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龍圖騰網(wǎng)恭喜東莞市毅豪電子科技有限公司;華南理工大學申請的專利一種面向視頻會議的視頻圖像質(zhì)量確定方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114785978B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-17發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210126393.5，技術(shù)領域涉及：H04N7/15；該發(fā)明授權(quán)一種面向視頻會議的視頻圖像質(zhì)量確定方法是由鐘華喜;尹浩林;周智恒;周澤南;尚俊媛;吳清茹;劉曉升設計研發(fā)完成，并于2022-02-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種面向視頻會議的視頻圖像質(zhì)量確定方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供的一種面向視頻會議的視頻圖像質(zhì)量確定方法，通過構(gòu)建模型復雜度較高的教師子網(wǎng)絡模塊從圖像內(nèi)容豐富的數(shù)據(jù)集中提取與圖像質(zhì)量高度相關(guān)的高維特征，將高維特征輸入全連接層實現(xiàn)特征提取與質(zhì)量回歸的聯(lián)合優(yōu)化。當教師子網(wǎng)絡獲取到較高的測試精度后，將教師子網(wǎng)絡從訓練集失真圖像中預測的質(zhì)量分數(shù)作為模型復雜度較低的學生子網(wǎng)絡模塊中訓練集失真圖像的質(zhì)量分數(shù)偽標簽，在質(zhì)量分數(shù)偽標簽的指導下，實現(xiàn)特征提取和偽標簽質(zhì)量分數(shù)回歸的聯(lián)合優(yōu)化，以讓學生子網(wǎng)絡學習到教師子網(wǎng)絡對于內(nèi)容豐富的質(zhì)量評價數(shù)據(jù)集先進的泛化能力，解決精簡模型對于圖像內(nèi)容豐富的視頻會議場景泛化能力較差的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種面向視頻會議的視頻圖像質(zhì)量確定方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向視頻會議的視頻圖像質(zhì)量確定方法，其特征在于，所述確定方法包括： 構(gòu)建知識蒸餾教師子網(wǎng)絡； 構(gòu)建知識蒸餾學生子網(wǎng)絡； 獲取圖像內(nèi)容豐富的圖像質(zhì)量評價數(shù)據(jù)集； 根據(jù)所述圖像質(zhì)量評價數(shù)據(jù)集構(gòu)建訓練集和測試集，訓練集還包括對應的質(zhì)量分數(shù)標簽； 對所述訓練集和所述測試集進行數(shù)據(jù)預處理，獲得預處理數(shù)據(jù)集，包括： 對訓練集和測試集中的每張圖像依次進行歸一化處理和分塊化處理； 分塊化處理采用大小為112×112的滑窗，并按照先行后列、先左后右的順序?qū)τ柧毤蜏y試集的每張圖像進行滑動分塊，滑動步長為80； 對于教師子網(wǎng)絡進行監(jiān)督訓練，同一張圖像分塊化后所得到的圖像塊都采用對應圖像的質(zhì)量分數(shù)標簽作為圖像塊的質(zhì)量分數(shù)標簽進行監(jiān)督訓練； 對于學生子網(wǎng)絡進行監(jiān)督訓練，同一張圖像分塊化所得到的圖像塊采用教師子網(wǎng)絡對圖像塊的預測分數(shù)作為質(zhì)量分數(shù)標簽進行監(jiān)督訓練； 根據(jù)所述預處理數(shù)據(jù)集生成待評價視頻幀圖像塊； 利用訓練好的所述學生子網(wǎng)絡預測出多個所述待評價視頻幀圖像塊的質(zhì)量評價分數(shù)； 對多個所述質(zhì)量評價分數(shù)求均值，獲得待評價視頻的質(zhì)量評價分數(shù)。

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