一种图像数据保护识别系统及其方法与摄像头、终端技术方案

本发明专利技术属于摄像头技术领域，具体涉及一种图像数据保护识别系统及其方法与摄像头、终端。所述图像数据保护识别方法，通过采集原始视频数据流；结合密码钥匙对获取的视频数据流加密成加密视频数据流；通过神经网络获得密码钥匙对加密视频数据流进行解密操作；直至输出图像识别结果，实现在摄像头终端对图像内容的识别，避免数据传输到云端识别过程中，数据被截获的风险；且由于省去了云端的介入，使得智能终端摄像头在实时性、安全性上有了较大的提高；同时省去了云端维护费用，降低智能摄像头的维护成本。

An Image Data Protection and Recognition System and Its Method with Camera and Terminal

The invention belongs to the technical field of camera, in particular to an image data protection and recognition system and its method, camera and terminal. The image data protection and recognition method includes collecting the original video data stream, encrypting the acquired video data stream into the encrypted video data stream by combining the cryptographic key, decrypting the encrypted video data stream by using the cryptographic key obtained by the neural network, and recognizing the image content at the camera terminal until the result of image recognition is output, so as to avoid data transmission to the cloud terminal. In the other process, the risk of data interception; and because the cloud is omitted, the real-time and security of smart terminal cameras have been greatly improved; at the same time, the cost of cloud maintenance has been omitted, and the maintenance cost of smart cameras has been reduced.

