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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海高德威智能交通系統(tǒng)有限公司申請(qǐng)的專利圖像質(zhì)量評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114298195B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111574338.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/82；該發(fā)明授權(quán)圖像質(zhì)量評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)是由李豪;盧晶設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本圖像質(zhì)量評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像質(zhì)量評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該圖像質(zhì)量評(píng)估方法包括：利用訓(xùn)練后的多屬性質(zhì)量評(píng)估模型中的特征提取器對(duì)輸入圖像進(jìn)行特征提取，得到圖像特征；利用所述訓(xùn)練后的多屬性質(zhì)量評(píng)估模型中的回歸器對(duì)所述圖像特征進(jìn)行分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)，得到所述輸入圖像的多種不同失真類型的評(píng)估分?jǐn)?shù)；其中，所述多屬性質(zhì)量評(píng)估模型以包括真實(shí)失真樣本和合成失真樣本的訓(xùn)練集，利用特征對(duì)齊訓(xùn)練的方式進(jìn)行訓(xùn)練。該方法可以提高模型的訓(xùn)練效率，降低樣本準(zhǔn)備難度。

本發(fā)明授權(quán)圖像質(zhì)量評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像質(zhì)量評(píng)估方法，其特征在于，包括： 利用訓(xùn)練后的多屬性質(zhì)量評(píng)估模型中的特征提取器對(duì)輸入圖像進(jìn)行特征提取，得到圖像特征； 利用所述訓(xùn)練后的多屬性質(zhì)量評(píng)估模型中的回歸器對(duì)所述圖像特征進(jìn)行分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)，得到所述輸入圖像的多種不同失真類型的評(píng)估分?jǐn)?shù)； 其中，所述多屬性質(zhì)量評(píng)估模型以包括真實(shí)失真樣本和合成失真樣本的訓(xùn)練集，利用特征對(duì)齊訓(xùn)練的方式進(jìn)行訓(xùn)練； 所述多屬性質(zhì)量評(píng)估模型通過(guò)以下方式訓(xùn)練： 依據(jù)所述訓(xùn)練集中的真實(shí)失真樣本和合成失真樣本，生成多個(gè)批次batch的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；對(duì)于任一batch的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，按照如下方式對(duì)預(yù)訓(xùn)練后的多屬性質(zhì)量評(píng)估模型進(jìn)行特征對(duì)齊訓(xùn)練： 階段一、在固定當(dāng)前的多屬性質(zhì)量評(píng)估模型中的特征提取器的參數(shù)的情況下，使用該batch的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的合成失真樣本對(duì)當(dāng)前的多屬性質(zhì)量評(píng)估模型進(jìn)行訓(xùn)練； 階段二、在固定所述階段一中得到的多屬性質(zhì)量評(píng)估模型中的回歸器的參數(shù)的情況下，使用該batch的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的真實(shí)失真樣本和合成失真樣本對(duì)當(dāng)前的多屬性質(zhì)量評(píng)估模型進(jìn)行訓(xùn)練；所述階段二的訓(xùn)練過(guò)程中，使用特征對(duì)齊損失進(jìn)行反饋優(yōu)化；所述特征對(duì)齊損失用于表征第一絕對(duì)差值與第二絕對(duì)差值之間的差異，所述第一絕對(duì)差值為合成失真樣本經(jīng)過(guò)多屬性質(zhì)量評(píng)估模型處理后的輸出與真實(shí)失真樣本經(jīng)過(guò)多屬性質(zhì)量評(píng)估模型處理后的輸出之間的差值的絕對(duì)值，所述第二絕對(duì)差值為合成失真樣本的標(biāo)簽分?jǐn)?shù)與真實(shí)失真樣本的標(biāo)簽分?jǐn)?shù)之間的差值的絕對(duì)值。

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