CN116436904B - 流媒体数据推流方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents
流媒体数据推流方法、装置、服务器及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116436904B CN116436904B CN202310489463.8A CN202310489463A CN116436904B CN 116436904 B CN116436904 B CN 116436904B CN 202310489463 A CN202310489463 A CN 202310489463A CN 116436904 B CN116436904 B CN 116436904B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- behavior
- mobile terminal
- streaming media
- directed graph
- mapping region
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 9
- 230000011664 signaling Effects 0.000 claims abstract description 36
- 238000005304 joining Methods 0.000 claims abstract description 22
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 336
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 150
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims description 24
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 18
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 12
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 12
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 10
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L65/00—Network arrangements, protocols or services for supporting real-time applications in data packet communication
- H04L65/1066—Session management
- H04L65/1083—In-session procedures
- H04L65/1093—In-session procedures by adding participants; by removing participants
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L65/00—Network arrangements, protocols or services for supporting real-time applications in data packet communication
- H04L65/1066—Session management
- H04L65/1083—In-session procedures
- H04L65/1089—In-session procedures by adding media; by removing media
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L65/00—Network arrangements, protocols or services for supporting real-time applications in data packet communication
- H04L65/1066—Session management
- H04L65/1101—Session protocols
- H04L65/1108—Web based protocols, e.g. webRTC
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L65/00—Network arrangements, protocols or services for supporting real-time applications in data packet communication
- H04L65/60—Network streaming of media packets
- H04L65/61—Network streaming of media packets for supporting one-way streaming services, e.g. Internet radio
- H04L65/613—Network streaming of media packets for supporting one-way streaming services, e.g. Internet radio for the control of the source by the destination
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/02—Protocols based on web technology, e.g. hypertext transfer protocol [HTTP]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
- H04N21/47—End-user applications
- H04N21/472—End-user interface for requesting content, additional data or services; End-user interface for interacting with content, e.g. for content reservation or setting reminders, for requesting event notification, for manipulating displayed content
- H04N21/47202—End-user interface for requesting content, additional data or services; End-user interface for interacting with content, e.g. for content reservation or setting reminders, for requesting event notification, for manipulating displayed content for requesting content on demand, e.g. video on demand
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Abstract
