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龙图腾网获悉宁波工程学院申请的专利基于可逆神经网络的视频水印方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119996788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510008912.1，技术领域涉及：H04N21/8358；该发明授权基于可逆神经网络的视频水印方法是由季剑斌;徐达文设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可逆神经网络的视频水印方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可逆神经网络的视频水印方法，其构建水印嵌入提取网络，包括共享网络参数的水印嵌入模块和水印提取模块，以及用来模拟HEVC压缩效果的失真模块，水印嵌入模块、水印提取模块及失真模块中的失真层均基于可逆神经网络；基于预训练集对失真层进行预训练，在失真层预训练完成后固定失真层的网络参数，再基于训练集对水印嵌入提取网络进行训练，在水印嵌入提取网络训练完成后得到训练好的水印嵌入提取网络；测试时测试集输入水印嵌入模块后得到水印视频，对水印视频进行HEVC压缩得到HEVC压缩视频，将HEVC压缩视频输入水印提取模块得到提取端水印信息；优点是其水印可嵌入容量大，水印鲁棒性好，水印提取准确度高。

本发明授权基于可逆神经网络的视频水印方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可逆神经网络的视频水印方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：选取一个原始数据集，其包含有Num个原始视频；然后对原始数据集中的每个原始视频以及为每个原始视频随机生成的原始水印进行预处理，得到Num个视频片段样本以及每个视频片段样本对应的嵌入端水印信息，并构成第一预处理数据集；再将第一预处理数据集分成训练集和测试集； 将Num个视频片段样本经过HEVC压缩，得到对应的压缩视频作为标签；再将Num个视频片段样本以及每个视频片段样本对应的标签构成第二预处理数据集，将第二预处理数据集分成预训练集和预测试集； 步骤2：构建一个水印嵌入提取网络，其包括共享网络参数的水印嵌入模块和水印提取模块，以及用来模拟HEVC压缩效果的失真模块； 水印嵌入模块基于可逆神经网络，其由依次连接的N1个结构相同的第一可逆神经块组成，将视频片段样本及其对应的嵌入端水印信息正向输入到水印嵌入模块中，水印嵌入模块通过N1个第一可逆神经块将嵌入端水印信息嵌入到视频片段样本中，水印嵌入模块输出水印视频和冗余信息； 失真模块包括DWT操作、基于可逆神经网络的由依次连接的N2个结构相同的第二可逆神经块组成的失真层和IDWT操作，将水印视频经过DWT操作后得到低频区域和由三个维度相同的高频部分组成的高频区域，将低频区域和高频区域正向输入到失真层中，失真层通过N2个第二可逆神经块对低频区域和高频区域进行压缩，失真层输出压缩的低频区域和压缩的高频区域，将压缩的低频区域和压缩的高频区域经过IDWT操作后得到失真视频； 水印提取模块基于可逆神经网络，其由依次连接的N3个结构相同的第三可逆神经块组成，将失真视频与一个大小与嵌入端水印信息相同的全零向量反向输入到水印提取模块中，水印提取模块通过N3个第三可逆神经块从失真视频中提取出水印作为提取端水印信息，水印提取模块输出恢复的视频和提取端水印信息； 步骤3：基于预训练集，对失真层进行预训练；在失真层预训练完成后固定失真层的网络参数，再基于训练集，对水印嵌入提取网络进行训练，在水印嵌入提取网络训练完成后得到训练好的水印嵌入提取网络； 步骤4：将测试集中的每个视频片段样本及其对应的嵌入端水印信息正向输入到训练好的水印嵌入提取网络的水印嵌入模块中，水印嵌入模块输出水印视频；然后对水印视频进行HEVC压缩，得到HEVC压缩视频；再将HEVC压缩视频作为失真视频，与全零向量一起反向输入到训练好的水印嵌入提取网络的水印提取模块中，水印提取模块输出提取端水印信息。

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