CN116340892A - 基于区块链的视频防侵权方法及系统、存储介质及平台 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于区块链的视频防侵权方法及系统、存储介质及平台，包括以下步骤：获取待发布视频；提取所述待发布视频的关键帧、音频信息、音频文本和视频文本；基于所述关键帧、所述音频信息、所述音频文本和所述视频文本判断所述待发布视频是否为原创；当所述待发布视频为原创时，将所述关键帧、所述音频文本和所述视频文本的哈希值存储至区块链中，并发布所述待发布视频。本发明的基于区块链的视频防侵权方法及系统、存储介质及平台通过对待发布视频进行分析比对，判断其是否存在侵权行为，从而保护了原创者的权益。

Description

基于区块链的视频防侵权方法及系统、存储介质及平台
技术领域
本发明涉及区块链的技术领域，特别是涉及一种基于区块链的视频防侵权方法及系统、存储介质及平台。
背景技术
目前，短视频平台越来越多，短视频信息也随之出现爆发式增长。短视频大部分是普通用户或团体直接进行创作。多数创作都是直接引用其它视频的元素，原创的内容相对于庞大的短视频数量占比极小。更有甚者，一些商业项目直接引用原创内容，且不进行标注或付版权费，给原创作者带来很大的困扰。同时，原创作者也缺乏有效的方式来自证原创内容的所有权。
现有技术中，在短视频发布过程中，短视频平台一般会对短视频的合规性进行简单审核，但缺乏对视频是否侵权的认定，从而无法保障原创者的权益。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于区块链的视频防侵权方法及系统、存储介质及平台，通过对待发布视频进行分析比对，判断其是否存在侵权行为，从而保护了原创者的权益。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于区块链的视频防侵权方法，包括以下步骤：获取待发布视频；提取所述待发布视频的关键帧、音频信息、音频文本和视频文本；基于所述关键帧、所述音频信息、所述音频文本和所述视频文本判断所述待发布视频是否为原创；当所述待发布视频为原创时，将所述关键帧、所述音频文本和所述视频文本的哈希值存储至区块链中，并发布所述待发布视频。
于本发明一实施例中，当所述待发布视频为非原创时，在所述待发布视频上标注原作品相关信息，并在原作品作者授权使用时发布所述待发布视频。
于本发明一实施例中，当所述待发布视频为部分非原创和部分原创的组合时，将所述部分原创的关键帧、音频文本和视频文本的哈希值存储至区块链中，在所述部分非原创上标注原作品相关信息，并在原作品作者授权使用所述部分非原创时发布所述待发布视频。
于本发明一实施例中，提取所述待发布视频的关键帧、音频信息、音频文本和视频文本包括以下步骤：
将所述待发布视频分离为视频部分和音频部分；
基于所述视频部分提取所述关键帧和所述视频文本；
基于所述音频部分提取所述音频信息和所述音频文本。
于本发明一实施例中，基于卷积神经网络或聚类算法提取所述视频部分的关键帧；基于MFCC算法、LPC算法或LPCC算法提取所述音频部分的音频信息；基于机器学习算法提取所述视频部分的视频文本，提取所述音频部分的音频文本。
于本发明一实施例中，基于所述关键帧、所述音频信息、所述音频文本和所述视频文本判断所述待发布视频是否为原创包括以下步骤：
将所述关键帧与原创数据库中的图像帧进行图像相似度计算，当所述图像相似度大于第一预设阈值时，判定所述关键帧为非原创；
将所述音频信息与所述原创数据库中的音频进行音频相似度计算，当所述音频相似度大于第二预设阈值时，判断所述音频信息为非原创；
将所述音频文本或所述视频文本与所述原创数据库中的文本进行文本相似度计算，当所述文本相似度大于第三预设阈值时，判断所述音频文本或所述视频文本为非原创。
于本发明一实施例中，还包括基于所述区块链中存储的信息对原创视频进行认证。
本发明提供一种基于区块链的视频防侵权系统，包括获取模块、提取模块、判断模块和处理模块；
所述获取模块用于获取待发布视频；
所述提取模块用于提取所述待发布视频的关键帧、音频信息、音频文本和视频文本；
所述判断模块用于基于所述关键帧、所述音频信息、所述音频文本和所述视频文本判断所述待发布视频是否为原创；
所述处理模块用于当所述待发布视频为原创时，将所述关键帧、所述音频文本和所述视频文本的哈希值存储至区块链中，并发布所述待发布视频。
