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龙图腾网获悉清华大学;新疆大学申请的专利脑电信号辅助的视频体验质量评价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：CN120529067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511007571.2，技术领域涉及：H04N17/00；该发明授权脑电信号辅助的视频体验质量评价系统是由陶晓明;段一平;张晨阳;汪烈军;储健;李辰星设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑电信号辅助的视频体验质量评价系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种脑电信号辅助的视频体验质量评价系统，涉及视频传输技术领域。该系统包括：模型训练模块，执行三阶段的训练，得到训练好的无音频视频质量度量模型；第一阶段：基于多个带标注无音频视频素材各自的脑电信号，训练得到无音频视频质量度量模型中的脑电特征学习子模型；第二阶段：以脑电特征学习子模型输出的脑电特征为真值，对无音频视频质量度量模型中的视频特征学习子模型中的视频特征编码器进行初步训练；第三阶段：基于多个带标注无音频视频素材，在初步训练的视频特征编码器的基础上，训练得到无音频视频质量度量模型中的视频特征学习子模型。通过本申请实现了可以反映用户的真实感受的无音频视频体验质量的高效预测和评估。

本发明授权脑电信号辅助的视频体验质量评价系统在权利要求书中公布了：1.一种脑电信号辅助的视频体验质量评价系统，其特征在于，所述系统包括： 训练样本生成模块，用于播放多种视频类型的多个视频失真等级的无音频视频素材，获取用户的真实主观质量评分以及用户的脑电信号，以得到多个带标注无音频视频素材，以及所述多个带标注无音频视频素材各自的脑电信号； 模型训练模块，用于执行三个阶段的训练，得到训练完毕的无音频视频质量度量模型；其中，第一阶段为：基于所述多个带标注无音频视频素材各自的脑电信号，训练得到所述无音频视频质量度量模型中的脑电特征学习子模型；第二阶段为：以所述脑电特征学习子模型输出的脑电特征为真值，对所述无音频视频质量度量模型中的视频特征学习子模型中的视频特征编码器进行初步训练；第三阶段为：基于所述多个带标注无音频视频素材，在初步训练的视频特征编码器的基础上，训练得到所述无音频视频质量度量模型中的视频特征学习子模型； 所述模型训练模块执行第二阶段的过程包括： 通过所述脑电特征学习子模型中的脑电特征编码器对所述多个带标注无音频视频素材各自的脑电信号进行脑电特征提取，得到所述多个带标注无音频视频素材各自对应的脑电特征并作为真值； 通过待训练的视频特征学习子模型中的视频特征编码器，对所述多个带标注无音频视频素材进行视频特征提取，得到所述多个带标注无音频视频素材各自对应的第一视频特征； 以所述脑电特征学习子模型输出的脑电特征为真值，对所述无音频视频质量度量模型中的视频特征学习子模型中的视频特征编码器进行初步训练，包括： 以所述多个带标注无音频视频素材各自对应的脑电特征为真值，对所述无音频视频质量度量模型中的视频特征学习子模型中的视频特征编码器进行初步训练，使得初步训练完毕的视频特征编码器提取的第一视频特征与所述脑电特征编码器提取的脑电特征对齐； 以所述多个带标注无音频视频素材各自对应的脑电特征为真值，对所述无音频视频质量度量模型中的视频特征学习子模型中的视频特征编码器进行初步训练，包括： 基于所述多个带标注无音频视频素材各自对应的脑电特征，与所述多个带标注无音频视频素材各自对应的第一视频特征，确定对齐损失； 利用所述对齐损失，对待训练的视频特征学习子模型中的视频特征编码器进行初步参数更新，使得初步训练完毕的视频特征编码器提取的第一视频特征与所述脑电特征编码器提取的脑电特征对齐。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学;新疆大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区双清路30号清华大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。