车牌和人脸图像脱敏方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术目标检测技术领域，涉及一种车牌和人脸图像脱敏方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括步骤获取车牌、人脸数据，对所述车牌、人脸数据进行清洗与标注；采用经过清洗的所述车牌、人脸数据，对数据脱敏模型进行训练；对经过训练后的所述数据脱敏模型进行轻量化改进；对经过轻量化改进后的所述数据脱敏模型，进行嵌入式部署与优化，进行车牌信息和人脸信息脱敏。基于车载视频的图像数据，对画面中的人脸车牌信息进行局部轮廓化处理，相比正常的车载视频，更具有数据采集的合规性和数据使用的安全性；缩短了目标检测脱敏模型的训练与开发周期，确保人脸车牌数据脱敏的准确性，保证了个人隐私数据的安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及目标检测，尤其涉及一种车牌和人脸图像脱敏方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

1、随着智能汽车的普及，车载数据也越来越多。为了保护用户关键信息不被恶意使用，按照相关法规要求，各大主机厂商和技术供应商都分别对采集的视频流数据，进行了一定程度的匿名化处理。

2、现有技术中，一般的匿名化处理思路是：一是将视频流数据传输到云端，然后对人脸和车牌等隐私数据进行脱敏。但是，这对采集视频流数据的实时处理、高效使用以及隐私脱敏的准确性、安全性，提出了更高的要求。二是：在第一种思路的基础上，进行更进一步的改进，先采集路试数据至云端，通过数据标注，进行模型训练，得到初版模型。在车端部署初版模型进行数据匿名化处理，然后不断更新模型推送至车端更新，构造出算法闭环，解决模型迭代更新的问题。这类方式存在一些不足之处：数据脱敏算法模型的开发周期时间太长，需要不断进行更新，对于不同车端设备，硬件性能参差不齐，会存在资源使用无法满足的问题，影响车机的正常使用，需要重新进行模型的训练与开发；另一方面，现有量产的网联汽车，硬件资源一般比较落后，基本上很难满足数本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种车牌和人脸图像脱敏方法，其特征在于，包括下述步骤：

2.根据权利要求1所述的车牌和人脸图像脱敏方法，其特征在于，所述步骤S1、获取车牌、人脸数据，对所述车牌、人脸数据进行清洗与标注具体包括：

3.根据权利要求1所述的车牌和人脸图像脱敏方法，其特征在于，所述步骤S2、采用经过清洗的所述车牌、人脸数据，对数据脱敏模型进行训练具体包括：

4.根据权利要求3所述的车牌和人脸图像脱敏方法，其特征在于，所述步骤S3、对经过训练后的所述数据脱敏模型进行轻量化改进具体包括：

5.根据权利要求1所述的车牌和人脸图像脱敏方法，其特征在于，所述步骤S4、...

【技术特征摘要】

1.一种车牌和人脸图像脱敏方法，其特征在于，包括下述步骤：

2.根据权利要求1所述的车牌和人脸图像脱敏方法，其特征在于，所述步骤s1、获取车牌、人脸数据，对所述车牌、人脸数据进行清洗与标注具体包括：

3.根据权利要求1所述的车牌和人脸图像脱敏方法，其特征在于，所述步骤s2、采用经过清洗的所述车牌、人脸数据，对数据脱敏模型进行训练具体包括：

4.根据权利要求3所述的车牌和人脸图像脱敏方法，其特征在于，所述步骤s3、对经过训练后的所述数据脱敏模型进行轻量化改进具体包括：

5.根据权利要求1所述的车牌和人脸图像脱敏方法，其特征在于，所述步骤s4、对经过轻量化改进后的所述数据脱敏模型，进行嵌入式部署与优化，进行车牌信息和人脸信息脱敏具体包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：肖欢，林上均，杨培，宋云生，范宜佳，欧宪东，郑利蓉，
申请(专利权)人：深圳联友科技有限公司，
类型：发明
国别省市：