[发明专利]一种基于视频的车牌数据脱敏方法、存储介质及服务器

说明书

本发明公开了一种基于视频的车牌数据脱敏方法及系统，方法包括步骤：对视频中的车辆进行跟踪检测，获取车辆位置信息；根据所述车辆位置信息从所述视频中截取出对应帧的车辆图片，获取对应车辆的车牌位置信息；通过构造决策树二分类器判断所述车牌是否为误检车牌，若是，则去掉所述误检车牌的位置信息，并将所述车辆记为车牌漏检车辆；若否，则将所述车辆位置信息和车牌位置信息融合并对应存储；采用kalman滤波估计出所述车牌漏检车辆的车牌坐标并保存；根据存储的车牌位置信息和车牌坐标对视频中车辆的车牌进行马赛克处理，实现车牌数据脱敏。本发明提高了车牌检测的准确率，从而提高了车牌数据脱敏准确率。

技术领域

本发明涉及数据保护领域，特别涉及一种基于视频的车牌数据脱敏方法、存储介质及服务器。

背景技术

交通路口、小区门口、商场门口、停车场等场景下的监控视频中车辆信息可用于车流量统计等科学研究，车辆中的车牌信息属于个人隐私，人们对隐私保护的意识越来越强烈，对敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护就显得尤为重要。

虽然车牌检测识别技术现在已经相当纯熟，且已经商业化，但大都限定了场景，让车辆静止以后再去对车牌进行检测，例如停车场、小区门口，但是交通路口下大多为运动的车辆，车牌大小会由远到近或由近到远的不断变化。车牌检测技术常采用基于形态学的车牌检测、基于颜色特征的车牌检测、基于模板匹配的车牌检测、基于纹理分析的车牌检测和基于神经网络的车牌检测等，都是在整张图片里去找可能是车牌的对象，但因为相对整张图片而言，车牌太小而造成很多误检和漏检，在交通路口等车流量很大的复杂场景下，对车牌的检测准确度不高，导致无法对车牌数据进行准确脱敏。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种基于视频的车牌数据脱敏方法、存储介质及服务器，旨在解决现有技术对车牌的检测准确度不高，导致无法对车牌数据进行准确脱敏的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：

一种基于视频的基于视频的车牌数据脱敏方法，其中，包括步骤：

对视频中的车辆进行跟踪检测，获取车辆位置信息；

根据所述车辆位置信息从所述视频中截取出对应帧的车辆图片，获取对应车辆的车牌位置信息；

通过构造决策树二分类器判断所述车牌是否为误检车牌，若是，则去掉所述误检车牌的位置信息，并将所述车辆记为车牌漏检车辆；若否，则将所述车辆位置信息和车牌位置信息融合并对应存储；

采用kalman滤波估计出所述车牌漏检车辆的车牌坐标并保存；

根据存储的车牌位置信息和车牌坐标对视频中车辆的车牌进行马赛克处理，实现车牌数据脱敏。

所述的基于视频的车牌数据脱敏方法，其中，所述对视频中的车辆进行跟踪检测，获取车辆位置信息的步骤包括：

用通用目标检测框架检测视频中的车辆；

用SORT算法对检测出的车辆进行跟踪，针对当前帧检测到的每一辆车，结合前面帧与后面帧中同一车辆的位置信息，取其均值作为当前帧的车辆位置信息；

对所述车辆位置信息进行平滑处理并保存到文档，所述车辆位置信息包括当前所处理图片的帧数、检测到的物体类别、车辆id、车辆检测框从左上点开始顺时针排序的四个顶点的坐标和车辆检测框的置信度。

所述的基于视频的车牌数据脱敏方法，其中，所述根据所述车辆位置信息从所述视频中截取出对应帧的车辆图片，获取对应车辆的车牌位置信息的步骤包括：

根据所述车辆位置信息从视频中截取出对应帧的车辆图片，截取的所述车辆图片的高度为视频中车辆高度的110％；