评特征。具体的，可将第一测评参数、第二测评参数及第三测评参数中的至少一项输入至梯度提升决策树模型(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)中，通过GBDT模型预测网络测评特征。当然，还可通过其它预测结构的神经网络模型预测网络测评特征，本发明实施例对此不作限制。本实施例，通过根据全景视频在设定历史时段内的播放量序列、第一视角信息对应的全景视频在设定历史时段内的播放量序列及第一分辨率信息对应的全景视频在设定历史时段内的播放量序列三部分信息预测第一视频分块文件对应的网络测评特征，可提高网络测评特征的预测准确性和可靠性。

可选的，视角预测准确率的确定方式可以为：获取客户端历史缓存的视频分块文件的第二视角信息及历史实际播放的视频分块文件的第三视角信息；基于第二视角信息和第三视角信息确定视角预测准确率。

其中，第二视角信息可以是客户端历史缓存的视频分块文件所对应的预测视角信息；第三视角信息可以是历史实际播放的视频分块文件所对应的实际视角信息。

具体的，在客户端中，为了提高用户的视频观看体验，保证视频播放的流畅度，可在视频播放前，将部分视频提前缓存在客户端缓存中，那么在播放时可直接从客户端的历史缓存中提取视频分块文件以进行播放。缓存视频的方式可以是：基于预测策略预测用户在未来某个时间段的观看视频的视角信息，并将对预测的视角信息的视频分块文件进行缓存。

需要说明的是，第三视角信息对应的是用户的实际视角信息，若客户端历史缓存中存在与第三视角信息相同的视频分块文件，则提取客户端历史缓存中的视频分块文件作为历史实际播放的视频分块文件；否则，向CDN或源服务器发送第三视角信息的视频分块文件请求，以得到第三视角信息的视频分块文件。当然，若客户端历史缓存的视频分块文件中的第二视角信息与历史实际播放的视频分块文件的第三视角信息相同，即第二视角信息与第三视角信息相同，则表示视角预测无差异，否则存在视角预测差异，从而可基于第二视角信息和第三视角信息之间的差异信息表征视角预测准确率，若第二视角信息和第三视角信息之间的差异越大，则视角预测准确率越低，若第二视角信息和第三视角信息之间的差异越小，则视角预测准确率越高。

可选的，基于第二视角信息和第三视角信息确定视角预测准确率的方式可以是：确定第二视角信息对应的视角中心点与第三视角信息对应的视角中心点的距离，基于距离确定视角预测准确率；或者，确定第二视角信息对应的旋转角度与第三视角信息对应的旋转角度的差值，基于差值确定视角预测准确率；或者，确定第二视角信息对应的画面与第三视角信息对应的画面的重叠度，基于重叠度确定视角预测准确率。

其中，视角中心点可以是当前视角对应的屏幕中心点。具体的，可以通过第二视角信息对应的视角中心点和第三视角信息对应的视角中心点对应的一组坐标，计算第二视角信息与第三视角信息的距离，并将计算得到的距离作为视角预测准确率。若存在多组第二视角信息和第三视角信息，则可通过计算多组坐标距离的平均值、方差、标准差等统计学参数作为视角预测准确率。

其中，旋转角度可以由pitch俯仰角、yaw偏航角及roll翻滚角三种角度表示。具体的，可以通过将第二视角信息对应的旋转角度和第三视角信息对应的旋转角度对应相减，得到第二视角信息与第三视角信息的差值，并将计算得到的差值作为视角预测准确率。例如，第二视角信息对应的旋转角度为：pitch1，yaw1，roll1，第三视角信息对应的旋转角度为：pitch2，yaw2，roll2，第二视角信息与第三视角信息对应的一组旋转角度的差值为：pitch1-pitch2，yaw1-yaw2，roll1-roll2。当然，若两个旋转角度存在多组，则可通过计算多组旋转角度对应差值的平均值、方差、标准差等统计学参数作为对应角度的预测准确率，并将三种角度的预测准确率作为视角预测准确率。

