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龙图腾网获悉中山大学申请的专利结合深度鲁棒水印和模板同步的抗拍摄监控视频水印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：CN114549270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210109380.7，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权结合深度鲁棒水印和模板同步的抗拍摄监控视频水印方法是由孙一言;倪江群设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合深度鲁棒水印和模板同步的抗拍摄监控视频水印方法在说明书摘要公布了：本发明针对现有技术的局限性，提出了一种结合深度鲁棒水印和模板同步的抗拍摄监控视频水印方法，巧妙地利用了监控视频中通常有部分背景内容基本不变的特点，选取部分背景图像作为水印载体；其使用的深度鲁棒水印网络能够往水印载体图像中嵌入肉眼不可见且抗拍摄的鲁棒水印；同时通过加大纹理简单区域的水印嵌入代价，引导网络尽量将水印信息嵌入在纹理复杂区域，改进了StegaStamp嵌入痕迹在图像平滑区域较明显的缺点，显著提升了水印的视觉质量。

本发明授权结合深度鲁棒水印和模板同步的抗拍摄监控视频水印方法在权利要求书中公布了：1.一种结合深度鲁棒水印和模板同步的抗拍摄监控视频水印方法，其特征在于，通过以下步骤在监控视频中嵌入水印信息： S11，从监控视频中的背景区域，选取背景图像内容相对固定的矩形区域，作为水印嵌入的模板区域； S12，提取所述监控视频在流缓冲区中的视频帧，根据所述模板区域，从所述视频帧中获取截取图像作为载体图像； S13，获取所述监控视频的设备号信息以及当前时间戳，编码为二进制比特序列；将所述二进制比特序列与对应的CRC校验码以及BCH纠错码拼接，生成水印信息； S14，将所述载体图像以及水印信息，输入预设的深度鲁棒水印网络，通过所述深度鲁棒水印网络中的编码器生成水印图像；其中，所述深度鲁棒水印网络为以StegaStamp为基础、结合了图像块感知相似损失函数以及基于图像纹理模板的YUV空间差分损失函数的深度学习框架训练获得； 所述深度鲁棒水印网络主要包括了编码器、解码器、判别器三部分，其中编码器的输入为载体图像以及水印信息，输出为与输入尺寸相同的残差图像，残差图像与载体图像相加得到水印图像，得到水印图像后，再被输入解码器，输出新的水印信息；在另一条支路，载体图像和水印图像被分别作为正样本和负样本输入到判别器中，用判别损失引导编码器生成更加真实的水印图像； S15，以所述更加真实的水印图像对所述视频帧在模板区域的图像进行替换。

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