终检评审通过 创新训练 520计算机科学技术 智能交通国家级

目前广泛部署的各类监控摄像头与迅速发展的视频流分析技术为收集和分析生产生活中的各类视觉信息提供了便利，但这同时也引发了人们对于视频隐私的关注和担忧。对于不受信任的后端，采取诸如模糊和加密这类破坏视频可读性的方式可以有效地从视觉角度保护隐私信息，但这种方法同样会严重干扰视频流分析业务的有效性。面对在保护隐私信息的前提下避免影响视频流分析可用性这一挑战，本课题设计并实现了一种自适应粒度的视频隐私保护系统，以交通监控视频流作为输入，使用基于图像分割算法的风格转换对整个视频画面进行无死角的去隐私化处理，同时根据画面信息自适应地调整不同区域所应用的处理粒度，以最大化地保存视频画面中的语义信息，通过实验证明该系统在有效保护车牌号等隐私信息的的前提下能使目标识别、目标跟踪等视频流分析业务保持较高的准确率。