华南理工大学邓怿莹获国家专利权
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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利无参考视频质量评估模型的训练方法、评估方法、系统、设备及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：CN119762947B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411677127.7，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权无参考视频质量评估模型的训练方法、评估方法、系统、设备及介质是由邓怿莹;史景伦;杨静雅设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本无参考视频质量评估模型的训练方法、评估方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无参考视频质量评估模型的训练方法、识别方法、系统、设备及介质，其中，该训练方法包括获取标注好的视频数据集；对视频数据集进行映射提取处理，得到视频的时空特征；将时空特征输入至初始化的STGRU模块中进行特征融合处理；通过回归模块将融合后的时空特征映射到视频质量分数；使用优化算法和损失函数对模型进行训练，得到训练好的无参考视频质量评估模型。该训练方法从空间和时间两个关键维度来深入提取视频的特征，不仅可以提高无参考视频质量评估模型对待评估视频的时空特征提取能力，还能提高对用户生成视频的评估准确性，同时，无参考视频质量评估模型的架构设计较为通用。本发明可广泛应用于视频质量评估技术领域。
本发明授权无参考视频质量评估模型的训练方法、评估方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种无参考视频质量评估模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取标注好的视频数据集； 对所述视频数据集进行映射提取处理，得到视频的时空特征； 将所述时空特征输入至初始化的STGRU模块中进行特征融合处理； 通过回归模块将融合后的时空特征映射到视频质量分数； 采用损失函数对模型进行训练，获得训练后的无参考视频质量评估模型； 所述将所述时空特征输入至初始化的STGRU模块中进行特征融合处理，包括： 将所述时空特征分割成不同的门控信号，将所述门控信号通过门控机制和卷积操作得到中间特征； 对所述时空特征与所述中间特征进行加权融合处理，得到更新后的隐藏状态T_new、S_new； 将所述隐藏状态T_new和S_new进行拼接处理，得到融合后的输出特征。
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