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龙图腾网获悉海看网络科技(山东)股份有限公司申请的专利一种IPTV边缘节点实时质量监测、自修复系统及控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120186141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510642040.4，技术领域涉及：H04L65/80；该发明授权一种IPTV边缘节点实时质量监测、自修复系统及控制方法是由赵儒祥;滕永坤;周舟;巩聪;徐晶设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种IPTV边缘节点实时质量监测、自修复系统及控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种IPTV边缘节点实时质量监测、自修复系统及控制方法，主要涉及流媒体自主智能运维技术领域。包括：数据采集模块，用于：实时采集网络状态数据及播放状态数据；异常检测模块，用于：搭载阈值检测与时序分析算法和One‑ClassSVM，进行异常识别；趋势预测模块，用于：搭载ARIMA模型，对网络状态进行预测；自适应决策模块，用于：搭载QoE模型，对码率进行动态优化；执行器模块，用于：动态切换协议，调整缓冲区大小。本发明的有益效果在于：它在提升了IPTV系统的故障响应能力的同时，实现了系统的自适应动态优化。

本发明授权一种IPTV边缘节点实时质量监测、自修复系统及控制方法在权利要求书中公布了：1.一种IPTV边缘节点实时质量监测、自修复系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：设置采集频率，对网络状态数据及播放状态数据进行采集，并对采集到的网络状态数据及播放状态数据进行预处理； 步骤S2：根据预处理后的网络状态数据及播放状态数据，设置静态阈值并构建One-ClassSVM，进行异常识别，并对识别到的异常情况进行分类和优先级排序后，生成唯一事件ID； 步骤S3：根据唯一事件ID，使用滑动窗口均值预测和LSTM长期趋势预测进行趋势预测； 步骤S4：根据趋势的预测结果，设置QoE模型的优化目标，并设置码率切换规则； 步骤S5：根据预处理后的网络状态数据及播放状态动态数据切换协议，调整缓冲区大小； 步骤S2，包括： 步骤S21：通过静态阈值进行异常检测，若或持续两秒，则触发网络异常判定；当或，则触发播放异常判定； 步骤S22：构建One-ClassSVM动态学习模型，使用历史正常数据训练模型，核函数为RBF； 步骤S23：建立推理模型，实时计算异常评分： ； 其中，权重系数，阈值动态调整； 步骤S24：对异常情况进行分类和优先级排序，生成唯一事件ID； 步骤S4，包括： 步骤S41：设置QoE优化目标为最小化卡顿率与画质损失的加权和，计算过程为： ； 其中，StallRater表示在码率r下的播放卡顿率，计算公式为：；QualityLossr表示因降低码率r导致的画质损失，采用峰值信噪比下降值量化，公式为：；0.7、0.3为权重系数； 步骤S42：设置码率切换规则：若，切换至2Mbps码率；若预测带宽持续下降，则提前降低码率至下一梯度； 所述步骤S24中，对异常情况进行分类和优先级排序，包括： 网络异常：触发条件为带宽下降或丢包率突增，优先级为高； 播放器异常：触发条件为卡顿次数超标，优先级为中； 用户操作异常：触发条件为频道切换频率超过阈值，优先级为低； 所述步骤S5，包括： 步骤S51：在丢包率或带宽波动时，从HTTP-FLV切换至HLS协议，切换延迟，用户感知卡顿； 其中带宽波动为单位时间内带宽变化幅度，切换延迟为协议切换操作从触发到生效的时间差，包括但不限于协议栈重载、缓冲区重置的耗时； 步骤S52：缓冲区动态调整的扩容过程为： ； 其中，为预测延迟增量，具体为：预测未来网络延迟与当前延迟的差值，用于动态调整缓冲区大小，公式为：，当时，恢复默认缓冲大小。

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