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[发明专利]一种近场场景下视频传输中的网络质量评估方法及设备-CN202110594649.0在审
发明人：李丽姗;李杰;郑锦焕;祝建建 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： H04N21/647 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种近场场景下视频传输中的网络质量评估方法及设备，可应用于评估如无线投屏、车载投屏、多屏协同等场景下视频传输过程中的网络状态，包括：接收端设备的传输层获取视频帧传输至该传输层的到达时刻，并周期性获取预设时长内每个到达时刻组成的帧到达时间序列，根据帧到达时间序列得到帧间隔时间序列，并根据帧间隔时间序列确定网络质量等级，网络质量等级用于反映当前网络状态。本申请在传输层利用帧间隔时间序列分布对实时网络状态评估，由于传输层介于网络层和应用层之间，因此传输层可提前于应用层感知网络状态的变化，并可以准确评估应用层的网络需求，从而解决了目前已有技术中实时网络质量评估不准确
一种近场场景视频传输中的网络质量评估方法设备

[发明专利]一种体育运动质量的评估方法、装置、设备，存储介质-CN202110089858.X在审
发明人：张洪博;董力嘉;李明哲;雷庆;杜吉祥 -专利权人：华侨大学
申请日： 2021-01-22 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种体育运动质量的评估方法、装置、设备，存储介质，涉及行为识别技术领域。其中，这种评估方法包括如下步骤：S101、获取包含特定体育运动的运动过程的视频，并根据体育运动的类型将视频分割成多个视频阶段。S102、将多个视频阶段输入至骨干网络模型，获得与多个视频阶段对应的多个特征表示。S103、构建回归网络模型。其中，回归网络模型采用基于难度系数的总得分为训练标签的方法训练。S104、将多个特征表示输入至回归网络模型，获得视频中的运动过程的评分。骨干网络模型保证评分过程中的动作特征能够完整，且语义信息足够丰富。回归网络模型大大提高了动作质量评估方法的性能。
一种体育运动质量评估方法装置设备存储介质

[发明专利]基于空时显著性分类和融合的视频重定向质量评价方法-CN202110597672.5有效
发明人：唐振华;董伟鑫;赵祖翌;李喆;覃团发 -专利权人：广西大学
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空时显著性分类和融合的视频重定向质量评价方法：根据视频的空时显著性构建一个视频分类模型，根据原始视频的运动信息和前景信息将视频分为四类；提取原始视频的显著信息、边缘特征、前景信息和运动特征等，并采用感知几何失真、边缘组相似度、时间连续性相似失真和重要目标时间失真四个时空指标对重定向视频的质量进行评估；对不同类别的视频采用不同的自适应赋予权重方法，将四种时空指标的质量分数融合得到重定向视频的整体客观质量本发明对分类后的视频采用指标权重自适应融合的方式，对不同种类的视频提取不同的空时特性，并采用不同的指标权重自适应融合方法，充分考虑视频的特征，极大保证客观评估算法的性能。
基于显著分类融合视频定向质量评价方法

[发明专利]视频质量评估方法、设备以及介质-CN202111581319.4在审
发明人：彭佳慧;成丹妮;罗超;邹宇;李巍 -专利权人：携程旅游信息技术（上海）有限公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频质量评估方法、设备以及介质。所述方法包括步骤：S1、读取场景视频；S2、对所述场景视频从画面质量进行画面质量分数估算；S3、对所述场景视频判断是否出现画面抖动。所述方法能自动地从主观角度上将场景视频进行打分，并且判断场景视频是否有视频抖动，避免了人工对于场景视频的主观角度的判断以及视频抖动角度的判断，省时省力。
视频质量评估方法设备以及介质

[发明专利]视频业务的故障定位方法、装置及电子设备-CN202010939982.6在审
发明人：朱艳宏;杨红伟 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： H04L41/0677 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频业务的故障定位方法、装置及电子设备，属于通信技术领域。具体实现方案包括：获取视频业务在多域网络中的第一指标参数的数据和第二指标参数的数据；基于预先训练的业务质量感知模型以及第一指标参数的数据，分析得到视频业务的用户体验质量信息；根据视频业务的用户体验质量信息，评估视频业务的业务质量；在评估得到视频业务的业务质量不满足预设要求的情况下，基于预先训练的故障定位模型集以及第二指标参数的数据，进行故障定位；该故障定位模型集中包括多个故障定位模型，每个故障定位模型对应于一个网络域由此在面向视频业务时，可以自动化的实现面向全域网络的端到端的故障定位，提高定位效率。
视频业务故障定位方法装置电子设备

