一种视频质量评估方法、装置及存储介质与流程

技术特征：
1.一种视频质量评估方法，其特征在于，包括：获取视频数据；根据空间金字塔采样对所述视频数据进行处理，得到子视频数据；对所述子视频数据进行rgb流分析和梯度流分析，得到rgb视频数据和梯度视频数据；对所述rgb视频数据和梯度视频数据进行时空建模，得到所述视频数据的隐向量；将所述隐向量输入至输出层中，得到所述视频数据的评估结果。2.根据权利要求1所述的视频质量评估方法，其特征在于，根据空间金字塔采样对所述视频数据进行处理，得到子视频数据，包括：对所述视频数据的每帧图像进行空间金字塔分区，得到每帧图像的多个区块图像；根据每帧图像之间的时间连续性，将多个区块分别进行连接，得到所述视频数据的子视频数据。3.根据权利要求2所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述空间金字塔分区采用2
l
×2l
对每帧图像进行分区，l＝0，1，2。4.根据权利要求1所述的视频质量评估方法，其特征在于，对所述rgb视频数据和梯度视频数据进行时空建模，得到所述视频数据的隐向量，包括：根据深度卷积神经网络对所述rgb视频数据和梯度视频数据进行时空特征提取，得到相应子视频数据的特征序列；根据自动编码器对所述特征序列进行特征转换；根据循环神经网络对特征转换后的特征序列进行计算，得到所述视频数据的隐向量。5.根据权利要求4所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述深度卷积神经网络为三维卷积神经网络，所述三维卷积神经网络包括三维卷积层和平均池化层；所述循环神经网络为长短期记忆网络。6.根据权利要求1所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述输出层包括两个全连接层和一个softmax层。7.一种视频质量评估装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取视频数据；处理模块，用于根据空间金字塔采样对所述视频数据进行处理，得到子视频数据；分析模块，用于对所述子视频数据进行rgb流分析和梯度流分析，得到rgb视频数据和梯度视频数据；时空建模模块，用于对所述rgb视频数据和梯度视频数据进行时空建模，得到所述视频数据的隐向量；评估模块，用于将所述隐向量输入至输出层中，得到所述视频数据的评估结果。8.根据权利要求7所述的视频质量评估装置，其特征在于，所述时空建模模块包括：特征提取模块，用于根据深度卷积神经网络对所述rgb视频数据和梯度视频数据进行时空特征提取，得到相应子视频数据的特征序列；特征转换模块，用于根据自动编码器对所述特征序列进行特征转换；隐向量计算模块，用于根据循环神经网络对特征转换后的特征序列进行计算，得到所述视频数据的隐向量。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如权利要求1－6任一项所述的视频质量评估方法。10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如权利要求1－6任一项所述的视频质量评估方法。

技术总结
本发明公开了一种视频质量评估方法、装置及存储介质，该方法包括：获取视频数据；根据空间金字塔采样对所述视频数据进行处理，得到子视频数据；对子视频数据进行RGB流分析和梯度流分析，得到RGB视频数据和梯度视频数据；对RGB视频数据和梯度视频数据进行时空建模，得到视频数据的隐向量；将隐向量输入至输出层中，得到视频数据的评估结果。通过实施本发明，采用空间金字塔采样策略来增强特征的表示能力；同时采用包含梯度流和RGB流的双流处理方案，由此可以捕捉到图像的大部分更高层次的含义，使其更适合视频质量异常的判断。此外，还采用了时空建模，考虑了视频帧间的时间连续性，从而提高了视频质量评估的准确性。从而提高了视频质量评估的准确性。从而提高了视频质量评估的准确性。


技术研发人员：甘津瑞 卢卫疆 张国梁 张祥全 张驯
受保护的技术使用者：国网甘肃省电力公司 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 国家电网有限公司
技术研发日：2021.10.09
技术公布日：2022/1/7