(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111505772.7 (22)申请日 2021.12.10 (71)申请人 北京达佳互联信息技 术有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地西路6号1 幢1层101D1-7 (72)发明人 袁坤　刘洋　孙明　杜鹏　戴宇荣　 (74)专利代理 机构 北京铭硕知识产权代理有限 公司 11286 代理人 朱志玲　徐璐璐 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 视频质量分析引擎的创建方法、 视频质量分 析方法及设备 (57)摘要 本公开提供了一种视频质 量分析引擎的创 建方法、 视频质量分析方法及设备。 所述视频质 量分析引擎的创建方法包括： 获取多任务模型， 其中， 所述多任务模型包括： 与多个视频质量分 析任务对应的多个机器学习模型； 在同一网络中 创建与所述多个机器学习模型对应的多个模型， 其中， 所述多个模型符合所要创建的推理引擎的 格式； 调用 构建器， 基于包括所述多个模型的网 络创建所述推理引擎， 其中， 所述推理引擎为用 于运行所述多个模型的视频质量分析引擎， 其 中， 所述视频质量分析引擎运行时， 所述视频质 量分析引擎的输入量作为所述多个模型的输入 量， 且所述多个模型的输出量作为所述视频质量 分析引擎的输出量。 权利要求书2页 说明书12页 附图2页 CN 114187259 A 2022.03.15 CN 114187259 A 1.一种视频质量分析引擎的创建方法， 其特 征在于， 包括： 获取多任务模型， 其中， 所述多任务模型包括： 与多个视频质量分析任务对应的多个机 器学习模型； 在同一网络中创建与所述多个机器学习模型对应的多个模型， 其中， 所述多个模型符 合所要创建的推理引擎的格式； 调用构建器， 基于包括所述多个模型的网络创建所述推理引擎， 其中， 所述推理引擎为 用于运行 所述多个模型的视频质量分析引擎， 其中， 所述视频质量分析引擎运行时， 所述视频质量分析引擎的输入量作为所述多个 模型的输入量， 且所述多个模型的预测结果作为所述视频质量分析引擎的输出量。 2.根据权利要求1所述的创建方法， 其特征在于， 所述多个机器学习模型为深度 学习模 型， 其中， 获取多任务模型的步骤 包括： 分别训练与所述多个视频质量分析任务中的每个视频质量分析任务对应的机器学习 模型； 分别针对训练好的每个机器学习模型， 对所述每个机器学习模型进行层参数融合， 以 得到更新后的每 个机器学习模型。 3.根据权利要求2所述的创建方法， 其特征在于， 分别针对训练好的每个机器学习模 型， 对所述每 个机器学习模型进行层参数融合的步骤 包括： 分别针对训练好的每个机器学习模型， 将所述每个机器学习模型中的归一化层等效替 换为一个1 ×1大小的卷积层， 并将所述卷积层与所述归一化层前序相 邻的卷积层进 行参数 合并。 4.根据权利要求1所述的创建方法， 其特 征在于， 所述创建方法还 包括： 对创建好的视频质量分析引擎进行序列化处 理； 保存序列化处 理后的视频质量分析引擎。 5.一种视频质量分析 方法， 其特 征在于， 包括： 读取已创建的用于运行多个模型的单个 推理引擎； 将向量输入所述单个推理引擎， 以得到所述单个推理引擎输出的所述多个模型针对所 述向量的预测结果， 其中， 所述单个推理引擎通过在同一网络中创建与多任务模型对应的所述多个模型， 并基于所述网络创建得到， 其中， 所述多任务模型包括与多个视频质量分析任务对应的多 个机器学习模型。 6.一种视频质量分析引擎的创建 设备， 其特 征在于， 包括： 多任务模型获取单元， 被配置为获取多任务模型， 其中， 所述多任务模型包括： 与多个 视频质量分析任务对应的多个机器学习模型； 模型创建单元， 被配置为在同一网络中创建与所述多个机器学习模型对应的多个模 型， 其中， 所述多个模型符合所要创建的推理引擎的格式； 引擎创建单元， 被配置为调用构建器， 基于包括所述多个模型的网络创建所述推理引 擎， 其中， 所述推理引擎 为用于运行 所述多个模型的视频质量分析引擎， 其中， 所述视频质量分析引擎运行时， 所述视频质量分析引擎的输入量作为所述多个权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114187259 A 2模型的输入量， 且所述多个模型的预测结果作为所述视频质量分析引擎的输出量。 7.一种视频质量分析设备， 其特 征在于， 包括： 引擎读取 单元， 被配置为读取已创建的用于运行多个模型的单个 推理引擎； 预测单元， 被配置为将向量输入所述单个推理引擎， 以得到所述单个推理引擎输出的 所述多个模型针对所述向量的预测结果， 其中， 所述单个推理引擎通过在同一网络中创建与多任务模型对应的所述多个模型， 并基于所述网络创建得到， 其中， 所述多任务模型包括与多个视频质量分析任务对应的多 个机器学习模型。 8.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 至少一个处 理器； 至少一个存 储计算机可 执行指令的存 储器， 其中， 所述计算机可执行指令在被所述至少一个处理器运行时， 促使所述至少一个处 理器执行如权利要求1至4中任一项 所述的视频质量分析引擎的创建方法和/或如权利要求 5所述的视频质量分析 方法。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 当述计算机可读存储介质中的指令被至少 一个处理器运行时， 促使 所述至少一个处理器执行如权利要求1至4中任一项 所述的视频质 量分析引擎的创建方法和/或如权利要求5所述的视频质量分析 方法。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机指令， 其特征在于， 所述计算机指令被至少一个 处理器执行时实现如权利要求 1至4中任一项所述的视频质量分析引擎的创建方法和/或如 权利要求5所述的视频质量分析 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114187259 A 3