本发明提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的基于区块链的视频防侵权方法。
本发明体提供一种基于区块链的视频防侵权平台，包括：处理器及存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述基于区块链的视频防侵权平台执行上述的基于区块链的视频防侵权方法。
如上所述，本发明所述的基于区块链的视频防侵权方法及系统、存储介质及平台，具有以下有益效果：
(1)通过对待发布视频进行分析比对，判断其是否存在侵权行为，从而对视频侵权行为进行有效预防；
(2)对已经发生的侵权行为能够快速定责，有效保护了原创者的劳动权益。
附图说明
图1显示为本发明的基于区块链的视频防侵权方法于一实施例中的流程图；
图2显示为本发明的基于区块链的视频防侵权系统于一实施例中的结构示意图；
图3显示为本发明的基于区块链的视频防侵权平台于一实施例中的结构示意图。
元件标号说明
21 获取模块
22 提取模块
23 判断模块
24 处理模块
31 处理器
32 存储器
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
本发明的基于区块链的视频防侵权方法及系统、存储介质及平台通过对待发布视频的视频和音频分别进行分析比对，判断其是否为原创，是否存在侵权行为，并在存在侵权行为的情况下合理维护原创者的权益，有效预防了侵权行为的发生，极具实用性。
如图1所示，于一实施例中，本发明的基于区块链的视频防侵权方法包括以下步骤：
步骤S1、获取待发布视频。
具体地，本发明的基于区块链的视频防侵权平台接收用户提供的待发布视频，并对其进行是否侵权的审核。
步骤S2、提取所述待发布视频的关键帧、音频信息、音频文本和视频文本。
具体地，提取所述待发布视频的关键帧、音频信息、音频文本和视频文本包括以下步骤：
21)将所述待发布视频分离为视频部分和音频部分。
22)基于所述视频部分提取所述关键帧和所述视频文本。
其中，关键帧是角色或者物体运动变化中关键动作所处的那一帧。视频的编码是按照“组”来进行。每一个组叫作GOP(Group of Picture，图像组)，每一个GOP都是由关键帧开始。GOP与GOP之间没有联系，编码关系只在GOP之间产生。因此，通过关键帧可以判断视频是否为原创。在本发明中，基于卷积神经网络或聚类算法提取所述视频部分的关键帧。所述卷积神经网络被训练为提取视频的关键帧，将视频输入训练好的卷积神经网络即可输出对应的关键帧。聚类算法是以视频中的帧序列为数据样本进行聚类，得到最终聚类结果，然后从每一类中提取离类中心最近的帧作为关键帧。另外，在本发明中，基于机器学习算法提取所述视频部分的视频文本，提取所述音频部分的音频文本。
23)基于所述音频部分提取所述音频信息和所述音频文本。
其中，基于MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient，Mel频率倒谱系数)算法、LPC(Linear predictive coding，线性预测编码)算法或LPCC(Linear PredictiveCepstral Coefficient，线性预测倒谱系数)算法提取所述音频部分的音频信息。
需要说明的是，上述步骤的顺序不是固定不变的，可根据实际情况随机选择执行。关键帧、音频信息、音频文本和视频文本的提取方法并不局限于上述方法。凡是能够实现关键帧、音频信息、音频文本和视频文本的提取的方法均在本发明的保护范围之列。
步骤S3、基于所述关键帧、所述音频信息、所述音频文本和所述视频文本判断所述待发布视频是否为原创。
具体地，预设构建一视频的原创数据库，所述原创数据库中存储有原创的图像帧、音频和文本等。在进行所述待发布视频的原创性判断时，将所述关键帧与原创数据库中的图像帧进行图像相似度计算，当所述图像相似度大于第一预设阈值时，判定所述关键帧为非原创；否则判断为原创。将所述音频信息与所述原创数据库中的音频进行音频相似度计算，当所述音频相似度大于第二预设阈值时，判断所述音频信息为非原创；否则判断为原创。将所述音频文本或所述视频文本与所述原创数据库中的文本进行文本相似度计算，当所述文本相似度大于第三预设阈值时，判断所述音频文本或所述视频文本为非原创；否则判断为原创。
