摘要
本发明提供一种基于视频帧间差异的高性能AI视觉隐形水印方法和系统,通过改进增强已有隐形水印算法嵌入模型中的语义分割部分网络结构,使用GRU算法识别出视频帧图像中帧间运动变化率,实现只重新推理运算图像内超过阈值的区域,利用AIGC模型生成模拟动态变化差异的图像训练集,使用人眼视觉评估加持的联合反馈训练机制,达到大幅降低性能消耗和算力需求,同时确保提取准确率和视觉隐藏性的效果。
技术关键词
残差数据
原始图像数据
视频解码模块
视频帧间
水印方法
编解码数据
预测残差
高性能
语义分割网络结构
信令
报文
视觉
视频编码
图像处理
视频编解码
视频解码器
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成像组件
降噪方法
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边缘细节保护
无人机
地面站
协同作业系统
海冰图像
无线通信模块
钻孔平台
边坡锚杆
智能检测系统
轨迹偏差数据
原始图像数据
系统预警方法
云端
图像采集终端
深度学习模型
终端设备
负荷预测模型
ARIMA模型
负荷预测方法
残差数据
短期电力负荷预测