一种基于三维点云识别保密介质类型的销毁方法与系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于三维点云识别保密介质类型的销毁方法和系统，属于图像数据处理技术领域。本发明专利技术通过采用包括有点云特征提取网络和介质体量识别网络的保密介质销毁识别网络模型，可以对机械粉碎过程中的保密介质碎片进行体量识别，从而自动判断介质碎片的体积是否满足销毁要求或需要进行二次粉碎，显著提升了介质销毁流程的工作效率和可靠性，有效降低了信息泄露的可能性，填补了保密介质机械粉碎技术的漏洞。技术的漏洞。技术的漏洞。

【技术实现步骤摘要】
一种基于三维点云识别保密介质类型的销毁方法与系统


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，特别是涉及一种基于三维点云识别保密介质类型的销毁方法与系统。

技术介绍

[0002]随着信息技术的快速发展和各领域信息化建设的加速，越来越多的信息保密手段被广泛应用于军用和民用领域。一旦发生保密介质的丢失或泄密，就会对个人、企业甚至国家的安全与利益造成不可估量的损失，因此对结束生命周期的保密介质进行科学规范的销毁十分关键。机械粉碎是目前使用最普遍、效果最好的保密介质销毁手段，然而在现阶段的介质粉碎过程中无法对介质的颗粒度大小进行判定，难以确保保密介质所承载的信息得到了有效破坏，因而使得信息安全面临着极大的威胁。
[0003]目前，机械粉碎主要依赖于人工目视的方法对粉碎后保密介质的尺寸进行判断，以确定是否需要进行二次粉碎。或者通过人为设定机械粉碎时长的方式，提高介质销毁的可靠性。现有方法不仅需要消耗大量的时间和精力，而且销毁效果容易受到主观因素的影响（闫国卿,许振明.信息存储介质的安全销毁方法及资源化技术[J].材料导报,2013,27(03):12
‑
17+31.）。因此本领域亟需一种自动化的保密介质销毁方法，通过快速、准确地识别纸张、钢板、塑料等多种类型介质的尺寸大小，实现理想的介质机械粉碎效果。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于三维点云识别保密介质类型的销毁方法与系统，以能够通过快速、准确地识别纸张、钢板、塑料等多种类型介质的尺寸大小，进而实现理想的介质机械粉碎效果。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种基于三维点云识别保密介质类型的销毁方法，包括：建立介质碎片点云分割数据集；构建保密介质销毁识别网络模型；所述保密介质销毁识别网络模型包括：点云特征提取网络和介质体量识别网络；所述点云特征提取网络包括：采样层、成组层、Pointnet网络层和坐标信息嵌入操作层；所述介质体量识别网络包括：体量计算支路和点云分类支路；采用所述介质碎片点云分割数据集训练所述保密介质销毁识别网络模型，得到训练好的保密介质销毁识别网络模型；获取待识别介质碎片的点云数据，并将所述待识别介质碎片的点云数据输入至所述保密介质销毁识别网络模型中，得到介质碎片的类型和大体积介质碎片的数量；大体积介质碎片为超出预设尺寸的介质碎片；当所述大体积介质碎片的数量大于第一预设阈值时，对待识别介质碎片进行二次粉碎后，返回步骤“获取待识别介质碎片的点云数据，并将所述待识别介质碎片的点云数据
输入至所述保密介质销毁识别网络模型中，得到介质碎片的类型和大体积介质碎片的数量”；当所述大体积介质碎片的数量小于等于第一预设阈值时，输出“销毁成功”字样。
[0006]优选地，所述点云特征提取网络中的特征提取过程包括：所述采样层和所述成组层基于N1个采样中心点，将第一点云数据划分N1个点云团得到第二点云数据；所述第一点云数据中点云的个数为N，每一点云的特征包括x轴、y轴和z轴上的坐标值；每一点云团中点云的个数为K；将所述第二点云数据输入至所述Pointnet网络层进行特征提取，得到维度为N1*F1的点云数据；将所述维度为N1*F1的点云数据输入至所述坐标信息嵌入操作层，嵌入采样中心点的3个空间坐标值得到输出维度为N1*（3+F1）的第三点云数据；将所述第三点云数据作为所述采样层和所述成组层的输入，返回执行“所述采样层和所述成组层基于N1个采样中心点，将第一点云数据划分N1个点云团得到第二点云数据”，直至达到预设处理次数后得到输出点云数据。
[0007]优选地，所述体量计算支路中的数据处理过程包括：确定所述输出点云数据中每个点与其他点间的特征相关性关系；基于所述特征相关性关系构建点云关系矩阵；确定所述点云关系矩阵中每行小于第二预设阈值的数量，得到点云体量表征向量；所述每行小于第二预设阈值的数量表示每个点所属点云区域的体量；当所述点云体量表征向量中的体量大于体量阈值时，判定与所述体量对应的点所属的介质碎片为大体积介质碎片；确定所述点云体量表征向量中大于体量阈值r的体量的个数得到当前机械粉碎设备中大体积介质碎片的数量。
[0008]优选地，所述点云分类支路中的数据处理过程包括：将所述输出点云数据输入至所述点云分类支路中的两层全连接层中得到点云类别矩阵；所述点云类别矩阵中每行的最大值对应的类别即为与所述最大值对应的点所属的介质碎片的类型。
[0009]优选地，所述建立介质碎片点云分割数据集，具体包括：采用3D扫描设备获取不同类型和不同颗粒度下保密介质碎片的点云数据；采用滤波算法滤除所述不同类型和不同颗粒度下保密介质碎片的点云数据中的噪点和离群点，得到去噪后的点云数据；采用双标签对所述去噪后的点云数据进行标注，得到标注点云数据；基于所述标注点云数据形成介质碎片点云分割数据集。
