[发明专利]一种分布式教学视频处理系统

权利要求书

1.一种分布式教学视频处理系统，其特征在于，包括：

教学视频文件传输模块，用于实现从视频存储服务器中下载原始视频文件，并上传视频处理系统处理后的视频文件；

教学视频GPU加速处理模块，用于实现根据用户输入的视频名称和视频分辨率对视频进行调整分辨率，根据用户输入的视频名和视频格式对视频进行转码，根据用户输入的视频名、起始时间和结束时间对视频进行裁剪；

教学视频自动人眼打马赛克模块，用于实现将教学视频分解为图像帧，检测图像中的人脸，检测人脸中人眼特征点，对人眼特征点区域进行打马赛克，把打码后的图像帧和音频制作成视频。

2.根据权利要求1所述的一种分布式教学视频处理系统，其特征在于：所述教学视频文件传输模块包括用户登录模块、Cookie处理模块、视频文件下载模块、视频文件上传模块，其中：

所述用户登录模块根据用户输入的用户名和密码登录视频存储服务器；

所述Cookie处理模块负责保存视频存储服务器返回的Cookie到本地以及从本地加载Cookie；

所述视频文件下载模块负责从视频存储服务器中下载视频文件；

所述视频文件上传模块负责上传处理后的视频到视频存储服务器。

3.根据权利要求1所述的一种分布式教学视频处理系统，其特征在于：所述教学视频GPU加速处理模块包括视频分辨率调整模块，视频转码模块，视频裁剪模块，其中：

所述视频分辨率调整模块对视频分辨率进行调整：通过解析HTTP POST请求中的请求参数，从而得到视频的目标分辨率，然后使用视频处理工具FFMPEG对指定的视频文件进行分辨率调整，在调整的过程中，充分挖掘GPU的并行计算能力，利用NVIDIA提供的NVENC、NVDEC加速视频编码解码，实现GPU加速视频处理，提高处理效率；

所述视频转码模块对视频格式进行转换：通过解析HTTP POST请求中的请求参数，从而得到目标的视频格式，然后使用视频处理工具FFMPEG对指定的视频文件进行视频格式的转换，在转换的过程中，充分挖掘GPU的并行计算能力，利用NVIDIA提供的NVENC、NVDEC加速视频编码解码，实现GPU加速视频处理，提高处理效率；

所述视频裁剪模块对视频进行裁剪：通过解析HTTP POST请求中的请求参数，从而得到需要裁剪的视频的起始时间和结束时间，然后使用视频处理工具FFMPEG对指定的视频文件进行裁剪。

4.根据权利要求1所述的一种分布式教学视频处理系统，其特征在于：所述教学视频自动人眼打马赛克模块包括图像中人脸检测模块、人脸中人眼特征点检测模块、连续帧间人眼特征点追踪模块、人眼特征点区域打马赛克模块及图像帧和音频合成视频模块，其中：

所述图像中人脸检测模块自动检测一张图像中的人脸区域的坐标点：预先训练一个检测人脸的基于深度学习的神经网络模型，保存神经网络的权重值到本地，在进行人脸检测时，从本地加载神经网络的权重值，当输入一张图像帧到模型中时，模型会自动检测出图像中人脸的坐标区域；

所述人脸中人眼特征点检测模块自动检测人脸中人眼特征点的坐标点：预先训练一个从人脸中检测人眼特征点的基于深度学习的神经网络模型，保存神经网络的权重值到本地，在进行人眼特征点检测时，从本地加载神经网络的权重值，当输入一张图像帧中的人脸区域到模型中时，模型会自动检测出人脸的人眼特征点；

所述连续帧间人眼特征点追踪模块对连续两帧图像的人眼特征点进行追踪：预先训练一个人眼特征点追踪的基于深度学习的神经网络模型，保存神经网络的权重值到本地，在进行人眼特征点追踪时，从本地加载神经网络的权重值，当输入下一帧的人脸区域到模型中时，追踪器先进行人眼特征点追踪，如果追踪的人眼特征点结果符合预期，则继续进行下一帧图像的处理，否则交给人眼特征点检测模块重新进行人眼特征点检测；

所述人眼特征点区域打马赛克模块对人眼特征点区域进行打马赛克：在图像中检测出人眼特征点之后，根据人眼特征点计算对应的马赛克区域，然后生成相应的人眼马赛克；

所述图像帧和音频合成视频模块把打码后的图像帧和音频合成视频文件：得到打码后的图像帧之后，结合视频中之前分离出的音频，使用视频处理工具工具FFMPEG将图像帧和音频合成最终的打码后的视频。