[发明专利]数据处理

说明书

本公开涉及数据处理。公开了一种用于包括神经网络的对象识别系统的数据处理的方法。所述方法包括，在安全环境中：获得第一感测数据，所述第一感测数据表示通过传感器测量的物理量。在所述安全环境中使用所述神经网络来处理所述第一感测数据，以在所述第一感测数据中识别对象。所述方法包括确定所识别的对象属于预定对象类。响应于确定，所述第一感测数据的第一部分被分类为要保护的数据，并且所述第一感测数据的第二部分被分类为不要保护的数据。从至少所述第二部分导出的第二感测数据作为非安全数据被输出。

技术领域

本发明涉及用于处理数据的方法和设备。

背景技术

可以处理表示通过传感器测量的物理量的感测数据(诸如表示图像的图像数据)以检测感测数据的特性。例如，可以处理图像数据以在图像中检测对象。感测数据(例如图像)可能包含敏感信息；其丢失、误用或修改或对其未经授权的访问可能不利地影响个人或组织的隐私、福利或安全。因此期望改进用于寻求保护这样的敏感信息的数据处理方法。

发明内容

根据本公开的第一方面，提供了一种用于包括神经网络的对象识别系统的数据处理的方法，所述方法包括，在安全环境中：

获得第一感测数据，所述第一感测数据表示通过传感器测量的物理量；

使用所述神经网络来处理所述第一感测数据，以在所述第一感测数据中识别对象；

确定所识别的对象属于预定对象类；

响应于确定，将所述第一感测数据的第一部分分类为要用至少一个安全特征保护的数据，并且将所述第一感测数据的第二部分分类为未应用所述至少一个安全特征的数据；以及

将从至少所述第二部分导出的第二感测数据输出作为非安全数据。

根据本公开的第二方面，提供了一种包括神经网络的对象识别系统，所述对象识别系统被配置为执行安全数据处理操作，所述安全数据处理操作包括：

获得第一感测数据，所述第一感测数据表示通过传感器测量的物理量；

使用所述神经网络来处理所述第一感测数据，以在所述第一感测数据中识别对象；

确定所识别的对象属于预定对象类；

响应于所述确定，将所述第一感测数据的第一部分分类为要用至少一个安全特征保护的数据，并且将所述第一感测数据的第二部分分类为未应用所述至少一个安全特征的数据；以及

将从至少所述第二部分导出的第二感测数据输出作为非安全数据。

根据示例的参考附图进行的以下描述，另外的特征和优点将变得显而易见。

附图说明

图1示出了根据示例的图示用于包括神经网络的对象识别系统的图像处理的方法的流程图。

图2示意性地示出了包括用于与本文描述的图像处理方法一起使用的对象识别系统的示例图像处理系统。

图3示意性地示出了根据示例的卷积神经网络。

图4示意性地示出了示例神经网络加速器。

图5示意性地示出了根据示例的耦合到示例去卷积神经网络的图3的卷积神经网络。

具体实施方式

参考附图，根据示例的系统和方法的细节将通过以下描述变得显而易见。在此说明书中，出于解释的目的，阐述了某些示例的许多具体细节。在说明书中对“示例”或类似语言的引用意味着连同该示例一起描述的特定特征、结构或特性被包括在至少该一个示例中，但是不一定被包括在其他示例中。应进一步注意的是，某些示例被示意性地描述，而为了易于说明和理解作为示例基础的构思，省略和/或必要地简化了某些特征。