[发明专利]皮带撕裂检测装置及方法-CN201910296897.X有效
发明人：梁兴国;冯化一;谭琦;闫峻刚 -专利权人：天津美腾科技有限公司
申请日： 2019-04-15 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： B65G43/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种皮带撕裂检测装置及方法，涉及皮带撕裂检测技术领域，检测方法包括获取皮带运行现场的视频图像数据，该视频图像数据包括视频帧的现场图片；将带有图片质量标签和皮带撕裂标签的视频图像数据输入至ResNet神经网络模型中，至少训练得到图像质量评估模型和皮带撕裂识别模型；将实时获取的皮带运行现场的视频图像数据输入至图像质量评估模型、皮带撕裂识别模型，得到皮带撕裂结果；将所述皮带撕裂结果发送至皮带运行的控制系统中
皮带撕裂检测装置方法

[发明专利]一种基于时间感知特征学习的动作质量评估方法-CN202111207579.5在审
发明人：张宇;米思娅;熊伟 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间感知特征学习的动作质量评估方法。该方法采用3D卷积网络学习了视频中的片段特征，并将片段特征通过时间感知模块去学习片段之间的关系，此关系能够抓住动作的变换信息来提高动作质量评估的准确性。然后通过片段关系去聚合得到整个视频的特征，其中视频特征可以直接用于动作的分数预测。此外，引入了字幕生成以及动作识别两个辅助任务来使得3D卷积网络能够学习到更丰富的特征表示。本发明能够在动作质量评估数据集上提取到具有判别性的特征表示，有效的提高动作质量分评估问题中的斯皮尔曼相关系数。
一种基于时间感知特征学习动作质量评估方法

[发明专利]一种基于鸟类关键点检测的鸟类识别质量评估方法及系统-CN202310856044.3在审
发明人：高树会;雷佳琳;滕兵 -专利权人：百鸟数据科技（北京）有限责任公司
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明适用于图像识别技术领域，提供了一种基于鸟类关键点检测的鸟类识别质量评估方法及系统，所述方法包括以下步骤：采集得到视频数据；对视频数据中每一帧进行鸟类框检测和鸟的关键点检测，输出鸟类检测框以及关键点位置，每个关键点对应有可见性标签；根据鸟类框检测的画面尺寸、画面清晰度以及关键点的可见性对视频数据中每一帧图像进行质量评估；对质量评估合格的图像中鸟类的种类进行识别，得到识别结果。本发明会在鸟类模型识别前对识别图像质量进行评估，确保识别模型能基于鸟类的一些关键区分特征进行识别，可滤出一些因鸟的朝向或者动作导致的关键部位缺失图像，降低识别错误率，从而选择更优质的图像帧提升识别准确率
一种基于鸟类关键检测识别质量评估方法系统

[发明专利]移动视频业务的体验质量测量方法及装置-CN201380003095.6有效
发明人：邓晓琳;韩广林;费泽松;白伟 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2013-12-19 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种移动视频业务的体验质量测量方法及装置。该方法包括对各个样本视频各分段的PSNR进行处理，根据处理后得到的预输入参数和各个样本视频的主观测试分数，确定出ePSNR预测模型，进而根据该预测模型，确定出增强主观测试分数MOS预测模型。然后，对于任何需要评估的视频，仅仅根据ePSNR预测模型确定出ePSNR，再根据增强MOS预测模型，即可确定出需要评估的视频的QoE。相较于现有技术中仅仅考虑了各帧PSRN平均值的QoE确定方法，该移动视频业务的体验质量测量过程中，尽可能的将影响视频的PSNR的因素都考虑进去，因此，能够实现对HAS视频业务体验质量的精确测量。
移动视频业务体验质量测量方法装置

