[0030] 采集視頻編碼過(guò)程中編碼器輸入的QP值即量化參數(shù)，所述QP是一個(gè)在視頻編碼中廣泛使用的概念，它反映了空間細(xì)節(jié)壓縮的情況。在視頻編碼過(guò)程中，QP值決定了圖像質(zhì)量與壓縮比之間的平衡。 [0031] 優(yōu)選的，所述水平像素精度參數(shù)的具體采集方式如下： [0032] 水平像素精度（單位如mm/pixel）=水平視野寬度（單位如mm）/水平像素?cái)?shù)（單位如pixels）。 [0033] 優(yōu)選的，所述垂直像素精度參數(shù)的具體采集方式如下： [0034] 垂直像素精度（單位如mm/pixel）=垂直視野高度（單位如mm）/垂直像素?cái)?shù)（單位如pixels）。 [0035] 優(yōu)選的，所述均方誤差參數(shù)的具體采集方式如下： [0036] 通過(guò)計(jì)算圖像中每個(gè)像素點(diǎn)與參考圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的差值的平方和的平均值來(lái)得到均方誤差參數(shù)。 [0037] 優(yōu)選的，所述平均Haussdorff距離參數(shù)具體采指： [0038] 平均Haussdorff距離是衡量三維網(wǎng)格模型簡(jiǎn)化對(duì)原始網(wǎng)格形狀保真度的指標(biāo)，是原始網(wǎng)格到簡(jiǎn)化網(wǎng)格的單邊Haussdorff距離與簡(jiǎn)化網(wǎng)格到原始網(wǎng)格的單邊Haussdorff距離的算術(shù)平均數(shù)。 [0039] 優(yōu)選的，所述SSIM值參數(shù)的具體采集方式如下： [0040] 結(jié)構(gòu)相似性 = ，其中x和y是比較的兩個(gè)圖像窗口，這 里分別指處理前和處理后的圖像窗口， 和 分別是x和y的均值（亮度）， 和 分別是x和y的方差（對(duì)比度）， 是x和y的協(xié)方差，表示它們之間的相關(guān)性（結(jié)構(gòu)）， 和 是兩個(gè)常數(shù)，用于避免分母為零并確保穩(wěn)定性。 [0041] 優(yōu)選的，所述PSNR值參數(shù)的具體采集方式如下： [0042] 峰值信噪比 =10 ，其中 是圖像可能的最大像素值， 指i均方誤差。 [0043] 優(yōu)選的，所述畫(huà)面質(zhì)量系數(shù)的數(shù)學(xué)模型如下： [0044] = ，其中 指畫(huà)面質(zhì)量系數(shù)， 指i幀率， 指 iQP值， 指i網(wǎng)格數(shù)量， 指i紋理數(shù)量， 指i水平像素精度， 指i垂直像素精度。 [0045] 優(yōu)選的，所述渲染效果系數(shù)的數(shù)學(xué)模型如下： [0046] = ，其中 指渲染效果系數(shù)， 指i內(nèi)存占用率， 指i渲染時(shí)間。 [0047] 優(yōu)選的，所述圖像處理效率系數(shù)的數(shù)學(xué)模型如下： [0048] = ，其中 指圖像處理效率系數(shù)， 指i均方誤差， 指i平均Haussdorff距離， 指iSSIM值， 指iPSNR值。 [0049] 優(yōu)選的，所述圖像處理綜合評(píng)估指數(shù)的數(shù)學(xué)模型如下： [0050] = ，其中 指圖像處理評(píng)估指數(shù)， 指畫(huà)面質(zhì)量 系數(shù)， 指渲染效果系數(shù)， 指圖像處理效率系數(shù)， 、 、 指權(quán)重系數(shù)。 [0051] 優(yōu)選的，所述權(quán)重系數(shù) 、 、 是通過(guò)熵值法計(jì)算所得，所述熵值法具體計(jì)算步驟如下： [0052] 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理：由于各項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)量單位可能不同，為了消除量綱的影響，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法包括Z?score標(biāo)準(zhǔn)化和極差法標(biāo)準(zhǔn)化等； [0053] 計(jì)算指標(biāo)比重：計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)樣本值占該指標(biāo)所有樣本值之和的比重Pij。這一步是后續(xù)計(jì)算信息熵的基礎(chǔ)； [0054] 計(jì)算信息熵：根據(jù)信息熵的定義和計(jì)算公式，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的信息熵ej。