本公开涉及一种流媒体数据推流方法、装置、服务器及存储介质，包括：根据移动终端对应的通话请求，向移动终端返回token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址；响应于登录请求，对移动终端进行登录，若登录移动终端成功，向移动终端返回登录成功反馈；接收移动终端在接收到登录成功反馈的情况下发起的登录房间请求，根据登录房间请求将移动终端加入到房间队列中；若移动终端加入到房间队列中成功，向移动终端返回房间队列加入成功信息，以使移动终端在接收到房间队列加入成功信息的情况下，发起推流请求；若接收到移动终端发送的推流请求，向移动终端返回推流服务器地址，调用流媒体服务，完成移动终端根据推流服务器地址进行的流媒体数据推流。
Description
技术领域
本公开涉及流媒体技术领域，尤其涉及一种流媒体数据推流方法、装置、服务器及存储介质。
背景技术
随着移动化办公的逐渐普及，出现各种音视频的应用场景。借助网页即时通信WebRTC（Web Real-Time Communication）进行视频会议、远程资料审核等，例如音视频的采集、编解码音视频、网络传输等，基于SIP（session initiation protocal,会话发起协议）做到数字化处理的音频、视频用户数据交换。使用H.264有更高的编码效率、更高质量的视频画面。实现终端应用程序发起音视频拨号，视频座席人员可以通过PC客户端、PAD端等接听音视频通话。但是该方式视频功能不全，仅支持音视频基础功能有呼叫、视频一对一会话，导致在进行视频过程中不能实时进行资料传输查看，造成远程资料审核的便捷性较低。
发明内容
为克服相关技术中存在的流媒体数据推流的便捷性较低的技术问题，本公开提供一种流媒体数据推流方法、装置、服务器及存储介质。
在本公开实施例的第一方面，提供一种流媒体数据推流方法，应用于服务器，所述流媒体数据推流方法包括：
根据移动终端对应的通话请求，向所述移动终端返回token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址，以使所述移动终端根据所述token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址发起登录请求；
响应于所述登录请求，对所述移动终端进行登录，并在登录所述移动终端成功的情况下，向所述移动终端返回登录成功反馈；
接收所述移动终端在接收到所述登录成功反馈的情况下下发起的登录房间请求，根据所述登录房间请求将所述移动终端加入到房间队列中；
在所述移动终端加入到房间队列中成功的情况下，向所述移动终端返回房间队列加入成功信息，以使所述移动终端在接收到所述房间队列加入成功信息的情况下，发起推流请求；
在接收到所述移动终端发送的所述推流请求的情况下，向所述移动终端返回推流服务器地址，并调用流媒体服务，完成所述移动终端根据所述推流服务器地址进行的流媒体数据推流。
在一种优选的实施例中，所述根据移动终端对应的通话请求，向所述移动终端返回token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址，以使所述移动终端根据所述token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址发起登录请求，包括：
响应于接收到所述移动终端对应的通话请求，接入所述移动终端对应的token获取服务，其中，所述token获取服务用于所述移动终端获取服务器的token信息；
在接入所述token获取服务成功的情况下，向所述移动终端发送所述token信息；
接收所述移动终端在接收到所述token信息的情况下发起的超文本传输协议请求，并针对所述超文本传输协议请求向所述移动终端返回信令服务器IP地址和链接端口地址，以使得所述移动终端在接收到所述信令服务器IP地址和所述链接端口地址的情况下，发起所述登录请求。
在一种优选的实施例中，所述调用流媒体服务，完成所述移动终端根据所述推流服务器地址进行的流媒体数据推流，包括：
调用流媒体服务，接收所述移动终端基于webrtc协议，根据所述推流服务器地址推流的webrtc流媒体数据包；
对所述webrtc流媒体数据包进行解析，得到可识别流媒体数据包；
将所述可识别流媒体数据包推流给vrs服务，完成所述移动终端进行的流媒体数据推流。
在一种优选的实施例中，所述方法还包括：
接收vrs服务的代理上报的流媒体节点和流媒体信息；
根据流媒体数据调用指令对各所述流媒体节点进行调度，以将对应所述流媒体节点的流媒体信息进行调度。
在一种优选的实施例中，所述根据所述登录房间请求将所述移动终端加入到房间队列中，包括：
根据所述登录房间请求中携带的应用程序标识app_id以及房间标识room_id，将所述移动终端加入到房间队列中，其中，所述服务器以应用程序标识app_id结合房间标识room_id的方式管理所述房间队列。
在一种优选的实施例中，所述token信息包括应用程序标识app_id，用户身份标识user_id，绝对超时时间expired_time中的至少一者；
所述调用流媒体服务，完成所述移动终端根据所述推流服务器地址进行的流媒体数据推流的步骤，包括：
调用流媒体服务，提取所述移动终端访问所述推流服务器地址所映射的流媒体数据，并基于所述移动终端的过往流媒体行为数据确定所述移动终端所对应的行为兴趣点分布；
基于所述移动终端所对应的行为兴趣点分布对所述流媒体数据进行筛选，以将筛选后的流媒体数据推流至所述移动终端；
所述基于所述移动终端的过往流媒体行为数据确定所述移动终端所对应的行为兴趣点分布的步骤，包括：
对所述过往流媒体行为数据进行行为分桶，输出所述过往流媒体行为数据的若干分桶数据；
分别将所述若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征；
基于分簇策略将所述过往流媒体行为数据的所有行为有向图特征分桶为目标数量的特征映射区；
将所述过往流媒体行为数据中任一特征映射区包含的所有行为有向图特征进行聚合，输出为所述任一特征映射区的特征映射区表征信息；
将所述任一特征映射区的特征映射区表征信息输入预设的行为兴趣点分析网络，输出所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征；其中，所述行为兴趣点分析网络为通过第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的每一特征映射区的特征映射区表征信息作为输入，以及对应的特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征作为输出优化深度学习网络所生成；
分别计算所述任一特征映射区的每一行为有向图特征与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征之间的匹配值，并将所述任一特征映射区的所有行为有向图特征中的所述匹配值大小降序排序前N的行为有向图特征对应的行为触发节点确定为所述任一特征映射区的兴趣点；
基于所述过往流媒体行为数据的每一特征映射区的兴趣点提取所述过往流媒体行为数据的兴趣点；
所述分别计算所述任一特征映射区的每一行为有向图特征与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征之间的匹配值，并将所述任一特征映射区的所有行为有向图特征中的所述匹配值大小降序排序前N的行为有向图特征对应的行为触发节点确定为所述任一特征映射区的兴趣点，包括：
分别计算所述任一特征映射区的每一行为有向图特征与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征的特征偏离代价，将所述任一特征映射区的所有行为有向图特征中与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征之间的特征偏离代价最小的行为有向图特征所对应的行为触发节点，输出为所述任一特征映射区的兴趣点；
所述方法还包括：
响应于所述行为兴趣点分析网络的优化指示，对第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的进行行为分桶，输出每一流媒体行为样本的若干分桶数据；
分别将所述流媒体行为样本的若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征；
