CN110099239B - 视频标记方法、视频溯源方法、视频处理装置及存储介质 - Google Patents

视频标记方法、视频溯源方法、视频处理装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种视频标记方法、视频溯源方法、视频处理装置及存储介质。该视频标记方法包括:获取目标视频,其中,目标视频包括多个视频片段;获取每个视频片段的价值信息,并获取价值最大的视频片段;在用户下载目标视频时,获取用户信息,并根据用户信息生成水印数据;将水印数据叠加到价值最大的视频片段中。本申请的视频标记方法能够将用户信息对应的水印数据叠加到价值最大的视频片段中,使得水印数据不会因为视频裁剪而丢失。

Description

视频标记方法、视频溯源方法、视频处理装置及存储介质
技术领域
本申请涉及视频监控录像保护技术领域,特别是涉及一种视频标记方法、视频溯源方法、视频处理装置及存储介质。
背景技术
随着视频监控应用的普及,产生大量涉及用户隐私或安全的视频数据,这些视频数据是不希望被不相关人员看到的。但是,有时候某些有权限查看视频的用户下载视频后,有可能会传播到无权观看的人那里,导致视频内容的意外泄露,如果要查找是谁泄露的视频,必须在视频中留下标记。
现有技术一般采用在视频码流的帧头中的未使用的字段中记录有权限用户的用户信息,在视频码流的帧头中记录下载视频的用户信息,处理简单,系统负荷很低。但是当码流进行转换时,帧头信息回被剥离重新生成,导致隐藏在帧头的用户信息丢失,无法追溯视频来源。
发明内容
本申请提供了一种视频标记方法、视频溯源方法、视频处理装置及存储介质,主要解决的技术问题是如何有效标记视频,使得标记用户信息后的视频不易于丢失信息。
为解决上述技术问题,本申请提供了一种视频标记方法,视频标记方法包括:
获取目标视频,其中,所述目标视频包括多个视频片段;
获取每个所述视频片段的价值信息,并获取所述价值最大的视频片段;
在用户下载所述目标视频时,获取所述用户信息,并根据所述用户信息生成水印数据;
将所述水印数据叠加到所述价值最大的视频片段中。
为解决上述技术问题,本申请还提供了一种视频溯源方法,所述视频溯源方法包括:
获取目标视频,其中,所述目标视频为上述权利要求1~7中任一项所述的视频标记方法得到的叠加水印数据的目标视频;
获取所述目标视频中每个所述视频片段的价值信息,并获取所述价值最大的视频片段;
从所述价值最大的视频片段中提取所述水印数据,并基于所述水印数据获取用户信息。
为解决上述技术问题,本申请还提供了一种视频处理装置,所述视频处理装置包括存储器以及与所述存储器耦接的处理器;
其中,所述存储器用于存储程序数据,所述处理器用于执行所述程序数据以实现如上述的视频标记方法和/或上述的视频溯源方法。
为解决上述技术问题,本申请还提供了一种计算机存储介质,所述计算机存储介质用于存储程序数据,所述程序数据在被处理器执行时,用以实现如上述的视频标记方法和/或上述的视频溯源方法。
与现有技术相比,本申请的有益效果是:视频处理装置获取目标视频,其中,目标视频包括多个视频片段;获取每个视频片段的价值信息,并获取价值最大的视频片段;在用户下载目标视频时,获取用户信息,并根据用户信息生成水印数据;将水印数据叠加到价值最大的视频片段中。由于在视频传播的过程,部分片段会被裁剪,但本申请的视频标记方法通过将用户信息对应的水印数据叠加到价值最大的视频片段中;其中,价值最大的视频片段为整个视频的核心内容,不容易被裁剪,使得价值最大的视频片段上叠加的水印数据不容易丢失。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。其中:
图1是本申请视频标记方法第一实施例的流程示意图;
图2是本申请视频标记方法第一实施例获取的视频序列以及识别的
高价值视频片段的示意图;
图3是本申请视频标记方法第二实施例的流程示意图;