其中，重叠度的确定方式可以是将重叠画面的面积除以其中一个画面面积；重叠画面可以是第二视角信息对应画面与第三视角信息对应画面的重叠部分。具体的，分别计算第二视角信息对应画面的面积、第三视角信息对应画面的面积以及第二视角信息对应画面和第三视角信息对应画面的重叠画面的面积，并将重叠画面的面积除以第二视角信息对应画面的面积的值或重叠画面的面积除以第三视角信息对应画面的面积的值作为重叠度，并将计算得到的重叠度作为视角预测准确率。当然，若重叠度存在多组，则可通过计算多组重叠度的平均值、方差、标准差等统计学参数作为视角预测准确率。

本实施例，通过视角信息对应的中心点的距离、旋转角度的差值及画面的重叠度三种方式均可表征视角预测准确率，保证视角预测准确率的可靠性。

S130、基于评估参数确定至少一个第二视频分块文件。

其中，第二视频分块文件可以是已经存储在CDN的缓存中的视频分块文件。本实施例，可通过将第一视频分块文件的评估参数与第二视频分块文件的评估参数进行比较，以及第二视频分块文件满足一定的条件，可确定出一个或多个存储在CDN的缓存中的视频分块文件。

可选的，基于评估参数确定至少一个第二视频分块文件的方式可以是：从缓存中确定评估参数最小且满足如下条件的至少一个第二视频分块文件：至少一个第二视频分块文件的数据量之和大于第一视频分块文件的数据量；至少一个第二视频分块文件的评估参数均小于第一视频分块文件的评估参数；且第二视频分块文件的数量小于或者等于设定值。

具体的，对存储在CDN的缓存中的第二视频分块文件按照评估参数进行升序或降序，选择评估参数最小的数个第二视频分块文件，例如，若排序方式为降序，则从末尾往前选择数个第二视频分块文件。当选择数个第二视频分块文件之后，最终所确定的一个或多个第二视频分块文件还需同时满足如下条件：第一，数个第二视频分块文件的数据存储大小之和大于第一视频分块文件的数据存储大小，以保证第一视频分块文件能够完整并准确存储于CDN的缓存中。第二，该数个第二视频分块文件的评估参数均小于第一视频分块文件的评估参数。第三，第二视频分块文件的数量小于或等于一个设定值。示例性，假设设定值为10，满足第一和第二条件后，若确定出10个第二视频分块文件，则表示也满足第三条件，可将该10个第二视频分块文件作为满足条件的第二视频分块文件；若确定出11个第二视频分块文件，则表示不满足第三条件，代表未确定出满足条件的第二视频分块文件。

本实施例，通过根据评估参数和至少一个第二视频分块文件的数据量之和大于第一视频分块文件的数据量、至少一个第二视频分块文件的评估参数均小于第一视频分块文件的评估参数、且第二视频分块文件的数量小于或者等于设定值三种条件确定第二视频分块文件的方式，可作为后续是否将CDN的缓存中的第二视频分块文件进行删除以及是否将第一视频分块文件在CDN的缓存中存储的依据，从而可以更合理的对有限的CDN的存储空间进行分配，在保证用户体验的基础上，尽可能减少带宽消耗。

可选的，若未确定出满足条件的至少一个第二视频分块文件，则保留至少一个第二视频分块文件，对第一视频分块文件不进行缓存。

本实施例，若CDN的缓存中没有满足条件的第二视频分块文件，则保留在CDN的缓存中的第二视频分块文件，相应的，不将第一视频分块文件存储在CDN的缓存中，CDN将第一视频分块文件直接发送至客户端中。

S140、将至少一个第二视频分块文件删除，将第一视频分块文件进行缓存。

本实施例，若存储在CDN缓存中的至少一个第二视频分块文件满足删除条件，则将其进行删除，并将源服务器发送至客户端的第一视频分块文件存储在CDN缓存中，以便于后续客户端对缓存在CDN缓存中的视频分块文件的请求，提高客户端访问响应速度和命中率。

