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申请/专利权人：广州佰锐网络科技有限公司

摘要：本发明涉及多媒体通信技术领域，具体为一种用于鸿蒙系统的音视频SDK接口，接口包括内容分析模块、视频编辑模块、质量评估模块、视频恢复模块、推荐引擎模块、安全监控模块、编码优化模块、本地计算模块。本发明中，通过深度卷积神经网络提高视频内容分析的精度，循环神经网络优化视频剪辑的连贯性，结构指标和峰值信噪比算法提升视频质量评估的准确性，生成对抗网络在视频恢复方面提高视频质量，在低质量视频帧的恢复上，推荐引擎模块的算法为用户提供个性化推荐，增强用户体验，LSTM的时间序列分析方法提高了安全监控效率，而动态码率调整技术和自适应流技术保证了视频的播放质量，本地计算模块的深度视频分析为视频内容质量提供全面优化。

主权项：1.一种用于鸿蒙系统的音视频SDK接口，其特征在于：所述接口包括内容分析模块、视频编辑模块、质量评估模块、视频恢复模块、推荐引擎模块、安全监控模块、编码优化模块、本地计算模块；所述内容分析模块基于视频数据，采用深度卷积神经网络分析视频内容，通过VGGNet网络识别和分类视频帧中的物体，利用ResNet进行场景理解和关键帧的检测，Inception网络用于抽象场景变换的特征，生成内容分析结果；所述视频编辑模块基于内容分析结果，采用循环神经网络进行视频剪辑，利用LSTM网络自动选择和排列关键帧，创建视频序列，进行色彩校正，通过区域生长算法优化色彩平衡和对比度，通过使用边缘检测技术添加特效，生成编辑视频；所述质量评估模块基于编辑视频，采用结构指标和峰值信噪比算法，对视频进行清晰度和色彩准确性评估，结构指标通过比较原始和处理后的图像数据来评估质量，而峰值信噪比分析图像中的噪声水平，生成质量评估结果；所述视频恢复模块基于质量评估结果，采用生成对抗网络进行视频帧增强和恢复，基础GAN用于恢复低质量视频帧，条件GAN处理损坏视频片段的修复，循环GAN用于改善整体视频序列的纹理和细节，生成纹理恢复视频；所述推荐引擎模块基于编辑视频和纹理恢复视频，采用协同过滤和基于内容的推荐算法，综合用户观看习惯和视频的内容特征，通过用户-项目协同过滤算法对用户偏好进行分析，项目-项目协同过滤算法则根据视频内容进行相似性匹配，为用户提供定制化的视频推荐，生成推荐列表；所述安全监控模块基于推荐列表，采用LSTM的时间序列分析方法，通过自回归模型分析视频中的行为模式，移动平均模型用于检测行为的异常变化，并进行异常行为的检测和预测，生成安全报警；所述编码优化模块基于纹理恢复视频和质量评估结果，采用动态码率调整技术，通过码率控制策略调整视频的数据流量，自适应流技术根据网络条件优化视频质量，生成优化视频；所述本地计算模块基于优化视频，采用高性能计算资源进行深度视频分析，通过深度学习图像识别技术识别视频内容中的目标场景和对象，物体追踪技术分析视频中的动态元素，为视频内容提供优化方案，生成视频分析结果。

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