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龍圖騰網獲悉上海高德威智能交通系統有限公司申請的專利圖像質量評估方法、裝置、電子設備及機器可讀存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114298195B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111574338.4，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權圖像質量評估方法、裝置、電子設備及機器可讀存儲介質是由李豪;盧晶設計研發完成，并于2021-12-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像質量評估方法、裝置、電子設備及機器可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供一種圖像質量評估方法、裝置、電子設備及機器可讀存儲介質，該圖像質量評估方法包括：利用訓練后的多屬性質量評估模型中的特征提取器對輸入圖像進行特征提取，得到圖像特征；利用所述訓練后的多屬性質量評估模型中的回歸器對所述圖像特征進行分數預測，得到所述輸入圖像的多種不同失真類型的評估分數；其中，所述多屬性質量評估模型以包括真實失真樣本和合成失真樣本的訓練集，利用特征對齊訓練的方式進行訓練。該方法可以提高模型的訓練效率，降低樣本準備難度。

本發明授權圖像質量評估方法、裝置、電子設備及機器可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種圖像質量評估方法，其特征在于，包括： 利用訓練后的多屬性質量評估模型中的特征提取器對輸入圖像進行特征提取，得到圖像特征； 利用所述訓練后的多屬性質量評估模型中的回歸器對所述圖像特征進行分數預測，得到所述輸入圖像的多種不同失真類型的評估分數； 其中，所述多屬性質量評估模型以包括真實失真樣本和合成失真樣本的訓練集，利用特征對齊訓練的方式進行訓練； 所述多屬性質量評估模型通過以下方式訓練： 依據所述訓練集中的真實失真樣本和合成失真樣本，生成多個批次batch的訓練數據；對于任一batch的訓練數據，按照如下方式對預訓練后的多屬性質量評估模型進行特征對齊訓練： 階段一、在固定當前的多屬性質量評估模型中的特征提取器的參數的情況下，使用該batch的訓練數據中的合成失真樣本對當前的多屬性質量評估模型進行訓練； 階段二、在固定所述階段一中得到的多屬性質量評估模型中的回歸器的參數的情況下，使用該batch的訓練數據中的真實失真樣本和合成失真樣本對當前的多屬性質量評估模型進行訓練；所述階段二的訓練過程中，使用特征對齊損失進行反饋優化；所述特征對齊損失用于表征第一絕對差值與第二絕對差值之間的差異，所述第一絕對差值為合成失真樣本經過多屬性質量評估模型處理后的輸出與真實失真樣本經過多屬性質量評估模型處理后的輸出之間的差值的絕對值，所述第二絕對差值為合成失真樣本的標簽分數與真實失真樣本的標簽分數之間的差值的絕對值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海高德威智能交通系統有限公司，其通訊地址為：201821 上海市嘉定區云谷路599弄6號620室J1452；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。