[发明专利]一种使用视频业务的平均意见分均值特征的流分类方法有效
申请号: | 201710089907.3 | 申请日: | 2017-02-20 |
公开(公告)号: | CN106998322B | 公开(公告)日: | 2020-04-14 |
发明(设计)人: | 董育宁;易小华 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06;H04N17/00;G06K9/62 |
代理公司: | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人: | 李湘群 |
地址: | 210003 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 使用 视频 业务 平均 意见 均值 特征 分类 方法 | ||
1.一种使用视频业务的平均意见分均值特征的流分类方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
步骤1:数据集预处理和特征提取:
1.1)通过网络封包分析软件抓取所需网络中的视频数据流,将抓取的原始数据流保存成标准文本格式;
1.2)对原始的视频数据流进行大量的流量统计特征计算,使用一致性特征选择增益比CON-GR特征选择方法选出信息增益率最大的特征,即下行字节速率;
步骤2:计算360P、480P、720P三种视频业务MOS的PDF均值特征:
2.1)将预处理之后的原始数据集截断;
2.2)模拟视频播放原理,将截断之后的数据集作为模拟播放的输入,统计每一条流的特定参数;
2.3)根据步骤2.2中统计出来的参数计算截断数据集中每条视频流基于ITU-TP.1201标准下的MOS值;
2.4)将MOS值进行等份,统计落在每个等份中MOS值的个数,得到原始视频数据集每条视频流的MOS值PDF,计算均值特征;
步骤3:SVM分类:
3.1)将每条视频流的均值特征结合下行字节速率,定义为最优特征子集;
3.2)将特征子集有监督离散化,使用基于SVM十折交叉验证法进行流识别与分类。
2.根据权利要求1所述的一种使用视频业务的平均意见分均值特征的流分类方法,其特征在于:所述CON-GR特征选择方法的基本步骤是先用CON特征选择方法剔除无关特征,然后计算剩余特征和类别之间的信息增益率GR,并降序排列。
3.根据权利要求1所述的一种使用视频业务的平均意见分均值特征的流分类方法,其特征在于:所述标准文本格式包括包到达时间、源IP地址、目的IP地址、协议类型、数据包大小五列原始信息。
4.根据权利要求1所述的一种使用视频业务的平均意见分均值特征的流分类方法,其特征在于步骤2.2中的所述特定参数包括播放中断次数,平均播放中断时间,初始缓冲时间,视频码率。
5.根据权利要求1所述的一种使用视频业务的平均意见分均值特征的流分类方法,其特征在于步骤2.4中所述等份为将MOS值进行20等份。
6.根据权利要求1所述的一种使用视频业务的平均意见分均值特征的流分类方法,其特征在于所述网络封包分析软件为WireShark。
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