《表3 G24B7的GOP编码模式》

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《一种H.265视频带宽实时预测模型》

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由于H.265编码的视频流里有大量随机产生的小的B帧[8，11]，为了提高B帧预测的准确度，参考文献[6，11]提出的对B帧分类的方法，将H.265视频中每个GOP包含的B帧以所有B帧大小中值为分界线分为SBF（small B-frames）和BBF（big B-frames）两个子集，本文用寻找最佳分布拟合软件EasyFit对大量H.265编码视频的分析，发现H.265视频中的小帧SBF的最佳分布是对数逻辑分布或者皮尔森Ⅴ分布，大帧BBF的最佳拟合分布大部分是韦伯尔分布，较少服从均匀分布，与文献[11]一样，用最大似然估计方法确定这些分布的参数。在模型训练阶段，为了找到适合SBF和BBF的最佳分布，用相对百分比误差（relative percentage error，RPE）[6]去评估B帧的预测值与真实值之间的误差。本文实验用的H.265视频GOP模式为G24B7如表3所示，寻找GOP中的B1～B21帧最佳分布，用来预测随后到来的GOPt中的B帧。