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龙图腾网获悉山东网信安全科技有限公司申请的专利基于深度学习的视频图像水印嵌入提取方法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：CN119854598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510331755.8，技术领域涉及：H04N21/8358；该发明授权基于深度学习的视频图像水印嵌入提取方法是由贾立平;李雨盈;王世扬;种涛;赵艳利;卜令凡;邢瑞;种威设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的视频图像水印嵌入提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的视频图像水印嵌入提取方法，涉及频图像水印处理技术领域，包括根据剪辑前的原始视频建立视频数据库，并对所述原始视频中的多个视频块进行特征识别，择定两个目标视频块，并基于两个目标视频块的识别内容的相似性，确定水印内容，提取原始视频中的水印，整合得到原水印数据，并通过深度学习模型进行训练，得到目标水印拟合模型，根据成品视频中的水印需求数据输出目标水印数据，获取目标水印数据的嵌入码流序列，对成品视频进行嵌入，得到嵌入水印的成品视频，本发明适用于多视频剪辑合成得到新视频的水印提取及嵌入过程，且新视频中的水印与原视频的水印之间存在关联性，提供了可追溯源头的数字水印嵌入和提取方法。

本发明授权基于深度学习的视频图像水印嵌入提取方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的视频图像水印嵌入提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、获取剪辑前的原始视频，建立视频数据库，将所述原始视频的视频帧分解成n乘n个视频块，对所述原始视频中的多个视频块进行特征识别，获得每一个视频块的特征识别结果； 获得每一个视频块的特征识别结果的具体过程如下： S101、获取原始视频中的每一视频块，计算每一视频块的像素值之和，根据视频帧的顺次建立时间横轴，并以像素值的数值建立纵轴，得到平面坐标系，将像素值之和逐一在平面坐标系中标定，并通过平滑的曲线进行连接得到像素值波动曲线； S102、将像素值波动曲线进行分段处理，计算每一分段曲线的斜率Ki，根据预设的斜率阈值Kmin，若斜率Ki大于斜率阈值Kmin，则获取该分段曲线上相邻的两个视频块的像素之和作为识别对象； S103、若识别对象中的第一视频块的像素值之和大于第二视频块的像素值之和，则提取位为0，否则提取位为1； S104、重复上一步骤，得到n乘n的序列，并生成一个长度为n的伪随机位序列s； S105、利用伪随机位序列s对n乘n的序列进行逐位的逻辑异或运算，得到所述特征识别结果，每个特征识别结果包括每一帧视频块的识别内容及每一识别内容在对应视频块中的位置； 步骤二、从所述多个视频块中选取间隔大于预设帧数的两个目标视频块，并基于两个目标视频块的识别内容的相似性，确定水印内容，基于所述水印内容，以及每个特征识别结果中每一识别内容在对应视频块中的位置，整合得到原水印数据； 整合得到原水印数据的具体过程如下： S201、从所述多个视频块中选取间隔大于预设帧数的两个目标视频块，并获取目标视频块对应的像素值之和S1和S2，计算像素值差值ΔS=|S1-S2|； S202、获取预设的差值判断阈值Smin，若像素值差值ΔS小于或者等于差值判断阈值Smin，则两个目标视频块择定为分析对象； S203、获取每一分析对象中对应的特征识别结果，根据特征识别结果中每一识别内容在对应视频块中的位置划定分析区域，对分析区域进行相似度计算得到相似度比较值，其计算公式如下： ，其中和为两个分析区域对应的图像均值，和为方差，为协方差，C1和C2为预设的常数； S204、获取预设的相似度评估值SSIMi，若相似度比较值大于或者等于相似度评估值SSIMi，则将分析对象中的分析区域作为水印内容，提取水印内容以及水印内容在对应视频块中的位置，整合得到原水印数据； 步骤三、将视频数据库中所有的原始视频对应的原水印数据整合为数据集，通过深度学习模型进行训练，得到目标水印拟合模型，获取剪辑后的成品视频，进而获取成品视频中的水印需求数据，所述水印需求数据包括目标水印内容及目标水印内容成品视频中的位置，将其代入目标水印拟合模型中以输出目标水印数据； 步骤四、获取目标水印数据的嵌入码流序列，对成品视频进行宏块分割处理，获得每个宏块的离散余弦变换系数，将视频的分辨率大小划成多个范围，根据不同应用场景以及视频分辨率大小对应选择不同的帧处理方法得到嵌入帧； 步骤五、根据所述离散余弦变换系数和所述嵌入码流序列，对成品视频进行嵌入，将目标嵌入水印数据的成品视频重新编码并保存，得到嵌入水印的成品视频。

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