信息熵越小，說(shuō)明該指標(biāo)的變異程度越大，提供的信息量也越大； [0055] 計(jì)算信息熵冗余度：信息熵冗余度dj是信息熵的補(bǔ)數(shù)，即dj=1?ej。信息熵冗余度越大，說(shuō)明該指標(biāo)包含的信息量越多，對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響也越大； [0056] 計(jì)算權(quán)重：根據(jù)各指標(biāo)的信息熵冗余度，計(jì)算其在綜合評(píng)價(jià)中的權(quán)重。權(quán)重系數(shù)是各指標(biāo)信息熵冗余度與所有指標(biāo)信息熵冗余度之和的比值。 [0057] 優(yōu)選的，所述目標(biāo)區(qū)域液壓系統(tǒng)綜合評(píng)估指數(shù)的數(shù)學(xué)模型如下： [0058] = ，其中 指圖像處理綜合評(píng)估指數(shù)， 指圖像處理評(píng)估指數(shù)。 [0059] 優(yōu)選的，所述預(yù)設(shè)值是根據(jù)行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)所得到的評(píng)估三維動(dòng)畫(huà)圖形圖像處理的畫(huà)面質(zhì)量、渲染效率以及處理效果的警戒值，當(dāng)目標(biāo)區(qū)域的目標(biāo)區(qū)域圖像處理綜合評(píng)估指數(shù)低于預(yù)設(shè)值，說(shuō)明該區(qū)域畫(huà)面質(zhì)量低下、渲染效率低下以及處理效果差，需要采取相應(yīng)的措施來(lái)優(yōu)化三維動(dòng)畫(huà)圖形圖像處理的畫(huà)面質(zhì)量、渲染效率以及處理效果。 [0060] 本發(fā)明的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)： [0061] 1、本發(fā)明通過(guò)精準(zhǔn)的區(qū)域劃分，實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)區(qū)域的全面監(jiān)測(cè)，通過(guò)三維圖像場(chǎng)景確定模塊，將目標(biāo)區(qū)域劃分為若干，并在每個(gè)內(nèi)采集基本信息，這些基本信息包括幀率信息、QP值信息、網(wǎng)格數(shù)量信息、紋理數(shù)量信息、水平像素精度信息、垂直像素精度信息、均方誤差信息、平均Haussdorff距離信息、渲染時(shí)間信息、內(nèi)存占用率信息、SSIM值信息、PSNR值信息，覆蓋了三維動(dòng)畫(huà)圖形圖像處理系統(tǒng)的畫(huà)面質(zhì)量信息、渲染效果信息以及圖像處理效率信息三大方面，從而為三維動(dòng)畫(huà)圖形圖像處理系統(tǒng)的總體性能提供了更為全面細(xì)致的監(jiān)測(cè)手段；

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于AI人工智能的三維動(dòng)畫(huà)圖形圖像處理系統(tǒng)，其特征在于：所述三維場(chǎng)景圖像信息采集模塊中第一關(guān)鍵文本的具體獲取方法如下： 第一關(guān)鍵文本是指幀率參數(shù)、QP值參數(shù)、網(wǎng)格數(shù)量參數(shù)、紋理數(shù)量參數(shù)、水平像素精度參數(shù)、垂直像素精度參數(shù)、均方誤差參數(shù)、平均Haussdorff距離參數(shù)、渲染時(shí)間參數(shù)、內(nèi)存占用率參數(shù)、SSIM值參數(shù)、PSNR值參數(shù)； 所述幀率參數(shù)指i幀率 ； 所述QP值參數(shù)指iQP值 ； 所述網(wǎng)格數(shù)量參數(shù)指i網(wǎng)格數(shù)量 ； 所述紋理數(shù)量參數(shù)指i紋理數(shù)量 ； 所述水平像素精度參數(shù)指i水平像素精度 ； 所述垂直像素精度參數(shù)指i垂直像素精度 ； 所述均方誤差參數(shù)指i均方誤差 ； 所述平均Haussdorff距離參數(shù)指i平均Haussdorff距離 ； 所述渲染時(shí)間參數(shù)指i渲染時(shí)間 ； 所述內(nèi)存占用率參數(shù)指i內(nèi)存占用率 ； 所述SSIM值參數(shù)指iSSIM值 ； 所述PSNR值參數(shù)指iPSNR值 。 3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于AI人工智能的三維動(dòng)畫(huà)圖形圖像處理系統(tǒng)，其特征在于：所述圖像處理綜合評(píng)估指數(shù)的數(shù)學(xué)模型如下： = ，其中 指圖像處理綜合評(píng)估指數(shù)， 指圖像處理評(píng)估指數(shù)。