【摘 要】
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云视频监控系统因其普遍性、可扩展性和稳健性而受到越来越多的关注。但是,云端存储的监控视频包含很多个人或者组织的隐私信息,这些信息面临着被窃取的危险。因此云端应该保
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云视频监控系统因其普遍性、可扩展性和稳健性而受到越来越多的关注。但是,云端存储的监控视频包含很多个人或者组织的隐私信息,这些信息面临着被窃取的危险。因此云端应该保护监控视频免受隐私泄露,目前常采用的做法是在监控视频上传到云端之前对其进行加密;另一方面,利用云的计算能力来处理和分析监控视频是一种趋势,其中运动检测和追踪是云视频监控系统的重要任务。总之,云视频监控系统需要保护视频隐私的同时仍允许云端进行运动检测和追踪。现有技术允许在加密视频进行运动检测和追踪,其中一种解决方案在像素域进行运动检测,但是过高的计算复杂度很难满足当前应用的即时性。近来一些解决方案提出在压缩域上进行加密和运动检测,但是从加密视频中检测的运动轨迹所有细节完全被暴露。监控视频密文运动检测技术研究在最新的H.265/HEVC视频编码技术基础上提出了一种支持粒度可调整加密视频运动检测方案,对隐私保护和运动检测精度之间的冲突要求进行灵活的粒度控制。方案主要包括视频加密和加密视频运动检测两部分。视频加密算法在码流选择性加密算法的基础上添加了扰乱层次的加密,包括CTU位置扰乱和CTU内部扰乱,加密算法能够满足码流格式兼容性以及特征信息保留性,以至于能通过标准解码器解析得到统计特征信息;同时该算法可逆,以确保授权用户能够从加密视频中解密还原原始视频。加密视频运动检测算法包括信息预处理、局部方向预测和全局方向预测,最终推断运动物体的轨迹。实验结果表明系统在运动检测和跟踪方面具有较高的精度,并且实现了检测粒度可调,同时加密算法对底层视频压缩效率影响极小。
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