其中，所述第一预设阈值、第二预设阈值和所述第三预设阈值可根据实际情况进行设置，三者的取值可以相同，也可以不同。
步骤S4、当所述待发布视频为原创时，将所述关键帧、所述音频文本和所述视频文本的哈希值存储至区块链中，并发布所述待发布视频。
具体地，当判定所述待发布视频为原创时，则计算对应的关键帧、音频文本和视频文本的哈希值，并将所述哈希值存储至区块链中，以来保证原创者的内容特征不被随意篡改。同时，本发明的基于区块链的视频防侵权平台可以授权所述待发布视频正式发布。
当所述待发布视频全部为非原创时，在所述待发布视频上标注原作品相关信息，并在原作品作者授权使用时发布所述待发布视频。其中，所述原作品相关信息可以是原作品名称、原作品作者、原作品链接等。同时，可以将所述待发布视频的相关信息提供至原作者，以使原作品作者也可以看到自身作品被哪些作品引用，是否对该引用进行商业或非商业的授权。仅当原作品作者授权使用时，本发明的基于区块链的视频防侵权平台发布所述待发布视频。
当所述待发布视频为部分非原创和部分原创的组合时，将所述部分原创的关键帧、音频文本和视频文本的哈希值存储至区块链中，在所述部分非原创上标注原作品相关信息，并在原作品作者授权使用所述部分非原创时发布所述待发布视频。
于本发明一实施例中，本发明的基于区块链的视频防侵权方法还包括基于所述区块链中存储的信息对原创视频进行认证。其中，如果被引用的视频需要进行所有权认定，本发明的基于区块链的视频防侵权平台可以直接根据区块链中所保存的信息对原创作品进行认证，同时也可以适当的开放各个视频的引用关系，让公众实时了解视频所引用的原创作品，尊重原创作品。
如图2所示，于一实施例中，本发明的基于区块链的视频防侵权系统包括获取模块21、提取模块22、判断模块23和处理模块24。
所述获取模块21用于获取待发布视频。
具体地，本发明的基于区块链的视频防侵权平台接收用户提供的待发布视频，并对其进行是否侵权的审核。
所述提取模块22与所述获取模块21相连，用于提取所述待发布视频的关键帧、音频信息、音频文本和视频文本。
具体地，提取所述待发布视频的关键帧、音频信息、音频文本和视频文本包括以下步骤：
21)将所述待发布视频分离为视频部分和音频部分。
22)基于所述视频部分提取所述关键帧和所述视频文本。
其中，关键帧是角色或者物体运动变化中关键动作所处的那一帧。视频的编码是按照“组”来进行。每一个组叫作GOP(Group of Picture，图像组)，每一个GOP都是由关键帧开始。GOP与GOP之间没有联系，编码关系只在GOP之间产生。因此，通过关键帧可以判断视频是否为原创。在本发明中，基于卷积神经网络或聚类算法提取所述视频部分的关键帧。所述卷积神经网络被训练为提取视频的关键帧，将视频输入训练好的卷积神经网络即可输出对应的关键帧。聚类算法是以视频中的帧序列为数据样本进行聚类，得到最终聚类结果，然后从每一类中提取离类中心最近的帧作为关键帧。另外，在本发明中，基于机器学习算法提取所述视频部分的视频文本，提取所述音频部分的音频文本。
23)基于所述音频部分提取所述音频信息和所述音频文本。
其中，基于MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient，Mel频率倒谱系数)算法、LPC(Linear predictive coding，线性预测编码)算法或LPCC(Linear PredictiveCepstral Coefficient，线性预测倒谱系数)算法提取所述音频部分的音频信息。
需要说明的是，上述步骤的顺序不是固定不变的，可根据实际情况随机选择执行。关键帧、音频信息、音频文本和视频文本的提取方法并不局限于上述方法。凡是能够实现关键帧、音频信息、音频文本和视频文本的提取的方法均在本发明的保护范围之列。
所述判断模块23与所述提取模块22相连，用于基于所述关键帧、所述音频信息、所述音频文本和所述视频文本判断所述待发布视频是否为原创。
具体地，预设构建一视频的原创数据库，所述原创数据库中存储有原创的图像帧、音频和文本等。在进行所述待发布视频的原创性判断时，将所述关键帧与原创数据库中的图像帧进行图像相似度计算，当所述图像相似度大于第一预设阈值时，判定所述关键帧为非原创；否则判断为原创。将所述音频信息与所述原创数据库中的音频进行音频相似度计算，当所述音频相似度大于第二预设阈值时，判断所述音频信息为非原创；否则判断为原创。将所述音频文本或所述视频文本与所述原创数据库中的文本进行文本相似度计算，当所述文本相似度大于第三预设阈值时，判断所述音频文本或所述视频文本为非原创；否则判断为原创。