图4是本申请视频标记方法第二实施例获取的高价值视频片段以及
相对静止区域的示意图;
图5是本申请视频标记方法第二实施例获取的叠加水印数据的视频
片段的示意图;
图6是本申请视频溯源方法一实施例的流程示意图;
图7是本申请视频处理装置一实施例的结构示意图;
图8是本申请计算机存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
标记视频的方法还可以采用把用户信息以水印形式叠加到码流中,可以事后提取码流水印,从而判读视频泄露者。把用户信息以水印的形式叠加到码流中的方式,不会以为转码导致用户信息丢失。但是现有技术中将用户信息以水印形式叠加到码流中的方式也存在弊端,当有多个权限用户都可以下载同一视频时,要叠加的用户信息互不相同,需要对码流进行多次解码、叠加水印数据、再编码,对系统资源消耗巨大,尤其是多个权限用户同时下载时,系统可能超出负荷,导致下载缓慢或停止。
本申请相较于现有技术,还可以解决多用户下载时,在视频中有选择地叠加不同用户信息的水印数据,而不会大幅增加系统负担的问题,从而保证监控视频流可以溯源。
为解决上述问题,本申请提出了一种视频标记方法,具体请参阅图1,图1是本申请视频标记方法第一实施例的流程示意图。
如图1所示,本实施例的视频标记方法具体包括以下步骤:
S101:获取目标视频,其中,目标视频包括多个视频片段。
其中,视频处理装置获取多组视频,并从多组视频中确定允许下载但不允许传播的目标视频,然后把目标划分成若干视频片段。
S102:获取每个视频片段的价值信息,并获取价值最大的视频片段。
视频处理装置对每个视频片段进行分析,从而获取每个视频片段的价值信息,其中,价值信息表征了对应的视频片段在整个目标视频中的重要程度。若某个视频片段的价值越大,该视频片段越不可能被裁剪。因此,本申请需要将用户信息叠加到目标视频中价值最大的视频片段中,以此保证在视频传播过程中不会因为视频裁剪丢失用户信息。
其中,本实施例提供的获取视频片段价值信息的操作模式至少有以下两种:
视频处理装置可以通过编码设备在对视频片段进行编码时采用动检算法对视频片段进行分析,从而计算出该视频片段的画面运动强度。画面运动强度可以表示整个视频片段中检测区域的移动速度,当检测区域中的物体或人物的移动速度越快,说明视频片段中的情节处于高速发展阶段,或者处于高潮阶段;此时,视频处理装置可以判断该视频片段的价值越高。其中,检测区域可以是视频片段中的全部区域,也可以是视频片段中预设的局部区域。基于视频片段的画面运动强度获取该视频片段的价值信息后,视频处理装置进一步将分析结果和编码视频保存在一起。在其它实施例中,对视频片段的的分析还可以发生在视频处理装置对目标视频进行二次解码分析的过程中,视频处理装置得到分析结果后,将分析结果存储到内存或者存储介质中。
视频处理装置还可以通过编码设备在对视频片段进行编码时采用智能分析算法对视频片段进行分析,从而计算出该视频片段的监控目标数量。监控目标数量可以表示整个视频片段中检测区域的人物数量或动物数量,当检测区域中的人物数量或动物数量越多,说明视频片段中的关于人物细节或动物细节越多,这部分视频片段对观看目标视频而言越重要;此时,视频处理装置可以判断该视频片段的价值越高。其中,检测区域可以是视频片段中的全部区域,也可以是视频片段中预设的局部区域。在其它实施例中,对视频片段的的分析还可以发生在视频处理装置对目标视频进行二次解码分析的过程中,视频处理装置得到分析结果后,将分析结果存储到内存或者存储介质中。
上述两种操作模式分别以画面运动强度、监控目标数量作为价值计算的依据,其中,画面运动强度与视频片段的价值正相关,监控目标数量与视频片段的价值正相关。同样地,在其它实施例中,还可以采用其它评价指标作为价值计算的依据,或者采用其它算法计算出用于价值计算的评价指标,在此不再赘述。
