CN118158089A - 一种融合多种网络与视频会议设备的使用方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及网络通信技术领域，具体为一种融合多种网络与视频会议设备的使用方法，包括以下步骤，监控当前网络环境中带宽使用量和网络质量指标，包括延迟、丢包率，整合数据评估网络运行基本情况，生成初步网络评估结果。本发明中，通过分析预测网络行为变化，对未来网络状态进行预测，提前做出调整，提高对网络波动的响应速度和准确性，通过优化数据包的处理优先级，并实时调整带宽分配，提升视频会议中的数据流质量和稳定性，通过多服务器分配视频处理任务并动态调整资源，实时监控确保服务器优化运行，提高数据处理效率，减少因资源分配不当导致的延迟和中断，优化网络资源配置和动态调整视频处理的方法，提高视频会议的效率和体验。

Description

一种融合多种网络与视频会议设备的使用方法

技术领域

本发明涉及网络通信技术领域，尤其涉及一种融合多种网络与视频会议设备的使用方法。

背景技术

网络通信技术领域涉及数据的传输和处理，以便在多个网络节点之间实现有效的信息交换，领域包括网络架构、协议设计、数据路由、网络优化和资源管理等方面，包括在视频会议，网络通信技术扮演了关键角色，以确保高效率和高稳定性的通信。包括对不同网络环境的适应性，以及对多种硬件设备的兼容性和协调，确保数据流的连续性和质量，从而在不同网络条件下提供无缝的视频会议体验。

其中，融合多种网络与视频会议设备的使用方法指的是一种技术方法，通过整合和优化多个网络和视频会议设备的资源来提高视频会议的效率和体验，方法的主要目的是解决因网络不稳定或设备性能限制而导致的会议中断和视频质量下降问题。通过有效地管理和配置网络资源，旨在实现更加流畅和高质量的视频会议环境。

现有是融合多种网络与视频会议设备的使用方法在处理网络不稳定和设备性能限制时存在明显不足，传统的网络通信技术在遇到网络波动时，难以快速有效地作出响应，导致视频会议中出现连接不稳定或视频质量下降的问题，现有技术在资源分配方面缺乏灵活性，不能根据实时数据流的需要进行动态调整，这限制网络的最优利用，影响多媒体数据流的整体传输效率，在实际操作中导致用户体验大幅度下降。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种融合多种网络与视频会议设备的使用方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案，一种融合多种网络与视频会议设备的使用方法，包括以下步骤：

S1：监控当前网络环境中带宽使用量和网络质量指标，包括延迟、丢包率，整合数据评估网络运行基本情况，生成初步网络评估结果；

S2：基于所述初步网络评估结果，分析网络带宽和延迟的变化趋势，跟踪变化趋势预测未来时间段内的网络行为，得到网络预测调整结果；

S3：根据所述网络预测调整结果，调整网络中高清视频流数据包的优先级，修改交换机和路由器配置，构建数据优先级优化结果；

S4：基于所述数据优先级优化结果，重新配置网络资源，调整音视频数据流带宽分配，实时监控并调整优化传输，生成带宽分配优化结果；

S5：从所述带宽分配优化结果分析服务器当前负载情况，根据CPU和内存使用情况动态调整资源，优化视频处理任务的资源分配，构建资源调配动态调整结果；

S6：利用所述资源调配动态调整结果，在多服务器环境中执行分布式视频处理，分割并分配高清视频数据包，协调服务器间数据处理，优化视频处理效率，得到视频处理分布式协调结果。

作为本发明的进一步方案，所述初步网络评估结果包括网络负载图表、延迟时间图、丢包频率表，所述网络预测调整结果包括带宽需求预测图、延迟趋势图、网络拥堵预测结果，所述数据优先级优化结果包括优先级调整列表、配置更新记录、关键数据流标识，所述带宽分配优化结果包括带宽分配方案、网络监控日志、资源分配调整表，所述资源调配动态调整结果包括性能利用率分析、资源重新配置方案、任务资源匹配表，所述视频处理分布式协调结果包括分布式任务分配记录、服务器联合操作概述、处理任务效率评估。

作为本发明的进一步方案，基于所述初步网络评估结果，分析网络带宽和延迟的变化趋势，跟踪变化趋势预测未来时间段内的网络行为，得到网络预测调整结果的步骤具体为；

S201：从所述初步网络评估结果获取带宽使用量和延迟的数据，采用时间序列分析法排列数据，通过统计分析识别关键波动点和趋势周期，生成带宽延迟变化记录；

S202：使用所述带宽延迟变化记录进行趋势跟踪，通过对比分析同期历史数据和当前数据变化，确定关键变化节点，对未来时间段内的网络行为变化进行推测，构建行为变化预测档案；