示例性的，图3是本公开实施例所提供的另一种视频缓存的流程示意图。

如图3所示：

S301、客户端向CDN发送全景视频请求。

S302、CDN检查缓存中是否存在全景视频请求对应的视频分块文件；若存在，执行步骤S303，若不存在，执行步骤S304。

S303、将CDN的缓存中符合全景视频请求对应的视频分块文件发送至客户端。

S304、CDN基于客户端的全景视频请求向源服务器获取第一视频分块文件，并将第一视频分块文件发送至客户端。

S305、获取第一视频分块文件对应的网络测评特征、数据量及视角预测准确率。

S306、根据网络测评特征、数据量及视角预测准确率，对第一视频分块文件进行评估，获得评估参数。

S307、根据评估参数和设定条件确定至少一个第二视频分块文件。

其中，设定条件为至少一个第二视频分块文件的数据量之和大于第一视频分块文件的数据量；至少一个第二视频分块文件的评估参数均小于第一视频分块文件的评估参数；且第二视频分块文件的数量小于或者等于设定值三种设定条件。

S308、若确定出满足条件的至少一个第二视频分块文件，则将其删除，并将第一视频分块文件缓存在CDN的缓存中，否则保留至少一个第二视频分块文件，对第一视频分块文件不进行缓存。

本公开实施例的技术方案，基于全景视频请求获取第一视频分块文件；对第一视频分块文件进行评估，获得评估参数；基于评估参数确定至少一个第二视频分块文件；将至少一个第二视频分块文件删除，将第一视频分块文件进行缓存。本公开实施例提供的视频缓存的方法，根据评估参数确定视频数据是否缓存至CDN的内存中，可以合理的利用CDN的存储资源，且保证用户的观看体验。

图4为本公开实施例所提供的一种视频缓存装置结构示意图，如图4所示，所述装置包括：第一视频分块文件获取模块410、评估参数获得模块420、第二视频分块文件确定模块430以及第一视频分块文件缓存模块440。

