一种视频传输配置模型的构建方法及应用

技术特征：
1.一种视频传输配置模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、搭建视频传输配置模型；所述视频传输配置模型包括：多个视频传输配置单元；视频传输配置单元的数量与边缘计算节点的数量相同，一个视频传输配置单元对应一个边缘计算节点；所述视频传输配置单元包括强化学习网络；所述视频传输配置单元用于将对应边缘计算节点接收对应摄像头采集的视频段时的环境状态信息输入至其强化学习网络中，得到视频传输参数；将对应边缘计算节点所对应的各摄像头按照所得视频传输参数进行统一配置后，计算得到在所述环境状态信息下进行相应配置后的奖励值，记为环境状态信息所对应的奖励值；所述环境状态信息包括：传输延迟、传输带宽、视频分析的准确度及类型；视频传输参数包括：视频帧率、视频分辨率和用于进行视频分析的视频段大小；s2、将各边缘计算节点所对应的训练样本子集输入至对应的视频传输配置单元中，分别最大化各训练样本子集中的所有环境状态信息所对应的奖励累积值，对各视频传输配置单元进行训练，从而得到训练好的视频传输配置模型；其中，边缘计算节点所对应的训练样本子集包括：在若干历史时刻下边缘计算节点接收对应摄像头采集的视频段时的环境状态信息；边缘计算节点与摄像头之间的对应关系的确定方法，包括：对各摄像头按照其所采集的视频内容的相似度进行聚类，得到各摄像头簇；并分别将各摄像头簇和与其距离最近的边缘计算节点进行匹配。2.根据权利要求1所述的视频传输配置模型的构建方法，其特征在于，所述边缘计算节点与摄像头之间的对应关系的确定方法，包括以下步骤：s01、分别对各摄像头采集的视频段按帧进行奇异值分解，得到各摄像头所采集的各视频帧的奇异值；s02、对任意两个摄像头，按照以下公式计算其采集的视频内容的相似度；其中，sim
pq
为第p个摄像头和第q个摄像头所采集的视频内容的相似度；s
p
为第p个摄像头所采集的各视频帧的奇异值集合；|s
q
|为奇异值集合s
p
中奇异值的个数；s
q
为第q个摄像头所采集的各视频帧的奇异值集合；|s
q
|为奇异值集合s
q
中奇异值的个数；为奇异值集合s
p
中第i个奇异值，中第i个奇异值，中第i个奇异值，为奇异值集合s
q
中第i个奇异值，s03、对各摄像头进行聚类，得到各摄像头簇，使得在各摄像头簇中任意两个摄像头所采集的视频内容的相似度小于预设相似度；s04、分别计算各摄像头簇与各边缘计算节点之间的地理距离，分别将各摄像头簇和与其距离最近的边缘计算节点进行匹配。3.根据权利要求1所述的视频传输配置模型的构建方法，其特征在于，记将对应边缘计算节点所对应的各摄像头按照基于环境状态信息所得的视频传输参数进行统一配置后，将摄像头输出的视频段传输至云端服务器进行视频分析的时刻为t，此时，所得环境状态信息对应的奖励值为：
r
t
＝(1-ε)accuracy
t-εdelay
t
其中，ε为预设权重；accuracy
t
为对t时刻下所传输的视频段进行视频分析的准确度；delay
t
为t时刻下将摄像头输出的视频段传输至云端服务器的传输延迟。4.根据权利要求1所述的视频传输配置模型的构建方法，其特征在于，所述强化学习网络包括：actor网络和critic网络；所述actor网络用于基于对应边缘计算节点接收对应摄像头采集的视频段时的环境状态信息，得到视频传输参数；所述critic网络用于对所述actor网络所得的视频传输参数进行评价，以最大化评价结果为目标，对actor网络进行训练。5.根据权利要求1所述的视频传输配置模型的构建方法，其特征在于，所述步骤s2中，对各视频传输配置单元的训练过程并行执行。6.根据权利要求1-5任意一项所述的视频传输配置模型的构建方法，其特征在于，在训练过程中，对各视频传输配置单元，每输入一次环境状态信息样本，并将对应边缘计算节点所对应的各摄像头按照该视频传输参数进行统一配置后，采集此时对所传输的视频段进行视频分析后的qoe指标值，判断所述qoe指标值是否小于预设阈值，若是，则计算对应的奖励值，并基于奖励值对视频传输配置单元中强化学习网络的参数值进行更新；否则，结束当前轮次的训练，直接输入下一个环境状态信息样本，从而开始下一轮训练。7.根据权利要求1-5任意一项所述的视频传输配置模型的构建方法，其特征在于，还包括：每隔预设时间段，重新收集边缘计算节点所对应的训练样本子集，采用步骤s2对视频传输配置模型进行强化学习训练，从而对所述视频传输配置模型进行更新；所述边缘计算节点与摄像头之间的对应关系按照其确定方法定期更新。8.一种视频传输配置方法，其特征在于，包括：将待配置摄像头采集视频段时的环境状态信息，输入至视频传输配置模型中与待配置摄像头相对应的边缘计算节点所对应的视频传输配置单元中，得到视频传输参数，并按照所得视频传输参数对待配置摄像头进行配置；其中，视频传输配置模型采用权利要求1-7任意一项所述的视频传输配置模型的构建方法构建得到。9.一种视频传输配置系统，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时执行权利要求8所述的视频传输配置方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序被处理器运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1-7任意一项所述的视频传输配置模型的构建方法和/或权利要求8所述的视频传输配置方法。

技术总结
本发明公开了一种视频传输配置模型的构建方法及应用，属于视频分析技术领域；本发明预先基于各摄像头的采集到的历史视频视频，将各摄像头按照其所采集的视频内容的相似度聚类到多个摄像头簇中，并与距离最近的边缘计算节点进行匹配，划分的子集共享同一边缘节点，从而使得同一摄像头簇中具有相似特征的视频源的各摄像头共享同一视频传输配置，有选择性的传输数据，大大减少了资源开销；与此同时，基于强化学习方法为每一个边缘计算节点均训练得到一个视频传输配置单元，共同构建得到视频传输配置模型，实现了动态视频段的自适应配置选择，能够以较小的资源开销实现视频传输参数的自适配置。的自适配置。的自适配置。


技术研发人员：戴祥祥 杨鹏 张泽宇 陈芃 周楚骎
受保护的技术使用者：华中科技大学
技术研发日：2022.07.28
技术公布日：2022/11/18