S203：基于所述行为变化预测档案，对网络资源配置进行调整，针对预测的网络高负载期和低负载期重新分配带宽资源和流量控制，匹配预见的网络使用需求，获取网络预测调整结果。

作为本发明的进一步方案，根据所述网络预测调整结果，调整网络中高清视频流数据包的优先级，修改交换机和路由器配置，构建数据优先级优化结果的步骤具体为；

S301：从所述网络预测调整结果中提取高清视频流数据包的当前优先级，检查与最优配置的对比，若存在偏差，则提升命令行任务至优先级，并记录调整活动，生成优先级调整记录；

S302：基于所述优先级调整记录，在网络管理界面更新交换机和路由器的优先级配置参数，统一升级设备上的高清视频流数据包处理规则，构建配置同步记录；

S303：使用所述配置同步记录，应用深度学习算法，实施网络测试，通过目标脚本自动监测高清视频数据流的实时传输状态，检验优先级设置的实施效果，并对网络性能数据进行采集和记录，得到数据优先级优化结果。

作为本发明的进一步方案，所述深度学习算法按照公式其中，/>为优化后的网络性能指标，/>为从视频数据流中提取的网络性能特征数据，/>为权重矩阵，/>为偏差项，/>为激活函数，/>为正则化参数，为实时网络流量数据，/>为时间衰减系数，/>为历史网络性能数据。

作为本发明的进一步方案，基于所述数据优先级优化结果，重新配置网络资源，调整音视频数据流带宽分配，实时监控并调整优化传输，生成带宽分配优化结果的步骤具体为；

S401：从所述数据优先级优化结果中提取多类音视频数据流的当前带宽占用数据，逐一检查每种流类型的带宽使用率，对于超出和未达预期效率的数据流，进行带宽分配的即时调整，调整带宽配额符合实时需求，生成带宽使用调整记录；

S402：利用所述带宽使用调整记录，执行对网络带宽分配的调整，采用网络控制命令在控制台调整数据流的带宽限制，监控调整后的流量，建立带宽实时调整档案；

S403：根据所述带宽实时调整档案，更新网络管理策略，通过网络管理将新的带宽配置同步至关联设备，进行网络性能测试，确定数据流的传输效率是否符合新的带宽分配策略，得到带宽分配优化结果。

作为本发明的进一步方案，从所述带宽分配优化结果分析服务器当前负载情况，根据CPU和内存使用情况动态调整资源，优化视频处理任务的资源分配，构建资源调配动态调整结果的步骤具体为；

S501：从所述带宽分配优化结果中提取服务器的CPU和内存使用数据，分析数据确定当前负载分布，检测超负荷和未充分利用的资源区域，对资源区域执行资源调整命令，调整资源分配量，生成资源使用状况分析结果；

S502：利用所述资源使用状况分析结果，对服务器进行资源重新配置，调整CPU和内存资源，优化视频处理任务的运行效率，通过修改服务器操作的资源管理设置，调整给定任务的资源优先级，建立资源重新配置记录；

S503：根据所述资源重新配置记录，实施并监控资源配置的效果，使用服务器管理工具监控调整后的实时性能反馈，进行资源优化调整的验证，得到资源调配动态调整结果。

作为本发明的进一步方案，利用所述资源调配动态调整结果，在多服务器环境中执行分布式视频处理，分割并分配高清视频数据包，协调服务器间数据处理，优化视频处理效率，得到视频处理分布式协调结果的步骤具体为；

S601：基于所述资源调配动态调整结果，进行每台服务器的性能分析，识别每台服务器对高清视频数据处理的能力，计算可处理的数据量，根据每台服务器的处理能力动态分配视频数据包大小，生成视频数据分配策略；

S602：采用所述视频数据分配策略，通过网络配置工具将视频数据包分配至服务器，设置数据传输路径，监控服务器接收和处理数据的实时状态，建立数据传输监控记录；

S603：根据所述数据传输监控记录，评估和调整服务器之间的数据同步和处理协调，通过实时调整网络配置和服务器资源分配，优化视频处理流程的效率和输出质量，得到视频处理分布式协调结果。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过从初步网络评估结果中收集数据，并分析预测网络行为变化，有效地对未来网络状态进行预测，提前做出调整，提高对网络波动的响应速度和准确性，通过优化数据包的处理优先级，并实时调整带宽分配，提升视频会议中的数据流质量和稳定性。将资源调整和视频处理任务分配到多服务器，实现更高效的视频数据处理，对服务器性能的实时监控和动态资源调整，保障服务器运行在最佳状态，减少因资源分配不当导致的延迟和中断，优化网络资源配置和动态调整视频处理的方法，提高视频会议的效率和体验。