第一视频分块文件获取模块410，用于基于全景视频请求获取第一视频分块文件；

评估参数获得模块420，用于对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数；

第二视频分块文件确定模块430，用于基于所述评估参数确定至少一个第二视频分块文件；

第一视频分块文件缓存模块440，用于将所述至少一个第二视频分块文件删除，将所述第一视频分块文件进行缓存。

可选的，评估参数获得模块420，还用于：

获取所述第一视频分块文件对应的特征信息；其中，所述特征信息包括如下至少一项：网络测评特征、数据量及视角预测准确率；

根据所述特征信息对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数。

可选的，所述第一视频分块文件携带有第一视角信息和第一分辨率信息，评估参数获得模块420，还用于：

获取所述全景视频在设定历史时段内的播放量序列，确定为第一测评参数；

获取所述第一视角信息的所述全景视频在所述设定历史时段内的播放量序列，确定为第二测评参数；

获取所述第一分辨率信息的所述全景视频在所述设定历史时段内的播放量序列，确定为第三测评参数；

基于所述第一测评参数、所述第二测评参数和所述第三测评参数中的至少一项确定所述第一视频分块文件对应网络测评特征。

可选的，评估参数获得模块420，还用于：

获取所述客户端历史缓存的视频分块文件的第二视角信息及历史实际播放的视频分块文件的第三视角信息；

基于所述第二视角信息和所述第三视角信息确定视角预测准确率。

可选的，评估参数获得模块420，还用于：

确定所述第二视角信息对应的视角中心点与所述第三视角信息对应的视角中心点的距离，基于所述距离确定视角预测准确率；或者，

确定所述第二视角信息对应的旋转角度与所述第三视角信息对应的旋转角度的差值，基于所述差值确定视角预测准确率；或者，

确定所述第二视角信息对应的画面与所述第三视角信息对应的画面的重叠度，基于所述重叠度确定视角预测准确率。

可选的，评估参数获得模块420，还用于：

基于设定机器学习算法对所述特征信息进行处理，获得评估参数；或者，

对所述特征信息进行归一化处理，并对归一化处理后的特征信息加权求和，获得评估参数。

可选的，第二视频分块文件确定模块430，还用于：

从缓存中确定评估参数最小且满足如下条件的至少一个第二视频分块文件：

所述至少一个第二视频分块文件的数据量之和大于所述第一视频分块文件的数据量；所述至少一个第二视频分块文件的评估参数均小于所述第一视频分块文件的评估参数；且第二视频分块文件的数量小于或者等于设定值。

可选的，第二视频分块文件确定模块430，还用于：

若未确定出满足条件的至少一个第二视频分块文件，则保留所述至少一个第二视频分块文件，对所述第一视频分块文件不进行缓存。

本公开实施例所提供的视频缓存装置可执行本公开任意实施例所提供的视频缓存方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

值得注意的是，上述装置所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本公开实施例的保护范围。

图5为本公开实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如图5中的终端设备或服务器)500的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。编辑/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

本公开实施例提供的电子设备与上述实施例提供的视频缓存方法属于同一发明构思，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述实施例，并且本实施例与上述实施例具有相同的有益效果。

本公开实施例提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例所提供的视频缓存方法。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：

基于全景视频请求获取第一视频分块文件；

对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数；

基于所述评估参数确定至少一个第二视频分块文件；

将所述至少一个第二视频分块文件删除，将所述第一视频分块文件进行缓存。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

根据本公开实施例的一个或多个实施例，本公开实施例公开了一种视频缓存方法，包括：

基于全景视频请求获取第一视频分块文件；

对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数；

基于所述评估参数确定至少一个第二视频分块文件；

将所述至少一个第二视频分块文件删除，将所述第一视频分块文件进行缓存。

进一步地，对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数，包括：

获取所述第一视频分块文件对应的特征信息；其中，所述特征信息包括如下至少一项：网络测评特征、数据量及视角预测准确率；

根据所述特征信息对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数。

进一步地，所述第一视频分块文件携带有第一视角信息和第一分辨率信息，获取所述第一视频分块文件对应网络测评特征，包括：

获取所述全景视频在设定历史时段内的播放量序列，确定为第一测评参数；

获取所述第一视角信息的所述全景视频在所述设定历史时段内的播放量序列，确定为第二测评参数；

获取所述第一分辨率信息的所述全景视频在所述设定历史时段内的播放量序列，确定为第三测评参数；

基于所述第一测评参数、所述第二测评参数和所述第三测评参数中的至少一项确定所述第一视频分块文件对应网络测评特征。

进一步地，所述视角预测准确率的确定方式为：

获取所述客户端历史缓存的视频分块文件的第二视角信息及历史实际播放的视频分块文件的第三视角信息；

基于所述第二视角信息和所述第三视角信息确定视角预测准确率。

进一步地，基于所述第二视角信息和所述第三视角信息确定视角预测准确率，包括：

确定所述第二视角信息对应的视角中心点与所述第三视角信息对应的视角中心点的距离，基于所述距离确定视角预测准确率；或者，

确定所述第二视角信息对应的旋转角度与所述第三视角信息对应的旋转角度的差值，基于所述差值确定视角预测准确率；或者，

确定所述第二视角信息对应的画面与所述第三视角信息对应的画面的重叠度，基于所述重叠度确定视角预测准确率。

进一步地，根据所述特征信息对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数，包括：

基于设定机器学习算法对所述特征信息进行处理，获得评估参数；或者，

对所述特征信息进行归一化处理，并对归一化处理后的特征信息加权求和，获得评估参数。

进一步地，基于所述评估参数确定至少一个第二视频分块文件，包括：

从缓存中确定评估参数最小且满足如下条件的至少一个第二视频分块文件：

所述至少一个第二视频分块文件的数据量之和大于所述第一视频分块文件的数据量；所述至少一个第二视频分块文件的评估参数均小于所述第一视频分块文件的评估参数；且第二视频分块文件的数量小于或者等于设定值。

