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申请/专利权人：广州市德镱信息技术有限公司;广东机电职业技术学院

摘要：本发明涉及数字媒体技术领域，具体为一种多台协同的大规模数字直播方法及系统，包括以下步骤：基于多台协同直播环境，采用消息队列算法，收集实时直播数据，并通过流数据处理算法，进行数据挖掘和机器学习分析，识别数据特点和潜在问题，生成综合直播性能数据。本发明中，通过消息队列算法和流数据处理，有效收集处理实时直播数据，实现快速数据挖掘和机器学习分析，自回归积分滑动平均模型精确分析时间序列，预测带宽和资源需求，MapReduce模型提高视频处理效率，一致性哈希算法优化负载均衡，深度卷积神经网络提升视频清晰度和色彩平衡，主成分分析和K均值聚类算法，结合H.264编码，提高视频编码效率和质量，实现资源有效分配和画质提升。

主权项：1.一种多台协同的大规模数字直播方法，其特征在于，包括以下步骤：基于多台协同直播环境，采用消息队列算法，收集实时直播数据，并通过流数据处理算法，进行数据挖掘和机器学习分析，识别数据特点和潜在问题，生成综合直播性能数据；基于所述综合直播性能数据，采用自回归积分滑动平均模型，进行时间序列分析，预测带宽和计算资源需求变化趋势，并通过线性规划算法，调整资源分配，生成优化资源分配方案；基于所述优化资源分配方案，利用MapReduce并行处理模型，在多处理节点上执行视频流的压缩、解压和格式转换，应用一致性哈希算法，进行动态负载均衡，生成压缩处理视频流；基于所述压缩处理视频流，应用深度卷积神经网络，进行实时画质增强，改善视频清晰度和颜色平衡，生成画质增强视频内容；基于所述画质增强视频内容，采用主成分分析和K均值聚类算法，从视频中提取包括动态对比度、色彩饱和度和帧间运动模式的视觉特征，并通过H.264编码优化，进行视频流编码，生成优化编码视频流；基于所述优化编码视频流和综合直播性能数据，使用实时流式处理框架，分析直播内容复杂度和用户反馈，通过自适应比特率流控制算法，调整视频流参数，优化直播体验，生成用户体验优化视频流；基于所述用户体验优化视频流和优化资源分配方案，利用最小割最大流算法，进行网络资源优化，并通过配置管理工具执行自动化脚本，对直播编码设置进行调整，并使用资源调度算法，对服务器资源进行分配，生成优化直播输出；所述综合直播性能数据包括网络带宽使用率、视频质量指标、用户互动数据和直播服务器的响应时间，所述优化资源分配方案包括服务器处理能力分配、网络带宽配置和存储空间分配，所述压缩处理视频流包括压缩后的视频大小、格式转换后的视频类型和处理速度，所述画质增强视频内容包括提升的视频清晰度、色彩校正后的色彩饱和度和动态范围，所述优化编码视频流包括调整后的视频码率、分辨率、帧率和编码格式，所述用户体验优化视频流包括流畅度、缓冲时间和视频质量适应性调整，所述优化直播输出包括网络资源优化分配、直播内容稳定性提升和直播效率改善。

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