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龙图腾网获悉福州大学申请的专利高效视频编码中的压缩效应感知与评价方法及系统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：CN119383349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411501001.4，技术领域涉及：H04N19/172；该发明授权高效视频编码中的压缩效应感知与评价方法及系统是由林丽群;张怡暄;杨静;赵铁松;魏宏安设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本高效视频编码中的压缩效应感知与评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种高效视频编码中的压缩效应感知与评价方法及系统，构建结合注意力学习和数据重加权的深度压缩效应感知模型，将每类压缩效应的正负样本输入网络中，分别训练得到相应的压缩效应的感知模型；基于训练获得的压缩效应感知模型，并考虑视觉显著性和视觉中心凹效应的影响，计算视频压缩效应强度值；通过主观测试，计算视频的平均主观得分，以建立视频压缩效应强度值与视频平均主观质量分数的映射关系，实现面向压缩效应感知的视频质量评价。

本发明授权高效视频编码中的压缩效应感知与评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高效视频编码中的压缩效应感知与评价方法，其特征在于： 构建结合注意力学习和数据重加权的深度压缩效应感知模型，将每类压缩效应的正负样本输入网络中，分别训练得到相应的压缩效应的感知模型； 基于训练获得的压缩效应感知模型，并考虑视觉显著性和视觉中心凹效应的影响，计算视频压缩效应强度值； 通过主观测试，计算视频的平均主观得分，以建立视频压缩效应强度值与视频平均主观质量分数的映射关系，实现面向压缩效应感知的视频质量评价； 训练深度压缩效应感知模型时，以包括多种压缩效应的视频帧样本经过预处理后作为输入，样本数据输入到YOLO检测主干网络中提取压缩效应特征，所述压缩效应特征通过Transformer编码块创建特征金字塔，再经多尺度结构实现特征融合，经数据重加权以解决样本长尾分布问题； 所述基于训练获得的压缩效应感知模型，并考虑视觉显著性和视觉中心凹效应的影响，计算视频压缩效应强度值包括： 基于感知模型统计视频的压缩效应的总像素值； 计算考虑视觉显著性和视觉凹效应计算显著性因子和中心凹因子； 再计算加权后的压缩效应强度值； 所述基于感知模型统计视频的压缩效应的总像素值具体为： 将待测试的压缩视频作为训练获得的压缩效应感知模型的输入，检测每一个视频帧中 压缩效应所在的区域，进而统计视频的每一个视频帧的压缩效应的总像素值Ip： 其中T表示压缩效应种类，M代表视频帧压缩效应区域总个数，和分别表示 检测框的宽度和高度； 所述计算考虑视觉显著性和视觉凹效应计算显著性因子和中心凹因子具体为： 通过引入视频显著性检测算法ACLNet提取每一个视频帧中的感兴趣的区域，统计每一个视频帧中显著性区域面积，对应显著性检测因子IS； 再结合感知模型的检测框高度计算视觉中心凹因子IE： 其中H表示视频帧的高度，代表感知模型预测框高度； 所述计算加权后的压缩效应强度值具体为： 基于压缩效应感知模型的检测结果，考虑视觉显著性与视觉中心凹效应，计算得到整个压缩视频加权后的压缩效应强度值I： 其中x、y分别表示感知模型检测框的中心横坐标和纵坐标，IP表示压缩效应的总像素值，IS表示显著性检测因子，IE表示视觉中心凹因子，W和H分别表示视频帧的宽和高，N代表压缩视频总帧数。

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