运动感知视场自适应控制算法

黑边覆盖与数据量双降

针对沉浸式媒体动态视场，提出一种基于不规则可扩展定向扩展视场的瓦片级自适应传输控制方案，利用边缘效应动态管理视场区域，削减冗余传输。

Xiao, Han · Changqiao, Xu · Chuxing, Fang · 王文东 · Yang, Shujie · Yuan, Zhenhui · Grieco, Luigi Alfredo

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2025

技术优势

减少黑边覆盖

通过 ConvLSTM 预测视场运动并动态调整不规则扩展视场区域，使传输内容与用户实际观看范围更匹配，从而减少黑边覆盖，提升观看体验。

降低数据冗余

将视场控制建模为约束子模最小化问题，利用边缘效应动态管理不规则视场区域，避免传输用户不会观看的瓦片，从而减少冗余数据。

预测用户视线

基于 ConvLSTM 的视场预测模型利用历史观看记录的时空特征，提前预测用户的视觉运动偏好，为自适应控制提供前瞻性信息，降低延迟。

应用场景

• VR/AR流媒体：实时预测用户视场并动态调整传输区域，减少黑边和数据冗余。
• 自适应视频流：根据用户运动动态管理瓦片传输，提高带宽利用率，降低时延。
• 沉浸式通信：以不规则扩展视场匹配人类视觉运动，优化交互体验。