CN117177017B - 一种视频处理方法、装置、设备及介质 - Google Patents

一种视频处理方法、装置、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种视频处理方法、装置、设备及介质。本发明涉及数据处理技术领域。其中,该方法包括:获取初始视频;其中,所述初始视频为车载录像视频采集获得的;从所述初始视频中提取关键视频帧集;对所述关键视频帧集进行加密,获得加密后的关键视频帧集;基于接收到的视频查看请求对加密后的关键视频帧集进行解密,以得到目标关键视频帧集;其中,所述视频查看请求携带有权限信息;对目标关键视频帧集进行插帧处理,得到目标视频。本技术方案,可以依据管理权限对车载视频进行查看,充分保护了车辆运转流程中的车载视频的信息,提高了安全性。

Description

一种视频处理方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种视频处理方法、装置、设备及介质。
背景技术
汽车行业已经成为仅次于手机等电子移动设备的第二大数据生产、使用、流通行业。随之而来的就是汽车数据、个人隐私数据等问题。相较于手机行业,汽车行业在数据处理问题上存在起步晚、意识弱、需求小等问题。汽车行业数据泄露风险日趋严重,隐私数据保护迫在眉睫。
现有的车载监控设备仪中的数据记录方式如下:车载监控设备的数据一般都是存储在SD卡或硬盘中,而一般常见的SD卡或硬盘内存卡的容量都比较小,覆盖周期较短(短则几天,长则半年)且被覆盖的数据无法恢复与查看,此外,在车内的任何人都有权限查看车载监控视频,极大增加了隐私泄露的风险,存在威胁安全和隐私安全的潜在问题。
发明内容
本发明提供了一种视频处理方法、装置、设备及介质,可以依据管理权限对车载视频进行查看,充分保护了车辆运转流程中的车载视频的信息,提高了安全性。
根据本发明的一方面,提供了一种视频处理方法,包括:
获取初始视频;其中,所述初始视频为车载录像视频采集获得的;
从所述初始视频中提取关键视频帧集;
对所述关键视频帧集进行加密,获得加密后的关键视频帧集;
基于接收到的视频查看请求对加密后的关键视频帧集进行解密,以得到目标关键视频帧集;其中,所述视频查看请求携带有权限信息;
对目标关键视频帧集进行插帧处理,得到目标视频。
可选的,对目标关键视频帧集进行插帧处理,得到目标视频,包括:
对于目标关键视频帧集中的每一个关键视频帧,提取当前关键视频帧的前一关键视频帧和后一关键视频帧;
基于前一关键视频帧确定新增视频帧;其中,所述新增视频帧为当前帧关键视频帧和前一关键视频帧之间的视频帧;
基于后一关键视频帧对所述新增视频帧进行验证;
将验证通过的所述新增视频帧插入所述当前关键视频帧和所述前一关键视频帧之间,获得目标视频。
可选的,基于前一关键视频帧和后一关键视频帧确定新增视频帧,包括:
提取前一帧关键视频帧的前景特征和背景特征;
将所述前景特征输入设定神经网络进行增强处理,得到目标前景特征;
将所述目标前景特征和所述背景特征进行融合得到新增视频帧。
可选的,在基于后一关键视频帧对所述新增视频帧进行验证之后,还包括:
若对所述新增视频帧验证通过,则对所述新增视频帧进行尺寸变换,使得新增视频帧的尺寸和所述当前关键视频帧的尺寸相同,以得到目标视频。
可选的,从所述初始视频中提取关键视频帧集,包括:
从所述初始视频中每隔设定时长提取设定数量的关键视频帧,获得关键视频帧集。
可选的,对所述关键视频帧集进行加密,获得加密后的关键视频帧集,包括:
将所述关键视频帧集的每一个关键视频帧设定为一个常数项;其中,所述关键视频帧由矩阵表征;
将所述常数项与设定阶数的逻辑表达式进行融合,获得关键视频帧集对应的逻辑表达式组;其中,所述逻辑表达式组表征加密后的关键视频帧集;所述设定阶数和视频管理人员的数量相关。
可选的,在将所述常数项与设定阶数的逻辑表达式进行融合,获得关键视频帧集对应的逻辑表达式组之后,包括:
基于所述设定阶数确定所述逻辑表达式组的多组解;
基于所述视频管理人员的权限提取从所述多组解中提取对应组数量的解;
将所述对应组数量的解发送至对应的视频管理人员。
