一种基于点云视频的语义特征优化与QoE评估方法

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一种基于点云视频的语义特征优化与QoE评估方法
申请号:CN202510913271
申请日期:2025-07-03
公开号:CN120726534A
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
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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