基于分簇策略将所述流媒体行为样本的所有行为有向图特征分桶为先验数量的特征映射区；其中，所述先验数量为所述流媒体行为样本中的先验兴趣点的数量；
对于所述流媒体行为样本的每一先验兴趣点，确定所述流媒体行为样本的所有行为有向图特征中与对应的先验兴趣点的行为有向图特征最相似的行为有向图特征所属特征映射区，输出为所述对应的先验兴趣点的行为有向图特征所属特征映射区；
将所述流媒体行为样本中任一特征映射区包含的所有行为有向图特征进行聚合，输出为所述流媒体行为样本中任一特征映射区的特征映射区表征信息；
依据所述第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的每一特征映射区的特征映射区表征信息作为输入以及对应的特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征作为输出优化所述深度学习网络，以生成所述行为兴趣点分析网络；
所述分别将所述若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征，包括：
将所述过往流媒体行为数据的若干分桶数据中的行为触发节点转换成具有目标模态的行为有向图特征； 所述分别将所述流媒体行为样本的若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征，包括： 将所述流媒体行为样本的若干分桶数据中的行为触发节点转换成具有所述目标模态的行为有向图特征；
所述方法还包括：
对第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的进行行为分桶，输出每一流媒体行为样本的若干分桶数据；
分别将所述流媒体行为样本的若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征； 基于分簇策略将所述流媒体行为样本的所有行为有向图特征分桶为先验数量的特征映射区；其中，所述先验数量为所述流媒体行为样本中的先验兴趣点的数量；
对于所述流媒体行为样本的每一先验兴趣点，确定所述流媒体行为样本的所有行为有向图特征中与对应的先验兴趣点的行为有向图特征最相似的行为有向图特征所属特征映射区，输出为所述对应的先验兴趣点的行为有向图特征所属特征映射区；
将所述流媒体行为样本中任一特征映射区包含的所有行为有向图特征进行聚合，输出为所述任一特征映射区的特征映射区表征信息；
依据所述第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的每一特征映射区的特征映射区表征信息作为输入以及对应的特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征作为输出优化所述深度学习网络，以生成行为兴趣点分析网络。
在本公开实施例的第二方面，提供一种流媒体数据推流装置，应用于服务器，所述流媒体数据推流装置包括：
第一返回模块，被配置为根据移动终端对应的通话请求，向所述移动终端返回token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址，以使所述移动终端根据所述token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址发起登录请求；
第二返回模块，被配置为响应于所述登录请求，对所述移动终端进行登录，并在登录所述移动终端成功的情况下，向所述移动终端返回登录成功反馈；
接收模块，被配置为接收所述移动终端在接收到所述登录成功反馈的情况下下发起的登录房间请求，根据所述登录房间请求将所述移动终端加入到房间队列中；
第三返回模块，被配置为在所述移动终端加入到房间队列中成功的情况下，向所述移动终端返回房间队列加入成功信息，以使所述移动终端在接收到所述房间队列加入成功信息的情况下，发起推流请求；
调用模块，被配置为在接收到所述移动终端发送的所述推流请求的情况下，向所述移动终端返回推流服务器地址，并调用流媒体服务，完成所述移动终端根据所述推流服务器地址进行的流媒体数据推流
在一种优选的实施例中，所述第一返回模块，被配置为：
响应于接收到所述移动终端对应的通话请求，接入所述移动终端对应的token获取服务，其中，所述token获取服务用于所述移动终端获取服务器的token信息；
在接入所述token获取服务成功的情况下，向所述移动终端发送所述token信息；
接收所述移动终端在接收到所述token信息的情况下发起的超文本传输协议请求，并针对所述超文本传输协议请求向所述移动终端返回信令服务器IP地址和链接端口地址，以使得所述移动终端在接收到所述信令服务器IP地址和所述链接端口地址的情况下，发起所述登录请求。
在一种优选的实施例中，所述调用模块，被配置为：
调用流媒体服务，接收所述移动终端基于webrtc协议，根据所述推流服务器地址推流的webrtc流媒体数据包；
对所述webrtc流媒体数据包进行解析，得到可识别流媒体数据包；
将所述可识别流媒体数据包推流给vrs服务，完成所述移动终端进行的流媒体数据推流。
在一种优选的实施例中，所述所述流媒体数据推流装置还包括：调度模块，被配置为：
接收vrs服务的代理上报的流媒体节点和流媒体信息；
根据流媒体数据调用指令对各所述流媒体节点进行调度，以将对应所述流媒体节点的流媒体信息进行调度。
在一种优选的实施例中，所述接收模块，被配置为：
根据所述登录房间请求中携带的应用程序标识app_id以及房间标识room_id，将所述移动终端加入到房间队列中，其中，所述服务器以应用程序标识app_id结合房间标识room_id的方式管理所述房间队列。
在一种优选的实施例中，所述token信息包括应用程序标识app_id，用户身份标识user_id，绝对超时时间expired_time中的至少一者。
在本公开实施例的第三方面，提供一种服务器，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述存储器中的可执行指令，以实现第一方面中任意一项所述方法。
在本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
根据移动终端对应的通话请求，向移动终端返回token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址，以使移动终端根据token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址发起登录请求；响应于登录请求，对移动终端进行登录，并在登录移动终端成功的情况下，向移动终端返回登录成功反馈；接收移动终端在接收到登录成功反馈的情况下下发起的登录房间请求，根据登录房间请求将移动终端加入到房间队列中；在移动终端加入到房间队列中成功的情况下，向移动终端返回房间队列加入成功信息，以使移动终端在接收到房间队列加入成功信息的情况下，发起推流请求；在接收到移动终端发送的推流请求的情况下，向移动终端返回推流服务器地址，并调用流媒体服务，完成移动终端根据推流服务器地址进行的流媒体数据推流。提供方便、快捷的实时调查方式，通过移动终端可以便捷地进行流媒体数据上传，从而快速、远程进行业务办理。提高了远程审核的便捷性和业务办理的便捷性。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种流媒体数据推流方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种实现图1中S11的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种实现图1中S12的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种流媒体数据推流装置400的框图。
实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种流媒体数据推流方法的流程图，应用于服务器，其中，该服务器可以是例如银行的云服务器，用于存放流媒体数据信息。如图1所示，该方法包括以下步骤。
