专利交易市场

本发明公开了一种边缘网络环境下基于XGBoost算法的VOD业务缓存优化方法，包括如下步骤：采集视频数据；以平均访问量为预测目标，用XGBoost算法进行回归建模获得预测模型；利用预测模型对平均访问量进行预测；根据预测结果建立缓存优化模型；使用背包算法求解优化模型，得到最终缓存方案。本发明考虑到边缘服务器需要处理大量的视频信息，以及机器学习在大数据处理中出色的数据分析能力，从而使得边缘服务器最大限度地减少业务访问时延，提高了边缘服务器的缓存效率，并且该方案非常简单而易于实现，具有很好的应用前景。

本发明公开了一种边缘网络环境下基于随机森林算法的VOD业务缓存替换方法，包括如下步骤：采集视频数据；使用随机森林填充法处理视频数据缺失值，建立预测模型；通过预测模型对平均访问时长进行预测；根据预测结果建立缓存替换模型；使用隐枚举法求解缓存替换模型，得到最终替换方案。本发明考虑到边缘服务器需要处理大量的视频信息，以及机器学习在大数据处理中出色的分析能力，首先利用机器学习中的随机森林算法对视频的周平均访问时长进行预测，从而在此基础上提出了一种新的视频缓存替换模型，并使用隐枚举法对模型进行求解，从而使边缘服务器最大限度地减轻核心网负载，且该方案非常简单而易于实现，具有很好的应用前景。

本发明涉及一种基于接收缓冲区的视频直播时的音频传输方法，包括：音频采集设备与视频拍摄设备同步进行音频采样，并将得到的采样信息打包为数据包后通过无线通信网络发送给视频拍摄设备；在视频拍摄设备端建立接收缓冲区存储接收到的数据包；在接收缓冲区对丢包缺失的数据包进行补全；依次将接收缓冲区存储的数据包移出接收缓冲区，并与对应的视频信息进行合成后生成直播视频。本发明中，音频采集设备通过无线通信网络传输音频信息，音频信息传输便捷，且能够确保音质效果；在视频拍摄设备设置接收缓存区，能够对丢包缺失的音频数据进行补全，大大降低无线通信网络丢包现象的影响，能够显著提高直播时的音质，且能够满足视频直播的实时性要求。