根据本发明的另一方面,提供了一种视频处理装置,包括:
初始视频获取模块,用于获取初始视频;其中,所述初始视频为车载录像视频采集获得的;
关键视频帧集提取模块,用于从所述初始视频中提取关键视频帧集;
关键视频帧集加密模块,用于对所述关键视频帧集进行加密,获得加密后的关键视频帧集;
关键视频帧集解密模块,用于基于接收到的视频查看请求对加密后的关键视频帧集进行解密,以得到目标关键视频帧集;其中,所述视频查看请求携带有权限信息;
插帧处理模块,用于对目标关键视频帧集进行插帧处理,得到目标视频。
根据本发明的另一方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的视频处理方法。
根据本发明的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的视频处理方法。
本发明实施例的技术方案,通过获取初始视频;其中,所述初始视频为车载录像视频采集获得的;从所述初始视频中提取关键视频帧集;对所述关键视频帧集进行加密,获得加密后的关键视频帧集;基于接收到的视频查看请求对加密后的关键视频帧集进行解密,以得到目标关键视频帧集;其中,所述视频查看请求携带有权限信息;对目标关键视频帧集进行插帧处理,得到目标视频。本技术方案,可以依据管理权限对车载视频进行查看,充分保护了车辆运转流程中的车载视频的信息,提高了安全性。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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。
图1是根据本发明实施例一提供的一种视频处理方法的流程图;
图2是根据本发明实施例一提供的确定新增视频帧的结构示例图;
图3是根据本发明实施例二提供的一种视频处理方法的流程图;
图4是根据本发明实施例三提供的一种视频处理装置的结构示意图;
图5是根据本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语 “目标”、“初始”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1是根据本发明实施例一提供的一种视频处理方法的流程图,本实施例可适用于对车载录像视频进行处理的情况,该方法可以由一种视频处理装置来执行,该一种视频处理装置可以采用硬件和/或软件的形式实现,该一种视频处理装置可配置于具有数据处理能力的电子设备中。如图1所示,该方法包括:
本实施例可以由车载录像保护系统执行,车载录像保护系统可以包括预处理模块、加解密模块、5G通信模块以及重组模块,系统运行流程可以是通过CAN总线获取各个传感器参数,电源模块给蜂鸣器、显示模块以及CPU供电,录像模块拍摄的视频通过预处理模块利用分帧以及转化矩阵等预处理操作得到二进制矩阵,加密模块通过秘密重构的方式对得到的二进制矩阵进行加密,并通过5G通信模块实时上传到云端。解密模块通过获取管理人员权限来重构秘密即可得到二进制矩阵,重组模块将二进制矩阵回复成图像,并利用帧插值技术恢复货币转运车载录像视频。
S110、获取初始视频。
其中,初始视频可以为车载录像视频采集获得的;本实施例中的初始视频可以是转运货物车辆上的录像设备仪中的视频。示例性,初始视频可以是货币转运车辆录像设备仪采集到的录像视频,车载录像视频可以包括有货币存储地址以及货币流转流程等内容。本实施例中可以获取车载录像视频采集获得的车辆视频。
S120、从初始视频中提取关键视频帧集。
其中,关键视频帧集可以理解为包含多个关键视频帧。关键视频帧可以理解为上下帧中包含信息最多的一帧。本实施例中关键视频帧集的关键视频帧的数量可以由视频时长确定。一般来说,至少需要30个视频帧可以组成1秒流畅的视频。本实施例中的每一帧图像都是由RGB三通道构成的,任一通道都是由若干像素点组成,其中每一个像素点都可由0—255的像素值表示。本实施例中可以对初始视频进行分帧,提取各个关键视频帧,以得到关键视频帧集。
在本实施例中,可选的,从初始视频中提取关键视频帧集,包括:从初始视频中每隔设定时长提取设定数量的关键视频帧,获得关键视频帧集。
