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流平臺,如Netflix,亞馬遜,優(yōu)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(fā)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(shù)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(chuàng)建一種算法,它只推送與觀眾的互聯(lián)網連接一樣多的數(shù)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(tǒng)都是基于緩沖區(qū)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(qū)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(fā)送較低質量的鏡頭。 如果緩沖區(qū)存儲超過15秒,則算法發(fā)送高質量視頻。 如果數(shù)字落在中間,則算法相應地調整質量。
這項研究補充說,F(xiàn)ugu在試驗中的表現(xiàn)優(yōu)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,F(xiàn)ugu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(xiàn)優(yōu)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%。
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