Stallion: video adaptation algorithm for low-latency video streaming
Stallion: video adaptation algorithm for low-latency video streaming
复制标题
Stallion：低延迟视频流的视频自适应算法
DOI：
10.1145/3339825.3397044
复制
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Zussman, Gil
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gutterman, Craig;Fridman, Brayn;Gilliland, Trey;Hu, Yusheng;Zussman, Gil
随着视频流量继续主导互联网，人们对近秒低延迟流媒体的兴趣也在增加。现有的低延迟流媒体平台依赖于在缓冲中使用数十秒的视频来提供无缝体验。争取接近秒的延迟要求接收方对下载比特率和播放速度做出快速决策。为了应对这些挑战，我们设计了一种新的自适应比特率（ABR）方案——Stallion，用于标准低延迟视频控制。stallion使用滑动窗口来测量带宽和延迟的平均值和标准差。我们评估了Stallion，并将其与各种网络条件下的标准DASH DYNAMIC算法进行了比较。马厩显示比特率增加1.8倍，马厩数量减少4.3倍。
As video traffic continues to dominate the Internet, interest in near-second low-latency streaming has increased. Existing low-latency streaming platforms rely on using tens of seconds of video in the buffer to offer a seamless experience. Striving for near-second latency requires the receiver to make quick decisions regarding the download bitrate and the playback speed. To cope with the challenges, we design a new adaptive bitrate (ABR) scheme,Stallion, forSTAndardLow-LAtency vIdeo cONtrol.Stallionuses a sliding window to measure the mean and standard deviation of both the bandwidth and latency. We evaluate Stallion and compare it to the standard DASH DYNAMIC algorithm over a variety of networking conditions.Stallionshows 1.8x increase in bitrate, and 4.3x reduction in the number of stalls.
让我解密你的美丽：实时预测加密视频流的视频分辨率和码率
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
Traffic Monitoring and Analysis
影响因子：
--
作者：
Sarah Wassermann;Michael Seufert;P. Casas;Li Gang;Kuang Li
通讯作者：
Kuang Li
使用吞吐量预测评估 DASH 直播的延迟
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
作者：
Bo Wei;Hang Song;and Jiro Katto
通讯作者：
and Jiro Katto