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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于感知和记忆的视频动态质量评价系统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：CN116389716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310410467.2，技术领域涉及：H04N17/00；该发明授权基于感知和记忆的视频动态质量评价系统是由林丽群;王艳婷;何嘉晨;暨书逸;郑阳;赵铁松设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于感知和记忆的视频动态质量评价系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于感知和记忆的视频动态质量评价系统，基于计算机系统，采用包括：感知特征提取模块和长短期记忆模块的视频动态质量评价模型PAM‑DVQI，对输入的视频输出用户体验质量评分；所述视频动态质量评价模型基于视频主观数据库，考虑HVS的视觉注意力机制以及记忆效应的时间依赖关系，结合ResNet网络和LSTM网络，构建并训练获得。相比于现有技术，根据采取对比算法、消融实验，对所提的模型进行性能分析的结果均具有显著优势。

本发明授权基于感知和记忆的视频动态质量评价系统在权利要求书中公布了：1.一种基于感知和记忆的视频动态质量评价系统，其特征在于： 基于计算机系统，采用包括：感知特征提取模块和长短期记忆模块的视频动态质量评价模型PAM-DVQI，对输入的视频输出用户体验质量评分； 所述视频动态质量评价模型基于视频主观数据库，考虑HVS的视觉注意力机制以及记忆效应的时间依赖关系，结合ResNet网络和LSTM网络，构建并训练获得； 所述感知特征提取模块以残差网络ResNet为前端网络，对输入的视频帧做数据归一化处理，利用四个残差单元作为特征提取器，其计算公式如（1）所示： 其中，和表示残差模块的输入和输出特征图，为卷积层的参数，函数表 示通过训练获得的残差映射； 在四个残差单元之后设置有效通道注意力模块ECA，用于优化ECA-ResNet网络的特征表达能力； 对ECA-ResNet网络输出的特征图进行全局平均池化操作，以获得所有视频帧对应的感知特征；建立感知特征与用户瞬时感知质量之间的映射： 所述长短期记忆模块采用三种特征进行建模，包括IPQ、PS、TS，其中IPQ为用户的瞬时感知质量，PS为二进制变量，用于标识视频是处于播放状态或卡顿状态，TS为两次卡顿事件之间时间间隔的变量； 为了捕获用户的记忆特性，采用LSTMl,d网络进行后端建模，为多个LSTM单元级联而成，以构建感知和记忆与用户体验质量之间的映射，具体计算公式如（2）至（4）所示： 其中，条件概率表示用户体验质量具有高阶时间依赖关 系，是一个可微函数，用于将LSTM单元中的记忆状态映射到潜在的QoE分布；为时刻的记忆状态，为为时刻的QoE预测值，为时刻的记忆 状态；为时刻的用户体验质量预测值，为输入特征向量，为时刻的 记忆状态。

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