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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种无参考视频质量评估方法、装置、设备及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：CN113888502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202111155150.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种无参考视频质量评估方法、装置、设备及存储介质是由王员根;张奥翔设计研发完成，并于2021-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无参考视频质量评估方法、装置、设备及存储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方法、装置、设备及存储介质，本发明通过获取若干个视频帧，对所述视频帧进行转换处理，得到每一所述视频帧的纹理图，对所述视频帧以及所述纹理图进行特征提取处理，得到每一所述视频帧的内容依赖特征以及每一所述纹理图的纹理特征，根据所述内容依赖特征以及所述纹理特征，建立长期依赖，得到帧质量，根据所述帧质量确定记忆质量元素以及当前质量元素，根据所述记忆质量元素以及所述当前质量元素进行加权计算处理，得到视频质量评价结果；引用纹理特征能够更好的拟合失真敏感度，利用内容依赖特征以及建立长期依赖，模拟人眼的内容依赖及时间迟滞效应，有利于提高评估方法的性能，可广泛应用于视频领域。

本发明授权一种无参考视频质量评估方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无参考视频质量评估方法，其特征在于，包括： 获取若干个视频帧； 对所述视频帧进行转换处理，得到每一所述视频帧的纹理图； 对所述视频帧以及所述纹理图进行特征提取处理，得到每一所述视频帧的内容依赖特征以及每一所述纹理图的纹理特征； 根据所述内容依赖特征以及所述纹理特征，建立长期依赖，得到帧质量； 根据所述帧质量确定记忆质量元素以及当前质量元素； 根据所述记忆质量元素以及所述当前质量元素进行加权计算处理，得到视频质量评价结果； 所述对所述视频帧进行转换处理，得到每一所述视频帧的纹理图，包括： 将所述视频帧转换为灰度图像； 通过LBP算子将所述灰度图像进行转换，得到每一所述视频帧的纹理图； 所述对所述视频帧以及所述纹理图进行特征提取处理，得到每一所述视频帧的内容依赖特征以及每一所述纹理图的纹理特征，包括： 将所述视频帧输入神经网络进行第一特征提取，得到每一所述视频帧的内容依赖特征； 将所述纹理图输入双流网络进行第二特征提取，得到每一所述纹理图的纹理特征；所述双流网络与所述神经网络的网络参数相同； 所述根据所述内容依赖特征以及所述纹理特征，建立长期依赖，得到帧质量，包括： 对所述内容依赖特征进行第一全局平均池化以及第一全局标准差池化； 对所述纹理特征进行第二全局平均池化以及第二全局标准差池化； 通过合并函数对第一全局平均池化结果、第一全局标准差池化结果、第二全局平均池化结果以及第二全局标准差池化结果进行特征合并，得到每一所述视频帧对应的图像特征，所述合并函数的表达式为： 其中，Vt为图像特征，为第一全局平均池化结果，为第一全局标准差池化结果，为第二全局平均池化结果，为第二全局标准差池化结果； 根据所述图像特征建立长期依赖，得到帧质量。

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