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申请/专利权人：湖北大学
摘要：本发明属于目标检测和图像处理技术领域，公开了一种复杂交通环境下车牌和人脸信息脱敏及恢复的方法，包括以下步骤：复杂交通环境下车牌和人脸信息的检测；对检测到的目标进行脱敏处理；在特定条件下恢复脱敏后的图像。本发明采用上述一种复杂交通环境下车牌和人脸信息脱敏及恢复的方法，在改进的YOLOv9网络结构中增加图像增强模块、基于可变核卷积的特征提取和融合模块以及候选框筛选算法，实现了复杂交通环境下车牌及人脸目标模糊、有形变、被遮挡等精准检测，提升了智能网联汽车信息脱敏系统对复杂环境的适应性；通过对图像分块、替换加密和排列加密实现车牌和人脸区域脱敏及不可被识别，在特殊要求下对脱敏区域进行逆运算以实现可恢复。
主权项：1.一种复杂交通环境下车牌和人脸信息脱敏及恢复的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、复杂交通环境下车牌和人脸信息的检测，包括：S11、构建在复杂交通环境下进行车牌和人脸目标检测的检测模型；S12、通过训练集对所构建的检测模型进行训练；S13、通过验证集对所构建的检测模型进行检测质量评估；S2、提供可逆的脱敏方法对检测到的目标进行脱敏处理；S3、在特定条件下对脱敏后图像进行脱敏逆运算以进行图像还原，恢复脱敏信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北大学 一种复杂交通环境下车牌和人脸信息脱敏及恢复的方法
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