基于时空域动态聚合的井下钻场无参考视频质量评价
王思倩
董立红
叶鸥
西安科技大学人工智能与计算机学院,陕西西安 710054
摘要：无参考视频质量评价(NRVQA)是衡量煤矿井下钻场视频质量、实现远程监控的关键.现有NRVQA方法多基于地面通用场景设计,针对井下钻场环境中因煤尘、设备振动等因素引起的视频时空复合失真问题难以取得良好效果.针对该问题,提出了一种基于时空域动态聚合的井下钻场NRVQA方法.从空间与运动2个维度分别提取钻场监控视频特征:空间特征提取分支基于Swin Transformer架构,引入局部感知增强模块,以强化煤尘干扰下的纹理与边缘细节表征能力;运动特征提取分支通过在ResNet中嵌入DeformConv3D可变形卷积模块,实现对钻机运动轨迹与煤尘扩散动态特征的精准捕捉.设计时空动态聚合模块,通过动态分配空间和运动特征权重,实现对不同失真类型与程度的判别性表达.构建Coal-DB数据集并开展消融实验和对比实验,结果表明该方法的斯皮尔曼秩相关系数、皮尔逊线性相关系数、肯德尔秩次相关系数、均方根误差分别为0.904 3,0.902 3,0.753 6,4.684 0,优于基础模型和VSFA,StableVQA等主流视频质量评价方法,且该方法预测的视频质量分数更接近主观评分.
关键词：井下钻场视频质量评价视频复合失真局部感知增强时空动态聚合
分类号：TD67(矿山电工)
资助基金：国家自然科学基金(62303375)
论文发表日期：2026-01-31
在线出版日期：2026-03-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 123-130 )
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