观止AI视频画质评测技术在中移动世界杯转播中的应用- 大数跨境

观止云

2022-12-28

导读：世界杯是全世界球迷的盛会，也是众多国际赛事中最受关注的体育赛事之一。随着智能终端和5G高速网络的普及，球迷对1080P、4K和8K超清分辨率内容的观看需求日益增加，对播放质量的要求也越来越高。

世界杯是全世界球迷的盛会，也是众多国际赛事中最受关注的体育赛事之一。随着智能终端和5G高速网络的普及，球迷对1080P、4K和8K超清分辨率内容的观看需求日益增加，对播放质量的要求也越来越高。球迷们都希望通过高品质的直播，获得身临其境的观赛体验，但视频编码设备种类繁多，视频参数各有差异，这就成了视频运营商面临的重大挑战。

作为一家专业视频处理公司，观止从信号接收到终端呈现，都期望为用户提供更好的视频播放体验，因此投入大量研发资源，解决处理视频画质的评测问题，监督自身也可鞭策他人，寄望更好的提升整个视频行业的直播、点播的最终播放体验。

2022年卡塔尔世界杯期间，观止VQES视频画质评测系统，助力绿茵场64次的巅峰对决，对相关比赛视频在分辨率、位深、HDR等不同参数的组合下，进行了上千次的画质分析评测工作。37天的世界杯转播中，观止画质评测项目团队，夜以继日兢兢业业为中国移动世界杯视频质量提升，贡献自己绵薄的力量，尽可能在第一时间帮助视频运营商，完成视频质量参数的调整，更好的服务于世界杯球迷，在抗疫的关键阶段为身处家中球迷们带来身临其境的观赛体验。

为了更准确的评测世界杯足球赛事的视频，观止于2020年开始基于国际电信联盟ITU-R BT.500-14电视图像质量的主观评价方法的标准，标注海量足球赛事数据，创建足球赛事数据集。采用K折交叉验证（k-fold cross validation）动态验证的方式，将全部采样样本划分为K个大小的相等样本子集，依次遍历这K个子集，每次把当前子集作为验证集，其余所有样本作为训练集，进行模型的训练和评估，最后把K次评估指标的平均值作为最终的评估指标。通过调整惩罚系数与特征超参函数，训练了50个针对足球赛事AI评测模型，并在与通用模型的相互验证测试中调优，最终选出足球赛事的最优AI评测模型。

观止VQES视频画质评测系统，采用全参考与无参考评测算法，观止自研无参考AI空间域图像质量评估算法。算法总体原理就是从图像中提取去均值对比度归一化MSCN系数，将MSCN系数拟合成非对称性广义高斯分布 (AGGD)，从而提取拟合的高斯分布的特征，输入支持向量机中做回归，从而得到图像质量的评估结果。评估结果数值越小、认为图像质量越优。算法对特征选取和特征拟合形式进行了一些改变，使得客观评价结果更符合主观评价。算法在图像的 DCT 域提取的特征包括：广义高斯分布形状参数特征、频率变化系数、能量子带比例和方向特征等。在DCT 域选取更加符合人眼视觉效应的特征，因此在图像质量评价性能上得到了很大提高。

同时对于全参考评测方法中，需要基于源与对比视频帧对齐才能评测的问题，观止自研了AI智能图像帧对齐方法，通过图像哈希与结构相似性、光流法等方式，自动对于输入的视频内容进行帧对齐处理，而后输入全参考评测模型中进行画质评测，出具详细画质评测报告。

在5G超高清时代，观止创想愿助力时代发展，为提升行业视频画质贡献自身力量。

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