买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：南京龚量分传媒技术有限公司

摘要：本发明涉及一种在线教育坏帧故障分时监控系统，包括：分析执行机构，将在线教育课程在当前时间分段之前设定数量的多个历史时间分段分别对应的多份视频质量数据以及在线教育课程的各项网络参数输入到AI分析模型以预测在线教育课程在当前时间分段内各个学生客户端装置的收看视频画面中的坏帧总数；故障通知机构，基于预测结果确定是否发送坏帧超限预警通知。本发明的在线教育坏帧故障分时监控系统逻辑紧凑、设计智能。由于能够为不同在线教育课程定制不同结构的AI分析模型，根据针对性筛选的多项基础数据智能分析未来时间分段内在线教育课程在各个学生客户端装置内出现坏帧总数，从而为未来在线教育课程的播放质量管理提供关键信息。

主权项：1.一种在线教育坏帧故障分时监控系统，其特征在于，所述系统包括：第一捕获器件，用于获取在线教育课程的各项网络参数，所述在线教育课程的各项网络参数为所述在线教育课程的教师客户端装置的网络接收带宽、网络发送带宽、内存容量阈值以及处理器运算性能数据和所述在线教育课程的各个学生客户端装置的网络接收带宽、网络发送带宽、内存容量阈值以及处理器运算性能数据；第二捕获器件，用于获取在线教育课程在当前时间分段之前设定数量的多个历史时间分段分别对应的多份视频质量数据，每一历史时间分段对应的单份视频质量数据为在所述历史时间分段内各个学生客户端装置的收看视频画面中的坏帧总数；多次学习机构，用于对BP神经网络执行多次学习以获得经过多次学习的BP神经网络，并将经过多次学习的BP神经网络作为AI分析模型输出；分析执行机构，分别与所述第一捕获器件、所述第二捕获器件以及所述多次学习机构连接，用于将所述在线教育课程在当前时间分段之前设定数量的多个历史时间分段分别对应的多份视频质量数据以及所述在线教育课程的各项网络参数输入到所述AI分析模型，并执行所述AI分析模型，以获得所述AI分析模型输出的所述在线教育课程在当前时间分段内各个学生客户端装置的收看视频画面中的坏帧总数；故障通知机构，与所述分析执行机构连接，用于在所述AI分析模型输出的所述在线教育课程在当前时间分段内各个学生客户端装置的收看视频画面中的坏帧总数大于等于设定数量阈值时，向远端执行在线教育监控的云计算服务器发送坏帧超限预警通知；其中，对BP神经网络执行多次学习以获得经过多次学习的BP神经网络，并将经过多次学习的BP神经网络作为AI分析模型输出包括：对BP神经网络执行的学习的次数与所述在线教育课程的各个学生客户端装置的装置数量成正比；其中，获取在线教育课程在当前时间分段之前设定数量的多个历史时间分段分别对应的多份视频质量数据，每一历史时间分段对应的单份视频质量数据为在所述历史时间分段内各个学生客户端装置的收看视频画面中的坏帧总数还包括：当前时间分段与当前时间分段之前设定数量的多个历史时间分段中每一个时间分段的持续时长相同，以及所述设定数量的取值与所述在线教育课程的课程时长正向关联。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京龚量分传媒技术有限公司 在线教育坏帧故障分时监控系统