OPPO广东移动通信有限公司;浙江大学杨智尧获国家专利权
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龙图腾网获悉OPPO广东移动通信有限公司;浙江大学申请的专利基于深度学习的无参考渲染视频质量评估方法及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：CN120047384B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411962735.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的无参考渲染视频质量评估方法及系统是由杨智尧;杨思鹏;嵇嘉宇;朱晴川;金小刚设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的无参考渲染视频质量评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供的基于深度学习的无参考渲染视频质量评估方法及系统，方法包括：步骤1：对视频数据进行分割并随机提取图像帧，构建特征序列获得图像质量分数；步骤2：将视频数据分割并进行运动估计获得第二视频子集；步骤3：对第二视频子集进行图像差分计算，再输入至预训练的图像差异检测器和多层感知机中，以获得反应视频时间稳定性的质量分数；步骤4、对质量分数综合评估获得最终评估得分。本发明从时域和空域上对视频质量进行综合评估，在无参考视频的情况下，针对渲染视频中容易出现的失真类型进行额外优化，有助于判断渲染画面的优劣，辅助用户在画质和渲染开销之间权衡，从而优化在不同平台的渲染画面设置。
本发明授权基于深度学习的无参考渲染视频质量评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无参考渲染视频质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：将视频数据以预设步长分割成若干视频片段，每个视频片段随机选取一帧组成第一数据集合，基于第一数据集合构建特征序列，获得第一数据集合的图像质量分数； 步骤2：将视频数据分割成若干第一视频子集，从第一视频子集中随机抽取连续的图像帧并进行运动估计，获得第一视频子集的运动向量，第一视频子集经反向变形和遮挡移除处理获得第二视频子集； 步骤3：对第二视频子集的运动向量进行图像差分计算，将差分计算结果输入至预训练的图像差异检测器及第一多层感知机，获得视频时间稳定性的质量分数； 步骤4：将第一数据集合的图像质量分数及视频时间稳定性的质量分数输入至第二多层感知机，获得视频数据的最终评估得分，其中，所述第二多层感知机的神经元数量小于所述第一多层感知机的神经元数量。
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OPPO广东移动通信有限公司;浙江大学，其通讯地址为：523860 广东省东莞市长安镇乌沙海滨路18号；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”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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