基于多特征融合的视频流解码延迟预测与动态质量优化方法

一种基于多特征融合的视频流解码延迟预测与动态质量优化方法，包括以下步骤：步骤1、视频流特征提取；步骤2、视频流解码延迟预测：设计混合模型架构预测解码延迟，即采用LightGBM子模型和LSTM残差补偿子模型；步骤3、视频流质量动态决策：MPC用于正常情况下，当网络波动剧烈时，切换到Q‑learning，最终在滚动窗口内确定CRF值的序列输出；步骤4、视频流平滑处理：视频播放采用双缓冲渐进式渲染和码率平滑滤波；步骤5、在完成视频流平滑处理后，将处理后的视频数据传送至显示设备进行渲染与呈现。本发明在端到端延迟约束下优化质量选择并抑制波动。