技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的智能视频码率调整及带宽分配方法，构建码率分配神经网络，其输入为包括可用带宽归一化值、用户缓存视频时长归一化值和用户活跃状态的状态向量，其输出为每个用户的码率分配方案向量；设置若干用户状态和可用带宽场景以获取训练样本，对码率分配神经网络进行训练；在每个决策时隙到来时，获取状态向量输入至训练好的码率分配神经网络，得到码率分配方案，再根据码率分配方案和当前可用带宽确定每个用户所占用的带宽，完成带宽分配。本发明利用神经网络推断过程执行速度快的特点，快速求解码率和带宽分配方案，提高时效及准确性。
技术研发人员：宋彤雨;任婧;胡文昱;谈雪彬;王雄;徐世中;王晟;
受保护的技术使用者：电子科技大学;
技术研发日：2021.01.25
技术公布日：2021.06.04