其中,每个设定时长可以根据实际需求进行设定。示例性的,本实施例中的设定时长可以是每隔1秒。设定数量可以是设定好的数量要求,可以根据实际需求进行设定。示例性的,设定数量可以是1个,或者2个。本实施例中可以从初始视频中每隔设定时长提取设定数量的关键视频帧,以获得关键视频帧集。
示例性的,当设定时长为1秒,设定数量为2个时,本实施例可以对初始视频的进行分帧处理,可以每秒分为30个视频帧,对每隔1秒视频帧中提取2个关键视频帧,从而得到多个关键视频帧,以获得关键视频帧集。本实施例中通过这样的设置,可以提取出关键视频帧集,以便于对关键视频帧集进行加密处理,提高了处理效率。
S130、对关键视频帧集进行加密,获得加密后的关键视频帧集。
其中,加密可以理解为的对关键视频帧集中的每个关键视频帧分别进行加密处理,从而得到加密后的关键视频帧,以获得对应的加密后的关键视频帧集。本实施例可以对关键视频帧进行加密,通过对各个关键视频帧进行秘密重构的方式进行加密,从而获得加密后的关键视频帧集。
S140、基于接收到的视频查看请求对加密后的关键视频帧集进行解密,以得到目标关键视频帧集。
其中,视频查看请求携带有权限信息。视频查看请求可以是管理人员需要查看车载录像视频发出的请求。视频查看请求携带的是发出请求对应的管理人员的管理权限信息。目标关键视频帧集就是通过对加密后的关键视频帧集进行解密得到的视频帧集。目标关键视频帧集可以是未加密前的关键视频帧集。本实施例中可以根据接收到的视频查看请求中的管理权项,通过管理权限对加密后的关键视频帧集进行解密,从而得到目标关键视频帧集。
S150、对目标关键视频帧集进行插帧处理,得到目标视频。
其中,插帧处理可以理解为对目标视频帧集中的各个关键视频帧中插入新增视频帧。本实施例中可以对目标关键视频帧集的关键视频帧之间插入一个新增视频帧,从而得到连续多帧视频帧,以获得目标视频。
在本实施例中,可选的,对目标关键视频帧集进行插帧处理,得到目标视频,包括:对于目标关键视频帧集中的每一个关键视频帧,提取当前关键视频帧的前一关键视频帧和后一关键视频帧;基于前一关键视频帧确定新增视频帧;其中,新增视频帧为当前帧关键视频帧和前一关键视频帧之间的视频帧;基于后一关键视频帧对新增视频帧进行验证;将验证通过的新增视频帧插入当前关键视频帧和前一关键视频帧之间,获得目标视频。
其中,新增视频帧可以为当前帧关键视频帧和前一关键视频帧之间的视频帧。可以理解的,目标关键视频帧集中的从每两个关键视频帧之间都会确定一个新增视频帧。本实施例中基于前一关键视频帧确定新增视频帧的具体方式可以通过神经网络对前一关键视频帧进行处理得到的新增视频帧。
本实施例中基于后一关键视频帧对新增视频帧进行验证的具体方式可以是验证后一关键视频帧和新增视频帧是否存在过大差距。示例性的,一般来说人的正常动作有因果关系,若基于前一关键视频帧确定的新增视频帧是符合后一关键视频帧的正常的动作趋势,那么就可以认为确定出的新增视频帧验证通过;若基于前一关键视频帧确定的新增视频帧不符合后一关键视频帧的正常的动作趋势,那么就可以认为确定出的新增视频帧是有问题的,则该新增视频帧验证不通过。本实施例可以将验证通过的新增视频帧插入到当前关键视频帧和前一关键视频帧之间,依次对每个关键视频帧进行插帧处理,从而得到目标视频。目标视频可以是通过目标关键视频帧集进行预测得到的视频,本实施例中目标视频和初始视频基本相同。
本实施例中对于目标关键视频帧集中的每一个关键视频帧,都进行提取当前关键视频帧的前一关键视频帧和后一关键视频帧,通过神经网络对前一关键视频帧进行处理得到新增视频帧,通过对新增视频帧进行验证是否符合后一关键视频帧的动作趋势或者其他信息,将验证通过后的新增视频帧插入到当前关键视频帧和前一关键视频帧之间。对于每一关键视频帧都进行确定新增视频帧并插入的操作,可以得到连续多帧的视频帧,以获得目标视频。
本实施例中通过这样的设置,可以通过利用插帧的技术将关键视频帧集转换为目标视频,可以实现一次性的多帧预测,以便于恢复成原始视频。
在本实施例中,可选的,基于前一关键视频帧和后一关键视频帧确定新增视频帧,包括:提取前一帧关键视频帧的前景特征和背景特征;将前景特征输入设定神经网络进行增强处理,得到目标前景特征;将目标前景特征和背景特征进行融合得到新增视频帧。