S11，根据移动终端对应的通话请求，向所述移动终端返回token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址，以使所述移动终端根据所述token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址发起登录请求。
本公开实施例中，移动终端可以是例如业务员携带的智能手机、平板电脑、执法记录仪等配置有摄像头和麦克风的终端。其中，移动终端和服务器可以基于应用程序的Nginx正反向代理完成通讯连接。并且，服务器中可以配置例如组件服务器、录制服务器、音视频应用服务器和音视频底层服务器中的一个或者多个服务器，用于完成基于流媒体的音视频录制和保存。
其中，移动终端对应的通话请求可以是视频柜员对应的终端设备通过Nginx正反向代理向移动终端发起的，进而移动终端接收到该通话请求的情况下，再向服务器发送的。
S12，响应于所述登录请求，对所述移动终端进行登录，并在登录所述移动终端成功的情况下，向所述移动终端返回登录成功反馈。
本公开实施例中，移动终端可以与服务器建立长连接，例如基于TCP：15001/WSS：13001建立长连接，在向服务器发起登录请求。
S13，接收所述移动终端在接收到所述登录成功反馈的情况下下发起的登录房间请求，根据所述登录房间请求将所述移动终端加入到房间队列中；
其中，同样可以基于TCP：15001/WSS：13001发起创建房间请求，在创建房间成功的情况下，向移动终端返回用户信息、流数据信息、IM（Istant Messaging，即时通讯、实时传讯）信息等。
进一步地，移动终端可以基于用户信息、流数据信息、IM信息发起登录房间请求。
S14，在所述移动终端加入到房间队列中成功的情况下，向所述移动终端返回房间队列加入成功信息，以使所述移动终端在接收到所述房间队列加入成功信息的情况下，发起推流请求。
本公开实施例中，可以在移动终端加入到房间队列中成功的情况下，更新用户信息、流数据信息、IM信息等。进而在移动终端在接收到所述房间队列加入成功信息的情况下，基于TCP：15001/WSS：13001发起推流请求，
S15，在接收到所述移动终端发送的所述推流请求的情况下，向所述移动终端返回推流服务器地址，并调用流媒体服务，完成所述移动终端根据所述推流服务器地址进行的流媒体数据推流。
其中，流媒体数据推流可以是H5端推流，进而基于webrtc协议进行流媒体数据推流，其中webrtc协议的流媒体数据可以包括信令和流媒体数据包两种信息。其中，H5推流可以是例如接入wss144、流媒体数据：udp 3478、原生拉流数据：udp 8123。进而对流媒体数据执行转码、重新编码以及写文件操作，完成移动终端根据推流服务器地址进行的流媒体数据推流。
上述技术方案根据移动终端对应的通话请求，向移动终端返回token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址，以使移动终端根据token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址发起登录请求；响应于登录请求，对移动终端进行登录，并在登录移动终端成功的情况下，向移动终端返回登录成功反馈；接收移动终端在接收到登录成功反馈的情况下下发起的登录房间请求，根据登录房间请求将移动终端加入到房间队列中；在移动终端加入到房间队列中成功的情况下，向移动终端返回房间队列加入成功信息，以使移动终端在接收到房间队列加入成功信息的情况下，发起推流请求；在接收到移动终端发送的推流请求的情况下，向移动终端返回推流服务器地址，并调用流媒体服务，完成移动终端根据推流服务器地址进行的流媒体数据推流。提供方便、快捷的实时调查方式，通过移动终端可以便捷地进行流媒体数据上传，从而快速、远程进行业务办理。提高了远程审核的便捷性和业务办理的便捷性。
在一种优选的实施例中，参见图2所示，S11，所述根据移动终端对应的通话请求，向所述移动终端返回token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址，以使所述移动终端根据所述token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址发起登录请求，包括：
S111，响应于接收到所述移动终端对应的通话请求，接入所述移动终端对应的token获取服务，其中，所述token获取服务用于所述移动终端获取服务器的token信息；
其中，token获取服务可以在移动终端频繁向服务器请求数据，服务端频繁的去数据库查询用户名和密码并进行对比，判断用户名和密码正确与否，并作出相应提示。
S112，在接入所述token获取服务成功的情况下，向所述移动终端发送所述token信息。
S113，接收所述移动终端在接收到所述token信息的情况下发起的超文本传输协议请求，并针对所述超文本传输协议请求向所述移动终端返回信令服务器IP地址和链接端口地址，以使得所述移动终端在接收到所述信令服务器IP地址和所述链接端口地址的情况下，发起所述登录请求。
在一种优选的实施例中，参见图3所示，S15，所述调用流媒体服务，完成所述移动终端根据所述推流服务器地址进行的流媒体数据推流，包括：
S151，调用流媒体服务，接收所述移动终端基于webrtc协议，根据所述推流服务器地址推流的webrtc流媒体数据包；
S152，对所述webrtc流媒体数据包进行解析，得到可识别流媒体数据包；
S153，将所述可识别流媒体数据包推流给vrs服务，完成所述移动终端进行的流媒体数据推流。
在一种优选的实施例中，所述方法还包括：
接收vrs服务的代理上报的流媒体节点和流媒体信息；
根据流媒体数据调用指令对各所述流媒体节点进行调度，以将对应所述流媒体节点的流媒体信息进行调度。
在一种优选的实施例中，所述根据所述登录房间请求将所述移动终端加入到房间队列中，包括：
根据所述登录房间请求中携带的应用程序标识app_id以及房间标识room_id，将所述移动终端加入到房间队列中，其中，所述服务器以应用程序标识app_id结合房间标识room_id的方式管理所述房间队列。
在一种优选的实施例中，所述token信息包括应用程序标识app_id，用户身份标识user_id，绝对超时时间expired_time中的至少一者。
在一种优选的实施例中，所述调用流媒体服务，完成所述移动终端根据所述推流服务器地址进行的流媒体数据推流的步骤，包括：
调用流媒体服务，提取所述移动终端访问所述推流服务器地址所映射的流媒体数据，并基于所述移动终端的过往流媒体行为数据确定所述移动终端所对应的行为兴趣点分布；
基于所述移动终端所对应的行为兴趣点分布对所述流媒体数据进行筛选，以将筛选后的流媒体数据推流至所述移动终端；
所述基于所述移动终端的过往流媒体行为数据确定所述移动终端所对应的行为兴趣点分布的步骤，包括：
对所述过往流媒体行为数据进行行为分桶，输出所述过往流媒体行为数据的若干分桶数据；
分别将所述若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征；
基于分簇策略将所述过往流媒体行为数据的所有行为有向图特征分桶为目标数量的特征映射区；
将所述过往流媒体行为数据中任一特征映射区包含的所有行为有向图特征进行聚合，输出为所述任一特征映射区的特征映射区表征信息；
将所述任一特征映射区的特征映射区表征信息输入预设的行为兴趣点分析网络，输出所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征；其中，所述行为兴趣点分析网络为通过第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的每一特征映射区的特征映射区表征信息作为输入，以及对应的特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征作为输出优化深度学习网络所生成；
