【技术实现步骤摘要】
一种图像敏感信息脱敏方法及装置
本说明书一个或多个实施例涉及图像信息
，尤其涉及一种图像敏感信息脱敏方法及装置。
技术介绍
目前，人们对于图像信息的保护越来越重视，图像信息脱敏是一个广泛用于图像信息保护的方法。图像信息脱敏是指对敏感信息通过脱敏规则进行数据变形，实现对敏感信息的保护。现有的图像脱敏技术，多采用图像模糊、添加水印、添加马赛克等方式进行信息的遮挡，对于图像的敏感信息起到了一定的保护作用。但是，专利技术人发现，现有的图像脱敏技术是不可逆的，在去除敏感信息的过程中，也去除了图像本身存在的一部分信息，无法进行图像的二次识别。
技术实现思路
有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种图像敏感信息脱敏方法及装置，以解决现有技术中脱敏后的图像无法二次识别的问题。基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种图像敏感信息脱敏方法，包括：获得原始图像；将所述原始图像输入预训练好的目标检测算法模型中，获得原始标识牌图像；利用透视变换矫正所述原始标...
【技术保护点】
1.一种图像敏感信息脱敏方法，其特征在于，包括：/n获得原始图像；/n将所述原始图像输入预训练好的目标检测算法模型中，获得原始标识牌图像；/n利用透视变换矫正所述原始标识牌图像，获得标识牌矫正图像；将所述标识牌矫正图像输入预训练好的机器学习算法模型中，获得敏感信息；/n基于预设的替换规则，替换所述敏感信息，获得标识牌替换图像；/n利用透视变换的逆变换处理所述标识牌替换图像，获得原始几何状态下的标识牌替换图像；/n将所述原始几何状态下的标识牌替换图像放回所述原始图像，获得脱敏后的替换图像。/n
【技术特征摘要】
20201127 CN 20201136781361.一种图像敏感信息脱敏方法，其特征在于，包括：
获得原始图像；
将所述原始图像输入预训练好的目标检测算法模型中，获得原始标识牌图像；
利用透视变换矫正所述原始标识牌图像，获得标识牌矫正图像；将所述标识牌矫正图像输入预训练好的机器学习算法模型中，获得敏感信息；
基于预设的替换规则，替换所述敏感信息，获得标识牌替换图像；
利用透视变换的逆变换处理所述标识牌替换图像，获得原始几何状态下的标识牌替换图像；
将所述原始几何状态下的标识牌替换图像放回所述原始图像，获得脱敏后的替换图像。
2.根据权利要求1所述的图像敏感信息脱敏方法，其特征在于，所述基于预设的替换规则，替换所述敏感信息，获得标识牌替换图像；利用透视变换的逆变换处理所述标识牌替换图像，获得原始几何状态下的标识牌替换图像；包括
基于预设的替换规则，替换所述敏感信息，获得标识牌替换图像；
将所述标识牌替换图像进行做旧处理，获得做旧后的标识牌替换图像；
利用透视变换的逆变换处理所述做旧后的标识牌替换图像，获得原始几何状态下的标识牌替换图像。
3.根据权利要求2所述的图像敏感信息脱敏方法，其特征在于，将所述标识牌替换图像进行做旧处理，获得做旧后的标识牌替换图像，包括：
对所述标识牌替换图像进行高斯加噪和/或椒盐加噪处理，获得添加高斯噪声和/或椒盐噪声的标识牌替换图像。
4.根据权利要求1所述的图像敏感信息脱敏方法，其特征在于，所述目标检测算法模型为YOLOV3或者YOLOV4模型；
所述目标检测算法模型的训练方法为：
获取第一训练集，所述第一训练集包括标识有标识牌图像的训练巡检图像；
将所述训练巡检图像输入YOLOV3或者YOLOV4模型进行迭代运算，直至达到预设的迭代次数；
获得训练好的YOLOV3或者YOLOV4模型。
5.根据权利要求1所述的图像敏感信息脱敏方法，其特征在于，所述机器学习算法模型为决策树模型；
所述机器学习算法模型的训练方法为：
获取第二训练集，所述第二训练集包括标识有标识信息的标识牌训练图像；
从训练集中选择特征集，以最优的特征集作为第一叶节点，以其它特征集作为...
【专利技术属性】
技术研发人员：王路涛，高灵超，李浩松，程志华，陈振宇，郝赫，王一梦，郭敬林，
申请(专利权)人：国家电网有限公司大数据中心，北京国电通网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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