进一步地，若未确定出满足条件的至少一个第二视频分块文件，则保留所述至少一个第二视频分块文件，对所述第一视频分块文件不进行缓存。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (10)

1.一种视频缓存方法，其特征在于，包括：

基于全景视频请求获取第一视频分块文件；

对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数；

基于所述评估参数确定至少一个第二视频分块文件；

将所述至少一个第二视频分块文件删除，将所述第一视频分块文件进行缓存；

所述基于所述评估参数确定至少一个第二视频分块文件，包括：

从缓存中确定所述评估参数最小且满足如下条件的所述至少一个第二视频分块文件：

所述至少一个第二视频分块文件的数据量之和大于所述第一视频分块文件的数据量；所述至少一个第二视频分块文件的评估参数均小于所述第一视频分块文件的评估参数；且所述第二视频分块文件的数量小于或者等于设定值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数，包括：

获取所述第一视频分块文件对应的特征信息；其中，所述特征信息包括如下至少一项：网络测评特征、数据量及视角预测准确率；

根据所述特征信息对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一视频分块文件携带有第一视角信息和第一分辨率信息，获取所述第一视频分块文件对应网络测评特征，包括：

获取所述全景视频在设定历史时段内的播放量序列，确定为第一测评参数；

获取所述第一视角信息的所述全景视频在所述设定历史时段内的播放量序列，确定为第二测评参数；

获取所述第一分辨率信息的所述全景视频在所述设定历史时段内的播放量序列，确定为第三测评参数；

基于所述第一测评参数、所述第二测评参数和所述第三测评参数中的至少一项确定所述第一视频分块文件对应网络测评特征。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述视角预测准确率的确定方式为：

获取客户端历史缓存的视频分块文件的第二视角信息及历史实际播放的视频分块文件的第三视角信息；

基于所述第二视角信息和所述第三视角信息确定视角预测准确率。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述第二视角信息和所述第三视角信息确定视角预测准确率，包括：

确定所述第二视角信息对应的视角中心点与所述第三视角信息对应的视角中心点的距离，基于所述距离确定视角预测准确率；或者，

确定所述第二视角信息对应的旋转角度与所述第三视角信息对应的旋转角度的差值，基于所述差值确定视角预测准确率；或者，

确定所述第二视角信息对应的画面与所述第三视角信息对应的画面的重叠度，基于所述重叠度确定视角预测准确率。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述特征信息对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数，包括：

基于设定机器学习算法对所述特征信息进行处理，获得评估参数；或者，

对所述特征信息进行归一化处理，并对归一化处理后的特征信息加权求和，获得评估参数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若未确定出满足条件的至少一个第二视频分块文件，则保留所述至少一个第二视频分块文件，对所述第一视频分块文件不进行缓存。

8.一种视频缓存装置，其特征在于，包括：

第一视频分块文件获取模块，用于基于全景视频请求获取第一视频分块文件；

评估参数获得模块，用于对所述第一视频分块文件进行评估，获得评估参数；

第二视频分块文件确定模块，用于基于所述评估参数确定至少一个第二视频分块文件；

第一视频分块文件缓存模块，用于将所述至少一个第二视频分块文件删除，将所述第一视频分块文件进行缓存；

所述第二视频分块文件确定模块，还用于：

从缓存中确定所述评估参数最小且满足如下条件的所述至少一个第二视频分块文件：

所述至少一个第二视频分块文件的数据量之和大于所述第一视频分块文件的数据量；所述至少一个第二视频分块文件的评估参数均小于所述第一视频分块文件的评估参数；且所述第二视频分块文件的数量小于或者等于设定值。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的视频缓存方法。

10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7中任一所述的视频缓存方法。