利用众包数据集建模能耗与流媒体视频QoE
图像与视频处理
2022-10-12 v1
摘要
在过去十年中，我们见证了在线视频服务需求的巨大增长。近期研究估计，如今全球温室气体排放量的1%以上可归因于执行在线视频任务的设备的生产与使用。因此，研究设备的真实功耗及其在视频流传输过程中的能效，对于该技术的可持续使用至关重要。与此同时，OTT提供商致力于提供高质量的流媒体体验以满足用户期望。在此，能耗与QoE部分依赖于相同的系统参数。因此，需要一种联合视角对其进行评估。在本文中，我们首次对视频流服务的终端用户能效和体验质量进行了分析。我们采用一个包含来自YouTube的447,000条流媒体事件的众包数据集，并估算了功耗和感知质量。功耗建模基于先前的工作，我们将其扩展以预测不同设备和编解码器的功耗。用户感知的QoE使用标准化模型进行估算。我们的结果表明，智能选择流媒体参数可以同时优化终端用户设备的QoE和能效。此外，本文讨论了该方法的局限性并确定了未来的研究方向。
引用
@article{arxiv.2210.05444,
title = {Modeling of Energy Consumption and Streaming Video QoE using a Crowdsourcing Dataset},
author = {Christian Herglotz and Werner Robitza and Matthias Kränzler and André Kaup and Alexander Raake},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.05444},
year = {2022}
}
备注
6 pages, 3 figures