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公开(公告)号:CN106851391A
公开(公告)日:2017-06-13
申请号:CN201510882112.9
申请日:2015-12-03
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 , 北京数码视讯科技股份有限公司
IPC: H04N21/438 , H04N21/443 , H04N21/4623 , H04N21/4627 , H04N21/8352
CPC classification number: H04H60/14 , H04N21/4623 , H04N21/4383 , H04N21/443 , H04N21/4627 , H04N21/8352
Abstract: 一种用于智能操作系统的条件接收方法,直播应用模块响应于换台指令,将所切换的频道节目标识发送给媒体播放模块;数字电视模块获取全部频道信息和控制管理信息,媒体播放模块根据所获取的频道节目标识向所述数字电视模块获取该频道节目的videoPid、audioPid、casId、ecmPid、emmPid,并分配解扰器Descramblerid,一并传送给条件接收模块;条件接收模块根据casId选择注册的条件接收应用模块,将频道的videoPid、audioPid、ecmPid、emmPid、Descramblerid发送给条件接收应用模块;条件接收应用模块根据ecmPid和emmPid向数字电视模块获取相应的ecmData和emm Data并解析,从而获得EK1、EK2和ECW连同videoPid、audioPid、Descramblerid发送给条件接收模块;条件接收模块将这些信息发送给高安芯片;高安芯片根据所获得的信息控制DescramblerID对应的解扰器对频道节目数据解扰并进行播放。
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公开(公告)号:CN106803980A
公开(公告)日:2017-06-06
申请号:CN201710116619.2
申请日:2017-02-28
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 , 北京永新视博数字电视技术有限公司 , 北京数码视讯科技股份有限公司 , 深圳市海思半导体有限公司
IPC: H04N21/418 , H04N21/426 , H04N21/4623 , H04N21/266
CPC classification number: H04N21/26606 , H04N21/26613 , H04N21/4182 , H04N21/42623 , H04N21/4623
Abstract: 本发明实施例公开了一种加密控制字的保护方法、硬件安全模块、主芯片和终端,应用于包括前端和终端的可下载条件接收系统,终端包括主芯片和硬件安全模块,该方法包括:接收主芯片发送的硬件安全模块授权管理消息和加密控制字,其中,硬件安全模块授权管理消息中包括用于解密加密控制字的密钥;根据硬件安全模块授权管理消息和硬件安全模块中存储的硬件安全模块根密钥,对加密控制字进行解密,得到控制字;根据硬件安全模块中存储的重加密密钥对控制字进行重加密,得到重加密控制字;将重加密控制字发送到主芯片,以便主芯片根据前端发送的主芯片授权管理消息解密重加密控制字,得到控制字。本发明实施例利用该硬件安全模块增强了DCAS的安全性。
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公开(公告)号:CN106803980B
公开(公告)日:2019-01-11
申请号:CN201710116619.2
申请日:2017-02-28
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 , 北京永新视博数字电视技术有限公司 , 北京数码视讯科技股份有限公司 , 深圳市海思半导体有限公司
IPC: H04N21/418 , H04N21/426 , H04N21/4623 , H04N21/266
Abstract: 本发明实施例公开了一种加密控制字的保护方法、硬件安全模块、主芯片和终端,应用于包括前端和终端的可下载条件接收系统,终端包括主芯片和硬件安全模块,该方法包括:接收主芯片发送的硬件安全模块授权管理消息和加密控制字,其中,硬件安全模块授权管理消息中包括用于解密加密控制字的密钥;根据硬件安全模块授权管理消息和硬件安全模块中存储的硬件安全模块根密钥,对加密控制字进行解密,得到控制字;根据硬件安全模块中存储的重加密密钥对控制字进行重加密,得到重加密控制字;将重加密控制字发送到主芯片,以便主芯片根据前端发送的主芯片授权管理消息解密重加密控制字,得到控制字。本发明实施例利用该硬件安全模块增强了DCAS的安全性。
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公开(公告)号:CN105472380A
公开(公告)日:2016-04-06
申请号:CN201510799512.3
申请日:2015-11-19
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院
IPC: H04N17/02
Abstract: 本发明属于视频显著性检测领域,具体地说,涉及基于蚁群的压缩于显著性检测算法,其技术特点是:将视频帧划分为块并建模成一个图;从压缩码流中提取每个节点的时域和空域特征,构建时空域启发矩阵;使用蚁群算法,根据时空域启发矩阵分别获得时空域显著性图;根据人眼视觉特性和时空域显著性图的特征,自适应融合时域和空域显著性图像,得到图像显著区域。本发明设计合理,其利用蚁群算法的正反馈机制和贪婪启发搜索机制,在寻找全局最优解上更有优势,时空域信息结合更符合人眼视觉规律,自适应融合方式使得最终检测效果更加符合人眼主观感知质量。同时,本发明不依赖于视频内容变化以及编码时参数设置的影响,具有良好的鲁棒性以及可扩展性。
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