摘要
本发明涉及流媒体检测技术领域,公开了一种实时流媒体画质动态检测方法。该方法获取目标视频流的实时传输数据集合,包含视频帧序列、音频流时序数据和网络传输状态指标数据;通过对视频帧序列进行空间特征解析生成帧内结构特征向量,对音频流时序数据进行时频变换生成音频频谱特征向量,并将二者进行时空特征融合得到融合流媒体特征集合;利用预训练的异常检测模型对融合特征进行画质劣化权重分配,生成包含网络状态指标与视频帧异常关联度分布的评分集合;基于该分布对网络状态和视频帧数据进行联合劣化根因追溯,确定导致画质下降的传输节点及数据包丢失类型;最后根据根因结果生成传输参数动态优化策略,反馈至分发系统触发传输路径重配置。
技术关键词
动态检测方法
视频帧
传输路径
实时传输数据
多维特征向量
节点
多层感知网络
卷积神经网络模型
流媒体分发系统
策略
序列
关键帧
音频
矩阵
算术平均值
低秩稀疏分解
图谱