其中，所述第一预设阈值、第二预设阈值和所述第三预设阈值可根据实际情况进行设置，三者的取值可以相同，也可以不同。
所述处理模块24与所述判断模块23相连，用于当所述待发布视频为原创时，将所述关键帧、所述音频文本和所述视频文本的哈希值存储至区块链中，并发布所述待发布视频。
具体地，当判定所述待发布视频为原创时，则计算对应的关键帧、音频文本和视频文本的哈希值，并将所述哈希值存储至区块链中，以来保证原创者的内容特征不被随意篡改。同时，本发明的基于区块链的视频防侵权平台可以授权所述待发布视频正式发布。
所述处理模块24还用于当所述待发布视频全部为非原创时，在所述待发布视频上标注原作品相关信息，并在原作品作者授权使用时发布所述待发布视频。其中，所述原作品相关信息可以是原作品名称、原作品作者、原作品链接等。同时，可以将所述待发布视频的相关信息提供至原作者，以使原作品作者也可以看到自身作品被哪些作品引用，是否对该引用进行商业或非商业的授权。仅当原作品作者授权使用时，本发明的基于区块链的视频防侵权平台发布所述待发布视频。
所述处理模块24还用于当所述待发布视频为部分非原创和部分原创的组合时，将所述部分原创的关键帧、音频文本和视频文本的哈希值存储至区块链中，在所述部分非原创上标注原作品相关信息，并在原作品作者授权使用所述部分非原创时发布所述待发布视频。
于本发明一实施例中，本发明的基于区块链的视频防侵权系统还包括认证模块，用于基于所述区块链中存储的信息对原创视频进行认证。其中，如果被引用的视频需要进行所有权认定，本发明的基于区块链的视频防侵权平台可以直接根据区块链中所保存的信息对原创作品进行认证，同时也可以适当的开放各个视频的引用关系，让公众实时了解视频所引用的原创作品，尊重原创作品。
需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现，也可以全部以硬件的形式实现，还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如：x模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现。此外，x模块也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上x模块的功能。其它模块的实现与之类似。这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，一个或多个微处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，如中央处理器(CentralProcessing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。这些模块可以集成在一起，以片上系统(System-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。
本发明的存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的基于区块链的视频防侵权方法。优选地，所述存储介质包括：ROM、RAM、磁碟、U盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
如图3所示，于一实施例中，本发明的基于区块链的视频防侵权平台包括：处理器31和存储器32。
所述存储器32用于存储计算机程序。
所述存储器32包括：ROM、RAM、磁碟、U盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
所述处理器31与所述存储器32相连，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述基于区块链的视频防侵权平台执行上述的基于区块链的视频防侵权方法。
优选地，所述处理器31可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称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。
