基于自适应码率移动增强现实应用的能效优化研究

• 作者: 陈乐 高岭 任杰 党鑫 王祎昊 曹瑞 郑杰 王海
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 移动增强现实 能效优化 梯度提升回归 码率自适应控制
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学&多媒体|Computer Graphics & Multimedia
• 页码范围: 194-203
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.201100107

摘要

随着移动增强现实(Mobile Augmented Reality,MAR)技术的飞速发展,MAR应用的种类及功能也越来越丰富多样,与此同时用户对MAR应用的视频质量及响应时间也提出了更高的要求.通常来说,MAR应用会将计算密集型任务(目标识别及渲染)卸载到云端或边缘服务器进行处理,并将渲染后的图像下载到移动端.但由于移动网络状态的不稳定性及网络带宽的限制,海量数据的传输将延长MAR应用响应时间,进而增加移动设备的传输能耗开销,严重影响用户使用体验.由此,文中提出了一种基于梯度提升回归(Gradient Boosting Regression,GBR)的自适应码率控制模型.该模型通过感知当前网络环境及拍摄内容,预测用户观感需求并对非关注点部分进行低码率压缩,从而在不影响用户体验的情况下尽可能地降低传输数据量,缩短响应时间.具体来说,通过分析200个热门视频的视频特征,构建视频特征同用户观感需求的内在联系,从而针对不同的用户需求提供合适的视频码率配置,由此达到维持体验、减少时延、节约能耗的目标.实验结果显示,同直接下载渲染后的1080p视频相比,提出的自适应码率控制模型在尽可能维持用户观感体验的前提下,每帧的下载时间平均减少了58％(19.13 ms).