[发明专利]一种基于智能边缘的直播视频流的传输方法

说明书

本发明公开了一种基于智能边缘的直播视频流的传输方法，所述方法。智能边缘接收到视频块下载请求时，获取下载请求所处网络的网络状态信息；所述智能边缘根据所述网络状态信息确定该视频块对应的比特率，并从服务端获取到所述比特率的视频块；所述智能边缘将获取到视频块下发至所述视频块对应的用户集群中的每个用户端。本发明通过在靠近用户端侧设置智能边缘，所述智能边缘获取下载请求对应的用户端所处网络的网络状态信息，并根据获取到网络状态信息来确定视频块对应的比特率，这样结合所处的实时网络状况、用户状态和视频状态来确定比特率，可以减少直播场景下的传输冗余，优化直播视频流用户的体验质量。

技术领域

本发明涉及直播技术领域，特别涉及一种基于智能边缘的直播视频流的传输方法。

背景技术

近年来，直播行业蓬勃发展。思科的年度预测报告显示，从2017年到2022年，直播视频将增长15倍。除了对更高的视频质量、更低的卡顿率和质量切换的要求外，直播视频的用户要求有更低的延迟，以在复杂的网络环境下获得较好的用户体验质量(QoE)，这与传统的视频点播(VoD)服务有所不同。

在当前的直播流传输体系结构中，由内容提供商(CP)部署在核心区域网络中的数据中心服务数百万终端用户。因此，直播流服务产生的爆炸性冗余流量可能会导致较差的用户QoE。为了解决直播视频流量激增和网络环境复杂多变的难题，研究人员提出了基于HTTP的自适应流(HAS)。在HAS广泛部署的体系结构中，通常采用自适应比特率(ABR)算法。ABR算法根据网络实时状态选择最优比特率，从而提高用户QoE。但是，现有的ABR算法普遍是基于用户的进行独立的比特率决策的ABR算法，而在与其他用户竞争共享的瓶颈带宽时，ABR算法通常会贪婪地选择低于可用测量带宽的最高比特率，这会导致单个用户的可用带宽抖动，造成频繁的比特率切换和视频播放卡顿，严重影响了用户QoE的稳定性和公平性。同时，现有的ABR算法没有考虑观看设备的类型和视频特性对视频感知质量的影响，这可能会浪费网络带宽和设备性能。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种基于智能边缘的直播视频流的传输方法。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：

一种基于智能边缘的直播视频流的传输方法，所述方法包括：

智能边缘接收到视频块下载请求时，获取下载请求所处网络的网络状态信息，其中，所述智能边缘装配于该网络的网络边缘；

所述智能边缘根据所述网络状态信息确定该视频块对应的比特率，并从服务端获取到所述比特率的视频块；

所述智能边缘将获取到视频块下发至所述视频块对应的用户集群中的每个用户端，其中，所述用户集群包括下载请求对应的用户端。

所述基于智能边缘的直播视频流的传输方法，其中，所述用户集群包括若干用户端，若干用户端观看相同直播视频，所述下载请求为所述用户集群针对所述视频块的第一个下载请求。

所述基于智能边缘的直播视频流的传输方法，其中，所述网络状态信息包括全局状态信息以及视频状态信息；所述全局状态信息包括历史吞吐量、被占用比特率、感知质量差异值以及用户端数量；所述视频状态信息包括移动端模型质量、电视端模型质量、所述视频块的前一视频块的感知质量、前一视频块的下载速率、前一视频块的下载时间、跳块数以及实时延迟时间。

所述基于智能边缘的直播视频流的传输方法，其中，所述智能边缘根据所述网络状态信息确定该视频块对应的比特率具体包括：

智能边缘基于所述网络状态信息确定预设比特率集对应的概率集，其中，所述概率集中各概率与所述预设比特率集中各比特率一一对应；

智能边缘根据所述概率集确定所述视频块对应的比特率，其中，所述比特率属于所述预设比特率集。