分别计算所述任一特征映射区的每一行为有向图特征与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征之间的匹配值，并将所述任一特征映射区的所有行为有向图特征中的所述匹配值大小降序排序前N的行为有向图特征对应的行为触发节点确定为所述任一特征映射区的兴趣点；
基于所述过往流媒体行为数据的每一特征映射区的兴趣点提取所述过往流媒体行为数据的兴趣点；
所述分别计算所述任一特征映射区的每一行为有向图特征与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征之间的匹配值，并将所述任一特征映射区的所有行为有向图特征中的所述匹配值大小降序排序前N的行为有向图特征对应的行为触发节点确定为所述任一特征映射区的兴趣点，包括：
分别计算所述任一特征映射区的每一行为有向图特征与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征的特征偏离代价，将所述任一特征映射区的所有行为有向图特征中与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征之间的特征偏离代价最小的行为有向图特征所对应的行为触发节点，输出为所述任一特征映射区的兴趣点；
所述方法还包括：
响应于所述行为兴趣点分析网络的优化指示，对第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的进行行为分桶，输出每一流媒体行为样本的若干分桶数据；
分别将所述流媒体行为样本的若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征；
基于分簇策略将所述流媒体行为样本的所有行为有向图特征分桶为先验数量的特征映射区；其中，所述先验数量为所述流媒体行为样本中的先验兴趣点的数量；
对于所述流媒体行为样本的每一先验兴趣点，确定所述流媒体行为样本的所有行为有向图特征中与对应的先验兴趣点的行为有向图特征最相似的行为有向图特征所属特征映射区，输出为所述对应的先验兴趣点的行为有向图特征所属特征映射区；
将所述流媒体行为样本中任一特征映射区包含的所有行为有向图特征进行聚合，输出为所述流媒体行为样本中任一特征映射区的特征映射区表征信息；
依据所述第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的每一特征映射区的特征映射区表征信息作为输入以及对应的特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征作为输出优化所述深度学习网络，以生成所述行为兴趣点分析网络；
所述分别将所述若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征，包括：
将所述过往流媒体行为数据的若干分桶数据中的行为触发节点转换成具有目标模态的行为有向图特征； 所述分别将所述流媒体行为样本的若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征，包括： 将所述流媒体行为样本的若干分桶数据中的行为触发节点转换成具有所述目标模态的行为有向图特征；
所述方法还包括：
对第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的进行行为分桶，输出每一流媒体行为样本的若干分桶数据；
分别将所述流媒体行为样本的若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征； 基于分簇策略将所述流媒体行为样本的所有行为有向图特征分桶为先验数量的特征映射区；其中，所述先验数量为所述流媒体行为样本中的先验兴趣点的数量；
对于所述流媒体行为样本的每一先验兴趣点，确定所述流媒体行为样本的所有行为有向图特征中与对应的先验兴趣点的行为有向图特征最相似的行为有向图特征所属特征映射区，输出为所述对应的先验兴趣点的行为有向图特征所属特征映射区；
将所述流媒体行为样本中任一特征映射区包含的所有行为有向图特征进行聚合，输出为所述任一特征映射区的特征映射区表征信息；
依据所述第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的每一特征映射区的特征映射区表征信息作为输入以及对应的特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征作为输出优化所述深度学习网络，以生成行为兴趣点分析网络。
在本公开实施例中还提供一种流媒体数据推流装置400，应用于服务器，所述流媒体数据推流装置400包括：
第一返回模块410，被配置为根据移动终端对应的通话请求，向所述移动终端返回token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址，以使所述移动终端根据所述token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址发起登录请求；
第二返回模块420，被配置为响应于所述登录请求，对所述移动终端进行登录，并在登录所述移动终端成功的情况下，向所述移动终端返回登录成功反馈；
接收模块430，被配置为接收所述移动终端在接收到所述登录成功反馈的情况下下发起的登录房间请求，根据所述登录房间请求将所述移动终端加入到房间队列中；
第三返回模块440，被配置为在所述移动终端加入到房间队列中成功的情况下，向所述移动终端返回房间队列加入成功信息，以使所述移动终端在接收到所述房间队列加入成功信息的情况下，发起推流请求；
调用模块450，被配置为在接收到所述移动终端发送的所述推流请求的情况下，向所述移动终端返回推流服务器地址，并调用流媒体服务，完成所述移动终端根据所述推流服务器地址进行的流媒体数据推流
在一种优选的实施例中，所述第一返回模块410，被配置为：
响应于接收到所述移动终端对应的通话请求，接入所述移动终端对应的token获取服务，其中，所述token获取服务用于所述移动终端获取服务器的token信息；
在接入所述token获取服务成功的情况下，向所述移动终端发送所述token信息；
接收所述移动终端在接收到所述token信息的情况下发起的超文本传输协议请求，并针对所述超文本传输协议请求向所述移动终端返回信令服务器IP地址和链接端口地址，以使得所述移动终端在接收到所述信令服务器IP地址和所述链接端口地址的情况下，发起所述登录请求。
在一种优选的实施例中，所述调用模块450，被配置为：
调用流媒体服务，接收所述移动终端基于webrtc协议，根据所述推流服务器地址推流的webrtc流媒体数据包；
对所述webrtc流媒体数据包进行解析，得到可识别流媒体数据包；
将所述可识别流媒体数据包推流给vrs服务，完成所述移动终端进行的流媒体数据推流。
在一种优选的实施例中，所述所述流媒体数据推流装置400还包括：调度模块，被配置为：
接收vrs服务的代理上报的流媒体节点和流媒体信息；
根据流媒体数据调用指令对各所述流媒体节点进行调度，以将对应所述流媒体节点的流媒体信息进行调度。
在一种优选的实施例中，所述接收模块430，被配置为：
根据所述登录房间请求中携带的应用程序标识app_id以及房间标识room_id，将所述移动终端加入到房间队列中，其中，所述服务器以应用程序标识app_id结合房间标识room_id的方式管理所述房间队列。
在一种优选的实施例中，所述token信息包括应用程序标识app_id，用户身份标识user_id，绝对超时时间expired_time中的至少一者。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
在本公开实施例中还提供一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述存储器中的可执行指令，以实现前述实施例中任一项所述流媒体数据推流方法。
在本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现前述实施例中任一项所述流媒体数据推流方法的步骤。
