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摘要：本发明公开一种基于多失真属性推理的内窥镜视频质量评价方法、系统、设备及介质，涉及图像视频质量评价技术领域。所述方法包括：将待测内窥镜视频输入质量评价算法网络进行视频质量评估，得到各个失真属性的质量分数以及视频的整体质量分数；质量评价算法网络包括通过映射操作连接的时空特征提取单元以及特征交互和推理单元；时空特征提取单元包括视频帧感知网络、视频片段感知网络和特征融合模块；视频帧感知网络和视频片段感知网络均与特征融合模块连接；特征交互和推理单元包括依次连接的多属性特征交互模块和评分行为引导推理模块；特征融合模块的输出端与多属性特征交互模块的输入端连接。本发明能够提高内窥镜视频质量评估的准确性。

主权项：1.一种基于多失真属性推理的内窥镜视频质量评价方法，其特征在于，包括：获取待测内窥镜视频；将所述待测内窥镜视频输入质量评价算法网络进行视频质量评估，得到各个失真属性的质量分数以及视频的整体质量分数；所述质量评价算法网络包括通过映射操作连接的时空特征提取单元以及特征交互和推理单元；所述时空特征提取单元包括视频帧感知网络、视频片段感知网络和特征融合模块；所述视频帧感知网络和所述视频片段感知网络均与所述特征融合模块连接；所述特征交互和推理单元包括依次连接的多属性特征交互模块和评分行为引导推理模块；所述特征融合模块的输出端与所述多属性特征交互模块的输入端连接；将所述待测内窥镜视频输入质量评价算法网络进行视频质量评估，得到各个失真属性的质量分数以及视频的整体质量分数，具体包括：先将所述待测内窥镜视频输入质量评价算法网络，进行连续采样和稀疏采样操作，其中连续采样遵循FASTER-VQA的采样策略，经过采样得到的样本随后被分别送入视频片段感知网络和视频帧感知网络，以实现从视频片段中提取时间特征，以及从视频帧中提取空间特征；随后，利用特征融合模块将提取的两个特征进行融合，得到共享特征；其次，使用五个非线性映射操作对所述共享特征进行映射，得到各特征；然后，将五个特征输入多属性特征交互模块，进行自适应地特征交互，得到五个属性特异特征，使用对应连接的预测头将属性特异特征映射为失真属性的质量分数；最后，利用评分行为引导推理模块将各失真属性的特异特征进一步聚合及推理，得到视频总体质量分数；所述多属性特征交互模块包括5个平行的交叉注意力块；所述评分行为引导推理模块包括两层图卷积层。

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百度查询： 深圳大学 基于多失真属性推理的内窥镜视频质量评价方法、系统、设备及介质