其中,前景特征可以理解为视频帧中的人或者物等较为明显的特征。背景特征可以理解为视频帧中不明显的特征。背景特征也可以理解为处理人或者物之外不重要的特征。本实施例中提取提取前一帧关键视频帧的前景特征和背景特征可以是通过调用深度学习网络框架的函数实现。本实施例中可以采用任意神经学习网络框架中的算法函数,可以提取出视频帧中的前景特征和背景特征即可,本实施例对此不作限定。
其中,设定神经网络可以理解为预先训练好的神经网络,可以用于增强视频帧的前景特征。示例性的,本实施例中的设定神经网络可以包括设定格式的卷积子网络和反卷积子网络。目标前景特征可以包括更饱满的人物动作等信息的特征。目标前景特征可以理解为通过设定神经网络进行增强处理后得到的特征。本实施例中可以将增强得到的目标前景特征和背景特征进行特征融合得到新增视频帧。
本实施例中可以通过提取函数将前一关键视频的前景特征和背景特征进行提取,将提取到的前景特征输入到训练好的设定神经网络中进行增强处理,输出增强后的目标前景特征,将目标前景特征和背景特征进行特征融合得到新增视频帧。
本实施例中通过这样的设置,可以通过对前一视频帧进行提取特征,并进行增强处理,再进行特征融合得到新增视频帧,使得得到的新增视频帧信息更为全面,图像特征信息更加饱满,以便于得到目标视频。
在本实施例中,可选的,在基于后一关键视频帧对新增视频帧进行验证之后,还包括:若对新增视频帧验证通过,则对新增视频帧进行尺寸变换,使得新增视频帧的尺寸和当前关键视频帧的尺寸相同,以得到目标视频。
其中,尺寸变换可以通过卷积网络实现。本实施例中由于新增视频帧的尺寸大小可以不一致,因此,可以通过卷积网络对各个新增视频帧进行尺寸变换,使得新增视频帧的尺寸和当前关键视频帧的尺寸相同。
本实施例中在基于后一关键视频帧对新增视频帧进行验证之后,若对新增视频帧验证通过,则可以对新增视频帧进行尺寸变换,使得新增视频帧的尺寸和当前关键视频帧的尺寸相同,对每个新增视频帧都进行尺寸变换的操作,从而得到目标视频。
本实施例中通过这样的设置,可以通过卷积网络对新增视频帧进行尺寸变换处理,从而便于与关键视频帧集合成连续多帧的图像,以得到目标视频,提高了处理效率。
示例性的,本实施例中的确定新增视频帧的结构示例图如图2所示。本实施例可以设计一个帧插值模块,用于实现一次性的多帧预测,不需要多次推理。其基本原理和工作流程,假设对目标关键视频帧集中,提取当前关键视频帧的前一关键视频帧A和后一关键视频帧B。首先,利用深度学习框架中可以调用的提取函数将前一关键视频帧A的前景特征是和背景特征提取并剥离开来,将前景特征输入设计好的神经网络框架以对前景特征进行增强处理,得到目标前景特征,随后将经由神经网络框架的增强处理后的目标前景特征与之前提取的背景特征进行权重共享,从而得到更多的视频帧上下文表达信息,接着通过全连接层来融合目标前景特征与之前提取的背景特征,从而得到新增视频帧;通过关键视频帧B对新增视频帧进行验证,最后,将验证通过的新增视频帧经过7×7的卷积将新增视频帧进行尺寸变换,使得新增视频帧图像的尺寸和当前关键视频帧的尺寸相同,重复上述操作预测出连续多帧新增视频帧。本实施例通过插帧处理,能够实现帧插值功能将关键视频帧集转换为目标视频,保证了帧插值应用效果,从而产生准确的各个新增视频帧插入到关键视频帧集中。
本发明实施例的技术方案,通过获取初始视频;其中,初始视频为车载录像视频采集获得的;从初始视频中提取关键视频帧集;对关键视频帧集进行加密,获得加密后的关键视频帧集;基于接收到的视频查看请求对加密后的关键视频帧集进行解密,以得到目标关键视频帧集;其中,视频查看请求携带有权限信息;对目标关键视频帧集进行插帧处理,得到目标视频。本技术方案,可以依据管理权限对车载视频进行查看,充分保护了车辆运转流程中的车载视频的信息,提高了安全性。
实施例二