附图说明

图1为本发明的主步骤示意图；

图2为本发明的S1细化示意图；

图3为本发明的S2细化示意图；

图4为本发明的S3细化示意图；

图5为本发明的S4细化示意图；

图6为本发明的S5细化示意图；

图7为本发明的S6细化示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一：请参阅图1，本发明提供一种技术方案，一种融合多种网络与视频会议设备的使用方法，包括以下步骤：

S1：监控当前网络环境中带宽使用量和网络质量指标，包括延迟、丢包率，监控指标评估网络负载和故障频率，通过整合数据点，获取网络运行的基本情况，生成初步网络评估结果；

S2：利用从初步网络评估结果收集的数据，分析网络带宽和延迟的变化趋势，对变化趋势进行跟踪，分析预测网络未来时间段内的行为变化，制定对应的网络资源调整措施，得到网络预测调整结果；

S3：根据网络预测调整结果，调整网络中数据包的处理优先级，将高清视频流的数据包优先级调整为最优，对交换机和路由器中的配置进行对应更改，进行关键数据流的优先传输，构建数据优先级优化结果；

S4：基于数据优先级优化结果，进行网络资源的配置，调整多类音视频数据流的带宽分配，通过监控多数据流的网络使用情况，实时调整网络资源分配策略，优化传输效率，生成带宽分配优化结果；

S5：从带宽分配优化结果中分析服务器的当前负载情况，根据服务器的性能指标包括CPU和内存使用率，调整资源分配，优化视频处理任务的资源分配，构建资源调配动态调整结果；

S6：利用资源调配动态调整结果，在多服务器环境中进行分布式视频处理，将高清视频数据包分割并分配至多个服务器进行处理，协调多个服务器之间的数据同步和处理任务，优化视频处理的整体效率，得到视频处理分布式协调结果。

初步网络评估结果包括网络负载图表、延迟时间图、丢包频率表，网络预测调整结果包括带宽需求预测图、延迟趋势图、网络拥堵预测结果，数据优先级优化结果包括优先级调整列表、配置更新记录、关键数据流标识，带宽分配优化结果包括带宽分配方案、网络监控日志、资源分配调整表，资源调配动态调整结果包括性能利用率分析、资源重新配置方案、任务资源匹配表，视频处理分布式协调结果包括分布式任务分配记录、服务器联合操作概述、处理任务效率评估。

具体而言，如图2所示，监控当前网络环境中带宽使用量和网络质量指标，包括延迟、丢包率，整合数据评估网络运行基本情况，生成初步网络评估结果的步骤具体为；

S101：监控当前网络环境中带宽使用量和网络质量指标，部署定点监测设备，在设定时间间隔内自动记录网络的带宽使用量和性能参数，包括延迟和丢包率，将收集的数据实时传输至中央数据存储设施，生成网络状态记录的执行流程如下；

S101子步骤在网络环境监控过程中，选择合适的定点监测设备，如部署带宽监测工具和网络性能评估软件。监测设备需具备高精度时间同步功能，以保证数据的准确性。在每个监测点，设备以预定时间间隔（例如每分钟）自动记录当前的带宽使用量，延迟，和丢包率等关键性能参数。数据通过安全的网络连接实时传输至中央数据存储设施。为了优化数据存储和查询效率，数据采用时间戳为主键的数据库表结构存储，确保每条记录可以快速检索和分析。改进后的数据存储公式为：其中，/>表示第i个时间间隔的带宽使用量，/>表示延迟，/>表示丢包率，/>表示时间戳。

S102：采用网络状态记录，在中央数据处理中心进行操作，对数据进行时间戳标记，按照时间顺序将数据分批处理，识别数据中的高峰和低谷时段，构建网络负载时段分析结果的执行流程如下；

S102子步骤通过中央数据处理中心，数据首先进行时间戳标记，以确保分析的时间一致性。对数据进行批处理，其中每批数据代表一定时间区间内的网络状态。使用数据分析方法对批处理后的数据进行排序和分类，识别网络负载的高峰期和低谷期。通过比较各时间段内的带宽使用率，确定负载波动的模式，构建网络负载时段分析结果，引入一个新的分析公式提升结果的精确度，按照公式：，其中，/>表示网络负载压力指数，代表总监测时间，/>和/>如前所定义。

S103：利用网络负载时段分析结果，调整网络中多节点的资源分配，针对识别高峰期和低谷期进行带宽资源的动态分配，优化整体网络结构配置，获取初步网络评估结果的执行流程如下；

S103子步骤根据网络负载时段分析结果，设计一个资源动态调配策略，针对不同时间段的负载特征调整网络中多节点的带宽资源。在高峰期增加带宽配置，在低谷期减少带宽分配，以此达到资源的最优化利用。采用线性规划模型来优化资源分配，引入调整系数和/>来平衡高峰期和低谷期的带宽需求，形成网络评估结果，通过以下公式计算：，其中，/>和/>分别代表高峰和低谷期间隔的数量，/>和/>是动态调配系数，旨在平衡不同时间段的资源需求。

具体而言，如图3所示，基于初步网络评估结果，分析网络带宽和延迟的变化趋势，跟踪变化趋势预测未来时间段内的网络行为，得到网络预测调整结果的步骤具体为；

S201：从初步网络评估结果获取带宽使用量和延迟的数据，采用时间序列分析法排列数据，通过统计分析识别关键波动点和趋势周期，生成带宽延迟变化记录的执行流程如下；

S201子步骤从初步网络评估结果获取带宽使用量和延迟的数据，对收集到的数据按照时间顺序进行排列，生成时间序列，计算每个时间点的带宽和延迟数据的平均值与标准偏差，统计量将帮助确定数据的波动性和异常点。通过使用滑动窗口的方法，每个窗口覆盖24小时的数据点，计算窗口内数据的变化率和趋势线。对趋势线进行分析，识别周期性波动和关键变化点，例如带宽使用的峰值和谷值，周期和关键点被标记并存储，用于生成带宽延迟变化记录，生成记录的过程中，每个标记点都关联一个时间戳和对应的数据值，以便于后续的趋势跟踪和分析。改进公式：，其中，代表平均带宽使用量或延迟，/>代表标准偏差，/>代表第i个时间窗口内的数据变化率，/>、/>和为权重系数，公式将每个窗口的数据变化率以及整体的统计特性结合起来，以计算趋势线和波动点。

S202：使用带宽延迟变化记录进行趋势跟踪，通过对比分析同期历史数据和当前数据变化，确定关键变化节点，对未来时间段内的网络行为变化进行推测，构建行为变化预测档案的执行流程如下；

S202子步骤使用带宽延迟变化记录进行趋势跟踪，对带宽和延迟的历史数据记录进行收集，包括过去几个月内的数据，使用历史数据与最近收集的数据进行对比，通过计算变化百分比和趋势偏离度来识别关键变化节点。对于每个识别的关键节点，分析其对应时间段内的外部事件，如网络维护、重大活动等，识别变化的潜在原因。基于分析结果，构建一个行为变化预测档案，记录预计将影响未来网络行为的因素，如预计的高流量事件。此档案将为网络运营商提供一个决策支持工具，用以预测未来某时间段内网络行为的变化。构建行为变化预测档案，改进公式：，其中，/>代表过去的带宽或延迟数据的平均值，/>代表当前数据与历史数据的变化差，/>和/>为权重系数，公式结合了历史趋势和当前变化的信息，用于预测未来的网络行为变化。

S203：基于行为变化预测档案，对网络资源配置进行调整，针对预测的网络高负载期和低负载期重新分配带宽资源和流量控制，匹配预见的网络使用需求，获取网络预测调整结果的执行流程如下；

S203子步骤基于行为变化预测档案，对网络资源配置进行调整，根据预测档案中的数据，识别网络高负载期和低负载期。针对高负载期和低负载期时期，进行带宽资源的动态分配，例如，在预测的高负载期增加带宽配额，在低负载期减少带宽配额，对流量控制策略进行调整，如设置优先级规则，以优先保证关键应用的流量。调整通过一个集成的网络管理自动执行，根据实时数据和预测档案调整网络配置，以匹配不断变化的网络需求，获取网络预测调整结果，改进公式：，其中，/>代表从行为变化预测档案得到的预测值，/>代表根据预测调整的反馈函数，/>和/>为权重系数，公式结合了预测数据和实际调整反馈，用于优化网络资源配置。

具体而言，如图4所示，根据网络预测调整结果，调整网络中高清视频流数据包的优先级，修改交换机和路由器配置，构建数据优先级优化结果的步骤具体为；

S301：从网络预测调整结果中提取高清视频流数据包的当前优先级，检查与最优配置的对比，若存在偏差，则提升命令行任务至优先级，并记录调整活动，生成优先级调整记录的执行流程如下；

S301子步骤对网络中传输的高清视频流数据包执行状态监控，获取当前各数据包的优先级情况，该数据由网络监控模块直接提供，将监测到的优先级与预设的最优配置进行比对，通过比较确定是否存在偏差。若检测结果显示当前优先级低于预设标准，将自动调整相关网络命令行，将高清视频流数据包的处理任务提升至最高优先级，通过修改网络设备的内部命令队列实现，确保视频流数据包优先处理，每次调整活动后，将自动记录详细的优先级调整信息，生成优先级调整记录。

S302：基于优先级调整记录，在网络管理界面更新交换机和路由器的优先级配置参数，统一升级设备上的高清视频流数据包处理规则，构建配置同步记录的执行流程如下；

S302子步骤中基于优先级调整记录，网络管理员通过专用的网络管理软件界面进入，对交换机和路由器中的优先级配置参数进行更新，包括选择相应的设备列表，手动或自动填充新的优先级参数，验证无误后提交更改，涉及到的网络设备均将接收到新的配置指令，并在下一数据包处理周期内开始执行新规则。每个设备在更新配置后都会向中央管理中心发送一个验证信号，根据收到的所有验证信号汇总，生成一份全网络范围内的配置同步记录，记录所有设备更新的状态和时间。

S303：使用配置同步记录，应用深度学习算法，实施网络测试，通过目标脚本自动监测高清视频数据流的实时传输状态，检验优先级设置的实施效果，并对网络性能数据进行采集和记录，得到数据优先级优化结果的执行流程如下；

S303子步骤使用配置同步记录，部署一个深度学习模型来模拟和预测网络行为，检验新的优先级配置对高清视频流数据包的传输效率的影响。模型将基于实际网络流量数据进行训练，以确保准确性。完成模型训练后，执行一系列网络测试，包括实时视频数据流传输测试，使用专门编写的目标脚本自动监控视频流的传输状态。此测试帮助验证优先级调整的实施效果，并通过收集网络性能数据，根据收集的数据分析得出的结果，生成一份详细的数据优先级优化结果报告，为未来的网络优化提供参考依据。

深度学习算法按照公式其中，/>为优化后的网络性能指标，/>为从视频数据流中提取的网络性能特征数据，/>为权重矩阵，/>为偏差项，/>为激活函数，/>为正则化参数，/>为实时网络流量数据，/>为时间衰减系数，/>为历史网络性能数据。

执行过程如下；

通过神经网络模型接收输入的网络性能特征数据，然后通过权重矩阵和偏差项计算网络的内部状态，新引入的实时网络流量数据和历史网络性能数据通过正则化参数和时间衰减系数相结合，增加到内部状态的计算中，最终通过激活函数转换这个增强的状态为输出的网络性能指标，为了确保模型不过拟合同时考虑时间相关性，通过交叉验证方法确定正则化参数和时间衰减系数的具体值，确保每一步的计算都是准确和有效的。

具体而言，如图5所示，基于数据优先级优化结果，重新配置网络资源，调整音视频数据流带宽分配，实时监控并调整优化传输，生成带宽分配优化结果的步骤具体为；

S401：从数据优先级优化结果中提取多类音视频数据流的当前带宽占用数据，逐一检查每种流类型的带宽使用率，对于超出和未达预期效率的数据流，进行带宽分配的即时调整，调整带宽配额符合实时需求，生成带宽使用调整记录的执行流程如下；

S401子步骤从数据优先级优化结果中提取多类音视频数据流的当前带宽占用数据，首先通过网络管理的数据库访问接口，检索存储的带宽使用记录，获取各类音视频数据流的实时带宽占用数据。对每种流类型的带宽使用率进行评估，设定带宽使用率上限U和下限L，分别为流量高峰期预期的最大占用率和正常运行的最低占用率。对于每种流类型，如果带宽使用率超出U，则减少该流类型的带宽配额，若未达到L，则增加该流类型的带宽配额。对带宽分配的调整采用线性调整策略，根据当前带宽使用率与阈值的差值，按比例调整配额。带宽调整的公式为，其中/>代表调整量，/>是调整系数，/>是目标带宽使用率，/>是当前带宽使用率，生成带宽使用调整记录，记录中包括调整前后的带宽值、调整原因及时间戳。

S402：利用带宽使用调整记录，执行对网络带宽分配的调整，采用网络控制命令在控制台调整数据流的带宽限制，监控调整后的流量，建立带宽实时调整档案的执行流程如下；

S402子步骤利用带宽使用调整记录，执行对网络带宽分配的调整。在网络控制中心的控制台，通过网络控制命令调整各数据流的带宽限制，操作包括输入调整命令、选择影响的数据流、设置新的带宽限制。每次调整后，自动触发流量监控模块，记录调整后一段时间内的流量数据，确保调整效果与预期一致，建立带宽实时调整档案，档案中记录每次调整的详细操作步骤、实施时间、参与人员及调整效果的初步评估。

S403：根据带宽实时调整档案，更新网络管理策略，通过网络管理将新的带宽配置同步至关联设备，进行网络性能测试，确定数据流的传输效率是否符合新的带宽分配策略，得到带宽分配优化结果的执行流程如下；

S403子步骤根据带宽实时调整档案，更新网络管理策略。通过网络管理，将新的带宽配置同步至关联设备，包括路由器、交换机等关键网络设备。完成同步后，执行网络性能测试，具体方法包括设置测试数据流，测量各流类型的传输效率，比较调整前后的差异，确保每类数据流的传输效率至少满足新的带宽分配策略设定的最低要求。性能测试结果形成带宽分配优化结果报告，此报告详细列出各类数据流在新配置下的表现及满足程度。

具体而言，如图6所示，从带宽分配优化结果分析服务器当前负载情况，根据CPU和内存使用情况动态调整资源，优化视频处理任务的资源分配，构建资源调配动态调整结果的步骤具体为；

S501：从带宽分配优化结果中提取服务器的CPU和内存使用数据，分析数据确定当前负载分布，检测超负荷和未充分利用的资源区域，对资源区域执行资源调整命令，调整资源分配量，生成资源使用状况分析结果的执行流程如下；

S501子步骤从带宽分配优化结果中提取服务器的CPU和内存使用数据，首先通过数据访问接口连接至中央数据库，查询当前所有服务器的资源使用记录，包括CPU占用率和内存占用量。利用数据分析工具，计算当前各服务器的平均负载和负载分布情况，采用公式：，其中/>代表平均负载率，/>和/>分别代表CPU和内存的使用率，/>是服务器的总数。通过分析数据，识别超负荷或未充分利用的资源区域，执行资源调整命令，调整资源分配量的为超负荷区域增加资源，为未充分利用区域减少资源。这种调整采用动态资源分配策略，响应实时需求。最终生成资源使用状况分析结果，此结果详细记录每台服务器调整前后的资源状态、时间戳以及调整的具体原因。

S502：利用资源使用状况分析结果，对服务器进行资源重新配置，调整CPU和内存资源，优化视频处理任务的运行效率，通过修改服务器操作的资源管理设置，调整给定任务的资源优先级，建立资源重新配置记录的执行流程如下；

S502子步骤利用资源使用状况分析结果，对服务器进行资源重新配置，将资源使用状况分析结果输入资源管理，根据预设的资源优化规则自动计算出最佳CPU和内存资源配置，计算采用公式：，其中/>是调整后的资源量，/>是优化算法计算得到的推荐配置，/>是与服务器当前任务相关的需求增量百分比，手动或自动调整服务器的CPU和内存资源，优化视频处理任务的运行效率。调整后，通过修改服务器操作的资源管理设置，例如调整给定任务的资源优先级，建立资源重新配置记录，该记录详细列出每次资源配置的日期、涉及的服务器、调整的详细内容和预期的效果。

S503：根据资源重新配置记录，实施并监控资源配置的效果，使用服务器管理工具监控调整后的实时性能反馈，进行资源优化调整的验证，得到资源调配动态调整结果的执行流程如下；

S503子步骤根据资源重新配置记录，实施并监控资源配置的效果。使用服务器管理工具，如实时性能监控软件，监控调整后服务器的实时性能反馈。性能监控包括CPU和内存的使用率、响应时间及处理能力。将监控得到的数据与资源重新配置前的数据进行对比，使用公式：，其中，/>代表性能提升的百分比，/>和/>分别代表调整后和调整前的性能指标。通过数据验证资源优化调整的有效性，最终得到资源调配动态调整结果，该结果详细记录了优化措施的效果、影响因素及进一步改进方向。

具体而言，如图7所示，利用资源调配动态调整结果，在多服务器环境中执行分布式视频处理，分割并分配高清视频数据包，协调服务器间数据处理，优化视频处理效率，得到视频处理分布式协调结果的步骤具体为；

S601：基于资源调配动态调整结果，进行每台服务器的性能分析，识别每台服务器对高清视频数据处理的能力，计算可处理的数据量，根据每台服务器的处理能力动态分配视频数据包大小，生成视频数据分配策略的执行流程如下；

S601子步骤基于资源调配动态调整结果，访问资源管理以获得各服务器当前的资源利用情况数据，包括CPU使用率、内存占用、I/O性能等关键指标。对每台服务器进行性能分析，使用公式：来计算每台服务器对高清视频数据的处理能力，其中/>代表处理能力，/>是服务器的视频处理核心数，/>是核心的频率，/>是平均任务响应时间。根据每台服务器的处理能力/>，动态分配视频数据包大小，确保数据包大小与服务器处理能力成正比，动态分配使用改进公式：/>，其中/>代表数据包大小，/>是根据网络条件动态调整的系数。最终生成详细的视频数据分配策略，策略中包含每台服务器分配到的数据包大小及预期处理时间。

S602：采用视频数据分配策略，通过网络配置工具将视频数据包分配至服务器，设置数据传输路径，监控服务器接收和处理数据的实时状态，建立数据传输监控记录的执行流程如下；

S602子步骤采用视频数据分配策略，通过网络配置工具执行视频数据包的具体分配工作，首先在网络配置工具中加载视频数据分配策略文件，然后选择目标服务器群，设定数据传输路径，包括源地址、目的地址及必要的中继节点。数据包分配后，自动启动数据传输监控模块，实时监控每台服务器接收和处理数据的状态，如接收速率、处理速率、数据完整性验证结果等。监控数据被记录在数据传输监控记录中，记录格式详细规范，便于后续分析和追溯。

S603：根据数据传输监控记录，评估和调整服务器之间的数据同步和处理协调，通过实时调整网络配置和服务器资源分配，优化视频处理流程的效率和输出质量，得到视频处理分布式协调结果的执行流程如下；

S603子步骤根据数据传输监控记录，分析服务器之间的数据处理和同步效率。利用记录中的详细数据，评估每台服务器在视频处理任务中的表现，特别是关注数据处理延迟和失败任务的情况。通过实时调整网络配置和服务器资源分配来优化整个视频处理流程，采用公式：，其中，/>代表处理效率，/>是原始处理时间，/>是调整后的处理时间，/>是参与服务器的数量。调整策略旨在减少处理时间，提高数据同步的速度，最终得到视频处理分布式协调结果，此结果详细记录在优化报告中，包括优化前后的效率对比及质量提升详情。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (8)

1.一种融合多种网络与视频会议设备的使用方法，其特征在于，包括以下步骤：

监控当前网络环境中带宽使用量和网络质量指标，包括延迟、丢包率，整合数据评估网络运行基本情况，生成初步网络评估结果；

基于所述初步网络评估结果，分析网络带宽和延迟的变化趋势，跟踪变化趋势预测未来时间段内的网络行为，得到网络预测调整结果；

根据所述网络预测调整结果，调整网络中高清视频流数据包的优先级，修改交换机和路由器配置，构建数据优先级优化结果；

基于所述数据优先级优化结果，重新配置网络资源，调整音视频数据流带宽分配，实时监控并调整优化传输，生成带宽分配优化结果；

从所述带宽分配优化结果分析服务器当前负载情况，根据CPU和内存使用情况动态调整资源，优化视频处理任务的资源分配，构建资源调配动态调整结果；

利用所述资源调配动态调整结果，在多服务器环境中执行分布式视频处理，分割并分配高清视频数据包，协调服务器间数据处理，优化视频处理效率，得到视频处理分布式协调结果。

2.根据权利要求1所述的融合多种网络与视频会议设备的使用方法，其特征在于，所述初步网络评估结果包括网络负载图表、延迟时间图、丢包频率表，所述网络预测调整结果包括带宽需求预测图、延迟趋势图、网络拥堵预测结果，所述数据优先级优化结果包括优先级调整列表、配置更新记录、关键数据流标识，所述带宽分配优化结果包括带宽分配方案、网络监控日志、资源分配调整表，所述资源调配动态调整结果包括性能利用率分析、资源重新配置方案、任务资源匹配表，所述视频处理分布式协调结果包括分布式任务分配记录、服务器联合操作概述、处理任务效率评估。

3.根据权利要求1所述的融合多种网络与视频会议设备的使用方法，其特征在于，基于所述初步网络评估结果，分析网络带宽和延迟的变化趋势，跟踪变化趋势预测未来时间段内的网络行为，得到网络预测调整结果的步骤具体为；

