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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利视频质量逐级评估方法和装置、系统、存储介质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：CN118351088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410504230.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权视频质量逐级评估方法和装置、系统、存储介质是由綦俊炜;王营臻;刘蒲江;肖旭;王航东设计研发完成，并于2024-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频质量逐级评估方法和装置、系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种视频质量逐级评估方法和装置、系统、存储介质，包括：将原始视频剪辑成互不重叠的视频片段；对视频片段提取片段级微变运动隐式特征；提取每个视频帧的帧级空间显式特征，拟合帧级空间显式特征得到帧流级空间显式特征；在每个视频片段内融合片段级微变运动隐式特征与帧流级空间显式特征，并通过时间迟滞池进行时序建模，进行质量回归得到第一级视频质量；统计所有视频片段内采样视频帧输出的不同阶段的特征图，对同一阶段下连续视频帧的特征图的显式特征进行差分处理，模拟帧间变化差异，进行质量回归得到第二级视频质量；融合第一级视频质量和第二级视频质量，得到最终视频质量。

本发明授权视频质量逐级评估方法和装置、系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视频质量逐级评估方法，其特征在于，包括： 步骤1、将原始视频剪辑成互不重叠的视频片段； 步骤2、对视频片段进行补丁采样，提取片段级微变运动隐式特征； 步骤3、在每个视频片段内连续采样若干视频帧，分别提取每个视频帧的帧级空间显式特征，拟合帧级空间显式特征得到帧流级空间显式特征； 步骤4、在每个视频片段内融合片段级微变运动隐式特征与帧流级空间显式特征，并通过时间迟滞池进行时序建模，进行质量回归得到第一级视频质量； 步骤5、统计所有视频片段内采样视频帧输出的不同阶段的特征图，对同一阶段下连续视频帧的特征图的显式特征进行差分处理，利用Transformer模型模拟帧间变化差异，进行质量回归得到第二级视频质量； 步骤6、融合第一级视频质量和第二级视频质量，得到最终视频质量； 步骤2包括： 在空间维度将视频片段进行网格化处理，通过立体滑窗在每个视频片段网格内进行补丁采样，得到视频补丁片段； 使用VideoSwinTransformer模型提取片段级微变运动隐式特征； 步骤3包括： 通过在ImageNet上预训练的ConvNextV2模型得到帧级多尺度均值特征和标准差特征，引入全局方差引导的注意力机制来量化每个通道上的时域标准差特征在不同时间点上的重要性，映射为通道注意力权重；通道注意力权重与多尺度标准差特征逐元素相乘得到帧级初始质量；将连续采样的帧级初始质量沿着时间轴通过两次一维卷积与GeLU激活函数的组合，得到时域注意力权重，将时域注意力权重赋予帧级初始质量得到帧级空间显式特征； 将帧级空间显式特征沿时间维度排列，得到帧流级初始空间显式特征；将帧流级初始空间显式特征沿时间维度进行自适应池化，得到每个视频片段的帧流级空间显式特征； 步骤4中，对所述时间迟滞池中每个时间戳内的记忆暂留元素引入可学习的参数，并通过指数函数进行非线性多尺度拟合； 步骤3中，使用在ImageNet上预训练的ConvNextV2模型作为帧级空间显式特征提取器，记作Spatio，在每个帧数为τ的视频片段内连续采样τ2帧，第t个视频帧记作It，t∈{1,2,…,τ2}；将It作为ConvNextV2模型的输入，获得阶段g的特征图其中，g∈{1,2,3,4}： 分别对视频帧It的不同阶段特征图进行全局平均池化GPmean和全局标准差池化GPstd，得到全局均值和全局方差 对全局均值和全局方差按照通道进行拼接，得到第t个视频帧的多尺度均值特征Gt和多尺度标准差特征St： 计算全局均值在时间维度上的时域均值特征 计算得到时域标准差特征时域标准差特征向量长度为2880： 通过引入非线性映射来量化每个通道在不同时间点上的重要性并将时域标准差特征映射为注意力权重，使得模型可以更灵活地学习到时域标准差特征在通道上的差异性分布，得到通道权重 通道权重与多尺度标准差特征St相乘得到视频帧级初始质量表示 步骤4中，对于一个时间戳内t∈t-δ,t+δ共2δ+1帧图像，分别在t∈t-δ,t-1内定义一个记忆暂留元素kt，在t∈t,t+δ内定义一个质量影响元素pt， 其中，Vpre＝{max1,t-δ,…,t-2,t-1}， 其中，由和可学习参数β通过Sigmoid函数不断地学习获得，和通过指数函数非线性拟合得到记忆暂留元素kt；为初级质量分数； 在t∈t,t+δ片段内，通过Softmin函数赋予质量较差的帧较大的权重来定义质量影响元素pt： 其中，wk代表在t∈t,t+δ时间戳内第k帧的权重，最后通过指数函数加权聚合质量影响元素pt，Ns为视频片段数量。

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