图3是根据本发明实施例二提供的一种视频处理方法的流程图,本实施例以上述实施例为基础进行优化。具体优化为:对关键视频帧集进行加密,获得加密后的关键视频帧集,包括:将关键视频帧集的每一个关键视频帧设定为一个常数项;其中,关键视频帧由矩阵表征;将常数项与设定阶数的逻辑表达式进行融合,获得关键视频帧集对应的逻辑表达式组;其中,逻辑表达式组表征加密后的关键视频帧集;设定阶数和视频管理人员的数量相关。如图3所示,该方法包括:
S310、获取初始视频。
其中,初始视频可以为车载录像视频采集获得的。
S320、从初始视频中提取关键视频帧集。
S330、将关键视频帧集的每一个关键视频帧设定为一个常数项。
其中,关键视频帧由矩阵表征。常数项可以理解为逻辑表达式中的常数项。本实施例中可以将关键视频帧集中的每一个关键视频帧通过矩阵转换的方式转换为RGB三维矩阵,则关键视频帧集就可以得到一个三维矩阵组。本实施例中可以将关键视频帧集中的每一个由矩阵表征的关键视频帧设定为一个常数项。
S340、将常数项与设定阶数的逻辑表达式进行融合,获得关键视频帧集对应的逻辑表达式组。
其中,逻辑表达式组表征加密后的关键视频帧集;设定阶数和视频管理人员的数量相关。逻辑表达式可以理解为多项式。逻辑表达式组可以包括多个逻辑表达式。设定阶数可以由视频管理人员的数量确定,还可以根据实际需求进行设定,本实施例对此不作限定。例如,当前有3位视频管理人员,则设定阶数可以为三阶。本实施例中每个视频帧对应一个设定阶数的逻辑表达式,则关键视频帧集对应的就是逻辑表达式组。本实施例中对常数项与设定阶数的逻辑表达式进行融合可以理解为将常数项作为设定阶数的逻辑表达式中的常数项。逻辑表达式还可以包含随机系数,以增加逻辑表达式的复杂度。本实施例中可以将常数项与设定阶数的逻辑表达式进行融合,以获得关键视频帧集对应的逻辑表达式组,也就是加密后的关键视频帧。
本实施例中通过这样的设置,通过将由矩阵表征的每个关键视频帧设定为一个常数项,对常数项通过设定阶数的逻辑表达式进行加密,提高了常数项的复杂度,以达到加密的目的。
在本实施例中,可选的,在将常数项与设定阶数的逻辑表达式进行融合,获得关键视频帧集对应的逻辑表达式组之后,包括:基于设定阶数确定逻辑表达式组的多组解;基于视频管理人员的权限提取从多组解中提取对应组数量的解;将对应组数量的解发送至对应的视频管理人员。
其中,逻辑表达式的多组解的数量可以由视频管理人员的权限确定。示例性的,若视频管理人员的权限是可以直接打开目标视频,则可以将能解开逻辑表达式的解的个数发送至对应的视频管理人员。视频管理人员的权限越高,则可以提取多组解中的对应组数量的解越多。本实施例中的视频管理人员的权限可以由管理人员划分的等级确定,本实施例中的管理人员的权限可以是预先设定好的。
本实施例基于视频管理人员的权限提取从多组解中提取对应组数量的解的具体方式可以是根据视频管理人员的是否可以直接查看目标视频的权限,若视频管理人员的权限可以直接查看目标视频,则可以提取到能够解开逻辑表达式组的对应多组解的数量;若视频管理人员的权限不可以直接查看目标视频,则可以提取少于能够解开逻辑表达式组的对应多组解的数量,也可以理解为不可以直接查看目标视频的管理人员需要和其他管理人员获得的多组解一起解开逻辑表达式组,才能查看目标视频。本实施例还可以基于视频管理人员的权限设置不同的权重,来确定发送对应组数量的解。
示例性的,若管理人员为3个,则设定阶数可以为三阶,那么可以确定其中一个关键视频帧对应的一个逻辑表达式可以有8个解,若某一位管理人员具有直接打开关键视频帧的权限,则可以提取出逻辑表达式的4个解发送至该管理人员,该管理人员可以基于4个解直接打开加密的关键视频帧,而其他管理人员是需要至少两位的解才能达到4个,才可以打开加密的关键视频帧对应的矩阵。
示例性的,本实施例中可以假定存在每个关键视频帧的矩阵为秘密s,将每一个关键视频帧设定为一个常数项。普通管理员、一级管理员以及二级管理员分别为参与方P1、P2以及P3,则逻辑表达式的阶数为三阶。其中,二级管理员的权限大于一级管理员,一级管理员的权限大于普通管理员;二级管理人的权限可以直接打开目标视频。首先,构建3阶的逻辑表达式如下:
