摘要
本发明公开了基于内容分发的多媒体内容监控分析方法及系统,具体涉及多媒体监控技术领域;基于分发网络的节点、用户身份信息和内容特性生成全局唯一的标识符,并利用鲁棒的数字水印算法将标识符嵌入低动态变化区域的多媒体视频流中,在通过动态自适应流分发的过程中,记录分辨率切换频率和分发日志,结合分辨率切换频率和帧差异度分析视频的动态特性,基于水印提取成功率计算完整性损失率,利用机器学习模型评估水印嵌入的完整性,根据评估结果优化分发策略,并生成提取、分析和溯源的完整证据链,显著提升了动态切换环境下水印的鲁棒性和追溯能力,有效解决了内容难以溯源及版权保护弱化的问题,为多媒体内容分发提供了高效可靠的技术支持。
技术关键词
水印嵌入
监控分析方法
内容分发
损失率
标识符
离散余弦变换技术
分发策略
数字水印算法
构建机器学习模型
分辨率
像素
多媒体监控技术
机器学习模型评估
频率
视频流
溯源信息
系统为您推荐了相关专利信息
词嵌入模型
词嵌入向量
训练文本数据
对话机器人
对话方法
网络自发现方法
机器可读程序
映射算法
更新网络设备
定位网络故障
芯片标识符
光学字符识别方法
信息提取方法
决策树模型
深度学习模型
离散余弦变换系数
视频块
水印嵌入
建立视频数据库
成品
双线性
属性基加密方法
消息认证码
密钥
生成用户