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龍圖騰網獲悉廣州歡聚時代信息科技有限公司申請的專利視頻質量評估方法及其裝置、設備、介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115037926B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210751707.0，技術領域涉及：H04N17/00；該發明授權視頻質量評估方法及其裝置、設備、介質是由馮進亨;戴長軍設計研發完成，并于2022-06-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本視頻質量評估方法及其裝置、設備、介質在說明書摘要公布了：本申請涉及視頻傳輸領域中一種視頻質量評估方法及其裝置、設備、介質，所述方法包括：獲取待評估的視頻流；從所述視頻流獲得其中的連續多個圖像幀，將其格式化為標準化數據；采用預先訓練至收斂狀態的視頻質量評估模型中的圖像特征提取網絡提取出所述標準化數據相對應的圖像特征信息；由所述視頻質量評估模型的預測模塊根據所述圖像特征信息進行分類映射，獲得所述視頻流的質量評分。本申請能夠以量化評分表示無參考評估視頻所得的視頻質量。

本發明授權視頻質量評估方法及其裝置、設備、介質在權利要求書中公布了：1.一種視頻質量評估方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取待評估的視頻流； 從所述視頻流獲得其中的連續多個圖像幀，將其格式化為標準化數據； 采用預先訓練至收斂狀態的視頻質量評估模型中的圖像特征提取網絡提取出所述標準化數據相對應的圖像特征信息； 由所述視頻質量評估模型的預測模塊根據所述圖像特征信息進行分類映射，獲得所述視頻流的質量評分； 所述視頻質量評估模型的訓練過程，包括：采用恒定質量的編碼方式編碼預先采集的高清視頻流，獲得第一編碼視頻流；采用恒定碼率的編碼方式編碼預先采集的高清視頻流，獲得第二編碼視頻流；對所述第一編碼視頻流及第二編碼視頻流進行相對應的解碼，獲得解碼后的視頻流作為訓練集，所述訓練集中包含不同視頻質量的視頻流對應的多個訓練樣本及其監督評分，所述監督評分為主觀質量評分；批量調用訓練集中多種視頻質量分別對應的多個訓練樣本對所述視頻質量評估模型實施多任務同步訓練，同一批次的多個訓練樣本的視頻質量相同；由所述視頻質量評估模型提取各個訓練樣本對應的圖像特征信息后，經模型的預測模塊預測各個訓練樣本對應的質量評分；計算同批次各個訓練樣本的所述監督評分與所述質量評分之間的損失值，及其相對應的梯度更新值，計算所述多個損失值的平均值，在該平均值達到預設閾值時，終止訓練，否則，根據各個訓練樣本的梯度更新值對模型實施梯度更新，并繼續調用下一批次的多個訓練樣本實施迭代訓練直至模型收斂； 所述計算同批次各個訓練樣本的所述監督評分與所述質量評分之間的損失值的步驟中，包括：根據訓練樣本相對應的監督評分計算視頻質量評估模型預測訓練樣本所得的預測質量評分的回歸損失值，所述監督評分為主觀質量評分；根據所述回歸損失值計算出相應的交叉熵損失值；將視頻質量評估模型預測訓練樣本所得的預測質量評分，以及訓練樣本對應的監督評分分別進行相同的亂序處理，將預測質量評分與亂序處理后的預測質量評分差值作為預設函數的輸入，計算監督評分與亂序處理后的監督評分差值的絕對值與函數輸出結果的和值，取和值與0兩者中最大值作為亂序損失值；計算所述回歸損失值、所述交叉熵損失值以及亂序損失值的和值作為所述損失值。

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