[go: up one dir, main page]

CN118449863B - 动态的带宽资源管理方法与装置 - Google Patents

动态的带宽资源管理方法与装置 Download PDF

Info

Publication number
CN118449863B
CN118449863B CN202410903695.8A CN202410903695A CN118449863B CN 118449863 B CN118449863 B CN 118449863B CN 202410903695 A CN202410903695 A CN 202410903695A CN 118449863 B CN118449863 B CN 118449863B
Authority
CN
China
Prior art keywords
cloud application
bandwidth
picture
value
application picture
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202410903695.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN118449863A (zh
Inventor
王笃
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Haima Cloud Tianjin Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Haima Cloud Tianjin Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Haima Cloud Tianjin Information Technology Co Ltd filed Critical Haima Cloud Tianjin Information Technology Co Ltd
Priority to CN202410903695.8A priority Critical patent/CN118449863B/zh
Publication of CN118449863A publication Critical patent/CN118449863A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN118449863B publication Critical patent/CN118449863B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/08—Configuration management of networks or network elements
    • H04L41/0896—Bandwidth or capacity management, i.e. automatically increasing or decreasing capacities
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/14—Network analysis or design
    • H04L41/147—Network analysis or design for predicting network behaviour
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/23—Processing of content or additional data; Elementary server operations; Server middleware
    • H04N21/234—Processing of video elementary streams, e.g. splicing of video streams or manipulating encoded video stream scene graphs
    • H04N21/2343—Processing of video elementary streams, e.g. splicing of video streams or manipulating encoded video stream scene graphs involving reformatting operations of video signals for distribution or compliance with end-user requests or end-user device requirements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/23—Processing of content or additional data; Elementary server operations; Server middleware
    • H04N21/24—Monitoring of processes or resources, e.g. monitoring of server load, available bandwidth, upstream requests
    • H04N21/2402—Monitoring of the downstream path of the transmission network, e.g. bandwidth available

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

本申请提供了一种动态的带宽资源管理方法与装置、电子设备及存储介质，方法包括：利用预先训练好的带宽需求预测模型预测云应用用户的带宽需求；在带宽需求大于第一数值时，调整云应用画面的编码参数，以减少编码后的云应用画面的数据量；或者在连续预测的至少两次带宽需求均小于第二数值时，调整云应用画面的编码参数，以增加编码后的云应用画面的数据量，其中，第一数值大于或等于第二数值，能有效管理带宽资源，提高带宽资源使用效率，并降低总体带宽成本，同时保证优质的用户体验。

