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龙图腾网获悉湘江实验室申请的专利一种自适应比特率控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120455745B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510949984.6，技术领域涉及：H04N21/2662；该发明授权一种自适应比特率控制方法及系统是由彭一杰;刘啸天;张公伯;张诚;詹敏设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应比特率控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于视频传输技术领域，公开一种自适应比特率控制方法及系统，该方法包括：基于决策时间点，将播放器的历史状态数据转换为深度价值网络的输入特征，以构建自适应比特率智能体；利用蒙特卡洛树搜索算法，在每个决策时间点对播放器的未来播放状态进行仿真，评估出代表每个码率决策好坏的动作价值；根据码率决策的动作价值训练自适应比特率智能体，并利用训练好的自适应比特率智能体动态调整视频传输比特率。本发明通过MCTS模拟来仿真未来播放器的播放状态，从而精确动态的评估每个码率决策的长期收益，避免短视决策。

本发明授权一种自适应比特率控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应比特率控制方法，其特征在于，包括： 基于决策时间点，将播放器的历史状态数据转换为深度价值网络的输入特征，以构建自适应比特率智能体； 利用蒙特卡洛树搜索算法，在每个决策时间点对播放器的未来播放状态进行仿真，评估出代表每个码率决策好坏的动作价值； 根据码率决策的动作价值训练自适应比特率智能体，并利用训练好的自适应比特率智能体动态调整视频传输比特率； 其中，所述基于决策时间点，将播放器的历史状态数据转换为深度价值网络的输入特征，以构建自适应比特率智能体包括： 在每个决策时间点，将播放器的历史状态数据转换为深度价值网络的输入特征，基于深度价值神经网络，构建自适应比特率智能体； 深度价值神经网络首先利用一维卷积神经网络提取输入信息中的时序依赖性，然后根据全连接层合并来自不同输入的特征，最后输出码率决策的概率分布； 所述利用蒙特卡洛树搜索算法，在每个决策时间点对播放器的未来播放状态进行仿真，评估出代表每个码率决策好坏的动作价值包括： 节点选择：基于上置信区间树算法，从根节点向叶子节点搜索直至该节点无子节点，则将该节点作为叶子节点； 模拟仿真：根据叶子节点所代表的播放器状态开始，基于模拟带宽数据进行仿真，并记录预定周期仿真得到的用户体验值； 数据更新：用仿真得到的用户体验值更新当前搜索所经过的所有节点的用户体验值的平均值，并更新所有经过节点的平均价值及历史访问次数； 循环执行节点选择、模拟仿真及数据更新步骤预设次数，将根节点下直接相连的三个节点的各自用户体验值的平均值作为三个码率决策的动作价值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湘江实验室，其通讯地址为：410205 湖南省长沙市高新区尖山路217号北斗产业园1栋；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。