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龙图腾网获悉航天极创物联网研究院(南京)有限公司申请的专利一种全景视频融合视频的画质优化方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119135850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411606070.1，技术领域涉及：H04N7/18；该发明授权一种全景视频融合视频的画质优化方法与系统是由高宝龙;宋高顺;尹竹岩;周迪;秦言磊设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全景视频融合视频的画质优化方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种全景视频融合视频的画质优化方法与系统，涉及视频数据处理技术领域，所述方法包括：基于视频图像帧编码信息对多个视频图像帧数据集合进行整合，再通过视频画质评估指标集合对整合后的视频序列图像帧数据集合进行画质评估，获得视频序列图像帧画质评估参数集合；利用视频画质优化双通道基于所述视频序列图像帧画质评估参数集合，对视频序列图像帧数据集合进行映射处理，进而按照视频图像帧编码信息对处理后的视频序列画质优化图像帧数据集合进行全景视频增强融合，得到目标全景优化融合视频。通过视频画质优化双通道实现全景视频的针对性画质优化，提高全景融合视频的画质清晰度和优化处理效率，进而确保全景视频监控效果。

本发明授权一种全景视频融合视频的画质优化方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种全景视频融合视频的画质优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个摄像头采集视频信息，分别对所述多个摄像头采集视频信息进行图像帧提取，得到多个视频图像帧数据集合； 按照视频监控场景对所述多个视频图像帧数据集合进行索引编码，获得视频图像帧编码信息，并基于所述视频图像帧编码信息对所述多个视频图像帧数据集合进行视频图像整合，确定视频序列图像帧数据集合，所述多个视频图像帧数据集合进行视频图像整合，包括：基于所述视频图像帧编码信息对所述多个视频图像帧数据集合进行视频图像整合，按照图像帧编码可将图像帧数据按照采集区域类型以及位置，图像帧时间戳由早到晚的顺序进行图像排列整合，确定整合后的视频序列图像帧数据集合； 获取视频画质评估指标集合，通过所述视频画质评估指标集合对所述视频序列图像帧数据集合进行画质多维评估抽取，获得视频序列图像帧画质评估参数集合； 所述视频画质评估指标集合为对视频画质进行多维评估的重要指标集合，包括分辨率、色彩深度、色彩还原度以及对比度； 构建视频画质优化双通道，利用所述视频画质优化双通道基于所述视频序列图像帧画质评估参数集合对所述视频序列图像帧数据集合进行映射关联处理，确定视频序列画质优化图像帧数据集合； 所述确定视频序列画质优化图像帧数据集合，包括： 将背景图像帧数据集和前景图像帧数据集分别作为训练数据，通过所述视频画质评估指标集合对其进行画质参数评估，再通过画质评估参数进行画质优化分析训练，直到达到预设收敛条件，所述预设收敛条件可为模型性能指标稳定或达到预设迭代次数，获得训练后的背景画质优化模型和前景画质优化模型，并将其作为背景优化处理通道和前景优化处理通道； 将所述背景优化处理通道和所述前景优化处理通道进行并行连接，构建视频画质优化双通道，以同时进行图像帧背景数据和图像帧前景数据的高效画质并行优化处理； 利用所述视频画质优化双通道基于所述视频序列图像帧画质评估参数集合，对所述视频序列图像帧数据集合的背景图像帧数据和前景图像帧数据进行优化通道映射关联和步长提取优化处理，确定输出视频图像帧画质优化处理后的视频序列画质优化图像帧数据集合； 将所述视频序列画质优化图像帧数据集合按照所述视频图像帧编码信息进行全景视频增强融合，得到目标全景优化融合视频； 所述得到目标全景优化融合视频，包括： 对所述视频序列画质优化图像帧数据集合的重叠交融区域标记，获取视频交融区域集合； 基于所述视频交融区域集合对所述视频序列画质优化图像帧数据集合进行权重赋值，确定序列视频融合权重因子信息； 基于所述序列视频融合权重因子信息按照所述视频图像帧编码信息，将所述视频序列画质优化图像帧数据集合进行全景视频融合，得到所述目标全景优化融合视频； 所述构建视频画质优化双通道，包括： 根据所述视频监控场景采集获取场景视频图像帧数据集，按照背景步长对所述场景视频图像帧数据集选取背景图像帧数据集； 按照前景步长对所述场景视频图像帧数据集进行数据选取，获得前景图像帧数据集，其中，所述前景步长小于所述背景步长； 将所述背景图像帧数据集和所述前景图像帧数据集分别作为训练数据进行画质优化分析训练，直到达到预设收敛条件，获得背景优化处理通道和前景优化处理通道； 将所述背景优化处理通道和所述前景优化处理通道进行并行连接，构建所述视频画质优化双通道； 所述获得前景图像帧数据集，包括： 根据所述场景视频图像帧数据集，确定标准监控场景灰度图像； 对所述标准监控场景灰度图像进行灰度分布识别，得到监控场景灰度区间，将所述监控场景灰度区间作为场景背景特征； 对所述场景视频图像帧数据集进行前景目标识别，获得前景目标集合，对所述前景目标集合进行灰度分布识别，获得场景前景特征； 基于所述场景背景特征和所述场景前景特征，构建注意力机制模块，并通过注意力机制模块按照所述前景步长，对所述场景视频图像帧数据集进行数据选取，获得所述前景图像帧数据集； 所述获得背景优化处理通道和前景优化处理通道，包括： 按照预设视频画质标准对所述背景图像帧数据集和所述前景图像帧数据集进行图像帧筛选，获取高画质图像帧数据集合，所述高画质图像帧数据集合包括背景高画质数据集和前景高画质数据集； 对所述高画质图像帧数据集合进行画质损失处理，得到低画质图像帧数据集合，通过所述视频画质评估指标集合对所述低画质图像帧数据集合进行画质评估，获得低画质图像帧评估参数集合； 将所述高画质图像帧数据集合和所述低画质图像帧数据集合进行映射关联分析，确定图像帧画质样本数据集合； 利用卷积神经网络结构对所述低画质图像帧评估参数集合和所述图像帧画质样本数据集合进行画质增强训练优化，获得所述背景优化处理通道和前景优化处理通道。

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