Description

动态的带宽资源管理方法与装置
技术领域
本发明涉及云应用领域，特别涉及一种动态的带宽资源管理方法与装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着云应用服务（比如云游戏服务）的普及和发展，云应用服务提供商面临着越来越多的挑战，尤其是在带宽管理和成本控制方面。云应用服务作为一种高带宽需求的服务，依赖于稳定且快速的网络连接以确保流畅的应用体验。然而，由于云应用客户通常在特定的时间段（如晚间或周末）活跃，导致云应用服务提供商在峰值时段面临带宽使用的高峰值叠加效应，这种叠加效应造成了极端的带宽需求峰值，从而导致云应用服务提供商面临高昂的带宽费用。同时，在非峰值时段，由于大量带宽资源未被充分利用，又造成了资源浪费。
因此，如何提供一种方案，以有效管理带宽资源，提高带宽资源使用效率，并降低总体带宽成本，同时保证优质的用户体验，成为亟待解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术存在的技术问题，本申请实施例提供一种动态的带宽资源管理方法与装置、电子设备及存储介质。
第一方面，本申请实施例提供了一种动态的带宽资源管理方法，应用于云服务器，包括：
利用预先训练好的带宽需求预测模型预测云应用用户的带宽需求；
在带宽需求大于第一数值时，调整云应用画面的编码参数，以减少编码后的云应用画面的数据量；或者在连续预测的至少两次带宽需求均小于第二数值时，调整云应用画面的编码参数，以增加编码后的云应用画面的数据量，其中，第一数值大于或等于第二数值。
第二方面，本申请实施例还提供了一种动态的带宽资源管理装置，应用于云服务器，包括：
预测单元，用于利用预先训练好的带宽需求预测模型预测云应用用户的带宽需求；
调整单元，用于在带宽需求大于第一数值时，调整云应用画面的编码参数，以减少编码后的云应用画面的数据量；或者在连续预测的至少两次带宽需求均小于第二数值时，调整云应用画面的编码参数，以增加编码后的云应用画面的数据量，其中，第一数值大于或等于第二数值。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如第一方面所述的动态的带宽资源管理方法的步骤。
第四方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如第一方面所述的动态的带宽资源管理方法的步骤。
综上，本申请实施例提供的动态的带宽资源管理方法与装置、电子设备及存储介质，利用预先训练好的带宽需求预测模型预测云应用用户的带宽需求；在带宽需求大于第一数值时，调整云应用画面的编码参数，以减少编码后的云应用画面的数据量；或者在连续预测的至少两次带宽需求均小于第二数值时，调整云应用画面的编码参数，以增加编码后的云应用画面的数据量，也就是说，在峰值时段，通过调整云应用画面的编码参数平滑带宽需求峰值，而在非峰值时段，通过调整云应用画面的编码参数提升云应用画面质量，整个方案能够有效管理带宽资源，提高带宽资源使用效率，并降低总体带宽成本，同时保证优质的用户体验。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种动态的带宽资源管理方法一实施例的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种动态的带宽资源管理装置一实施例的结构示意图；
图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。
参照图1所示，为本申请实施例提供的一种动态的带宽资源管理方法的流程示意图，该动态的带宽资源管理方法，应用于云服务器，包括：
S10、利用预先训练好的带宽需求预测模型预测云应用用户的带宽需求；
本实施例中，需要说明的是，带宽需求预测模型的输入可以是历史多个时段云应用用户的实际带宽使用量，输出可以是当前时段云应用用户的带宽需求。比如过去5个小时中每个小时的云应用用户的实际带宽使用量，则将过去5个小时中每个小时的云应用用户的实际带宽使用量输入带宽需求预测模型，可以预测当前这一个小时的云应用用户的带宽需求。云应用用户可以是接入同一个IDC(InternetDataCenter，互联网数据中心)机房的实例进行云玩的用户。针对云应用用户的带宽需求的预测及后续步骤S11中的处理措施上，可以区分网络运营商或者不区分网络运营商。
S11、在带宽需求大于第一数值时，调整云应用画面的编码参数，以减少编码后的云应用画面的数据量；或者在连续预测的至少两次带宽需求均小于第二数值时，调整云应用画面的编码参数，以增加编码后的云应用画面的数据量，其中，第一数值大于或等于第二数值。
本实施例中，需要说明的是，第一数值和第二数值可以根据需要进行设置。在带宽需求大于第一数值时，减少编码后的云应用画面的数据量，能够消减带宽的使用量；在连续预测的至少两次带宽需求均小于第二数值时，增加编码后的云应用画面的数据量，能够提高带宽的使用量。通过在峰值时段消减带宽的使用量，并在非峰值时段提高带宽的使用量可以缩减带宽峰值和带宽谷值之间的差距，提高带宽资源的使用效率，保证用户体验，并降低带宽成本。
本申请实施例提供的动态的带宽资源管理方法，利用预先训练好的带宽需求预测模型预测云应用用户的带宽需求；在带宽需求大于第一数值时，调整云应用画面的编码参数，以减少编码后的云应用画面的数据量；或者在连续预测的至少两次带宽需求均小于第二数值时，调整云应用画面的编码参数，以增加编码后的云应用画面的数据量，也就是说，在峰值时段，通过调整云应用画面的编码参数平滑带宽需求峰值，而在非峰值时段，通过调整云应用画面的编码参数提升云应用画面质量，整个方案能够有效管理带宽资源，提高带宽资源使用效率，并降低总体带宽成本，同时保证优质的用户体验。