本领域技术人员在考虑说明书及实践本公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (9)
1.一种流媒体数据推流方法，其特征在于，应用于服务器，所述流媒体数据推流方法包括：
根据移动终端对应的通话请求，向所述移动终端返回token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址，以使所述移动终端根据所述token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址发起登录请求；
响应于所述登录请求，对所述移动终端进行登录，并在登录所述移动终端成功的情况下，向所述移动终端返回登录成功反馈；
接收所述移动终端在接收到所述登录成功反馈的情况下发起的登录房间请求，根据所述登录房间请求将所述移动终端加入到房间队列中；
在所述移动终端加入到房间队列中成功的情况下，向所述移动终端返回房间队列加入成功信息，以使所述移动终端在接收到所述房间队列加入成功信息的情况下，发起推流请求；
在接收到所述移动终端发送的所述推流请求的情况下，向所述移动终端返回推流服务器地址，并调用流媒体服务，完成所述移动终端根据所述推流服务器地址进行的流媒体数据推流；
所述token信息包括应用程序标识app_id，用户身份标识user_id，绝对超时时间expired_time中的至少一者；
所述调用流媒体服务，完成所述移动终端根据所述推流服务器地址进行的流媒体数据推流的步骤，包括：
调用流媒体服务，提取所述移动终端访问所述推流服务器地址所映射的流媒体数据，并基于所述移动终端的过往流媒体行为数据确定所述移动终端所对应的行为兴趣点分布；
基于所述移动终端所对应的行为兴趣点分布对所述流媒体数据进行筛选，以将筛选后的流媒体数据推流至所述移动终端；
所述基于所述移动终端的过往流媒体行为数据确定所述移动终端所对应的行为兴趣点分布的步骤，包括：
对所述过往流媒体行为数据进行行为分桶，输出所述过往流媒体行为数据的若干分桶数据；
分别将所述若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征；
基于分簇策略将所述过往流媒体行为数据的所有行为有向图特征分桶为目标数量的特征映射区；
将所述过往流媒体行为数据中任一特征映射区包含的所有行为有向图特征进行聚合，输出为所述任一特征映射区的特征映射区表征信息；
将所述任一特征映射区的特征映射区表征信息输入预设的行为兴趣点分析网络，输出所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征；其中，所述行为兴趣点分析网络为通过第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的每一特征映射区的特征映射区表征信息作为输入，以及对应的特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征作为输出优化深度学习网络所生成；
分别计算所述任一特征映射区的每一行为有向图特征与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征之间的匹配值，并将所述任一特征映射区的所有行为有向图特征中的所述匹配值大小降序排序前N的行为有向图特征对应的行为触发节点确定为所述任一特征映射区的兴趣点；
基于所述过往流媒体行为数据的每一特征映射区的兴趣点提取所述过往流媒体行为数据的兴趣点；
所述分别计算所述任一特征映射区的每一行为有向图特征与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征之间的匹配值，并将所述任一特征映射区的所有行为有向图特征中的所述匹配值大小降序排序前N的行为有向图特征对应的行为触发节点确定为所述任一特征映射区的兴趣点，包括：
分别计算所述任一特征映射区的每一行为有向图特征与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征的特征偏离代价，将所述任一特征映射区的所有行为有向图特征中与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征之间的特征偏离代价最小的行为有向图特征所对应的行为触发节点，输出为所述任一特征映射区的兴趣点；
所述方法还包括：
响应于所述行为兴趣点分析网络的优化指示，对第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的进行行为分桶，输出每一流媒体行为样本的若干分桶数据；
分别将所述流媒体行为样本的若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征；
基于分簇策略将所述流媒体行为样本的所有行为有向图特征分桶为先验数量的特征映射区；其中，所述先验数量为所述流媒体行为样本中的先验兴趣点的数量；
对于所述流媒体行为样本的每一先验兴趣点，确定所述流媒体行为样本的所有行为有向图特征中与对应的先验兴趣点的行为有向图特征最相似的行为有向图特征所属特征映射区，输出为所述对应的先验兴趣点的行为有向图特征所属特征映射区；
将所述流媒体行为样本中任一特征映射区包含的所有行为有向图特征进行聚合，输出为所述流媒体行为样本中任一特征映射区的特征映射区表征信息；
依据所述第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的每一特征映射区的特征映射区表征信息作为输入以及对应的特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征作为输出优化所述深度学习网络，以生成所述行为兴趣点分析网络；
所述分别将所述若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征，包括：
将所述过往流媒体行为数据的若干分桶数据中的行为触发节点转换成具有目标模态的行为有向图特征； 所述分别将所述流媒体行为样本的若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征，包括： 将所述流媒体行为样本的若干分桶数据中的行为触发节点转换成具有所述目标模态的行为有向图特征。
2.根据权利要求1所述的流媒体数据推流方法，其特征在于，所述根据移动终端对应的通话请求，向所述移动终端返回token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址，以使所述移动终端根据所述token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址发起登录请求，包括：
响应于接收到所述移动终端对应的通话请求，接入所述移动终端对应的token获取服务，其中，所述token获取服务用于所述移动终端获取服务器的token信息；
在接入所述token获取服务成功的情况下，向所述移动终端发送所述token信息；
接收所述移动终端在接收到所述token信息的情况下发起的超文本传输协议请求，并针对所述超文本传输协议请求向所述移动终端返回信令服务器IP地址和链接端口地址，以使得所述移动终端在接收到所述信令服务器IP地址和所述链接端口地址的情况下，发起所述登录请求。
3.根据权利要求1所述的流媒体数据推流方法，其特征在于，所述调用流媒体服务，完成所述移动终端根据所述推流服务器地址进行的流媒体数据推流，包括：
调用流媒体服务，接收所述移动终端基于webrtc协议，根据所述推流服务器地址推流的webrtc流媒体数据包；
对所述webrtc流媒体数据包进行解析，得到可识别流媒体数据包；
将所述可识别流媒体数据包推流给vrs服务，完成所述移动终端进行的流媒体数据推流。
4.根据权利要求3所述的流媒体数据推流方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收vrs服务的代理上报的流媒体节点和流媒体信息；
根据流媒体数据调用指令对各所述流媒体节点进行调度，以将对应所述流媒体节点的流媒体信息进行调度。
