研究人員發現了一種改進視頻流技術的新算法

2020-04-28 16:44:41 編輯：來源：

導讀流平臺，如Netflix，亞馬遜，優管和其他人最近確認，他們將降低視頻分辨率的觀眾，以保持服務器不超載。但一組研究人員已經找到了解決這個問題的辦法。該團隊推出了一種名為Fugu的新算法，據說該算法可以顯著提高流媒體視頻的質量。該算法是在志愿者觀眾的幫助下開發的，他們觀看了由計算機科學家提供的視頻流。科學家們利用機器學習來實時檢查數據流，尋找減少故障和停滯的方法。在一項研究中，研究人員

流平臺，如Netflix，亞馬遜，優管和其他人最近確認，他們將降低視頻分辨率的觀眾，以保持服務器不超載。但一組研究人員已經找到了解決這個問題的辦法。該團隊推出了一種名為Fugu的新算法，據說該算法可以顯著提高流媒體視頻的質量。

該算法是在志愿者觀眾的幫助下開發的，他們觀看了由計算機科學家提供的視頻流。科學家們利用機器學習來實時檢查數據流，尋找減少故障和停滯的方法。

在一項研究中，研究人員描述了他們是如何創建一種算法，它只推送與觀眾的互聯網連接一樣多的數據，而不會降低質量。

“在流媒體中，避開攤位在很大程度上取決于這些算法。據報道，許多主流的流視頻系統都是基于緩沖區的算法，也稱為BBA。

BBA所做的是詢問查看器的設備在其緩沖區中有多少視頻。如果設備的存儲時間小于5秒，則該算法會為低中斷發送較低質量的鏡頭。如果緩沖區存儲超過15秒，則算法發送高質量視頻。如果數字落在中間，則算法相應地調整質量。

這項研究補充說，Fugu在試驗中的表現優于BBA，這使得它成為流媒體公司感興趣的東西。 “然而，到試驗結束時，Fugu在中斷時間最短、圖像分辨率最高和視頻質量一致性方面的表現優于其他算法——包括BBA。 “更重要的是，這些改進似乎有能力讓觀眾保持關注。觀看Fugu饋電視頻流的觀眾比其他測試算法平均長5-9%。