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本发明提供了一种基于深度强化学习的帧级码率自适应控制方法,其步骤如下:(1)由内容提供端生成原始视频,并将原始视频划分为决策单元;(2)针对每个决策单元,利用神经网络根据当前的决策给出视频编码的量化参数值;然后对每个决策单元进行编码后打包传输;(3)视频发送端以帧为单位依次发送决策单元的视频流,接收端在本地维护一个接收缓冲区和一个播放缓冲区;(4)根据回传的状态信息计算用户体验质量,更新神经网络的参数,输出下一个量化参数的决策;(5)重复上述步骤(1)至(4),直至收敛到最优决策策略。本发明的方法直接对编码所需量化参数进行决策,避免了基于码率的决策的不准确性,降低了对于网络带宽的滥用。