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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于深度强化学习的帧级码率自适应控制方法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：CN115567738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202110745968.7，技术领域涉及：H04N21/2343；该发明授权一种基于深度强化学习的帧级码率自适应控制方法是由陈浩;李岳恒;马展设计研发完成，并于2021-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的帧级码率自适应控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度强化学习的帧级码率自适应控制方法，其步骤如下：1由内容提供端生成原始视频，并将原始视频划分为决策单元；2针对每个决策单元，利用神经网络根据当前的决策给出视频编码的量化参数值；然后对每个决策单元进行编码后打包传输；3视频发送端以帧为单位依次发送决策单元的视频流，接收端在本地维护一个接收缓冲区和一个播放缓冲区；4根据回传的状态信息计算用户体验质量，更新神经网络的参数，输出下一个量化参数的决策；5重复上述步骤1至4，直至收敛到最优决策策略。本发明的方法直接对编码所需量化参数进行决策，避免了基于码率的决策的不准确性，降低了对于网络带宽的滥用。

本发明授权一种基于深度强化学习的帧级码率自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的帧级码率自适应控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 1由内容提供端生成原始视频，然后利用视频切片的操作将原始视频划分为决策单元； 2针对每个决策单元，利用神经网络根据当前的决策给出视频编码的量化参数QP值；然后对每个决策单元进行编码后打包传输；其中，神经网络的输入包括五个状态参数：之前决策单元的量化参数QP值、I帧标记、丢包率、平均帧传输延迟和卡顿帧数，其中，I帧标记用于表示在下一个决策单元内是否包含视频I帧； 3视频发送端以帧为单位依次发送决策单元的视频流，接收端在本地维护一个接收缓冲区和一个播放缓冲区；未接收完整的帧暂存于所述接收缓冲区，接收完整且可解码的连续帧移交至所述播放缓冲区依次播放；根据所述接收缓冲区中未接收完整的帧计算出当前实时丢包率和平均帧传输延迟，根据所述播放缓冲区的剩余帧数计算出卡顿帧数，以此反映网络吞吐量的波动和编码码流大小的波动； 4根据传输过程中回传给智能体的状态信息，计算用户体验质量，更新神经网络的参数，输出下一个量化参数QP的决策； 5重复上述步骤1至4，直至收敛到最优决策策略。

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南京大学，其通讯地址为：210046 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号；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”。

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