【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种视频质量评价方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、相关技术可知，当前的视频质量评分方式往往需要将源视频与待评价视频进行比对。在视频网络传输业务的情境下，这是比较难以即时实现的，因为无论是发端还是收端都很难同时掌握源视频和待评价视频。
2、另外，在对视频质量进行评价的过程中，往往通过用户主观判断实现，这将导致在对视频质量评价结果的不准确性。
3、因此，当前寻找一种自动、即时确定视频质量的评价方法成为研究热点。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种视频质量评价方法、装置、电子设备及存储介质，实现了能够自动、即时确定视频质量的评价方法。
2、本专利技术提供一种视频质量评价方法，所述方法包括：获取待传输视频在传输过程中的网络参数；将所述网络参数输入至预训练得到的深度神经网络模型，得到所述深度神经网络模型输出所述待传输视频的传输后的视频质量评分。
3、根据本专利技术提供的一种视频质量评价方法，所述深度神经网...
【技术保护点】
1.一种视频质量评价方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的视频质量评价方法，其特征在于，所述深度神经网络模型采用以下方式训练得到：
3.根据权利要求2所述的视频质量评价方法，其特征在于，所述预设评价标准包括各语义维度下的不同质量等级与不同视频参数状态的对应关系，其中，所述视频参数状态表征呈现视频内容的清楚程度；
4.根据权利要求3所述的视频质量评价方法，其特征在于，在所述根据所述质量等级与质量评分的对应关系，确定各所述待传输视频样本的视频质量评分样本之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求3或4所述的...
【技术特征摘要】
1.一种视频质量评价方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的视频质量评价方法，其特征在于，所述深度神经网络模型采用以下方式训练得到：
3.根据权利要求2所述的视频质量评价方法，其特征在于，所述预设评价标准包括各语义维度下的不同质量等级与不同视频参数状态的对应关系，其中，所述视频参数状态表征呈现视频内容的清楚程度；
4.根据权利要求3所述的视频质量评价方法，其特征在于，在所述根据所述质量等级与质量评分的对应关系，确定各所述待传输视频样本的视频质量评分样本之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求3或4所述的视频质量评价方法，其特征在于，在所述根据所述质量等级与质量评分的对应关系，确定各所述待传输视频样本的视频质量评分样本之前，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦志金，陶晓明，汪致庸，应憬恺，杨定熹，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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