进一步地,在评价视频片段的价值时,视频处理装置还可以基于画面运动强度和监控目标数量获取对应的视频片段的价值信息。具体地,视频处理装置可以通过上述两种操作模式分别获取同一视频片段的画面运动强度和监控目标数量,并基于画面运动强度获取该视频片段的第一价值信息,基于监控目标数量获取该视频片段的第二价值信息。基于画面运动强度和监控目标数量的重要程度,给第一价值信息和第二价值信息配置相同或不同的权值;然后将第一价值信息乘上对应的权值,第二价值信息乘上对应的权值,最后将上述计算结果相加,从而得到该视频片段的价值信息。
视频处理装置获取目标视频中的所有视频片段的价值信息后,对所有视频片段通过按价值大小排序比较,从而获得最有价值的视频片段,具体如图2所示,图2为目标视频划分的若干视频序列以及识别的高价值视频片段。
S103:在用户下载目标视频时,获取用户信息,并根据用户信息生成水印数据。
其中,视频处理装置启动后,等待用户的下载请求。当视频处理装置获取到用户对某一目标视频的下载请求时,从下载请求中获取用户信息,并记录该用户的信息。用户信息可以包括用户账号、MAC地址、IP地址、请求时间等。
视频处理装置进一步将用户信息进行处理,处理过程中,装置可以对用户信息进行加密或者不加密。最后,视频处理装置可以基于处理后的用户信息生成水印数据。
S104:将水印数据叠加到价值最大的视频片段中。
其中,生成水印数据后,视频处理装置将水印数据叠加到上述步骤S102获取的最有价值的视频片段中。
进一步地,在步骤S104之后,视频处理装置还可以将叠加水印数据的视频片段与未叠加水印数据的其它视频片段合并为视频文件,并把新编码数据替换原始的码流数据对应的视频数据,最后将视频数据发送给该用户。采用上述叠加方式,可以使得每个用户下载得到的视频都是不同的,都包含该用户特有的水印数据。如果有多个用户,则基于每个用户重复上述步骤S103和步骤S104。
在本实施例中,视频处理装置获取目标视频,其中,目标视频包括多个视频片段;获取每个视频片段的价值信息,并获取价值最大的视频片段;在用户下载目标视频时,获取用户信息,并根据用户信息生成水印数据;将水印数据叠加到价值最大的视频片段中。视频处理装置基于画面运动强度和/或监控目标数量计算出视频片段的价值信息,并通过价值大小排序,获取价值最大的视频片段;将用户信息对应的水印数据叠加到价值最大的视频片段中。本实施例的视频标记方法只对部分重要视频片段添加用户水印,大大降低了系统负荷;同时,识别高价值视频片段叠加,使得水印数据不会因视频裁剪而丢失,还能够有效解决了视频多用户下载后可以溯源的问题,具有很大的实用价值。
对于图1所示实施例中的步骤S104之前,本申请进一步提出了另一种具体的方法。具体请参阅图3,图3是本申请视频标记方法第二实施例的流程示意图。
具体在上述步骤S102中,视频处理装置以视频片段为水印数据叠加的最小单位。但在具体的实际应用中,视频片段至少包括一个GOP序列(Group of Pictures,画面组)。本实施例的视频标记方法可以以画面组为水印数据叠加的最小单元,可以进一步提高水印数据叠加在高价值视频片段的精确度。进一步地,视频处理装置叠加水印数据时,可以是对画面组的所有视频帧进行叠加,也可以对部分视频帧进行叠加。
为了提高水印数据叠加在高价值视频片段的精确度,本实施例的视频标记方法具体提出了以下方法:
S201:基于水印数据的面积在画面中划分多个分析区域。
其中,视频处理装置基于上述步骤S103确定水印数据的面积后,对高价值视频片段中每个画面组进行解码,并基于水印数据的面积在画面中划分多个分析区域。其中,水印数据的面积,即水印数据完整叠加到画面中所覆盖的面积,每个分析区域的面积应当大于或等于水印数据的面积。分析区域的位置可以为画面的正中央位置,或者以正中央为基点,向外辐射的画面位置。
S202:分析画面组中连续多个画面以获取分析区域的运动速度,并比较多个分析区域的运动速度。