在前述方法实施例的基础上，带宽需求预测模型为ARIMA模型（AutoregressiveIntegrated Moving Average Model，自回归移动平均模型），
其中，在所述利用预先训练好的带宽需求预测模型预测云应用用户的带宽需求之前，还可以包括：
对历史的多个云应用用户的带宽使用量进行至少一次差分处理，并利用差分处理后的带宽使用量训练ARIMA模型。
本实施例中，需要说明的是，对历史的多个云应用用户的带宽使用量进行至少一次差分处理，是为了将历史的多个云应用用户的带宽使用量组成的原始序列变换成平稳序列。
在前述方法实施例的基础上，所述调整云应用画面的编码参数，以减少编码后的云应用画面的数据量，可以包括：
增加非I帧的画面帧的编码比例；和/或
减少对云应用画面中第一指定区域进行编码的码率和/或分辨率。
本实施例中，需要说明的是，在预测的带宽使用的峰值时段，为了消减带宽使用峰值，可以减少云服务器发送给终端的数据量，具体措施包括增加非I帧的画面帧的编码比例、减少对云应用画面中第一指定区域进行编码的码率和减少对云应用画面中第一指定区域进行编码的分辨率中的至少一种。I帧又称为内部画面(intra picture)或关键帧，它是一个全帧压缩的编码帧，解码时不需要参考其他画面，仅用I帧的数据就可重构完整图像。增加非I帧的画面帧的编码比例意味着编码出的非I帧的比例增加了，而非I帧不是完整的图像帧，数据量较少，如此可以减少发送给终端的数据量。第一指定区域可以为整帧云应用画面区域，或者非用户关注区域（比如背景区域）和/或暗场景区域等部分区域。而对云应用画面中非用户关注区域和暗场景区域的识别可以采用现有技术，此内容不是本申请的核心，在此不再赘述。减少对云应用画面中第一指定区域进行编码的码率和/或分辨率，意味着云服务器的编码器对云应用画面进行编码得到的编码数据的数据量减少了，如此，发送给终端的数据量自然也减少了。本实施例中处理措施的调整量可以参考历史某一带宽使用量（比如过去一个月峰值带宽的80%）下用户体验较优的编码参数来确定。在调整码率和分辨率时，可以按照各自对应的指定步长交替降低码率和分辨率。本实施例中的处理措施可以附加限制条件，比如针对低优先级的用户或者非关键的云应用。
在前述方法实施例的基础上，所述调整云应用画面的编码参数，以增加编码后的云应用画面的数据量，可以包括：
减少非I帧的画面帧的编码比例；和/或
增加对云应用画面中第二指定区域进行编码的码率和/或分辨率和/或帧率。
本实施例中，需要说明的是，对应于需要减少云服务器发送给终端的数据量的前一实施例，本实施例需要增加云服务器发送给终端的数据量，具体地，可以减少非I帧的画面帧的编码比例，即编码出的I帧增加了，而I帧的数据量较大，如此可以增加发送给终端的数据量。第二指定区域可以为整帧云应用画面区域，或者用户关注区域和/或其它部分区域（暗场景区域、背景区域等）。增加对云应用画面中第二指定区域进行编码的码率和/或分辨率，可以增加对云应用画面编码后得到的编码数据的数据量，如此可以增加发送给终端的数据量。除了增加对云应用画面中第二指定区域进行编码的码率和/或分辨率和/或帧率外，还可以增加FEC（Forward Error Correction，前向纠错）冗余比例、增加编码后数据的传输速度等，以充分利用带宽资源，并提升用户体验。具体地，增加FEC冗余比例可以减小弱网条件下的丢包率；增加数据传输速度可以增加云应用画面显示的流畅度。
参照图2所示，为本申请实施例提供的一种动态的带宽资源管理装置的结构示意图，该装置应用于云服务器，包括：
预测单元20，用于利用预先训练好的带宽需求预测模型预测云应用用户的带宽需求；
调整单元21，用于在带宽需求大于第一数值时，调整云应用画面的编码参数，以减少编码后的云应用画面的数据量；或者在连续预测的至少两次带宽需求均小于第二数值时，调整云应用画面的编码参数，以增加编码后的云应用画面的数据量，其中，第一数值大于或等于第二数值。
本申请实施例提供的动态的带宽资源管理装置，借助于预测单元20利用预先训练好的带宽需求预测模型预测云应用用户的带宽需求；借助于调整单元21在带宽需求大于第一数值时，调整云应用画面的编码参数，以减少编码后的云应用画面的数据量；或者在连续预测的至少两次带宽需求均小于第二数值时，调整云应用画面的编码参数，以增加编码后的云应用画面的数据量，也就是说，在峰值时段，通过调整云应用画面的编码参数平滑带宽需求峰值，而在非峰值时段，通过调整云应用画面的编码参数提升云应用画面质量，整个方案能够有效管理带宽资源，提高带宽资源使用效率，并降低总体带宽成本，同时保证优质的用户体验。
在前述装置实施例的基础上，带宽需求预测模型为ARIMA模型，所述装置还可以包括：
训练单元，用于在预测单元工作之前，对历史的多个云应用用户的带宽使用量进行至少一次差分处理，并利用差分处理后的带宽使用量训练ARIMA模型。
在前述装置实施例的基础上，所述调整单元，可以用于：
在带宽需求大于第一数值时，增加非I帧的画面帧的编码比例；和/或
减少对云应用画面中第一指定区域进行编码的码率和/或分辨率。
在前述装置实施例的基础上，所述调整单元，可以用于：
在连续预测的至少两次带宽需求均小于第二数值时，减少非I帧的画面帧的编码比例；和/或
增加对云应用画面中第二指定区域进行编码的码率和/或分辨率和/或帧率。
本申请实施例提供的动态的带宽资源管理装置，其实现过程与本申请实施例提供的动态的带宽资源管理方法一致，所能达到的效果也与本申请实施例提供的动态的带宽资源管理方法相同，在此不再赘述。
