摘要
本发明公开一种视频帧流处理方法及其系统,属于多媒体安全领域;一种视频帧流处理方法包括:将视频帧流分为关键帧和非关键帧;利用CNN‑LSTM组合模型对视频帧流进行实时检测和分析,识别可能存在的安全威胁,并检测图像中的异常变化;在传输过程中,建立反馈机制,根据CNN‑LSTM模型输出的结果,进行相应的反馈和处理;分别采用AES对称加密算法和部分加密的方式来分别对关键帧和非关键帧进行端到端的加密传输;在传输开始前进行身份认证。通过CNN提取图像特征,LSTM建模时序信息,结合线性函数和损失函数进行训练,有效地识别视频帧图像中的安全威胁和异常变化;并建立反馈机制,根据CNN‑LSTM模型输出的结果,进行相应的反馈和处理,以提高对安全威胁的应对能力。
技术关键词
关键帧
LSTM模型
对称加密算法
图像
视频帧
身份认证模块
通信接口
超参数
计算机存储介质
深度学习模型
正则化参数
训练集
计算机程序产品
机制
传播算法
加密模块
系统为您推荐了相关专利信息
语义特征
图像检测方法
多头注意力机制
残差信息
关键词
图像分割模型
字典数据库
积水识别方法
样本
矩阵
建筑物
多尺度特征提取
网络
图像超分辨率重建
输出特征
编码器模块
编码模块
解码模块
噪声预测
多尺度特征提取