5.根据权利要求1所述的流媒体数据推流方法，其特征在于，所述根据所述登录房间请求将所述移动终端加入到房间队列中，包括：
根据所述登录房间请求中携带的应用程序标识app_id以及房间标识room_id，将所述移动终端加入到房间队列中，其中，所述服务器以应用程序标识app_id结合房间标识room_id的方式管理所述房间队列。
6.一种流媒体数据推流装置，其特征在于，应用于服务器，所述流媒体数据推流装置包括：
第一返回模块，被配置为根据移动终端对应的通话请求，向所述移动终端返回token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址，以使所述移动终端根据所述token信息、信令服务器IP地址和链接端口地址发起登录请求；
第二返回模块，被配置为响应于所述登录请求，对所述移动终端进行登录，并在登录所述移动终端成功的情况下，向所述移动终端返回登录成功反馈；
接收模块，被配置为接收所述移动终端在接收到所述登录成功反馈的情况下发起的登录房间请求，根据所述登录房间请求将所述移动终端加入到房间队列中；
第三返回模块，被配置为在所述移动终端加入到房间队列中成功的情况下，向所述移动终端返回房间队列加入成功信息，以使所述移动终端在接收到所述房间队列加入成功信息的情况下，发起推流请求；
调用模块，被配置为在接收到所述移动终端发送的所述推流请求的情况下，向所述移动终端返回推流服务器地址，并调用流媒体服务，完成所述移动终端根据所述推流服务器地址进行的流媒体数据推流；
所述token信息包括应用程序标识app_id，用户身份标识user_id，绝对超时时间expired_time中的至少一者；
所述调用流媒体服务，完成所述移动终端根据所述推流服务器地址进行的流媒体数据推流，包括：
调用流媒体服务，提取所述移动终端访问所述推流服务器地址所映射的流媒体数据，并基于所述移动终端的过往流媒体行为数据确定所述移动终端所对应的行为兴趣点分布；
基于所述移动终端所对应的行为兴趣点分布对所述流媒体数据进行筛选，以将筛选后的流媒体数据推流至所述移动终端；
所述基于所述移动终端的过往流媒体行为数据确定所述移动终端所对应的行为兴趣点分布，包括：
对所述过往流媒体行为数据进行行为分桶，输出所述过往流媒体行为数据的若干分桶数据；
分别将所述若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征；
基于分簇策略将所述过往流媒体行为数据的所有行为有向图特征分桶为目标数量的特征映射区；
将所述过往流媒体行为数据中任一特征映射区包含的所有行为有向图特征进行聚合，输出为所述任一特征映射区的特征映射区表征信息；
将所述任一特征映射区的特征映射区表征信息输入预设的行为兴趣点分析网络，输出所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征；其中，所述行为兴趣点分析网络为通过第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的每一特征映射区的特征映射区表征信息作为输入，以及对应的特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征作为输出优化深度学习网络所生成；
分别计算所述任一特征映射区的每一行为有向图特征与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征之间的匹配值，并将所述任一特征映射区的所有行为有向图特征中的所述匹配值大小降序排序前N的行为有向图特征对应的行为触发节点确定为所述任一特征映射区的兴趣点；
基于所述过往流媒体行为数据的每一特征映射区的兴趣点提取所述过往流媒体行为数据的兴趣点；
所述分别计算所述任一特征映射区的每一行为有向图特征与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征之间的匹配值，并将所述任一特征映射区的所有行为有向图特征中的所述匹配值大小降序排序前N的行为有向图特征对应的行为触发节点确定为所述任一特征映射区的兴趣点，包括：
分别计算所述任一特征映射区的每一行为有向图特征与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征的特征偏离代价，将所述任一特征映射区的所有行为有向图特征中与所述任一特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征之间的特征偏离代价最小的行为有向图特征所对应的行为触发节点，输出为所述任一特征映射区的兴趣点；
其中，响应于所述行为兴趣点分析网络的优化指示，对第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的进行行为分桶，输出每一流媒体行为样本的若干分桶数据；
分别将所述流媒体行为样本的若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征；
基于分簇策略将所述流媒体行为样本的所有行为有向图特征分桶为先验数量的特征映射区；其中，所述先验数量为所述流媒体行为样本中的先验兴趣点的数量；
对于所述流媒体行为样本的每一先验兴趣点，确定所述流媒体行为样本的所有行为有向图特征中与对应的先验兴趣点的行为有向图特征最相似的行为有向图特征所属特征映射区，输出为所述对应的先验兴趣点的行为有向图特征所属特征映射区；
将所述流媒体行为样本中任一特征映射区包含的所有行为有向图特征进行聚合，输出为所述流媒体行为样本中任一特征映射区的特征映射区表征信息；
依据所述第一流媒体行为样本库中的每一流媒体行为样本的每一特征映射区的特征映射区表征信息作为输入以及对应的特征映射区的先验兴趣点的行为有向图特征作为输出优化所述深度学习网络，以生成所述行为兴趣点分析网络；
所述分别将所述若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征，包括：
将所述过往流媒体行为数据的若干分桶数据中的行为触发节点转换成具有目标模态的行为有向图特征； 所述分别将所述流媒体行为样本的若干分桶数据中的行为触发节点转换成行为有向图特征，包括： 将所述流媒体行为样本的若干分桶数据中的行为触发节点转换成具有所述目标模态的行为有向图特征。
7.根据权利要求6所述的流媒体数据推流装置，其特征在于，所述第一返回模块，被配置为：
响应于接收到所述移动终端对应的通话请求，接入所述移动终端对应的token获取服务，其中，所述token获取服务用于所述移动终端获取服务器的token信息；
在接入所述token获取服务成功的情况下，向所述移动终端发送所述token信息；
接收所述移动终端在接收到所述token信息的情况下发起的超文本传输协议请求，并针对所述超文本传输协议请求向所述移动终端返回信令服务器IP地址和链接端口地址，以使得所述移动终端在接收到所述信令服务器IP地址和所述链接端口地址的情况下，发起所述登录请求。
8.一种服务器，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述存储器中的可执行指令，以实现权利要求1-5中任意一项所述方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该程序指令被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310489463.8A CN116436904B (zh) | 2023-05-04 | 2023-05-04 | 流媒体数据推流方法、装置、服务器及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310489463.8A CN116436904B (zh) | 2023-05-04 | 2023-05-04 | 流媒体数据推流方法、装置、服务器及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116436904A CN116436904A (zh) | 2023-07-14 |
