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龙图腾网恭喜北京网动网络科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的视频内容自适应优化系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119363994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411907865.6，技术领域涉及：H04N19/136；该发明授权一种基于深度学习的视频内容自适应优化系统是由聂维伟设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的视频内容自适应优化系统在说明书摘要公布了：本发明涉及视频优化技术领域，公开了一种基于深度学习的视频内容自适应优化系统，包括：视频提取模块、视频解码模块、编码调整模块、视频回溯模块和视频评估模块，视频提取模块被配置根据运动复杂度特征向量、场景切换特征向量和纹理特征向量得出视频特征数据，视频解码模块被配置基于初始深度学习模型对多个视频特征数据进行解码得出视频调整参数，编码调整模块被配置得出第一输出视频，视频回溯模块被配置为得出目标深度学习模型，基于第一输出视频调整参数得出第二输出视频，视频评估模块被配置判断第二输出视频的视频质量是否达标，若不达标则根据历史输入视频调整参数得出第三输出视频。本发明对不同输入视频具有良好的适应性和优化特点。

本发明授权一种基于深度学习的视频内容自适应优化系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的视频内容自适应优化系统，其特征在于，包括：视频提取模块、视频解码模块、编码调整模块、视频回溯模块和视频评估模块；所述视频提取模块被配置为采用运动矢量分析输入视频得出运动复杂度特征向量，利用场景检测算法识别所述输入视频的场景切换得出场景切换特征向量，采用纹理细节分析得出纹理特征向量，根据所述运动复杂度特征向量、所述场景切换特征向量和所述纹理特征向量得出视频特征数据；所述视频解码模块被配置为建立初始深度学习模型，基于所述初始深度学习模型对多个所述视频特征数据进行解码得出视频调整参数；所述编码调整模块被配置为根据所述输入视频的网络状态、所述输入视频的场景和所述输入视频的帧率调整所述视频调整参数得出第一输出视频；所述视频回溯模块被配置为提取所述第一输出视频的边缘图像特征，计算所述第一输出视频的边缘特征值，并根据所述边缘特征值判断所述第一输出视频的视频质量是否达标；若不达标则采用梯度下降算法对所述初始深度学习模型进行优化，得出目标深度学习模型，将所述第一输出视频进行处理得出第一视频特征数据，并将所述第一视频特征数据代入至所述目标深度学习模型得出第一输出视频调整参数，基于所述第一输出视频调整参数得出第二输出视频；所述视频评估模块被配置为将所述第二输出视频划定灰度帧区域，提取所述灰度帧区域的视频帧，根据所述视频帧确定每一个像素点的灰度图像亮度值，根据全部的灰度图像亮度值确定对比度，根据所述对比度判断所述第二输出视频的视频质量是否达标，若不达标则根据历史输入视频调整参数得出第三输出视频。

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