综上所述，本发明的基于区块链的视频防侵权方法及系统、存储介质及平台通过对待发布视频进行分析比对，判断其是否存在侵权行为，从而对视频侵权行为进行有效预防；对已经发生的侵权行为能够快速定责，有效保护了原创者的劳动权益。因此，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种基于区块链的视频防侵权方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待发布视频；
提取所述待发布视频的关键帧、音频信息、音频文本和视频文本；
基于所述关键帧、所述音频信息、所述音频文本和所述视频文本判断所述待发布视频是否为原创；
当所述待发布视频为原创时，将所述关键帧、所述音频文本和所述视频文本的哈希值存储至区块链中，并发布所述待发布视频。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的视频防侵权方法，其特征在于，当所述待发布视频为非原创时，在所述待发布视频上标注原作品相关信息，并在原作品作者授权使用时发布所述待发布视频。
3.根据权利要求1所述的基于区块链的视频防侵权方法，其特征在于，当所述待发布视频为部分非原创和部分原创的组合时，将所述部分原创的关键帧、音频文本和视频文本的哈希值存储至区块链中，在所述部分非原创上标注原作品相关信息，并在原作品作者授权使用所述部分非原创时发布所述待发布视频。
4.根据权利要求1所述的基于区块链的视频防侵权方法，其特征在于，提取所述待发布视频的关键帧、音频信息、音频文本和视频文本包括以下步骤：
将所述待发布视频分离为视频部分和音频部分；
基于所述视频部分提取所述关键帧和所述视频文本；
基于所述音频部分提取所述音频信息和所述音频文本。
5.根据权利要求4所述的基于区块链的视频防侵权方法，其特征在于，基于卷积神经网络或聚类算法提取所述视频部分的关键帧；基于MFCC算法、LPC算法或LPCC算法提取所述音频部分的音频信息；基于机器学习算法提取所述视频部分的视频文本，提取所述音频部分的音频文本。
6.根据权利要求1所述的基于区块链的视频防侵权方法，其特征在于，基于所述关键帧、所述音频信息、所述音频文本和所述视频文本判断所述待发布视频是否为原创包括以下步骤：
将所述关键帧与原创数据库中的图像帧进行图像相似度计算，当所述图像相似度大于第一预设阈值时，判定所述关键帧为非原创；
将所述音频信息与所述原创数据库中的音频进行音频相似度计算，当所述音频相似度大于第二预设阈值时，判断所述音频信息为非原创；
将所述音频文本或所述视频文本与所述原创数据库中的文本进行文本相似度计算，当所述文本相似度大于第三预设阈值时，判断所述音频文本或所述视频文本为非原创。
7.根据权利要求1所述的基于区块链的视频防侵权方法，其特征在于，还包括基于所述区块链中存储的信息对原创视频进行认证。
8.一种基于区块链的视频防侵权系统，其特征在于，包括获取模块、提取模块、判断模块和处理模块；
所述获取模块用于获取待发布视频；
所述提取模块用于提取所述待发布视频的关键帧、音频信息、音频文本和视频文本；
所述判断模块用于基于所述关键帧、所述音频信息、所述音频文本和所述视频文本判断所述待发布视频是否为原创；
所述处理模块用于当所述待发布视频为原创时，将所述关键帧、所述音频文本和所述视频文本的哈希值存储至区块链中，并发布所述待发布视频。
9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于区块链的视频防侵权方法。
10.一种基于区块链的视频防侵权平台，其特征在于，包括：处理器及存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述基于区块链的视频防侵权平台执行权利要求1至7中任一项所述的基于区块链的视频防侵权方法。
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CN117710870A (zh) * 2024-02-05 2024-03-15 武汉博特智能科技有限公司 基于大数据技术的互联网内容监测方法、设备及存储介质
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