[发明专利]监控视频溯源处理方法、系统、存储介质、视频监控终端

说明书

本发明属于视频监控信息处理技术领域，公开了一种监控视频溯源处理方法、系统、存储介质、视频监控终端，所述监控视频溯源处理方法对所要提取的图像进行方差计算，利用Winener滤波器进行去噪，分配RGB三色通道的权重获取最终PRNU噪声，计算PRNU噪声平均值作为设备指纹；计算视频帧与设备指纹的NCC相关序列，以此序列作为视频特征馈送到分类器中训练分类模型；对待检测的视频，以同样方法构建NCC特征值，利用分类模型对待检测视频进行预测分类，得出分类结果以实现视频源识别。系统包括：PRNU噪声提取模块，指纹构建模块。本发明提出的方法能够有效进行视频溯源，相比传统方法，提升了溯源准确率。

技术领域

本发明属于视频监控信息处理技术领域，尤其涉及一种监控视频溯源处理方法、系统、存储介质、视频监控终端。

背景技术

目前，由于“天网工程”、“雪亮工程”等监控系统的发展建设，视频监控已经得到了普遍应用。视频监控一方面能够对城市各区域、各角落进行全天候监控，记录相关违法犯罪行为，另一方面能够告诫人们规范言行，对人们起到一定震慑作用。此外，视频监控系统的快速发展也给司法认证工作带来了便利，视频证据已成为解决法庭纠纷中的重要证据手段。然而，违法犯罪人员利用各种视频编辑软件对监控视频进行伪造、篡改，欺骗监控人员，从而进行违法犯罪活动，造成他人损失，甚至影响社会稳定。而且，视频伪造会误导法庭判案，影响司法公正性，降低公信力。基于传感器模式噪声的方法是视频的取证领域常用的方法。传感器模式噪声在视频压缩过程中会遭到不同程度破坏，传统的基于PRNU的视频溯源方法从所有视频帧或仅从关键帧中进行提取，忽略了未受损的有效区域，以此构建的设备指纹不准确；在视频溯源决策时，未考虑实际测试视频帧的PRNU的准确性，导致溯源准确率不能满足视频监控系统要求。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：传统基于PRNU的视频溯源方法忽略了未受损的有效区域，以此构建的设备指纹不准确；在视频溯源决策时，未考虑实际测试视频帧的PRNU的准确性，导致溯源准确率不能满足视频监控系统要求。

解决以上问题及缺陷的难度为：PRNU噪声在视频压缩过程中会遭到破坏，测试数据特征提取不当导致溯源准确率低。

解决以上问题及缺陷的意义为：视频监控系统建设过程中的保障视频原始性的安全需求越来越高，视频取证问题如果不解决，不仅影响社会秩序，还会对司法机关决策造成重大影响，在此情况下，对视频溯源的研究显得尤为重要，对溯源准确率的要求也越来越高。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种监控视频溯源处理方法、系统、存储介质、视频监控终端。

本发明是这样实现的，一种监控视频溯源处理方法，所述监控视频溯源处理方法对所要提取的图像进行方差计算，利用Winener滤波器进行去噪，分配RGB三色通道的权重获取最终PRNU噪声，计算PRNU噪声平均值作为设备指纹；计算视频帧与设备指纹的NCC相关序列，以此序列作为视频特征馈送到分类器中训练分类模型；对待检测的视频，以同样方法构建NCC特征值，利用分类模型对待检测视频进行预测分类，得出分类结果以实现视频源识别。

进一步，所述监控视频溯源处理方法的视频可用帧选取，用R_t(x,y)代表当前帧t的(x,y)代表的区域块是否可用来进行PRNU提取，如果在特定的块区域中DCT-AC系数全为零，则R_t(x,y)＝0，在视频噪声提取时舍弃该块；否则，设置R_t(x,y)＝1，在视频噪声提取期间使用该块的PRNU噪声，其中t表示视频帧t：

直接从I帧中提取PRNU，即R_t(x,y)恒为1，如果是B、P帧，则对每个块区域进行判断，选取未受损的块区域进行PRNU提取。

进一步，所述监控视频溯源处理方法的PRNU提取包括：