其中,秘密s为逻辑表达式的常数项,a1、a2、a3可以为随机系数,多项式的所有操作都在有限域内进行,在逻辑表达式的函数的路径里选取8个解分发给3个管理人员,该三阶的逻辑表达式选取的8个解可以为,将8个解基于管理权限分发给对应的管理人员P1、P2以及P3,其中任意1个解分发给P1,任意3个解分发给P2,最后剩余4个解分发给P3。重构秘密阶段:秘密重构需要至少4个解即可完成秘密重构,即二级管理员一人可以完成秘密重构,同时任意两方也能完成秘密重构,但普通管理员与一级管理员中任意一方无法单独完成秘密重构。具体重构方法如下:任意4份份额即可通过构造线性方程组(这里以x1、x2、x4、x7为例)如下:
通过构建的逻辑表达式求解该线性方程组的随机系数 a1、a2、a3,并将x等于0,代入即可得到,即可完成秘密重构,也就得到了常数项s,即得到关键视频帧对应的矩阵。
此外,本实施例中还可以对管理人员根据权限表征不同的权重,例如其中二级管理员的权重为0.5,一级管理员的权重为0.125,普通管理员的权重为0.375,当权重大于等于0.5时方可完成秘密重构。
本实施例中在将常数项与设定阶数的逻辑表达式进行融合,获得关键视频帧集对应的逻辑表达式组后,基于设定阶数确定逻辑表达式组的多组解,基于视频管理的权限提取从多组解中提取对应组数量的解,并将提取对应组数量的解发送至对应的视频管理人员。本实施例中通过这样的设置,可以通过设定阶数的逻辑表达式组对关键视频帧集进行加密,从而基于管理人员的权限进行发送不同的数量的多组解,从而提高了目标视频的安全性,保护了车辆在转运过程中的路径等信息。
本实施例中将关键视频帧转换为常数项,并和设定阶数的逻辑表达式融合后得到逻辑表达式组,其逻辑表达式组的多组解可以上传至5G通信模块进行存储,5G通信模块的主要功能可以是将加密模块的设定阶数的逻辑表达式组上传至云端;将加密模块的设定阶数的逻辑表达式组的多组解,根据管理权限确定不同的数量分发给管理人员;当管理人员需要查看目标视频时,基于管理权限通过5G通信模块将存储的设定阶数的逻辑表达式下载,并获得对应数量的多组解。本实施例通过这样的设置,采用更安全高效的储存方法,将视频表征为三维矩阵并上传进行储存,无需定期覆盖的同时还节省了存储空间。
S350、基于接收到的视频查看请求对加密后的关键视频帧集进行解密,以得到目标关键视频帧集。
其中,视频查看请求携带有权限信息。本实施例中的对加密后的关键视频帧进行解密具体可以是通过权限信息获得的设定阶数的逻辑表达式的对应数量的多组解,以解开逻辑表达式,得到设定的常数项,即关键视频帧,按照此方式获取关键视频帧集,以得到目标关键视频帧集。
S360、对目标关键视频帧集进行插帧处理,得到目标视频。
本发明实施例的技术方案,通过获取初始视频;其中,初始视频为车载录像视频采集获得的;从初始视频中提取关键视频帧集;将关键视频帧集的每一个关键视频帧设定为一个常数项;其中,关键视频帧由矩阵表征;将常数项与设定阶数的逻辑表达式进行融合,获得关键视频帧集对应的逻辑表达式组;其中,逻辑表达式组表征加密后的关键视频帧集;设定阶数和视频管理人员的数量相关。基于接收到的视频查看请求对加密后的关键视频帧集进行解密,以得到目标关键视频帧集;其中,视频查看请求携带有权限信息;对目标关键视频帧集进行插帧处理,得到目标视频。本技术方案,可以依据管理权限对车载视频进行查看,充分保护了车辆运转流程中的车载视频的信息,提高了安全性。
实施例三
图4是根据本发明实施例三提供的一种视频处理装置的结构示意图。如图4所示,该装置包括:
初始视频获取模块410,用于获取初始视频;其中,初始视频为车载录像视频采集获得的。
关键视频帧集提取模块420,用于从初始视频中提取关键视频帧集;
关键视频帧集加密模块430,用于对关键视频帧集进行加密,获得加密后的关键视频帧集。
关键视频帧集解密模块440,用于基于接收到的视频查看请求对加密后的关键视频帧集进行解密,以得到目标关键视频帧集;其中,视频查看请求携带有权限信息。
插帧处理模块450,用于对目标关键视频帧集进行插帧处理,得到目标视频。
可选的,插帧处理模块450,包括:
前后关键视频帧提取单元,用于对于目标关键视频帧集中的每一个关键视频帧,提取当前关键视频帧的前一关键视频帧和后一关键视频帧;
新增视频帧确定单元,用于基于前一关键视频帧确定新增视频帧;其中,新增视频帧为当前帧关键视频帧和前一关键视频帧之间的视频帧;
