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龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利基于多特征融合的視頻流解碼延遲預測與動態質量優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120151531B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510326052.6，技術領域涉及：H04N19/154；該發明授權基于多特征融合的視頻流解碼延遲預測與動態質量優化方法是由池凱凱;李玉琪設計研發完成，并于2025-03-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多特征融合的視頻流解碼延遲預測與動態質量優化方法在說明書摘要公布了：一種基于多特征融合的視頻流解碼延遲預測與動態質量優化方法，包括以下步驟：步驟1、視頻流特征提取；步驟2、視頻流解碼延遲預測：設計混合模型架構預測解碼延遲，即采用LightGBM子模型和LSTM殘差補償子模型；步驟3、視頻流質量動態決策：MPC用于正常情況下，當網絡波動劇烈時，切換到Q?learning，最終在滾動窗口內確定CRF值的序列輸出；步驟4、視頻流平滑處理：視頻播放采用雙緩沖漸進式渲染和碼率平滑濾波；步驟5、在完成視頻流平滑處理后，將處理后的視頻數據傳送至顯示設備進行渲染與呈現。本發明在端到端延遲約束下優化質量選擇并抑制波動。

本發明授權基于多特征融合的視頻流解碼延遲預測與動態質量優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多特征融合的視頻流解碼延遲預測與動態質量優化方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 步驟1、視頻流特征提取，過程如下： 步驟1.1：提取視頻編碼參數，包括CRF、碼率、圖像組結構和幀率； 步驟1.2：內容復雜度分析，包括解析運動向量并計算運動強度指數MVI，分析離散余弦變換DCT紋理熵； 步驟1.3：設備狀態監控，包括采集GPU利用率和顯存帶寬占用率，構建設備性能指數DPI； 步驟2、視頻流解碼延遲預測：設計混合模型架構預測解碼延遲，即采用LightGBM子模型和LSTM殘差補償子模型；過程如下： 步驟2.1:將靜態編碼參數，即CRF、碼率、GOP、幀率輸入預訓練的LightGBM模型，輸出基礎解碼時間預測值； 步驟2.2:將時序動態特征，即MVI序列、DCT紋理熵和DPI序列輸入LSTM殘差補償模型，預測解碼時間殘差修正值； 步驟2.3:綜合計算最終解碼延遲預測值： ； 步驟2.4:采用增量學習策略，當單次預測誤差15%或連續3次誤差10%時觸發在線更新機制，以最近設定數量個樣本優化更新LightGBM模型和LSTM殘差補償模型參數； 步驟3、視頻流質量動態決策：結合了改進型模型預測控制MPC算法和Q-learning強化學習策略兩種方法，MPC用于正常情況下，考慮延遲約束和質量評分，允許一定延遲超限；當網絡波動劇烈時，切換到Q-learning，通過強化學習在線調整決策，同時限制調整幅度以保持質量穩，最終在滾動窗口內確定CRF值的序列輸出； 步驟4、視頻流平滑處理：視頻播放時采用最終決策出的視頻質量編碼參數CRF值，此編碼參數反映出呈現的視頻質量；在當前網絡下最大化碼率R max 以匹配CRF決策的最優畫質，視頻播放采用雙緩沖漸進式渲染和碼率平滑濾波； 步驟5、在完成視頻流平滑處理后，將處理后的視頻數據傳送至顯示設備進行渲染與呈現。

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