其中,在获取高价值视频片段的基础上,视频处理装置分析高价值视频片段的画面组中连续多个画面,以获取分析区域的运动速度。具体地,视频处理装置可以采用上述步骤S102中的动检算法或其它算法计算分析区域的运动速度,在计算运动速度时,不一定要全画面分析,也可以确定画面中的部分区域,即分析区域进行分析比较。
例如,将画面上部一定宽度的某个横条作为目标区域,并按照叠加水印数据所需的面积分成几个分析区域;进而比较几个分析区域的运动情况,选取运动速度最小,即最安静的一个分析区域。
S203:将运动速度最小的分析区域作为稳定度最高的画面区域。
其中,视频处理装置将步骤S202获取到的运动速度最小的分析区域作为稳定度最高的画面区域,保存解码后的视频数据,并记录下该区域位置。在后续视频溯源步骤中,叠加在画面的相对静止区域使得水印数据更易于提取还原,降低系统的运算量和负担。具体请参阅图4,图4为从图2的多个视频序列提取出来的高价值视频片段以及画面组中相对静止区域,其中,视频片段中的框型区域即画面组中相对静止区域。
S204:将水印数据叠加到每个画面组中稳定度最高的画面区域中。
其中,视频处理装置将用户信息对应的水印数据叠加到上述步骤中画面组解码后视频数据的记录的区域位置,并重新编码成为新的画面组。具体请参阅图5,图5为叠加用户信息对应的水印数据后的视频,在图5的多个视频片段中,部分高价值视频片段叠加了用户A的水印数据。如果有多个稳定度高的画面组或价值大的视频片段,则重复步骤S204。
在本实施例中,视频处理装置将画面组作为水印叠加的最小单位,可以是对画面组的所有视频帧进行叠加,也可以对部分视频帧进行叠加;进一步地,叠加在画面的相对静止区域使得水印数据易于提取还原,有效地解决了视频多用户下载后可以溯源的问题,具有很大的实用价值。
视频处理装置可以通过上述视频标记方法将用户信息叠加到目标视频中,当目标视频以外泄露时,视频处理装置还需要根据目标视频重新提取叠加在目标视频内的用户信息。
为获取叠加在目标视频内的用户信息,本申请进一步提出了一种视频溯源方法,具体请参阅图6,图6是本申请视频溯源方法一实施例的流程示意图。
如图6所示,本实施例的视频溯源方法具体包括以下步骤:
S301:获取目标视频。
其中,目标视频已通过上述实施例中的视频标记方法叠加用户信息对应的水印数据,叠加方式请参阅上述实施例的视频标记方法,在此不再赘述。
S302:获取目标视频中每个视频片段的价值信息,并获取价值最大的视频片段。
其中,视频处理装置对每个视频片段进行分析,从而获取每个视频片段的价值信息,其中,价值信息表征了对应的视频片段在整个目标视频中的重要程度。若某个视频片段的价值越大,该视频片段越不可能被裁剪。因此,本申请需要将用户信息叠加到目标视频中价值最大的视频片段中,以此保证在视频传播过程中不会因为视频裁剪丢失用户信息。
其中,本实施例提供的获取视频片段价值信息的操作模式至少有以下两种:
视频处理装置可以通过编码设备在对视频片段进行编码时采用动检算法对视频片段进行分析,从而计算出该视频片段的画面运动强度。画面运动强度可以表示整个视频片段中检测区域的移动速度,当检测区域中的物体或人物的移动速度越快,说明视频片段中的情节处于高速发展阶段,或者处于高潮阶段;此时,视频处理装置可以判断该视频片段的价值越高。其中,检测区域可以是视频片段中的全部区域,也可以是视频片段中预设的局部区域。基于视频片段的画面运动强度获取该视频片段的价值信息后,视频处理装置进一步将分析结果和编码视频保存在一起。在其它实施例中,对视频片段的的分析还可以发生在视频处理装置对目标视频进行二次解码分析的过程中,视频处理装置得到分析结果后,将分析结果存储到内存或者存储介质中。
视频处理装置还可以通过编码设备在对视频片段进行编码时采用智能分析算法对视频片段进行分析,从而计算出该视频片段的监控目标数量。监控目标数量可以表示整个视频片段中检测区域的人物数量或动物数量,当检测区域中的人物数量或动物数量越多,说明视频片段中的关于人物细节或动物细节越多,这部分视频片段对观看目标视频而言越重要;此时,视频处理装置可以判断该视频片段的价值越高。其中,检测区域可以是视频片段中的全部区域,也可以是视频片段中预设的局部区域。在其它实施例中,对视频片段的的分析还可以发生在视频处理装置对目标视频进行二次解码分析的过程中,视频处理装置得到分析结果后,将分析结果存储到内存或者存储介质中。