| CN116436904B true CN116436904B (zh) | 2024-06-07 |
Family
ID=87089043
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310489463.8A Active CN116436904B (zh) | 2023-05-04 | 2023-05-04 | 流媒体数据推流方法、装置、服务器及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116436904B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104168491A (zh) * | 2013-05-17 | 2014-11-26 | 腾讯科技（北京）有限公司 | 一种视频播放中的信息处理方法和装置 |
| CN105872044A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-17 | 华南理工大学 | 基于WebRTC的流媒体多级缓存网络加速***和方法 |
| CN110427554A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-11-08 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 兴趣点的推荐方法、装置、智能终端、服务器和存储介质 |
| CN114979098A (zh) * | 2021-06-21 | 2022-08-30 | 中移互联网有限公司 | 一种基于WebRTC的通讯方法、装置及电子设备 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9749363B2 (en) * | 2014-04-17 | 2017-08-29 | Avaya Inc. | Application of enterprise policies to web real-time communications (WebRTC) interactive sessions using an enterprise session initiation protocol (SIP) engine, and related methods, systems, and computer-readable media |
-
2023
- 2023-05-04 CN CN202310489463.8A patent/CN116436904B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104168491A (zh) * | 2013-05-17 | 2014-11-26 | 腾讯科技（北京）有限公司 | 一种视频播放中的信息处理方法和装置 |
| CN105872044A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-17 | 华南理工大学 | 基于WebRTC的流媒体多级缓存网络加速***和方法 |
| CN110427554A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-11-08 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 兴趣点的推荐方法、装置、智能终端、服务器和存储介质 |
| CN114979098A (zh) * | 2021-06-21 | 2022-08-30 | 中移互联网有限公司 | 一种基于WebRTC的通讯方法、装置及电子设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116436904A (zh) | 2023-07-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN1703690B (zh) | 用于会议控制中成员资格管理的侧信道 | |
| US8631069B2 (en) | Web and multi-media conference | |
| US7945621B2 (en) | Methods and apparatuses for recording and viewing a collaboration session | |
| US8612530B1 (en) | Pass-through testing using message exchange identifiers | |
| KR102324354B1 (ko) | 호 관련 강화된 정보 공유를 위한 방법 및 장치 | |
| CN110933180B (zh) | 一种通信建立方法、装置、负载设备及存储介质 | |
| CN110719428A (zh) | 视频会议组织的方法、设备和存储介质 | |
| US8358745B2 (en) | Recording identity data to enable on demand services in a communications system | |
| US20230208891A1 (en) | In-line, in-call ai virtual assistant for teleconferencing | |
| CN108156223A (zh) | 一种基于websocket的消息精准推送***及方法 | |
| US8831018B2 (en) | Media conversion device for interconnecting communication terminal devices with media converted and a method therefor | |
| CN101834730A (zh) | 一种多媒体会议控制方法和*** | |
| CN114697282A (zh) | 消息的处理方法及***、存储介质、电子装置 | |
| CN116436904B (zh) | 流媒体数据推流方法、装置、服务器及存储介质 | |
| CN102224543A (zh) | 用于将与用户设备之间的基于IP的语音的语音通信会话相关的话音同基于web的应用进行组合的方法、媒体服务器、计算机程序和计算机程序产品 | |
| CN103327087A (zh) | 一种会议控制的方法及装置 | |
| CN111884905A (zh) | 一种消息管理方法及*** | |
| JP2023500905A (ja) | スマート・トリガ開始型コラボレーション・プラットフォーム | |
| US8868759B2 (en) | Communication system and server | |
| CN111212043A (zh) | 一种多媒体文件的生成方法和装置 | |
| US11218521B2 (en) | Video conference implementation method, server and computer readable storage medium | |
| CN114610605A (zh) | 测试方法、装置、终端设备和存储介质 | |
| EP2372578A1 (en) | Method for automatically tagging media content, media server and application server for realizing such a method | |
| CN113765745A (zh) | 一种业务性能测试方法、装置、终端设备和存储介质 | |
| CN102594784A (zh) | 基于ip的电话会议服务方法和*** |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant |