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公开(公告)号：CN105323604A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510717977.X
申请日：2015-10-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N21/2662 , H04N21/238 , H04N21/2343 , H04N21/433 , H04N21/44 , H04N21/472
CPC classification number: H04N21/2662 , H04N21/234309 , H04N21/23805 , H04N21/4331 , H04N21/44004 , H04N21/47202
Abstract: 本发明为一种QoE驱动的HTTP流媒体点播缓冲区控制方法，在点播过程中，服务器对视频数据进行转码、封装成多种不同质量级别的媒体流，并对媒体流进行切片存储；客户端采用分段式优化方法，根据实时的网络可用带宽，并考虑到用户对于媒体流播放卡顿的敏感性，对客户端缓冲区数据进行合理的预留；若不能对客户端缓冲区数据进行合理的预留，则客户端再利用自适应优化算法，请求与实时的网络可用带宽相适应的质量级别的媒体流，防止缓冲区数据下溢，实现了一种QoE驱动的HTTP流媒体点播缓冲区控制方法。
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公开(公告)号：CN103442298B
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201310344918.3
申请日：2013-08-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N21/472 , H04N21/654 , H04N21/6587 , H04N21/27 , H04N21/63
Abstract: 本发明是一种云架构环境下的视频点播异步交互方法，收看者在视频点播过程中，对本视频有感想、疑问、见解时，可以随时录制收看者自己的视、音频信息，作为反馈视频文件上传至云架构下的服务器，记录并提交当前视频播放时间点；云架构下的服务器构建视频播放时间点和反馈视频文件的映射表；在视频点播过程中，云架构下的服务器根据当前播放时间点查找映射表中是否有该时间点的反馈视频文件信息，若有，则在视频点播页面显示出反馈视频文件资源，并可根据不同的点播方式选择是否与原视频同步播放，本发明实现了视频节目收看者与其他收看者之间的异步视频交互。
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公开(公告)号：CN103744923B
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201310739926.8
申请日：2013-12-26
Applicant: 西安交通大学 , 上海网达软件股份有限公司
Abstract: 一种支持学习过程记录与上传的移动终端自主点播学习系统，包括带有内存卡和播放器的移动终端、操作信息记录模块、操作信息上传模块和远程服务器；本发明还提供了基于所述自主点播学习系统的自主点播学习方法，将供自主点播学习的视频资料存放在移动终端的内存卡中，点播时，调用本地播放器进行课程视频播放；记录学生在课程视频播放过程中的操作信息并将学习记录保存在本地数据库中，在网络连接状态下将本地数据库中的学习记录发送到服务器，教师通过查询服务器的数据库，获取每个学生的自主点播学习情况，本发明支持学生在移动终端设备上通过选择课程视频进行自主点播学习，并可以记录和上传学生的学习过程，方便教师了解和跟踪学生的自主点播学习情况。
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公开(公告)号：CN103369368B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201310253056.3
申请日：2013-06-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N21/25 , H04N21/266 , H04N21/63
Abstract: 本发明为一种支持多版本的视频云点播缓存调度方法，考虑相同视频内容但不同码率版本之间的相关性，采用缓存组共享调度算法以降低缓存资源开销；本发明中，对于相同视频内容，流媒体服务器中存储多个码率版本的视频文件以适应用户不同的请求，当用户请求的某一码率版本的视频文件，若该码率版本的文件已在缓存服务器中缓存时，则直接服务，若未缓存，则在缓存服务器中查找是否缓存有相邻码率版本的文件，若有，则先将该请求加入临时缓存组，以减少用户等待时长。
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公开(公告)号：CN104159126A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410386706.6
申请日：2014-08-07
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N21/2343 , H04N21/845 , H04N19/40
Abstract: 本发明为一种基于Map-Reduce的视频转码任务调度方法，构建基于宏块的MPEG-4视频解码时耗模型和基于图像帧的H.264/AVC视频编码时耗模型，以预测基于Map-Reduce的视频转码任务中的视频分片的转码时耗；以预测的转码时耗为依据，构建视频分片转码预期任务耗时矩阵ETC；以视频分片转码预期任务耗时矩阵为依据，构建转码节点预期任务完成时间矩阵ETF；以转码节点预期任务完成时间矩阵和转码时耗差异阈值β为依据，将视频转码任务分配到视频转码集群之上。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104123182A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410344242.2
申请日：2014-07-18
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明提供一种基于主从架构的MapReduce任务跨数据中心调度系统及方法，其特征在于，建立MapReduce任务全局任务调度中心，负责管理各数据中心的资源管理器，接收客户端Client提交的MapReduce任务请求，根据预设调度算法选择满足要求的数据中心；各数据中心的资源管理器定时将本中心的状态和任务执行信息同步至全局任务调度中心。本发明所述系统及方法实现了MapReduce任务的跨数据中心调度，为跨数据中心的MapReduce任务提供统一入口，有效实现了各数据中心的数据和计算资源共享。
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公开(公告)号：CN102387072B
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201110312787.1
申请日：2011-10-15
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L12/901 , H04L29/06 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种支持异构终端与异构网络环境的应用层组播方法，其特征在于基于服务覆盖网络和P2P覆盖网络的树型分层网络架构，实现了综合考虑异构终端与异构网络环境的媒体数据传送方法。首先，基于服务覆盖网络和P2P覆盖网络的树型分层网络架构，综合考虑了不同ISP网络与内外网的异构网络环境，实现了支持异构网络的媒体数据传送；其次，基于异构网络的媒体数据传送分层网络架构，综合考虑各个用户节点的网络类型、网络带宽、在线时长和分辨率的终端异构因素，实现了支持异构终端的媒体数据传送方法。
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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：CN109787856B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201811557831.3
申请日：2018-12-19
Applicant: 西安交通大学 , 咪咕视讯科技有限公司
IPC: H04L12/26 , H04N21/442
Abstract: 本发明公开了一种基于LTE网络链路状态的HAS带宽预测方法，获取反映链路吞吐率抖动趋势的变量trend；基于trend调整计算平均吞吐率的视频分片个数m；基于m计算反映链路吞吐率抖动程度的变量flu，根据变量flu调整加权平均带宽预测时的λ值，λ＝flu*β，S4，用m和λ作为计算平均吞吐率和带宽预测的参数，从而计算得到链路的预测带宽；本发明所述HAS算法在不同LTE网络状态下，都能够拥有较高的吞吐率和较少的切换次数与卡顿次数，针对不同的LTE网络链路状态，能够有效的保持预测带宽的稳定性和灵敏性，使得使用该带宽预测算法实现的HAS视频应用的用户，拥有更好的用户体验。
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公开(公告)号：CN109218814B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201811143030.2
申请日：2018-09-28
Applicant: 西安交通大学 , 北京奥鹏远程教育中心有限公司
IPC: H04N21/438 , H04N21/2187 , H04N21/2385 , H04N21/24 , H04N21/2662
Abstract: 本发明公开了一种云计算环境下QoE驱动的HAS直播频道调度方法，包括提出了平均用户QoE的计算方法和模型，基于平均用户QoE的计算方法或模型，可以对HAS直播频道进行初始化部署和动态调度。在针对云端资源初始化分配的场景，在已知云端资源供给状态的情况下，研究以优化用户QoE为目标的HAS直播频道初始化部署方法，使得在满足每台虚拟流媒体服务器资源最大限制的条件下，最大化平均用户的QoE。针对云端资源动态整合的场景，研究以优化待上线频道的用户QoE为目标的HAS直播频道动态调度方法，使得在云端有限的资源供给条件下，依然能够保证频道最大化平均用户的QoE。
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