从所述初步网络评估结果获取带宽使用量和延迟的数据，采用时间序列分析法排列数据，通过统计分析识别关键波动点和趋势周期，生成带宽延迟变化记录；

使用所述带宽延迟变化记录进行趋势跟踪，通过对比分析同期历史数据和当前数据变化，确定关键变化节点，对未来时间段内的网络行为变化进行推测，构建行为变化预测档案；

基于所述行为变化预测档案，对网络资源配置进行调整，针对预测的网络高负载期和低负载期重新分配带宽资源和流量控制，匹配预见的网络使用需求，获取网络预测调整结果。

4.根据权利要求1所述的融合多种网络与视频会议设备的使用方法，其特征在于，根据所述网络预测调整结果，调整网络中高清视频流数据包的优先级，修改交换机和路由器配置，构建数据优先级优化结果的步骤具体为；

从所述网络预测调整结果中提取高清视频流数据包的当前优先级，检查与最优配置的对比，若存在偏差，则提升命令行任务至优先级，并记录调整活动，生成优先级调整记录；

基于所述优先级调整记录，在网络管理界面更新交换机和路由器的优先级配置参数，统一升级设备上的高清视频流数据包处理规则，构建配置同步记录；

使用所述配置同步记录，应用深度学习算法，实施网络测试，通过目标脚本自动监测高清视频数据流的实时传输状态，检验优先级设置的实施效果，并对网络性能数据进行采集和记录，得到数据优先级优化结果。

5.根据权利要求4所述的融合多种网络与视频会议设备的使用方法，其特征在于，所述深度学习算法按照公式其中，/>为优化后的网络性能指标，/>为从视频数据流中提取的网络性能特征数据，/>为权重矩阵，/>为偏差项，/>为激活函数，/>为正则化参数，/>为实时网络流量数据，/>为时间衰减系数，/>为历史网络性能数据。

6.根据权利要求1所述的融合多种网络与视频会议设备的使用方法，其特征在于，基于所述数据优先级优化结果，重新配置网络资源，调整音视频数据流带宽分配，实时监控并调整优化传输，生成带宽分配优化结果的步骤具体为；

从所述数据优先级优化结果中提取多类音视频数据流的当前带宽占用数据，逐一检查每种流类型的带宽使用率，对于超出和未达预期效率的数据流，进行带宽分配的即时调整，调整带宽配额符合实时需求，生成带宽使用调整记录；

利用所述带宽使用调整记录，执行对网络带宽分配的调整，采用网络控制命令在控制台调整数据流的带宽限制，监控调整后的流量，建立带宽实时调整档案；

根据所述带宽实时调整档案，更新网络管理策略，通过网络管理将新的带宽配置同步至关联设备，进行网络性能测试，确定数据流的传输效率是否符合新的带宽分配策略，得到带宽分配优化结果。

7.根据权利要求1所述的融合多种网络与视频会议设备的使用方法，其特征在于，从所述带宽分配优化结果分析服务器当前负载情况，根据CPU和内存使用情况动态调整资源，优化视频处理任务的资源分配，构建资源调配动态调整结果的步骤具体为；

从所述带宽分配优化结果中提取服务器的CPU和内存使用数据，分析数据确定当前负载分布，检测超负荷和未充分利用的资源区域，对资源区域执行资源调整命令，调整资源分配量，生成资源使用状况分析结果；

利用所述资源使用状况分析结果，对服务器进行资源重新配置，调整CPU和内存资源，优化视频处理任务的运行效率，通过修改服务器操作的资源管理设置，调整给定任务的资源优先级，建立资源重新配置记录；

根据所述资源重新配置记录，实施并监控资源配置的效果，使用服务器管理工具监控调整后的实时性能反馈，进行资源优化调整的验证，得到资源调配动态调整结果。

8.根据权利要求1所述的融合多种网络与视频会议设备的使用方法，其特征在于，利用所述资源调配动态调整结果，在多服务器环境中执行分布式视频处理，分割并分配高清视频数据包，协调服务器间数据处理，优化视频处理效率，得到视频处理分布式协调结果的步骤具体为；

基于所述资源调配动态调整结果，进行每台服务器的性能分析，识别每台服务器对高清视频数据处理的能力，计算可处理的数据量，根据每台服务器的处理能力动态分配视频数据包大小，生成视频数据分配策略；

采用所述视频数据分配策略，通过网络配置工具将视频数据包分配至服务器，设置数据传输路径，监控服务器接收和处理数据的实时状态，建立数据传输监控记录；

根据所述数据传输监控记录，评估和调整服务器之间的数据同步和处理协调，通过实时调整网络配置和服务器资源分配，优化视频处理流程的效率和输出质量，得到视频处理分布式协调结果。