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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于多尺度特征和通道注意力的无参考屏幕视频质量评价方法及装置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：CN117173609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202311112440.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于多尺度特征和通道注意力的无参考屏幕视频质量评价方法及装置是由曾焕强;柯雯瑶;黄德天;施一帆;林琦;温廷羲设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征和通道注意力的无参考屏幕视频质量评价方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度特征和通道注意力的无参考屏幕视频质量评价方法及装置，该方法包括：获取视频中采用随机抽样方式抽取的视频帧；构建视频质量评价模型并进行训练，得到经训练的视频质量评价模型，视频质量评价模型包括依次连接的特征提取模块、通道注意力模块、视频时序特征提取模块和平均池化层，特征提取模块用于提取视频帧中的多尺度特征，通道注意力模块用于对多尺度特征进行特征加权，视频时序特征提取模块用于进行特征提取得到时空维度特征，并经过平均池化层计算视频对应的质量分数；将视频帧输入经训练的视频质量评价模型，得到视频的质量分数，具有较好的屏幕视频质量评价效果。

本发明授权基于多尺度特征和通道注意力的无参考屏幕视频质量评价方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征和通道注意力的无参考屏幕视频质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取视频中采用随机抽样方式抽取的视频帧； 构建视频质量评价模型并进行训练，得到经训练的视频质量评价模型，所述视频质量评价模型包括依次连接的特征提取模块、通道注意力模块、视频时序特征提取模块和平均池化层，所述特征提取模块用于提取所述视频帧中的多尺度特征，所述通道注意力模块用于对所述多尺度特征进行特征加权，所述视频时序特征提取模块用于进行特征提取得到时空维度特征，并经过所述平均池化层计算视频对应的质量分数，所述通道注意力模块包括自适应平均池化层、自适应最大池化层、两个三维卷积神经网络层和Sigmoid激活函数层，所述多尺度特征分别输入所述自适应平均池化层和自适应最大池化层，得到多尺度平均特征和多尺度最大特征，所述多尺度平均特征和多尺度最大特征分别输入两个三维卷积神经网络层，得到第四特征和第五特征，所述第四特征和第五特征通过相加的方式进行组合并经过所述Sigmoid激活函数层，得到提纯特征，所述提纯特征输入所述视频时序特征提取模块提取得到时空维度特征，所述时空维度特征输入所述平均池化层，得到视频的质量分数，具体操作如下： Q＝AvgPoolingVFMNetfvid； 其中，VFMNet表示所述视频时序特征提取模块，AvgPooling表示所述平均池化层； 将所述视频帧输入所述经训练的视频质量评价模型，得到视频的质量分数。

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