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龙图腾网获悉北京有竹居网络技术有限公司申请的专利视频质量确定方法、装置、设备和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：CN119031158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310596470.8，技术领域涉及：H04N21/2343；该发明授权视频质量确定方法、装置、设备和存储介质是由刘革;毛永波;韦晓全设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频质量确定方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及视频质量确定方法、装置、设备和存储介质。该视频质量确定方法，包括：获取目标视频以及该目标视频的相关文本信息；相关文本信息用于描述该目标视频的视频内容。将经过预处理的目标视频和相关文本信息输入至已训练的视频分类模型，经过视频分类模型的分类处理后，输出视频分类模型中的每种视频质量类别的置信度，置信度用于表示目标视频属于对应视频质量类别的概率。基于目标视频对应的每种视频质量类别的置信度，获取目标视频的质量确定结果。本公开通过视频和文本两种不同模态的信息，利用视频分类模型对目标视频的质量进行预测，由于视频和文本两种模态的信息能够较全面表征目标视频，因此，本公开能够更准确确定出目标视频的质量。

本发明授权视频质量确定方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视频质量确定方法，其特征在于，包括： 获取目标视频以及所述目标视频的相关文本信息；其中，所述相关文本信息用于描述所述目标视频的视频内容； 将经过预处理的所述目标视频和所述相关文本信息输入至已训练的视频分类模型，经过所述视频分类模型的分类处理后，输出所述视频分类模型中的每种视频质量类别的置信度；其中，所述置信度用于表示所述目标视频属于对应视频质量类别的概率； 基于所述目标视频对应的每种视频质量类别的置信度，获取所述目标视频的质量确定结果； 所述视频分类模型通过以下步骤训练得到： 获取第一训练样本集合以及第二训练样本集合；其中，所述第一训练样本集合中包括具有对应关系的第一视频训练样本和第一文本训练样本，所述第二训练样本集合中包括具有对应关系的第二视频训练样本、第二文本训练样本和视频质量类别标签，所述第二文本训练样本用于描述对应的第二视频训练样本的视频内容； 利用所述第一训练样本集合对第一阶段模型进行自监督训练，得到经过训练的第一阶段模型； 基于质量分类模块和所述经过训练的第一阶段模型中的特征处理模块构建第二阶段模型，并利用所述第二训练样本集合对所述第二阶段模型进行有监督训练，得到经过训练的第二阶段模型，作为已训练的视频分类模型。

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