一种带有隐私保护功能的监控方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种带有隐私保护功能的监控方法和系统，其中方法包括以下步骤：S1，图像采集并获取相应的图像信息；S2，对上述图像信息进行处理整合和转换，便于后续分析和使用；S3，将上述处理好的数据进行数据存储；S4，用DETRDistill算法对图像信息进行相应的处理，获取最终的模型；S5，结合图像采集时所保留的元信息以及隐私目标对象在图像中的位置信息，获取隐私目标对象；S6，将隐私目标对象和需要保留的隐私目标对象的差集进行模糊化处理。本发明专利技术结合计算机视觉中目标检测的方法，更精细准确的检测出图像的隐私目标和需要处理保护的隐私部分，轻量级的DETRDistill模型，能够降低目标检测模型训练的时间和计算开销，更适合移动端等计算量有限的设备部署。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及监控方法和系统领域，特别涉及一种带有隐私保护功能的监控方法和系统。

技术介绍

1、近年来，监控装置应用在日常生活的方方面面。人们在生活中长时间暴露在摄像头下，隐私保护问题也日益凸显，人们对隐私保护也愈来愈关注。

2、在监控行业，一直执着于提升监控清晰度、储存能力、监控范围和特殊环境下的监视能力，而对目标对象的隐私保护方面没有过多的研究。而在一些需要对人物实时跟踪的隐私保护场所，或报道比较开放的节日，直接使用监控设备是对个人隐私的泄露。因此，采取相应的隐私保护方法是必要的。

3、同时，对于监控图像中隐私对象的识别与跟踪需要相应的技术。深度神经网络模型被广泛应用于图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得不错的效果。但是由于模型的体量较大，无法在算力有限、内存资源少，处理器性能不高，功耗受限的移动端/嵌入式设备上部署。故需要一定的算法轻量化方法。

技术实现思路

1、为了解决现有问题，本专利技术提供了一种带有隐私保护功能的监控方法和系统，具体方案如下：

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【技术保护点】

1.一种带有隐私保护功能的监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.基于权利要求1所述的方法的监控系统，其特征在于，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中的所述DETRDistill算法包括如下步骤：

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于：所述隐私目标检测模块采用步骤S4获取的最终模型，对传感器模块获取的图像信息进行人脸检测和识别，得到设计隐私的图像目标及其位置，构成隐私目标集合。

5.根据权利要求2所述的系统，其特征在于：所述的隐私目标处理模块，使用所采集图像的对焦区域信息以及已检测的隐私目标在图像内的位置信息，...

【技术特征摘要】

1.一种带有隐私保护功能的监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.基于权利要求1所述的方法的监控系统，其特征在于，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s4中的所述detrdistill算法包括如下步骤：

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于：所述隐私目标检测模块采用步骤s4获取的最终模型，对传感器模块获取的图像信息进行人脸检测和识别，得到设计隐私的图像目标及其位置，构成隐私目标集合。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭星，蒋贤斌，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：