视频质量评估方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本申请实施例公开了一种视频质量评估方法、系统、电子设备及存储介质。本申请实施例提供的技术方案，通过获取目标视频，进而基于时空注意力机制确定目标视频中相邻两帧视频帧之间的相关性特征，融合各个相关性特征得到目标视频的全局特征。之后，将目标视频的全局特征输入预构建的视频质量评估模型，输出目标视频的视频质量评估结果。其中，该视频质量评估模型预先通过时空注意力机制和特征融合确定各个训练视频的全局特征，并基于各个训练视频的全局特征进行模型训练。采用上述技术手段，可以使视频质量评估模型充分学习视频特征，实现更全面地视频质量评估，提升模型视频质量评估精度。估精度。估精度。

【技术实现步骤摘要】
视频质量评估方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及一种视频质量评估方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，在视频质量评估场景中，为了提升视频质量评估效果，通常会采用深度神经网络搭建视频质量评估模型，以进行视频质量评估。视频质量评估模型基于视频帧样本进行模型训练，训练完成后，即可针对输入模型的视频帧输出相应的视频质量评估结果。
[0003]但是，传统的视频质量评估模型在进行视频质量评估时，通常只考虑单帧视频帧的图像特征，缺乏对视频帧帧间特征联系的学习。以此会导致视频质量评估模型无法充分学习视频特征，进而限制视频质量评估模型的评估效果。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种视频质量评估方法、系统、电子设备及存储介质，能够结合视频帧空域和时域进行特征学习，提升视频质量评估精度，解决传统视频质量评估模型评估精度偏低的技术问题。
[0005]在第一方面，本申请实施例提供了一种视频质量评估方法，包括：
[0006]获取目标视频，基于时空注意本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频质量评估方法，其特征在于，包括：获取目标视频，基于时空注意力机制确定所述目标视频中相邻两帧视频帧之间的相关性特征，融合各个所述相关性特征得到所述目标视频的全局特征；将所述目标视频的全局特征输入预构建的视频质量评估模型，输出所述目标视频的视频质量评估结果，所述视频质量评估模型预先通过时空注意力机制和特征融合确定各个训练视频的全局特征，基于各个所述训练视频的全局特征进行模型训练。2.根据权利要求1所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述基于时空注意力机制确定所述目标视频中相邻两帧视频帧之间的相关性特征，包括：提取所述目标视频中每一帧视频帧的视频特征；基于相邻两帧视频帧的视频特征进行线性变换和像素相乘得到相邻两帧视频帧之间的相关性特征。3.根据权利要求2所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述基于相邻两帧视频帧的视频特征进行线性变换和像素相乘得到相邻两帧视频帧之间的相关性特征，包括：将当前视频帧的所述视频特征通过线性变换得到第一变换特征和第二变换特征，将下一视频帧的所述视频特征通过线性变换得到第三变换特征；将所述第一变换特征和所述第三变换特征进行像素相乘得到相关性分数，将所述相关性分数与所述第二变换特征进行像素相乘得到相邻两帧视频帧之间的相关性特征。4.根据权利要求2所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述提取所述目标视频中每一帧视频帧的视频特征，包括：将所述目标视频中的各帧视频帧分别输入预先构建的多个特征提取网络，基于所述特征提取网络提取视频特征，各个所述特征提取网络的网络参数相同。5.根据权利要求1所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述全局特征计算公式为：其中，f
i
表示第i组相邻的两帧视频帧之间的所述相关性特征，f
Gi
表示前i组相邻的两帧视频帧之间的所述相关性特征进行特征融合得到的所述全局特征，f
Gi
‑1表示前i
‑
1组相邻的两帧视频帧之间的所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪旭东，黄志杰，崔同兵，包佳晶，
申请(专利权)人：百果园技术新加坡有限公司，
类型：发明
国别省市：