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申请/专利权人：深圳市康冠科技股份有限公司

摘要：本发明公开了射频信号源卡顿检测方法、系统、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取电视尺寸，选取对应的调制方式信号，并设置信号参数；控制射频信号发生器播放码流，以及控制衰减发生器输出射频信号的分贝强度，以此获取不同灵敏度下的射频信号源图像，并作为样本数据建立射频信号数据集；构建卷积神经网络模型，并利用射频信号数据集对卷积神经网络模型进行训练；实时捕获电视播放的视频帧流，并通过训练后的卷积神经网络模型对所述视频帧流进行检测，得到电视内的射频电路的检测结果。本发明利用所述卷积神经网络模型对实时捕获的视频帧流进行射频信号源卡顿检测，以实时检测电视内的射频电路的灵敏度，从而提高电视内的射频电路的可靠性。

主权项：1.一种射频信号源卡顿检测方法，其特征在于，包括：获取电视尺寸，选取对应的调制方式信号，并设置信号参数；根据所述信号参数控制射频信号发生器播放码流，以及控制衰减发生器输出射频信号的分贝强度，以此获取不同灵敏度下的射频信号源图像，并将获取的射频信号源图像作为样本数据建立射频信号数据集；采用射频信号发生器设置频率信息并播放码流，以及通过衰减发生器输出射频信号的分贝强度，以获取不同灵敏度下的射频信号源图像，并建立射频信号数据集；构建卷积神经网络模型，并利用所述射频信号数据集对所述的卷积神经网络模型进行训练；实时捕获电视播放的视频帧流，并通过训练后的卷积神经网络模型对所述视频帧流进行检测，以判断所述视频帧流是否存在卡顿区域，并将判断结果作为电视内的射频电路的检测结果；所述构建卷积神经网络模型，并利用所述射频信号数据集对所述卷积神经网络模型进行训练，包括：构建第一卷积层和第一层池化层，并将所述第一卷积层的输出作为所述第一层池化层的输入；其中，所述第一卷积层的卷积核大小为3×3，第一层池化层为最大值池化层，大小为3×3；构建第二卷积层和第二层池化层，并将所述第一层池化层的输出作为所述第二卷积层的输入，以及将第二卷积层的输出作为第二层池化层的输入；其中，所述第二卷积层的卷积核大小为3×3，第二层池化层为最大值池化层，大小为3×3；构建第三卷积层和第三层池化层，并将所述第二层池化层的输出作为所述第三卷积层的输入，以及将第三卷积层的输出作为第三层池化层的输入；其中，所述第三卷积层的卷积核大小为3×3，第三层池化层为最大值池化层，大小为3×3；构建全连接层和Sigmoid分类层，并将所述第三层池化层的输出作为所述全连接层的输入，以及将所述全连接层的输出作为所述Sigmoid分类层的输入，以此构建基于2D-CNN的卷积神经网络模型。

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