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龍圖騰網獲悉寧波工程學院申請的專利基于可逆神經網絡的視頻水印方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119996788B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510008912.1，技術領域涉及：H04N21/8358；該發明授權基于可逆神經網絡的視頻水印方法是由季劍斌;徐達文設計研發完成，并于2025-01-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于可逆神經網絡的視頻水印方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于可逆神經網絡的視頻水印方法，其構建水印嵌入提取網絡，包括共享網絡參數的水印嵌入模塊和水印提取模塊，以及用來模擬HEVC壓縮效果的失真模塊，水印嵌入模塊、水印提取模塊及失真模塊中的失真層均基于可逆神經網絡；基于預訓練集對失真層進行預訓練，在失真層預訓練完成后固定失真層的網絡參數，再基于訓練集對水印嵌入提取網絡進行訓練，在水印嵌入提取網絡訓練完成后得到訓練好的水印嵌入提取網絡；測試時測試集輸入水印嵌入模塊后得到水印視頻，對水印視頻進行HEVC壓縮得到HEVC壓縮視頻，將HEVC壓縮視頻輸入水印提取模塊得到提取端水印信息；優點是其水印可嵌入容量大，水印魯棒性好，水印提取準確度高。

本發明授權基于可逆神經網絡的視頻水印方法在權利要求書中公布了：1.一種基于可逆神經網絡的視頻水印方法，其特征在于包括以下步驟： 步驟1：選取一個原始數據集，其包含有Num個原始視頻；然后對原始數據集中的每個原始視頻以及為每個原始視頻隨機生成的原始水印進行預處理，得到Num個視頻片段樣本以及每個視頻片段樣本對應的嵌入端水印信息，并構成第一預處理數據集；再將第一預處理數據集分成訓練集和測試集； 將Num個視頻片段樣本經過HEVC壓縮，得到對應的壓縮視頻作為標簽；再將Num個視頻片段樣本以及每個視頻片段樣本對應的標簽構成第二預處理數據集，將第二預處理數據集分成預訓練集和預測試集； 步驟2：構建一個水印嵌入提取網絡，其包括共享網絡參數的水印嵌入模塊和水印提取模塊，以及用來模擬HEVC壓縮效果的失真模塊； 水印嵌入模塊基于可逆神經網絡，其由依次連接的N1個結構相同的第一可逆神經塊組成，將視頻片段樣本及其對應的嵌入端水印信息正向輸入到水印嵌入模塊中，水印嵌入模塊通過N1個第一可逆神經塊將嵌入端水印信息嵌入到視頻片段樣本中，水印嵌入模塊輸出水印視頻和冗余信息； 失真模塊包括DWT操作、基于可逆神經網絡的由依次連接的N2個結構相同的第二可逆神經塊組成的失真層和IDWT操作，將水印視頻經過DWT操作后得到低頻區域和由三個維度相同的高頻部分組成的高頻區域，將低頻區域和高頻區域正向輸入到失真層中，失真層通過N2個第二可逆神經塊對低頻區域和高頻區域進行壓縮，失真層輸出壓縮的低頻區域和壓縮的高頻區域，將壓縮的低頻區域和壓縮的高頻區域經過IDWT操作后得到失真視頻； 水印提取模塊基于可逆神經網絡，其由依次連接的N3個結構相同的第三可逆神經塊組成，將失真視頻與一個大小與嵌入端水印信息相同的全零向量反向輸入到水印提取模塊中，水印提取模塊通過N3個第三可逆神經塊從失真視頻中提取出水印作為提取端水印信息，水印提取模塊輸出恢復的視頻和提取端水印信息； 步驟3：基于預訓練集，對失真層進行預訓練；在失真層預訓練完成后固定失真層的網絡參數，再基于訓練集，對水印嵌入提取網絡進行訓練，在水印嵌入提取網絡訓練完成后得到訓練好的水印嵌入提取網絡； 步驟4：將測試集中的每個視頻片段樣本及其對應的嵌入端水印信息正向輸入到訓練好的水印嵌入提取網絡的水印嵌入模塊中，水印嵌入模塊輸出水印視頻；然后對水印視頻進行HEVC壓縮，得到HEVC壓縮視頻；再將HEVC壓縮視頻作為失真視頻，與全零向量一起反向輸入到訓練好的水印嵌入提取網絡的水印提取模塊中，水印提取模塊輸出提取端水印信息。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人寧波工程學院，其通訊地址為：315016 浙江省寧波市海曙區翠柏路89號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。