[发明专利]视频传输方法、系统、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种视频传输方法、系统、计算机设备和存储介质，利用边缘服务器预先将流行度较高的视频进行预取和缓存，这样在客户端请求视频时，边缘服务器可以高效的将对应的视频输出给客户端，极大地提高了视频传输性能、效率。

技术领域

本申请涉及计算机网络技术领域，特别是涉及一种视频传输方法、系统、计算机设备和存储介质。

背景技术

基于超文本传输协议(HyperText Transfer Protocol，HTTP)的动态自适应流技术(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP，DASH)因其灵活性和可压缩性而得到广泛的应用，这一传输方式能够提高视频传输的带宽利用率，从而提升用户体验。

通常在DASH的传输模式下，客户端基于视频块序列请求内容并在本地采用码率自适应算法，根据网络实时状态自适应选择最合适码率，根据当前网络条件自动调整下载和播放方案，以避免播放卡顿或重新缓冲事件，从而提高网络的整体传输效率，无缝地适应不断变化的网络并提供高质量的播放体验，使得网络视频播放更为流畅。

但是，现有技术中采用DASH技术，视频传输仍存在性能和效率较低的技术问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述现有技术中采用DASH技术，视频传输仍存在性能和效率较低的技术问题，提供一种视频传输方法、系统、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请实施例提供一种视频传输方法，该方法包括：

边缘服务器接收客户端发送的请求信号，提取请求信号的特征信息；请求信号用于指示获取待请求视频数据；

边缘服务器根据请求信号的特征信息，从本地数据库中查找待请求视频数据；本地数据库中存储了预取视频和缓存视频；

边缘服务器将待请求视频数据传输至客户端。

在其中一个实施例中，上述方法还包括：

边缘服务器根据请求信号的特征信息，预测当前的视频体验质量QOE增益值；

边缘服务器根据当前的视频QOE增益值和请求信号的特征信息进行视频数据的预取管理和缓存管理。

在其中一个实施例中，上述边缘服务器包括QOE增益预测器；

则边缘服务器根据请求信号的特征信息，预测当前的视频QOE增益值，包括：

QOE增益预测器根据请求信号的特征信息，预测待请求视频数据的缓存命中吞吐量和缓存未命中吞吐量；

QOE增益预测器根据缓存命中吞吐量和缓存未命中吞吐量，预测当前的视频QOE增益值。

在其中一个实施例中，上述QOE增益预测器根据缓存命中吞吐量和缓存未命中吞吐量，预测当前的QOE增益值，包括：

QOE增益预测器采用预设的神经网络模型，分别预测缓存命中吞吐量对应的QOE值和缓存未命中吞吐量对应的QOE值；

QOE增益预测器将缓存命中吞吐量对应的QOE值与缓存未命中吞吐量对应的QOE值之间的差值，确定为当前的QOE增益值。

在其中一个实施例中，上述边缘服务器根据当前的视频QOE增益值和请求信号的特征信息进行视频数据的预取和缓存，包括：

边缘服务器根据当前的视频QOE增益值对待请求视频数据进行缓存管理，和根据当前的视频QOE增益值和请求信号的特征信息对待请求视频数据的关联视频数据进行预取管理。

在其中一个实施例中，上述边缘服务器包括缓存管理器；

则边缘服务器根据当前的视频QOE增益值对待请求的视频数据进行缓存管理，包括：