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摘 要:本发明公开了一种融合双深度学习网络的无参考视频质量评价方法,将视频内每一帧的视频图像输入至无参考视频质量评价网络,首先通过双深度学习网络提取获得视频图像的深度特征,经过ANN网络进行特征降维处理后输入双向门控循环网络,通过双向门控循环网络构建视频帧特征之间的联系获取视频帧质量分数,然后视频帧质量分数经过改进的时间记忆模型获得视频质量分数预测分量,同时视频帧质量分数经过高斯分布回归预测模型获得视频质量分数预测分量,再经过调节因子进行优化调节获得最终的视频质量分数。使用本发明可以方便地对视频图像质量给出快速的预测评价分数。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210352131.0 | 专利名称: | 一种融合双深度学习网络的无参考视频质量评价方法 |
申请日: | 2022-04-03 | 申请/专利权人 | 浙江理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街5号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/774搜分类 计算机图像识别 图像视频 数据传输搜索 |
公开/公告日: | 2025-03-11 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114972902B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |