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龙图腾网获悉深圳市艾科维达科技有限公司申请的专利一种用于机顶盒应用的监控分析方法及分析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：CN119893216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202510386485.0，技术领域涉及：H04N21/442；该发明授权一种用于机顶盒应用的监控分析方法及分析系统是由朱朋;姜云燕;卢锦仁;覃允炎;姜绍俊设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于机顶盒应用的监控分析方法及分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电视系统技术领域，具体地说，涉及一种用于机顶盒应用的监控分析方法及分析系统。包括信号采集模块、实时视频特征提取模块、备用信号源存储模块和无缝切换模块。本发明根据视频特征与观看质量指标的映射关系，一方面有利于在观看体验不优时，切换信号源，并通过缓冲区技术和无缝切换算法切换至加权排序的备用信号源，实现稳定切换，减少信号切换带来的中断感，同时，调出云端的信号源，节省切换时间，提高体验感，另一方面，通过视频特征验证信号质量指标，实现双指标体现质量指标，不仅确保质量指标识别的准确性，且在信号采集模块确定信号质量指标不准确时，及时进行预警提醒，提高监控机顶盒的可持续使用效果。

本发明授权一种用于机顶盒应用的监控分析方法及分析系统在权利要求书中公布了：1.一种用于机顶盒应用的监控分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在机顶盒中部署信号采集模块采集信号源的质量数据，并定义质量数据与信号质量指标的映射关系，通过归一化处理和加权计算当前信号源的信号质量指标； S2、触发视频特征提取技术识别当前播放的电视节目内容，并输出视频特征提取中的视频特征，根据视频特征与观看质量指标的映射关系反馈至S1中，对比信号质量指标和观看质量指标，若不匹配，发出设备故障预警信号，若匹配，则输出质量指标，包括观看体验差、观看体验良和观看体验优； 对关键帧进行图像识别，识别视频内容，生成视频内容的唯一标识，结合音频特征，更准确地识别节目内容； S3、搜索视频特征匹配的信号源，并采用特征匹配算法，验证信号源播放节目的视频特征与S2中视频特征的匹配度，若匹配，则输出备用信号源，若不匹配，则继续搜索信号源，确保备用信号源播放的内容与当前节目一致，采用S1中的技术检测信号源的质量，并进行加权排序关联至云端，定义为备用信号源； S4、感知到除了观看体验优以外的质量指标信号时，通过缓冲区技术和无缝切换算法切换至加权排序最前的备用信号源，并再次传输至S1和S2输出质量指标，若再次输出除了观看体验优以外的质量指标信号，则调出下一个加权排序的备用信号源，直至输出观看体验优； 所述S4还包括再次输出限制算法，所述再次输出限制算法用于动态预设切换备用信号源的次数阈值，感知切换次数等于次数阈值时，输出设备预警信号，若多次切换备用信号源后，节目的观看体验还不能达到优，说明可能是电视设备本身出现了问题，与机顶盒接收的信号无关，因此，发出设备预警信号，方便用户及时维修电视设备，同时，动态调整次数阈值，根据电视设备的寿命调控切换次数阈值，寿命越短，次数阈值越小，避免多次调控还是会存在卡段，造成机顶盒运行较大，反之，寿命越长，次数阈值越大，避免因为备用信号源在运用到此电视上，因为外界因素影响实际播放状况； 所述S2中视频特征提取技术，包括以下步骤： 音频流提取：实时捕获正在播放的音频流，提取音频的幅度、过零率等特征，反映音频的动态变化，进行傅里叶变换，分析频谱、峰值频率、带宽特征，反映音频的频率分布，使用MFCC提取语音特征，生成音频的唯一标识，用于后续匹配相同的节目内容； 视频流提取：实时捕获正在播放的视频流，使用OpenCV库提取视频的关键帧，使用预训练的深度学习模型对关键帧进行图像识别，识别视频内容，生成视频内容的唯一标识，结合音频指纹，更准确地识别节目内容； 所述S2中视频特征与观看质量指标的映射关系，包括以下步骤： 通过分析音频流的过零率的变化，并比较音频和视频的同步性，输出卡顿结果，若检测到音频流断点，且音频和视频不同步，则输出观看体验差，若检测到音频流无断点，且音频和视频不同步，或者音频流断点，且音频和视频同步，均则输出观看体验良，若检测到音频流无断点，且音频和视频同步，则输出观看体验优； 所述S3中搜索视频特征匹配的信号源，包括以下步骤： 根据机顶盒支持的信号源类型，实施相应的扫描，获取信号源列表； 并采用特征匹配算法，验证信号源播放节目的视频特征与S2中视频特征的匹配度，若匹配，则输出备用信号源，若不匹配，则继续搜索信号源； 针对多个备用信号源进行质量检测，测量射频信号的强度，计算数据传输中的错误率，检测视频流中的帧丢失情况，测量信号传输的延迟时间，再次通过归一化处理和加权计算当前信号源的信号质量指标； 所述S3中加权排序，包括以下步骤： 接收质量指标标准化到相同范围的多个备用信号源，根据预定义的权重分配，计算综合信号质量指标，并检测每个备用信号的源的信号质量指标，根据信号质量指标从高到低对信号源进行排序，优先级最高的备用信号源排在最前面； 排序后的备用信号源列表转换为用于存储的格式，使用云存储服务存储信号源列表，定期更新云端存储的信号源列表。

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