[发明专利]变帧率视频无参考评估方法、系统、电子设备及存储介质-CN202210439699.6在审
发明人：范益波;郑淇;郑军 -专利权人：上海为旌科技有限公司
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种变帧率视频无参考评估方法、系统、电子设备及存储介质，其方法包括步骤：获取待评估的变帧率视频；分别提取所述变帧率视频在亮度通道、色彩通道、梯度幅值域以及拉普拉斯高斯域上的空域特征；分别采用预设的若干小波滤波器对所述变帧率视频中连续的视频帧进行滤波，得到对应的滤波子带的带通响应图，并提取各个所述带通响应图上的时域特征；根据所述空域特征与所述时域特征确定所述变帧率视频的质量。本发明公开一种提取时域特征和空域特征，并综合时域特征和空域特征对变帧率视频图像进行全面评估的方案，提高视频评估的准确性。
变帧率视频参考评估方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种基于视频AI多维分析方法及系统-CN202310128436.8在审
发明人：许教文;刘展华;戴鹏;许小明;刘亮;曾强 -专利权人：深圳市华睿信息技术有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视频AI多维分析方法及系统，包括以下步骤：采集教学视频并进行预处理，将所述教学视频的视频流与语音分别提取待处理；基于目标检测算法进行目标检测，获取所述教学视频中所有的目标对象；基于姿态评估算法进行所述目标对象的姿态分析；采用训练的全连接神经网络进行动作识别，并根据S‑T算法对所述目标对象的行为统计，得到教学评估的分析结果。本发明通过采集教学视频并进行预处理，将所述教学视频的视频流与语音分别提取待处理，根据S‑T算法对所述目标对象的行为统计，得到教学评估的分析结果，从而对师生的上课状态进行评估，有效提高教学质量。
一种基于视频 ai 多维分析方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的精液质量评估方法-CN202310021210.8在审
发明人：张崇明;虞汐 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2023-01-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明涉及精液质量评估技术领域，且公开了一种基于深度学习的精液质量评估方法，包括以下操作步骤：S1、预处理数据集、选取85名18岁或以上男性参与者的数据，数据包含了每个参与者的活的精子样本的视频，将数据集的60％用于训练，20％作为验证集，20％作为测试集，对训练集视频进行预处理，截取连续的9帧作为一次样本输入。该基于深度学习的精液质量评估方法，使用轻量化的MobileNet对精液视频直接进行视频信息提取，并且对卷积神经网络进行改进，加入除了视频信息以为的其他数据，增加网络预测的准确性，使用前后端分离的Web端部署神经网络
一种基于深度学习精液质量评估方法

[发明专利]视频业务感知方法、装置、视频传输设备及接收设备-CN202010905409.3在审
发明人：高飞;余立;张欢;高有军;邹巍;杨晓;晋晶晶;韩孟祥;左一平;陈彦;李光宇 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-09-01 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： H04N21/234 文献下载
摘要：本发明提供了一种视频业务感知方法、装置、视频传输设备及接收设备。该方法包括：对目标视频源的质量参数进行分析，获得所述目标视频源中质量参数稳定的多个质差稳定片段；计算每一所述质差稳定片段在不同播放参数时的体验质量QoE评估值；将每一所述质差稳定片段在不同播放参数时的QoE评估值与用于视频业务感知的预设解析参数拟合，获得对每一所述质差稳定片段进行视频业务感知的业务解析系数；传输所述目标视频源，其中所述目标视频源中对应每一所述质差稳定片段的视频片段中包括所述业务解析系数。采用该方法能够简化视频业务感知参数的拟合流程，同时保证感知算法的实时精度，降低视频内容对简化算法精确度的影响。
视频业务感知方法装置传输设备接收

[发明专利]超高清视频的无参考质量评价方法-CN201710094776.8在审
发明人：许颖浩;袁政;褚灵伟 -专利权人：上海文广互动电视有限公司
申请日： 2017-02-22 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种超高清视频的无参考质量评价方法，包括以下步骤：步骤1，对视频数据块进行模版平滑滤波；步骤2，对视频数据块进行特征提取，得到对应的低质量视频及其失真测度；步骤3，计算低质量视频的掩模因子；步骤4，利用偏移校准评价视频数据块的质量。本发明的超高清视频的无参考质量评价方法无参考型质量评估算法不需要任何原始图像信息作为参考，因此其实用价值最大。
超高清视频质量评价参考对视频数据质量视频测度原始图像信息视频数据块偏移校准平滑滤波特征提取无参考型质量评估模版算法掩模失真

[发明专利]使用至少评估后的视觉质量的视频编码方法和相关视频编码装置-CN201480004397.X有效
发明人：何镇在;朱启诚;陈鼎匀 -专利权人：联发科技股份有限公司
申请日： 2014-03-11 - 公布日： 2018-07-10 - 主分类号： H04N19/00 文献下载
摘要：一种视频编码方法包含至少以下步骤：利用视觉质量评估模块，用于基于涉及编码回路中的数据评估视觉质量；基于来源帧的原始数据的至少部分和从所述来源帧的所述原始数据派生的处理后的数据的至少部分计算基于像素的失真；以及参考至少评估后的视觉质量和所述基于像素的失真用于执行样本自适应偏置滤波。另一视频编码方法包含以下步骤：利用视觉质量评估模块，用于基于涉及编码回路中的数据评估视觉质量；基于像素的失真的计算模块，用于基于来源帧的原始数据的至少部分和从所述来源帧的所述原始数据派生的处理后的数据的至少部分计算基于像素的失真；以及参考至少评估后的视觉质量和所述基于像素的失真用于决定与样本自适应偏置滤波关联的目标编码参数。
像素原始数据视觉失真视频编码视觉质量评估编码回路数据评估自适应滤波偏置评估样本视频编码装置计算模块目标编码参考关联