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摘要：本发明提供一种基于DASH的全景视频传输方法，涉及视频传输技术领域。该方法涉及全景视频QoE的确定、码率动态自适应选择和视口预测三部分；首先将全景视频在空间维度上分割固定尺寸的图块，并对每个视频图块做相应地质量分级；并将全景视频分成具有相同持续时间的视频帧序列块；然后确定对用户体验影响最大的参数，进而确定全景视频QoE的目标函数；使用强化学习的AsynchronousAdvantageActor‑Critic框架对全景视频的码率进行自适应选择；采用基于LSTM‑Seq2Seq的视口预测模型预测用户的视口。该方法设计了强化学习智能体在全景视频场景下的状态、动作以及奖励值函数，并通过长短期记忆网络方法预测用户视口改进了预测视口的准确性，进一步提高了用户的观看体验。
主权项：1.一种基于DASH的全景视频传输方法，包括全景视频QoE的确定、码率动态自适应选择和视口预测三部分，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：将全景视频在时刻t的空间维度上分割成具有I行和J列的固定尺寸的图块，并对每个视频图块做相应地质量分级；通过来自候选速率集的特定比特率来分配和编码视频图块；步骤2：将全景视频分成具有相同持续时间的视频帧序列块，视频帧序列块的持续时间表示为T；步骤3：确定对用户体验影响最大的参数，进而确定全景视频QoE的目标函数；步骤4：使用强化学习的AsynchronousAdvantageActor-Critic框架对全景视频的码率进行自适应选择；步骤5：采用基于LSTM-Seq2Seq的视口预测模型预测用户的视口。
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百度查询： 东北大学 一种基于DASH的全景视频传输方法
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