上述两种操作模式分别以画面运动强度、监控目标数量作为价值计算的依据,其中,画面运动强度与视频片段的价值正相关,监控目标数量与视频片段的价值正相关。同样地,在其它实施例中,还可以采用其它评价指标作为价值计算的依据,或者采用其它算法计算出用于价值计算的评价指标,在此不再赘述。
进一步地,在评价视频片段的价值时,视频处理装置还可以基于画面运动强度和监控目标数量获取对应的视频片段的价值信息。具体地,视频处理装置可以通过上述两种操作模式分别获取同一视频片段的画面运动强度和监控目标数量,并基于画面运动强度获取该视频片段的第一价值信息,基于监控目标数量获取该视频片段的第二价值信息。基于画面运动强度和监控目标数量的重要程度,给第一价值信息和第二价值信息配置相同或不同的权值;然后将第一价值信息乘上对应的权值,第二价值信息乘上对应的权值,最后将上述计算结果相加,从而得到该视频片段的价值信息。
视频处理装置获取目标视频中的所有视频片段的价值信息后,对所有视频片段通过按价值大小排序比较,从而获得最有价值的视频片段。
S303:从价值最大的视频片段中提取水印数据,并基于水印数据获取用户信息。
其中,视频处理装置从价值最大的视频片段中寻找静止区域,并从静止区域中提取水印数据,从而基于水印数据获取最早下载该目标视频的用户信息,实现了视频溯源操作。
在本实施例中,视频处理装置基于上述实施例的视频标记方法,可以同样进行价值分析排序、寻找静止区域、提取水印数据等视频处理步骤,从而获取最早下载该目标视频的用户信息,实现了视频溯源操作。
为实现上述实施例的视频标记方法和/或视频溯源方法,本申请还提出了一种视频处理装置,具体请参阅图7,图7是本申请视频处理装置一实施例的结构示意图。
视频处理装置700包括存储器71和处理器72,其中,存储器71和处理器72耦接。
存储器71用于存储程序数据,处理器72用于执行程序数据以实现上述实施例的视频标记方法和/或视频溯源方法。
在本实施例中,处理器72还可以称为CPU(Central Processing Unit,中央处理单元)。处理器72可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。处理器72还可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器72也可以是任何常规的处理器等。
本申请还提供一种计算机存储介质,如图8所示,计算机存储介质800用于存储程序数据,程序数据在被处理器执行时,用以实现如本申请视频标记方法和/或视频溯源方法实施例中所述的方法。
本申请视频标记方法和/或视频溯源方法实施例中所涉及到的方法,在实现时以软件功能单元的形式存在并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在装置中,例如一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的实施方式,并非因此限制本申请的专利范围,凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种视频标记方法,其特征在于,所述视频标记方法包括:
获取目标视频,其中,所述目标视频包括多个视频片段;
获取每个所述视频片段的价值信息,并获取价值最大的视频片段;
在用户下载所述目标视频时,获取用户信息,并根据所述用户信息生成水印数据;
将所述水印数据叠加到所述价值最大的视频片段中;
所述获取每个所述视频片段的价值信息的步骤,包括:
采用动检算法计算每个所述视频片段的画面运动强度,并基于所述画面运动强度获取对应的所述视频片段的价值信息;
或者,采用智能分析算法计算每个所述视频片段的监控目标数量,并基于所述监控目标数量获取对应的所述视频片段的价值信息;
或者,采用动检算法计算每个所述视频片段的画面运动强度,并采用智能分析算法计算每个所述视频片段的监控目标数量,基于所述画面运动强度和所述监控目标数量获取对应的所述视频片段的价值信息。
2.根据权利要求1所述的视频标记方法,其特征在于,所述画面运动强度与所述视频片段的价值正相关,所述监控目标数量与所述视频片段的价值正相关。
3.根据权利要求1所述的视频标记方法,其特征在于,每个所述视频片段包括至少一个画面组;
所述将所述水印数据叠加到所述价值最大的视频片段中的步骤之前,所述视频标记方法包括:
对所述价值最大的视频片段中的每个所述画面组进行解码,并分析确定每个所述画面组中稳定度最高的画面区域;
所述将所述水印数据叠加到所述价值最大的视频片段中,包括:
将所述水印数据叠加到每个画面组中稳定度最高的所述画面区域中。
4.根据权利要求3所述的视频标记方法,其特征在于,每个所述画面组包括多个画面;
所述分析确定每个所述画面组中稳定度最高的画面区域的步骤,包括:
基于所述水印数据的面积在所述画面中划分多个分析区域;
分析所述画面组中连续多个画面以获取所述分析区域的运动速度,并比较多个所述分析区域的运动速度;
将所述运动速度最小的分析区域作为稳定度最高的画面区域。
5.根据权利要求1所述的视频标记方法,其特征在于,所述将所述水印数据叠加到所述价值最大的视频片段中的步骤之后,包括:
将叠加所述水印数据的视频片段与未叠加所述水印数据的其它视频片段合并为视频文件,并将所述视频文件发送给用户。
6.根据权利要求1所述的视频标记方法,其特征在于,所述获取用户信息的步骤,包括:
接收所述用户的下载请求,并从所述下载请求中获取所述用户信息,其中,用户信息至少包括用户账号、MAC地址、IP地址以及请求时间。
7.一种视频溯源方法,其特征在于,所述视频溯源方法包括:
获取目标视频,其中,所述目标视频为上述权利要求1~6中任一项所述的视频标记方法得到的叠加水印数据的目标视频;
获取所述目标视频中每个所述视频片段的价值信息,并获取所述价值最大的视频片段;
从所述价值最大的视频片段中提取所述水印数据,并基于所述水印数据获取用户信息;
所述获取所述目标视频中每个所述视频片段的价值信息的步骤,包括:
采用动检算法计算每个所述视频片段的画面运动强度,并基于所述画面运动强度获取对应的所述视频片段的价值信息;
或者,采用智能分析算法计算每个所述视频片段的监控目标数量,并基于所述监控目标数量获取对应的所述视频片段的价值信息;
或者,采用动检算法计算每个所述视频片段的画面运动强度,并采用智能分析算法计算每个所述视频片段的监控目标数量,基于所述画面运动强度和所述监控目标数量获取对应的所述视频片段的价值信息;
其中,所述画面运动强度与所述视频片段的价值正相关,所述监控目标数量与所述视频片段的价值正相关。
8.一种视频处理装置,其特征在于,所述视频处理装置包括存储器以及与所述存储器耦接的处理器;
其中,所述存储器用于存储程序数据,所述处理器用于执行所述程序数据以实现如权利要求1~6任一项所述的视频标记方法和/或权利要求7所述的视频溯源方法。
9.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质用于存储程序数据,所述程序数据在被处理器执行时,用以实现如权利要求1~6任一项所述的视频标记方法和/或权利要求7所述的视频溯源方法。
CN201910386264.8A 2019-05-09 2019-05-09 视频标记方法、视频溯源方法、视频处理装置及存储介质 Active CN110099239B (zh)

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