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龙图腾网获悉上海高德威智能交通系统有限公司申请的专利图像质量评估方法、装置、电子设备及机器可读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：CN114298195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202111574338.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权图像质量评估方法、装置、电子设备及机器可读存储介质是由李豪;卢晶设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像质量评估方法、装置、电子设备及机器可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种图像质量评估方法、装置、电子设备及机器可读存储介质，该图像质量评估方法包括：利用训练后的多属性质量评估模型中的特征提取器对输入图像进行特征提取，得到图像特征；利用所述训练后的多属性质量评估模型中的回归器对所述图像特征进行分数预测，得到所述输入图像的多种不同失真类型的评估分数；其中，所述多属性质量评估模型以包括真实失真样本和合成失真样本的训练集，利用特征对齐训练的方式进行训练。该方法可以提高模型的训练效率，降低样本准备难度。

本发明授权图像质量评估方法、装置、电子设备及机器可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像质量评估方法，其特征在于，包括： 利用训练后的多属性质量评估模型中的特征提取器对输入图像进行特征提取，得到图像特征； 利用所述训练后的多属性质量评估模型中的回归器对所述图像特征进行分数预测，得到所述输入图像的多种不同失真类型的评估分数； 其中，所述多属性质量评估模型以包括真实失真样本和合成失真样本的训练集，利用特征对齐训练的方式进行训练； 所述多属性质量评估模型通过以下方式训练： 依据所述训练集中的真实失真样本和合成失真样本，生成多个批次batch的训练数据；对于任一batch的训练数据，按照如下方式对预训练后的多属性质量评估模型进行特征对齐训练： 阶段一、在固定当前的多属性质量评估模型中的特征提取器的参数的情况下，使用该batch的训练数据中的合成失真样本对当前的多属性质量评估模型进行训练； 阶段二、在固定所述阶段一中得到的多属性质量评估模型中的回归器的参数的情况下，使用该batch的训练数据中的真实失真样本和合成失真样本对当前的多属性质量评估模型进行训练；所述阶段二的训练过程中，使用特征对齐损失进行反馈优化；所述特征对齐损失用于表征第一绝对差值与第二绝对差值之间的差异，所述第一绝对差值为合成失真样本经过多属性质量评估模型处理后的输出与真实失真样本经过多属性质量评估模型处理后的输出之间的差值的绝对值，所述第二绝对差值为合成失真样本的标签分数与真实失真样本的标签分数之间的差值的绝对值。

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