新增视频帧验证单元,用于基于后一关键视频帧对新增视频帧进行验证;
新增视频帧插入单元,用于将验证通过的新增视频帧插入当前关键视频帧和前一关键视频帧之间,获得目标视频。
可选的,新增视频帧确定单元,具体用于提取前一帧关键视频帧的前景特征和背景特征;将前景特征输入设定神经网络进行增强处理,得到目标前景特征;
将目标前景特征和背景特征进行融合得到新增视频帧。
可选的,还包括:尺寸变换单元,用于在基于后一关键视频帧对新增视频帧进行验证之后,若对新增视频帧验证通过,则对新增视频帧进行尺寸变换,使得新增视频帧的尺寸和当前关键视频帧的尺寸相同,以得到目标视频。
可选的,关键视频帧集提取模块420,具体用于从初始视频中每隔设定时长提取设定数量的关键视频帧,获得关键视频帧集。
可选的,关键视频帧集加密模块430,包括:
关键视频帧设定单元,用于将关键视频帧集的每一个关键视频帧设定为一个常数项;其中,关键视频帧由矩阵表征;
融合单元,用于将常数项与设定阶数的逻辑表达式进行融合,获得关键视频帧集对应的逻辑表达式组;其中,逻辑表达式组表征加密后的关键视频帧集;设定阶数和视频管理人员的数量相关。
可选的,还包括,分发单元,用于在将常数项与设定阶数的逻辑表达式进行融合,获得关键视频帧集对应的逻辑表达式组之后,基于设定阶数确定逻辑表达式组的多组解;基于视频管理人员的权限提取从多组解中提取对应组数量的解;将对应组数量的解发送至对应的视频管理人员。
本发明实施例所提供的一种视频处理装置可执行本发明任意实施例所提供的一种视频处理方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图5是根据本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备10旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图5所示,电子设备10包括至少一个处理器11,以及与至少一个处理器11通信连接的存储器,如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等,其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序,处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中,还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15,包括:输入单元16,例如键盘、鼠标等;输出单元17,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元18,例如磁盘、光盘等;以及通信单元19,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理,例如视频处理方法。
在一些实施例中,视频处理方法可被实现为计算机程序,其被有形地包含于计算机可读存储介质,例如存储单元18。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时,可以执行上文描述的视频处理方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行视频处理方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中,计算机可读存储介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。备选地,计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术,该电子设备具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (9)

1.一种视频处理方法,其特征在于,包括:
获取初始视频;其中,所述初始视频为车载录像视频采集获得的;
从所述初始视频中提取关键视频帧集;
对所述关键视频帧集进行加密,获得加密后的关键视频帧集;
基于接收到的视频查看请求对加密后的关键视频帧集进行解密,以得到目标关键视频帧集;其中,所述视频查看请求携带有权限信息;
对所述目标关键视频帧集进行插帧处理,得到目标视频;
对所述目标关键视频帧集进行插帧处理,得到目标视频,包括:
对于所述目标关键视频帧集中的每一个关键视频帧,提取当前关键视频帧的前一关键视频帧和后一关键视频帧;
基于所述前一关键视频帧确定新增视频帧;其中,所述新增视频帧为所述当前关键视频帧和所述前一关键视频帧之间的视频帧;
基于所述后一关键视频帧对所述新增视频帧进行验证;
将验证通过的所述新增视频帧插入所述当前关键视频帧和所述前一关键视频帧之间,获得目标视频。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述前一关键视频帧确定新增视频帧,包括:
提取前一帧关键视频帧的前景特征和背景特征;
将所述前景特征输入设定神经网络进行增强处理,得到目标前景特征;
将所述目标前景特征和所述背景特征进行融合得到新增视频帧。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在基于所述后一关键视频帧对所述新增视频帧进行验证之后,还包括:
若对所述新增视频帧验证通过,则对所述新增视频帧进行尺寸变换,使得新增视频帧的尺寸和所述当前关键视频帧的尺寸相同,以得到目标视频。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从所述初始视频中提取关键视频帧集,包括:
从所述初始视频中每隔设定时长提取设定数量的关键视频帧,获得关键视频帧集。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述关键视频帧集进行加密,获得加密后的关键视频帧集,包括:
将所述关键视频帧集的每一个关键视频帧设定为一个常数项;其中,所述关键视频帧由矩阵表征;
将所述常数项与设定阶数的逻辑表达式进行融合,获得关键视频帧集对应的逻辑表达式组;其中,所述逻辑表达式组表征加密后的关键视频帧集;所述设定阶数和视频管理人员的数量相关。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在将所述常数项与设定阶数的逻辑表达式进行融合,获得关键视频帧集对应的逻辑表达式组之后,包括:
基于所述设定阶数确定所述逻辑表达式组的多组解;
基于所述视频管理人员的权限提取从所述多组解中提取对应组数量的解;
将所述对应组数量的解发送至对应的视频管理人员。
7.一种视频处理装置,其特征在于,包括:
初始视频获取模块,用于获取初始视频;其中,所述初始视频为车载录像视频采集获得的;
关键视频帧集提取模块,用于从所述初始视频中提取关键视频帧集;
关键视频帧集加密模块,用于对所述关键视频帧集进行加密,获得加密后的关键视频帧集;
关键视频帧集解密模块,用于基于接收到的视频查看请求对加密后的关键视频帧集进行解密,以得到目标关键视频帧集;其中,所述视频查看请求携带有权限信息;
插帧处理模块,用于对所述目标关键视频帧集进行插帧处理,得到目标视频;
所述插帧处理模块,包括:
前后关键视频帧提取单元,用于对于所述目标关键视频帧集中的每一个关键视频帧,提取当前关键视频帧的前一关键视频帧和后一关键视频帧;
新增视频帧确定单元,用于基于所述前一关键视频帧确定新增视频帧;其中,所述新增视频帧为所述当前关键视频帧和所述前一关键视频帧之间的视频帧;
新增视频帧验证单元,用于基于所述后一关键视频帧对所述新增视频帧进行验证;
新增视频帧插入单元,用于将验证通过的所述新增视频帧插入所述当前关键视频帧和所述前一关键视频帧之间,获得目标视频。
8.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的视频处理方法。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的视频处理方法。
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