上述方案根据预测的带宽需求，自适应地调整云应用画面的编码策略，能够最大化带宽资源的使用效率，避免在高峰时段的资源过载以及在非高峰时段的资源闲置，在减少成本的同时保持或提升用户体验，从而使云应用服务提供商能够在保证用户良好体验质量的同时，有效地管理和优化带宽使用，实现服务质量与成本效益的双重优化。
如图3所示，本申请实施例提供的一种电子设备，包括：处理器30、存储器31和总线32，所述存储器31存储有所述处理器30可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器30与所述存储器31之间通过总线32通信，所述处理器30执行所述机器可读指令，以执行如上述动态的带宽资源管理方法的步骤。
具体地，上述存储器31和处理器30能够为通用的存储器和处理器，这里不做具体限定，当处理器30运行存储器31存储的计算机程序时，能够执行上述动态的带宽资源管理方法。
对应于上述动态的带宽资源管理方法，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述动态的带宽资源管理方法的步骤。
以上仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种动态的带宽资源管理方法，应用于云服务器，其特征在于，包括：
利用预先训练好的带宽需求预测模型预测带宽计费维度下云应用用户的带宽需求；
在带宽需求大于第一数值时，调整云应用画面的编码参数，以减少编码后的云应用画面的数据量；或者在连续预测的至少两次带宽需求均小于第二数值时，调整云应用画面的编码参数，以增加编码后的云应用画面的数据量，其中，第一数值大于或等于第二数值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，带宽需求预测模型为ARIMA模型，
其中，在所述利用预先训练好的带宽需求预测模型预测云应用用户的带宽需求之前，还包括：
对历史的多个云应用用户的带宽使用量进行至少一次差分处理，并利用差分处理后的带宽使用量训练ARIMA模型。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述调整云应用画面的编码参数，以减少编码后的云应用画面的数据量，包括：
增加非I帧的画面帧的编码比例；和/或
减少对云应用画面中第一指定区域进行编码的码率和/或分辨率。
4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述调整云应用画面的编码参数，以增加编码后的云应用画面的数据量，包括：
减少非I帧的画面帧的编码比例；和/或
增加对云应用画面中第二指定区域进行编码的码率和/或分辨率和/或帧率。
5.一种动态的带宽资源管理装置，应用于云服务器，其特征在于，包括：
预测单元，用于利用预先训练好的带宽需求预测模型预测带宽计费维度下云应用用户的带宽需求；
调整单元，用于在带宽需求大于第一数值时，调整云应用画面的编码参数，以减少编码后的云应用画面的数据量；或者在连续预测的至少两次带宽需求均小于第二数值时，调整云应用画面的编码参数，以增加编码后的云应用画面的数据量，其中，第一数值大于或等于第二数值。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，带宽需求预测模型为ARIMA模型，所述装置还包括：
训练单元，用于在预测单元工作之前，对历史的多个云应用用户的带宽使用量进行至少一次差分处理，并利用差分处理后的带宽使用量训练ARIMA模型。
7.如权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述调整单元，用于：
在带宽需求大于第一数值时，增加非I帧的画面帧的编码比例；和/或
减少对云应用画面中第一指定区域进行编码的码率和/或分辨率。
8.如权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述调整单元，用于：
在连续预测的至少两次带宽需求均小于第二数值时，减少非I帧的画面帧的编码比例；和/或
增加对云应用画面中第二指定区域进行编码的码率和/或分辨率和/或帧率。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至4任一项所述的动态的带宽资源管理方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如权利要求1至4任一项所述的动态的带宽资源管理方法的步骤。
CN202410903695.8A 2024-07-08 2024-07-08 动态的带宽资源管理方法与装置 Active CN118449863B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410903695.8A CN118449863B (zh) 2024-07-08 2024-07-08 动态的带宽资源管理方法与装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410903695.8A CN118449863B (zh) 2024-07-08 2024-07-08 动态的带宽资源管理方法与装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN118449863A CN118449863A (zh) 2024-08-06
CN118449863B true CN118449863B (zh) 2024-12-13

