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龍圖騰網獲悉清華大學;新疆大學申請的專利腦電信號輔助的視頻體驗質量評價系統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：CN120529067B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202511007571.2，技術領域涉及：H04N17/00；該發明授權腦電信號輔助的視頻體驗質量評價系統是由陶曉明;段一平;張晨陽;汪烈軍;儲健;李辰星設計研發完成，并于2025-07-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本腦電信號輔助的視頻體驗質量評價系統在說明書摘要公布了：本申請提供了一種腦電信號輔助的視頻體驗質量評價系統，涉及視頻傳輸技術領域。該系統包括：模型訓練模塊，執行三階段的訓練，得到訓練好的無音頻視頻質量度量模型；第一階段：基于多個帶標注無音頻視頻素材各自的腦電信號，訓練得到無音頻視頻質量度量模型中的腦電特征學習子模型；第二階段：以腦電特征學習子模型輸出的腦電特征為真值，對無音頻視頻質量度量模型中的視頻特征學習子模型中的視頻特征編碼器進行初步訓練；第三階段：基于多個帶標注無音頻視頻素材，在初步訓練的視頻特征編碼器的基礎上，訓練得到無音頻視頻質量度量模型中的視頻特征學習子模型。通過本申請實現了可以反映用戶的真實感受的無音頻視頻體驗質量的高效預測和評估。

本發明授權腦電信號輔助的視頻體驗質量評價系統在權利要求書中公布了：1.一種腦電信號輔助的視頻體驗質量評價系統，其特征在于，所述系統包括： 訓練樣本生成模塊，用于播放多種視頻類型的多個視頻失真等級的無音頻視頻素材，獲取用戶的真實主觀質量評分以及用戶的腦電信號，以得到多個帶標注無音頻視頻素材，以及所述多個帶標注無音頻視頻素材各自的腦電信號； 模型訓練模塊，用于執行三個階段的訓練，得到訓練完畢的無音頻視頻質量度量模型；其中，第一階段為：基于所述多個帶標注無音頻視頻素材各自的腦電信號，訓練得到所述無音頻視頻質量度量模型中的腦電特征學習子模型；第二階段為：以所述腦電特征學習子模型輸出的腦電特征為真值，對所述無音頻視頻質量度量模型中的視頻特征學習子模型中的視頻特征編碼器進行初步訓練；第三階段為：基于所述多個帶標注無音頻視頻素材，在初步訓練的視頻特征編碼器的基礎上，訓練得到所述無音頻視頻質量度量模型中的視頻特征學習子模型； 所述模型訓練模塊執行第二階段的過程包括： 通過所述腦電特征學習子模型中的腦電特征編碼器對所述多個帶標注無音頻視頻素材各自的腦電信號進行腦電特征提取，得到所述多個帶標注無音頻視頻素材各自對應的腦電特征并作為真值； 通過待訓練的視頻特征學習子模型中的視頻特征編碼器，對所述多個帶標注無音頻視頻素材進行視頻特征提取，得到所述多個帶標注無音頻視頻素材各自對應的第一視頻特征； 以所述腦電特征學習子模型輸出的腦電特征為真值，對所述無音頻視頻質量度量模型中的視頻特征學習子模型中的視頻特征編碼器進行初步訓練，包括： 以所述多個帶標注無音頻視頻素材各自對應的腦電特征為真值，對所述無音頻視頻質量度量模型中的視頻特征學習子模型中的視頻特征編碼器進行初步訓練，使得初步訓練完畢的視頻特征編碼器提取的第一視頻特征與所述腦電特征編碼器提取的腦電特征對齊； 以所述多個帶標注無音頻視頻素材各自對應的腦電特征為真值，對所述無音頻視頻質量度量模型中的視頻特征學習子模型中的視頻特征編碼器進行初步訓練，包括： 基于所述多個帶標注無音頻視頻素材各自對應的腦電特征，與所述多個帶標注無音頻視頻素材各自對應的第一視頻特征，確定對齊損失； 利用所述對齊損失，對待訓練的視頻特征學習子模型中的視頻特征編碼器進行初步參數更新，使得初步訓練完畢的視頻特征編碼器提取的第一視頻特征與所述腦電特征編碼器提取的腦電特征對齊。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人清華大學;新疆大學，其通訊地址為：100084 北京市海淀區雙清路30號清華大學；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。