[發(fā)明專利]一種基于hadoop平臺(tái)架構(gòu)的視頻水印溯源方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710296548.9
• 申請(qǐng)日: 2017-04-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107181957A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-09-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王佐成;丁斌;馬韻潔;張凱;羅晶晶;朱萍;吳艷平;黃翔;劉暢
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 安徽四創(chuàng)電子股份有限公司
• 主分類號(hào): H04N19/467
• 分類號(hào): H04N19/467;H04N19/625;H04L29/08
• 代理公司: 合肥和瑞知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)34118
• 代理人: 王挺

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視頻溯源領(lǐng)域，具體地講涉及一種基于hadoop平臺(tái)架構(gòu)的視頻水印溯源方法。

背景技術(shù)

近年來(lái)，平安城市、智慧城市等現(xiàn)代化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的規(guī)模越來(lái)越大，與此同時(shí)，監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)量也在不斷增長(zhǎng)。視頻監(jiān)控應(yīng)用由公安、交通等重點(diǎn)領(lǐng)域向政府機(jī)關(guān)、司法監(jiān)獄、智慧園區(qū)、智能樓宇、金融、電信等領(lǐng)域全面鋪開(kāi)。隨之，管控的視頻交互亦越來(lái)越頻繁，導(dǎo)致視流轉(zhuǎn)監(jiān)控(溯源)等存在著很大隱患，由隱患導(dǎo)致發(fā)生的視頻泄露、安全數(shù)據(jù)泄密事件屢見(jiàn)不鮮，監(jiān)控視頻安全問(wèn)題已成為嚴(yán)重影響居民日常生活、視頻監(jiān)控市場(chǎng)和國(guó)家安全的重大問(wèn)題。

通過(guò)中國(guó)安防及視頻監(jiān)控市場(chǎng)發(fā)展數(shù)據(jù)分析得出，到2017年視頻監(jiān)控市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到2500億元，增長(zhǎng)率為22％。與此同時(shí)，監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)量也在不斷增長(zhǎng)，以合肥市天網(wǎng)工程為例，累計(jì)建設(shè)1.6萬(wàn)路視頻，每天產(chǎn)生視頻量約為6.5PB。在視頻溯源時(shí)，發(fā)生視頻泄露以及安全數(shù)據(jù)泄密事件主要由于視頻數(shù)據(jù)未加密引起的，因此通過(guò)提升技術(shù)能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行水印加密處理，保護(hù)視頻數(shù)據(jù)安全顯得尤為重要。面對(duì)當(dāng)前如此龐大的視頻數(shù)據(jù)和流轉(zhuǎn)量，如何對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)水印加密處理，是目前急需解決的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于hadoop平臺(tái)架構(gòu)的視頻水印溯源方法，通過(guò)對(duì)視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)水印生成、嵌入和提取處理，實(shí)現(xiàn)了對(duì)視頻的實(shí)時(shí)溯源。

為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明提供了一種基于hadoop平臺(tái)架構(gòu)的視頻水印溯源方法，包括如下步驟：

S1，通過(guò)hadoop平臺(tái)的分布式存儲(chǔ)模塊實(shí)時(shí)接收并存儲(chǔ)原始視頻，并獲取設(shè)備信息和用戶信息；

S2，通過(guò)hadoop平臺(tái)的分布式處理模塊，采用離散余弦變換算法對(duì)原始視頻進(jìn)行變換，將原始視頻由時(shí)域視頻變換為頻域視頻；

采用水印生成算法和水印置亂算法生成待嵌入水印；

S3，通過(guò)hadoop平臺(tái)的分布式處理模塊，采用水印嵌入算法在頻域視頻的變換域嵌入待嵌入水印，生成含水印的頻域視頻；

S4，通過(guò)hadoop平臺(tái)的分布式處理模塊，采用離散余弦反變換算法對(duì)含水印的頻域視頻進(jìn)行變換，將視頻由含水印的頻域視頻變換為含水印的時(shí)域視頻。

優(yōu)選的，所述方法還包括如下步驟：

S5，通過(guò)hadoop平臺(tái)的分布式處理模塊，采用水印提取算法提取步驟S4中的含水印時(shí)域視頻中的水印信息。

優(yōu)選的，所述hadoop平臺(tái)的分布式處理模塊包括如下模塊：

資源管理模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算資源的管理，并對(duì)計(jì)算資源狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，隨時(shí)為任務(wù)分配資源；

任務(wù)處理模塊，主要執(zhí)行任務(wù)的調(diào)度，向資源管理模塊申請(qǐng)資源，并同時(shí)負(fù)責(zé)任務(wù)的切分、處理、歸并、失敗任務(wù)重啟的功能，最終完成任務(wù)的執(zhí)行。

優(yōu)選的，步驟S1具體是指通過(guò)hadoop平臺(tái)的分布式存儲(chǔ)模塊的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)從平安城市、政府機(jī)關(guān)、司法監(jiān)獄、智慧園區(qū)應(yīng)用領(lǐng)域的DVR/NVR視頻存儲(chǔ)設(shè)備接收并存儲(chǔ)原始視頻。

優(yōu)選的，步驟S2中待嵌入水印的生成過(guò)程如下：通過(guò)hadoop平臺(tái)的分布式處理模塊中的資源管理模塊調(diào)度空閑計(jì)算資源，并通過(guò)hadoop平臺(tái)的分布式處理模塊中的任務(wù)處理模塊將獲取到的設(shè)備信息和用戶信息組成原始信息，采用水印生成算法對(duì)原始信息進(jìn)行處理，再采用水印加密置亂算法進(jìn)行水印加密置亂操作，生成待嵌入水印。

進(jìn)一步優(yōu)選的，所述設(shè)備信息包括設(shè)備型號(hào)、MAC地址、發(fā)送人姓名、發(fā)送時(shí)間，所述用戶信息包括接收人姓名。

更進(jìn)一步優(yōu)選的，步驟S2中所述的離散余弦變換包括如下步驟：

S11，獲得N*N時(shí)域圖像的二維數(shù)據(jù)矩陣f(x,y)，其中，N*N時(shí)域圖像表示高度和寬度均為N的圖像，x，y表示像素點(diǎn)的坐標(biāo)，f(x，y)是該像素點(diǎn)的值，x,y∈{0,1,2,…,N-1}；

S12，求離散余弦變換的系數(shù)矩陣[C]；

N表示圖像的高度和寬度，也就是圖像的像素；π表示圓周率。

S13，求系數(shù)矩陣對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)置矩陣[C]^T；

S14，根據(jù)公式[F(u,v)]＝[C][f(x，y)][C]^T計(jì)算離散余弦變換。

u,v表示的是經(jīng)過(guò)離散余弦變換后x,y對(duì)應(yīng)的值，u,v∈{0,1,2,…,N-1}。

更進(jìn)一步優(yōu)選的，步驟S3中采用水印嵌入算法生成含水印的頻域視頻包括如下步驟：