[0010]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术提供的基于三维点云识别保密介质类型的销毁方法，通过采用包括有点云特征提取网络和介质体量识别网络的保密介质销毁识别网络模型，可以对机械粉碎过程中的保密介质碎片进行体量识别，从而自动判断介质碎片的体积是否满足销毁要求或需要进行二次粉碎，显著提升了介质销毁流程的工作效率和可靠性，有效降低了信息泄露的可能性，填补了保密介质机械粉碎技术的漏洞。
[0011]对应于上述提供的基于三维点云识别保密介质类型的销毁方法，本专利技术还提供了以下实施系统：其中，一种基于三维点云识别保密介质类型的销毁系统，包括：数据集建立模块，用于建立介质碎片点云分割数据集；网络构建模块，用于构建保密介质销毁识别网络模型；所述保密介质销毁识别网络模型包括：点云特征提取网络和介质体量识别网络；所述点云特征提取网络包括：采样层、成组层、Pointnet网络层和坐标信息嵌入操作层；所述介质体量识别网络包括：体量计算支路和点云分类支路；模型训练模块，用于采用所述介质碎片点云分割数据集训练所述保密介质销毁识别网络模型，得到训练好的保密介质销毁识别网络模型；数量
‑
类型确定模块，用于获取待识别介质碎片的点云数据，并将所述待识别介质碎片的点云数据输入至所述保密介质销毁识别网络模型中，得到介质碎片的类型和大体积介质碎片的数量；大体积介质碎片为超出预设尺寸的介质碎片；返回执行模块，用于当所述大体积介质碎片的数量大于第一预设阈值时，对待识别介质碎片进行二次粉碎后，返回步骤“获取待识别介质碎片的点云数据，并将所述待识别介质碎片的点云数据输入至所述保密介质销毁识别网络模型中，得到介质碎片的类型和大体积介质碎片的数量”；输出模块，用于当所述大体积介质碎片的数量小于等于第一预设阈值时，输出“销毁成功”字样。
[0012]优选地，所述数据集建立模块包括：数据获取单元，用于采用3D扫描设备获取不同类型和不同颗粒度下保密介质碎片的点云数据；数据滤除单元，用于采用滤波算法滤除所述不同类型和不同颗粒度下保密介质碎片的点云数据中的噪点和离群点，得到去噪后的点云数据；数据标注单元，用于采用双标签对所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于三维点云识别保密介质类型的销毁方法，其特征在于，包括：建立介质碎片点云分割数据集；构建保密介质销毁识别网络模型；所述保密介质销毁识别网络模型包括：点云特征提取网络和介质体量识别网络；所述点云特征提取网络包括：采样层、成组层、Pointnet网络层和坐标信息嵌入操作层；所述介质体量识别网络包括：体量计算支路和点云分类支路；采用所述介质碎片点云分割数据集训练所述保密介质销毁识别网络模型，得到训练好的保密介质销毁识别网络模型；获取待识别介质碎片的点云数据，并将所述待识别介质碎片的点云数据输入至所述保密介质销毁识别网络模型中，得到介质碎片的类型和大体积介质碎片的数量；大体积介质碎片为超出预设尺寸的介质碎片；当所述大体积介质碎片的数量大于第一预设阈值时，对待识别介质碎片进行二次粉碎后，返回步骤“获取待识别介质碎片的点云数据，并将所述待识别介质碎片的点云数据输入至所述保密介质销毁识别网络模型中，得到介质碎片的类型和大体积介质碎片的数量”；当所述大体积介质碎片的数量小于等于第一预设阈值时，输出“销毁成功”字样。2.根据权利要求1所述的基于三维点云识别保密介质类型的销毁方法，其特征在于，所述点云特征提取网络中的特征提取过程包括：所述采样层和所述成组层基于N1个采样中心点，将第一点云数据划分N1个点云团得到第二点云数据；所述第一点云数据中点云的个数为N，每一点云的特征包括x轴、y轴和z轴上的坐标值；每一点云团中点云的个数为K；将所述第二点云数据输入至所述Pointnet网络层进行特征提取，得到维度为N1*F1的点云数据；将所述维度为N1*F1的点云数据输入至所述坐标信息嵌入操作层，嵌入采样中心点的3个空间坐标值得到输出维度为N1*（3+F1）的第三点云数据；将所述第三点云数据作为所述采样层和所述成组层的输入，返回执行“所述采样层和所述成组层基于N1个采样中心点，将第一点云数据划分N1个点云团得到第二点云数据”，直至达到预设处理次数后得到输出点云数据。3.根据权利要求2所述的基于三维点云识别保密介质类型的销毁方法，其特征在于，所述体量计算支路中的数据处理过程包括：确定所述输出点云数据中每个点与其他点间的特征相关性关系；基于所述特征相关性关系构建点云关系矩阵；确定所述点云关系矩阵中每行小于第二预设阈值的数量，得到点云体量表征向量；所述每行小于第二预设阈值的数量表示每个点所属点云区域的体量；当所述点云体量表征向量中的体量大于体量阈值时，判定与所述体量对应的点所属的介质碎片为大体积介质碎片；确定所述点云体量表征向量中大于体量阈值r的体量的个数得到当前机械粉碎设备中大体积介质碎片的数量。4.根据权利要求3所述的基于三维点云识别保密介质类型的销毁方法，其特征在于，所述点云分类支路中的数据处理过程包括：将所述输出点云数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗远哲，王军亮，刘瑞景，张艺腾，李连庚，任德旺，荆全振，尹贞，靳晓栋，
申请(专利权)人：北京中超伟业信息安全技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：