Family

ID=92333682

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410903695.8A Active CN118449863B (zh) 2024-07-08 2024-07-08 动态的带宽资源管理方法与装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN118449863B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN119342043B (zh) * 2024-12-20 2025-02-28 海马云（天津）信息技术有限公司 云应用画面卡顿优化方法与装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117395430A (zh) * 2023-10-25 2024-01-12 中国船舶集团有限公司第七〇九研究所 一种基于带宽预测的实时传输视频的方法和装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105208390B (zh) * 2014-06-30 2018-07-20 杭州海康威视数字技术股份有限公司 视频编码的码率控制方法及其系统
CN107155107B (zh) * 2017-03-21 2018-08-03 腾讯科技（深圳）有限公司 视频编码方法和装置、视频解码方法和装置
US11524230B2 (en) * 2019-10-01 2022-12-13 Sony Interactive Entertainment Inc. Encoder tuning to improve tradeoffs between latency and video quality in cloud gaming applications
CN115086699B (zh) * 2022-06-15 2023-05-30 哈尔滨工业大学（深圳） 基于蜂窝网络的uav实时视频传输码率自适应系统
CN117956167A (zh) * 2023-12-28 2024-04-30 深圳云天畅想信息科技有限公司 视频编码的码率控制方法、装置及计算机可读存储介质

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117395430A (zh) * 2023-10-25 2024-01-12 中国船舶集团有限公司第七〇九研究所 一种基于带宽预测的实时传输视频的方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN118449863A (zh) 2024-08-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN118449863B (zh) 动态的带宽资源管理方法与装置
CN114827662B (zh) 视频分辨率自适应调节方法、装置、设备和存储介质
CN111617466B (zh) 编码格式的确定方法、装置及云游戏的实现方法
CN112866746A (zh) 一种多路串流云游戏控制方法、装置、设备及存储介质
CN115361582B (zh) 一种视频实时超分辨率处理方法、装置、终端及存储介质
CN115514960A (zh) 视频编码方法、装置、电子设备与存储介质
CN116095355B (zh) 视频显示控制方法及其装置、设备、介质、产品
WO2023142716A1 (zh) 编码方法、实时通信方法、装置、设备及存储介质
Lorenzi QoE-and energy-aware content consumption for HTTP adaptive streaming
CN116827921A (zh) 一种流媒体的音视频处理方法、装置及设备
CN113973224A (zh) 媒体信息的传输方法、计算设备及存储介质
Shi et al. Learning-based fuzzy bitrate matching at the edge for adaptive video streaming
CN118524246A (zh) 控制投屏的方法及装置
US20230396790A1 (en) Video encoding method and apparatus, electronic device, and storage medium
WO2023071469A1 (zh) 视频处理方法、电子设备及存储介质
CN116546276A (zh) 链路带宽估计方法、装置、设备、存储介质以及程序产品
WO2020155538A1 (zh) 视频处理方法、系统、计算机设备及存储介质
CN119383383B (zh) 画面处理方法与装置
CN118590648A (zh) 视频压缩处理方法、装置、设备及存储介质
CN115375530B (zh) 一种多gpu协同渲染方法、系统、装置及存储介质
CN109379593B (zh) 一基于超前预测的码率控制方法
CN120223887A (zh) 图像编码方法、零终端系统和电子设备
Zhisheng et al. Cloud-based video communication and networking: an architectural overview
CN108933945A (zh) 一种gif图片的压缩方法、装置及存储介质
CN120238651A (zh) 数据处理方法、装置及设备、可读存储介质、程序产品

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant