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摘要:本发明涉及视频图像处理技术领域,尤其涉及一种视频图像质量巡检方法及系统,包括:获取观众用户端的特效视频;获取主播用户端的特效视频、特效模板以及输入特效模板的待处理视频;将获取到的观众用户端的特效视频和主播用户端的特效视频、特效模板以及输入特效模板的待处理视频输入预设的差异分析模型,输出差异位置、类型和数量,差异类型包括颜色差异、画面清晰度差异、特效渲染效果差异和帧率差异;当差异数量或差异类型的数量超过第一预设阈值时,进行异常记录;统计所有观众用户端的异常记录,当统计结果大于第二预设阈值时,发出异常提醒。本发明实现了自动化分析、记录和提醒,可以减少人力投入和提高处理速度,提高了巡检效率。
主权项:1.一种视频图像质量巡检方法,其特征在于,包括以下步骤:获取观众用户端的特效视频;获取主播用户端的特效视频、特效模板以及输入特效模板的待处理视频;将获取到的观众用户端的特效视频和主播用户端的特效视频、特效模板以及输入特效模板的待处理视频输入预设的差异分析模型,输出差异位置、类型和数量,差异类型包括颜色差异、画面清晰度差异、特效渲染效果差异和帧率差异;当差异数量或差异类型的数量超过第一预设阈值时,进行异常记录;统计所有观众用户端的异常记录,当统计结果大于第二预设阈值时,发出异常提醒;其中,所述差异分析模型的构建步骤包括:S1、收集历史时期观众用户端的特效视频、主播用户端的特效视频、特效模板以及输入特效模板的待处理视频的数据;S2、对收集到的数据进行预处理;S3、从预处理后的数据中提取特征,包括:颜色特征、清晰度特征、运动特征、音频特征、渲染效果特征和帧率特征;S4、将数据集划分为训练集和测试集;S5、基于随机森林算法构建差异分析模型;S6、使用训练集对差异分析模型进行训练,优化模型参数以提高模型性能;S7、使用测试集评估模型的性能,包括:比较模型输出的差异位置和差异类型与真实标签之间的一致性;S8、将经过训练和评估的差异分析模型部署到直播系统中。
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