【技术实现步骤摘要】
一种图像数据保护识别系统及其方法与摄像头、终端
本专利技术属于摄像头
，具体涉及一种图像数据保护识别系统及其方法与摄像头、终端。
技术介绍
IOT日益盛行的今天，智能设备通常都需具备联网功能，设备联网增大了设备被网络破解、导致数据外流的风险，使得数据安全越来越受到重视；传统的网络摄像头识别物体，通常是将视频流数据传送至云端做识别处理、再将结果返回至终端；这就可能出现由于网络传输，导致图像识别的时滞性及数据被截获的风险，且为了保护数据的安全性、实时性经常要对云端进行维护；因此，在智能终端直接做图像识别，在今后会是比较常用的做法。
技术实现思路
为了解决上述摄像头通过云端识别物体，可能出现时滞性及数据被截获的风险，且云端维护成本高等问题，本专利技术提供一种图像识别数据保护系统及其方法与摄像头、终端。为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种图像数据保护识别方法，其方法如下：采集原始视频数据流；结合密码钥匙对获取的视频数据流加密成加密视频数据流；通过神经网络获得密码钥匙对加密视频数据流进行解密操作；直至输出图像识别结果。进一步的，视频数据流进行加密操作前，对视频数据流进行分段处理。进一步的，解密操作采用分段解密，对每个小数据量的数据进行解密。进一步的，神经网络解密后的数据存放在仅神经网络可见的存储器中。进一步的，解密后的数据存放在静态随机存取存储器中。一种图像数据保护识别系统，包括采集模块、加密模块、神经网络模块、存储模块，所述存储模块，用于存储加密算法的密码钥匙；采集模块，用于采集原始视频数据流；加密模块，用于通过结合密码钥匙对获取的视频数据流加密成加密视频数据流；神经网络模块，用于通过神经网络获得密码钥匙对加密视频数据流进行解密操作，并输出图像识别结果。进一步的，神经网络模块还包括存储单元，用于存储神经网络解密后的数据。进一步的，加密模块包括分段加密单元，用于将视频数据流进行分段加密处理。进一步的，神经网络模块还包括分段解密单元，用于将分段加密处理的数据流进行分段解密。进一步的，神经网络模块包括CNN神经网络、DNN神经网络、RNN神经网络中的一种或多种。一种摄像头，包括控制器，还包括上述的图像数据保护识别系统，所述图像识别数据保护系统与控制器相互独立设置。一种终端，包括扫地机器人、智能风扇、手机，具有上述的摄像头。本专利技术提供一种图像数据保护识别方法，通过采集原始视频数据流；结合密码钥匙对获取的视频数据流加密成加密视频数据流；通过神经网络获得密码钥匙对加密视频数据流进行解密操作；直至输出图像识别结果，实现在摄像头终端对图像内容的识别，避免数据传输到云端识别过程中，数据被截获的风险；且由于省去了云端的介入，使得智能终端摄像头在实时性、安全性上有了较大的提高；同时省去了云端维护费用，降低智能摄像头的维护成本。附图说明图1为图像数据保护识别系统的结构示意图；图2为图像数据保护识别方法的流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。一种终端，包括扫地机器人、智能风扇、手机等，所述终端上具有下面所述的摄像头。如图1所示，一种图像数据保护识别系统，包括存储模块1、采集模块2、加密模块3、神经网络模块4，所述存储模块1，用于存储加密算法的密码钥匙；即设计一种存储类硬件IP模块(为方便后续描述，将该IP模块简称为Store_IP)，该模块用于存储加密算法所必须的KEY，同时，该IP模块只能被特定的IP模块进行数据访问,却不能被CPU所访问；采集模块2，用于采集采集原始视频数据流，即通过摄像头数据接口采集原始视频数据流；加密模块3，用于通过结合密码钥匙对获取的视频数据流加密成加密视频数据流；加密模块包括分段加密单元，用户将视频数据流进行分段加密处理；也就是利用Store_IP模块中存储的加密KEY配合加密模块，对视频数据流进行加密，加密后的数据流可以放在任意存储介质，如外部的SDRAM，DDR等；由于该数据是经过加密处理的数据，外部手段在不了解加密算法原理及KEY时，是无法获得该视频流的原始数据；神经网络模块4，用于通过神经网络获得密码钥匙对加密视频数据流进行解密操作，并输出图像识别结果；神经网络模块包括存储单元、分段解密单元，所述分段解密单元用于将分段加密处理的数据流进行分段解密；所述存储单元用于存储解密处理后的视频数据流，且所述解密的视频数据流仅对神经网络模块可见，即神经网络CNN模块利用解密模块配合Store_IP模块的KEY对加密后的数据流进行解密操作，并将解密后的数据存放在仅神经网络CNN模块的可见的SRAM中；神经网络模块包括CNN神经网络、DNN神经网络、RNN神经网络，其具备多种、甚至上千种常见物体的识别功能，神经网络模块具备CNN、DNN、RNN网络结构运算能力，能够识别多种神经网络模型；因此，对于常见物体的识别，完全可以放在摄像头终端处理完成，省去了将视频数据流传送至云端的过程、提高了图像识别的实时性及节省了云端维护成本。如图2所示，一种图像数据保护识别方法，使用上述的图像数据保护识别系统，其方法如下：S1：采集原始的视频数据流；即通过摄像头数据接口采集原始的视频数据流；S2：结合密码钥匙对获取的视频数据流加密成加密视频数据流；加密视频数据流存储于内部和/或外部SRAM、SDRAM、DDR，也就是对利用Store_IP模块中存储的加密KEY配合加密模块，对视频数据流进行加密，加密后的数据流可以放在任意存储介质，如外部的SDRAM，DDR等；由于该数据是经过加密处理的数据，外部手段在不了解加密算法原理及KEY时，是无法获得该视频流的原始数据；S3：通过神经网络获得密码钥匙对加密视频数据流进行解密操作，直至输出图像识别结果；即神经网络CNN模块利用解密模块配合Store_IP模块的KEY对加密后的数据流进行解密操作，并将解密后的数据存放在仅神经网络CNN模块的可见的SRAM中；由于视频数据流在摄像头分辨率较高时，数据量通常比较大；而神经网络CNN模块SRAM容量通常比较小；为此，加密模块对提供视频流数据应用分段加密技术(Encrypt_AS_Block)进行分段处理，解密模块提供分段加密技术(Decrypt_AS_Block)对每个小数据量的数据进行解密；神经网络xNN模块对每个Block数据进行图像识别，直至整个图像数据解密完成，给出图像识别结果。神经网络xNN模块具备多种、甚至上千种常见物体的识别功能。该模块具备常见的CNN、DNN、RNN网络结构运算能力，能够识别多种神经网络模型；因此，对于常见物体的识别，完全可以放在摄像头终端处理完成，省去了将视频数据流传送至云端的过程、提高了图像识别的实时性及节省了云端维护成本。上述仅为本专利技术的优选具体实施方式，但本专利技术的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本专利技术进行非实质性的改动，均应属于侵犯本专利技术保护范围的行为。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像数据保护识别方法，其特征在于，其方法如下：采集原始视频数据流；结合密码钥匙对获取的视频数据流加密成加密视频数据流；通过神经网络获得密码钥匙对加密视频数据流进行解密操作；直至输出图像识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种图像数据保护识别方法，其特征在于，其方法如下：采集原始视频数据流；结合密码钥匙对获取的视频数据流加密成加密视频数据流；通过神经网络获得密码钥匙对加密视频数据流进行解密操作；直至输出图像识别结果。2.根据权利要求1所述的图像数据保护识别方法，其特征在于：所述视频数据流进行加密操作前，对视频数据流进行分段处理。3.根据权利要求2所述的图像数据保护识别方法，其特征在于：所述解密操作采用分段解密，对每个小数据量的数据进行解密。4.根据权利要求1所述的图像数据保护识别方法，其特征在于：所述神经网络解密后的数据存放在仅神经网络可见的存储器中。5.根据权利要求4所述的图像数据保护识别方法，其特征在于：所述解密后的数据存放在静态随机存取存储器中。6.一种图像数据保护识别系统，应用于摄像头，其特征在于：包括采集模块、加密模块、神经网络模块、存储模块，所述存储模块，用于存储加密算法的密码钥匙；采集模块，用于采集原始视频数据流；加密模块，用于通过结合密码钥匙对获取的视频数...

【专利技术属性】
技术研发人员：王谦智，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44