一种基于时频域特征增强的鲁棒性自适应码率方法

本发明涉及视频处理技术领域，特别涉及一种基于时频域特征增强的鲁棒性自适应码率方法。其包括以下步骤：S1.在服务器和客户端构建视频流传输模型；S2.构建双分支网络模型；S3.根据构建的视频流传输模型，获取视频内容特征、过去块的网络特征、视频播放特征作为输入状态，输入到网络模型；S4.根据策略选择码率，计算专家动作；S5.将专家动作和状态存储在经验池中；S6.从经验池选择一批训练样本进行训练；S7.根据块的持续时间更新策略网络模型；S8.根据状态和码率得到下一个状态，并输入到网络模型；S9.重复步骤S4至S8，直到收敛。本发明采用灵活的系统架构，实现更精准的码率选择；通过结合时域和频域特征，提升用户体验质量。