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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利视频质量评价模型中时序特征提取器的诊断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：CN115546676B 。

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：202210541332.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权视频质量评价模型中时序特征提取器的诊断方法及装置是由高雨璇;袁鹏伟;朱宇婷;方玉明设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频质量评价模型中时序特征提取器的诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及多媒体技术领域，揭露了一种视频质量评价模型中时序特征提取器的诊断方法，包括：将有序视频帧集及无序视频帧集输入视频质量评价模型训练，得到有序训练评价模型及无序训练评价模型，利用有序视频帧集及无序视频帧集测试有序训练评价模型及无序训练评价模型，得到有序训练有序测试质量分数、有序训练无序测试质量分数、无序训练有序测试质量分数及无序训练无序测试质量分数，计算视频质量评价模型的评价准确性，得到诊断结果。发明还提出一种视频质量评价模型中时序特征提取器的诊断装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决当前视频质量评价模型存在缺乏时序特征提取模块的诊断以及计算资源消耗量大的问题。

本发明授权视频质量评价模型中时序特征提取器的诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种视频质量评价模型中时序特征提取器的诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取视频质量数据帧集，将所述视频质量数据帧集中的视频帧按照时间的顺序排序，得到有序视频帧集，将所述有序视频帧集中视频帧的顺序打乱，得到无序视频帧集； 将所述有序视频帧集中的视频帧依次输入预构建的视频质量评价模型进行训练，得到有序训练评价模型，其中所述视频质量评价模型包含时序特征提取器； 将所述无序视频帧集中的视频帧依次输入所述的视频质量评价模型进行训练，得到无序训练评价模型； 分别利用所述有序视频帧集及无序视频帧集对所述有序训练评价模型进行测试，得到有序训练有序测试质量分数及有序训练无序测试质量分数； 分别利用所述有序视频帧集及无序视频帧集对所述无序训练评价模型进行测试，得到无序训练有序测试质量分数及无序训练无序测试质量分数； 根据所述有序训练有序测试质量分数、有序训练无序测试质量分数、无序训练有序测试质量分数及无序训练无序测试质量分数，计算所述视频质量评价模型的评价准确性； 根据所述评价准确性，得到所述视频质量评价模型中时序特征提取器的诊断结果。

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