Adaptation strategies for scalable video streaming
Ölçeklenebilir video akışı için uyarlama stratejileri
- Tez No: 270064
- Danışmanlar: PROF. DR. A. MURAT TEKALP
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Geleneksel olarak video aktarımı, bant genişliğinin sabit olduğu karasal, uydu veya kablolu yayınlar üzerinden yapılmaktadır. Bu yüzden, MPEG-2 ve MPEG-4 AVC gibi video kodlama standartları istenen çözünürlük ve uygulamaya bağlı olarak görüntüyü sabit bir oranda sıkıştırırlar. Gelişmekte olan IP ve WebTV üzerinden video aktarımı çözümlerinde ise, aktarımın birbirinden farklı ve değişen kapasitelere sahip, kablolu veya kablosuz IP ağları üzerinden yapılması gerekmektedir. Bilindiği üzere, bu tarz değişen kapasitelere sahip hatlar üzerinden yapılan yayınlarda en iyi görüntü kalitesine ulaşabilmek için, videonun sıkıştırma oranını hat kapasitesine göre düzenleyen uyarlanabilir video aktarım çözümleri kullanılmalıdır.Uyarlanabilir aktarım çözümleri temelde üç parçadan oluşur: Videoyu farklı oranlarda sıkıştırabilen bir kodlayıcı, hatta oluşabilecek tıkanıklığa duyarlı bir iletim protokolü ve bu ikisini kullanacak olan bir uyarlama motoru. Bu çalışma, hem iletim hem de kodlama sırasında uygun tekniklerle nasıl bir uyarlama motoru yapılabileceğini açıklamaktadır. Bu amaçla çalışmada, ölçeklenebilir SVC video kodlayıcısı ile DCCP ve TCP iletim protokolleri kullanılmıştır. Ayrıca sistem, DCCP protokolünün kablosuz ağlardaki performansını arttırmak için kablosuz paket kayıplarıyla tıkanıklık kayıplarını birbirinden ayıran bir mekanizma barındırmaktadır.
Özet (Çeviri)
Traditionally, video transport has been realized over dedicated, fixed bandwidth channels, such as terrestrial, satellite, or cable. Hence, video coding standards, such as MPEG-2 and MPEG-4 AVC, encode video at a fixed target rate for a given resolution and application. With the advent of video over IP and WebTV, video transport must now be achieved over heterogeneous IP networks, including a variety of fixed and wireless links. It is well-known that achieving the best video quality in this heterogeneous environment requires an adaptive streaming framework that can most efficiently adapt the source video rate to the available network throughput.Fundamental blocks of an adaptive streaming framework are a codec that can output video at multiple rates, a transport protocol that employs effective rate/congestion control, and an adaptation engine built on top of these. This work is on realizing the adaptation engine by supplying it with proper adaptation strategies to be used both in coding and transport blocks. For that purpose, an adaptive video streaming system, which employs SVC as the video codec and DCCP or TCP as the transport protocol, is implemented to evaluate various adaptation strategies in streaming scalable video. The system is also extended to wireless domain, proposing a solution to differentiate between wireless and congestion losses and therefore improve the performance of DCCP in wireless networks.
Benzer Tezler
- Metric based mesh adaptation methodology applied to HEMLAB algorithm
Metrik tabanlı ağ uyarlama yönteminin HEMLAB çözücüsüne uygulanması
HÜLYA SUKAS
Doktora
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ŞAHİN
- Derin öğrenme tabanlı multimodal ürün arama sisteminin geliştirilmesi
Development of a deep learning based multimodal product retrieval system
ENİS GÜMÜŞTAŞ
Doktora
Türkçe
2025
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYÇA ÇAKMAK PEHLİVANLI
- Bağlantılı hibrit elektrikli araçlar için pekiştirmeli öğrenme tabanlı akıllı enerji yönetim stratejisi
Reinforcement learning-based intelligent energy management strategy for connected hybrid electric vehicles
OZAN YAZAR
Doktora
Türkçe
2025
Makine MühendisliğiTarsus ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR COŞKUN
- Multi-scale rainfall predictions using data-driven models with advanced data preprocessing techniques
Gelişmiş veri ön işleme teknikleriyle veri odaklı modeller kullanarak çok ölçekli yağış tahminleri
KÜBRA KÜLLAHCI
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
- Efficient multi-access techniques for 5G and beyond networks
5G ve ötesi ağlar için verimli çoklu erişim teknikleri
SHAIMA' SAMIH SALEEM ABIDRABBU
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ARSLAN