摘要
本发明公开了一种基于点云视频的语义特征优化与QoE评估方法,包括:1.在点云视频语义特征提取与重建模块中引入并行多分支结构;2.语义特征提取模块通过多分支结构以获取不同的特征矩阵,实现自适应语义传输;语义特征重建模块接收特征后进行重建;3.重建后的点云通过QoE模型得出其QoE,并将特征尺寸与QoE对应数据组成数据集;4.利用该数据集构建并训练卷积神经网络以得到各并行分支的QoE预测值,通过损失函数优化后选取输出最优QoE预测值最大的分支模型作为最佳评估模型,以实现QoE评估。本发明能通过K个并行分支的语义提取与重建单元提取语义特征并重建点云,从而从语义特征层面优化QoE评估的准确性。
技术关键词
重建点云
视频
语义特征提取
多分支结构
矩阵
训练卷积神经网络
构建卷积神经网络
卷积模块
采样模块
损失函数优化
多层感知器
可读存储介质
邻域
处理器
卷积特征
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运动特征
图像
餐饮用品
视频帧集合
风险识别方法
图像
检测设备
视频采集设备
计算机执行指令
标识
协方差矩阵
卡尔曼滤波
联合损失函数
参数
观测噪声
双摄像头图像
摔倒检测方法
特征点
轨迹
卡尔曼滤波