一种基于专家指导的视频流媒体比特率自适应方法和系统

本申请涉及视频流传输技术领域，涉及一种基于专家指导的视频流媒体比特率自适应方法和系统。所述方法包括：获取混合吞吐量轨迹数据集，根据数据集训练得到初始模型；将数据集聚类为子集，在每个子集上训练专家模型，记录各专家模型的状态‑动作决策对并存入专家经验池；生成虚拟视频会话，收集传输过程中每个视频片段的状态‑动作‑奖励三元组；计算累计奖励和优势值，组合状态‑动作‑奖励三元组、累计奖励、优势值、专家模型的状态‑动作决策对构成训练元组；采样训练元组同步优化Actor网络和Critic网络，获取通用型ABR模型。本发明通过多专家指导方法解决了ABR算法的灾难性遗忘问题，提升了模型的泛化能力和自适应性能。