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龙图腾网获悉中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室));西安电子科技大学申请的专利基于深度卷积神经网络的多帧融合视频噪声评估方法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：CN115941934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211482051.3，技术领域涉及：H04N17/00；该发明授权基于深度卷积神经网络的多帧融合视频噪声评估方法是由何刚;徐倩倩;徐莉;黄林轶;韦胜钰设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度卷积神经网络的多帧融合视频噪声评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的多帧融合视频噪声评估方法，主要解决现有评估方法在视频噪声评估中无法准确贴合现实场景、噪声覆盖范围窄及对超高清视频评估准确率低的问题；其实现方案是：通过人工退化和真实拍摄获取两种方法收集不同噪声的超高清视频，并对其进行等级划分组成训练集；设计多帧融合视频噪声评估网络，使用训练集对该网络进行训练；将待评估视频按照帧序列进行视频帧分组，将分组后的视频帧输入到训练好的网络中，输出待评估视频每帧的噪声级别；将输出最多的帧的级别作为待评估视频的级别。本发明覆盖范围广，更能贴合现实场景，不仅对视频噪声等级的评估准确率高，而且评估速度更快。可用于超高清视频噪声检测系统。

本发明授权基于深度卷积神经网络的多帧融合视频噪声评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度卷积神经网络的多帧融合视频噪声评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 1生成含有五个噪声等级类别的超高清视频训练集： 1a从Train_91数据集中选取视频，采取高斯退化的方式对其进行退化，按照高斯噪声退化范围将视频划分为噪声污染可忽略、噪声污染轻微、噪声污染明显、噪声污染严重、噪声污染极其严重五个类别，分别对应类别标签0、1、2、3、4； 1b通过相机拍摄获取真实情况下多种含噪声视频，并以1a退化后的视频类别为参考，对其进行噪声等级划分； 1c将上述划分好等级的退化视频和真实视频与其各自对应的类别标签组成训练集； 2构建基于深度卷积神经网络的多帧融合视频噪声评估网络： 2a建立由1个输入卷积块，2个卷积下采样块、2个卷积上采样池化块及1个输出卷积块依次级联组成的基础特征提取模块； 2b将3个基础特征模块并联，再与1个基础特征提取模块、自适应平均池化层、全连接层依次级联，构成多帧融合视频噪声评估网络； 3对多帧融合视频噪声评估网络进行训练： 3a对训练集中的每个视频选取两组五帧的视频帧先进行像素大小为224*224的裁剪，再将其存储为lmdb格式； 3b将lmdb格式的训练集输入到多帧融合视频噪声评估网络使用随机梯度下降法对其进行迭代训练，得到训练好的多帧融合视频噪声评估网络； 4对超高清视频的噪声等级进行评估： 4a对超高清视频以待评估帧为中心，取前后各两帧为一组进行分组； 4b将分组后的视频帧按照帧序列逐组输入到训练好的多帧融合视频噪声评估网络中，输出待评估帧的评估类别，统计出现最多的评估类别，得到超高清视频噪声等级。

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