영상 영상 둔감화 알고리즘은 'T/CAAMTB 77-2022 Automotive Transmission Video and Image Desensitization Technical Requirement and Methods' 표준을 기반으로 외부로 전송되는 영상 및 이미지에서 얼굴 및 번호판 데이터의 감도를 낮추는 기술입니다. 차량.
이 알고리즘에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.
얼굴 감지: 먼저 알고리즘은 입력 비디오 또는 이미지에서 얼굴 감지를 수행해야 합니다.여기에는 일반적으로 이미지에서 얼굴 영역을 감지하기 위해 Haar 캐스케이드 또는 심층 신경망과 같은 이미지 처리 및 기계 학습 기술을 사용하는 것이 포함됩니다.
얼굴 마스크: 얼굴이 감지되면 알고리즘이 얼굴의 모양과 크기에 맞는 마스크를 생성합니다.이 마스크는 얼굴 영역을 배경과 분리하는 바이너리일 수 있습니다.
특징 교체: 마스크가 생성된 후 알고리즘은 하나 이상의 방법을 사용하여 얼굴 특징을 대체하거나 마스크합니다.여기에는 둔감화를 달성하기 위해 얼굴 부분을 수정하는 무작위 노이즈, 흐림 또는 기타 방법을 사용하는 것이 포함될 수 있습니다.
번호판 감지 및 감도 줄이기: 번호판 감도 줄이기 프로세스의 경우 알고리즘은 먼저 번호판의 위치를 감지합니다.이는 가장자리 감지 및 문자 분할과 같은 이미지 처리 기술을 통해 달성할 수 있습니다.그런 다음 번호판의 문자를 흐리게 하거나 마스크하여 둔감 효과를 얻습니다.
출력 처리: 마지막으로 감도가 낮아진 비디오 또는 이미지를 차량 외부로 전송하기 위해 출력할 수 있습니다.
이 알고리즘에는 일반적으로 훈련 및 테스트를 위해 많은 양의 훈련 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.동시에, 탈감작 효과의 유효성과 안전성을 보장하기 위해서는 충분한 안전성 및 성능 테스트를 수행할 필요가 있습니다.
영상 영상 둔감화 알고리즘은 'T/CAAMTB 77-2022 Automotive Transmission Video and Image Desensitization Technical Requirement and Methods' 표준을 기반으로 외부로 전송되는 영상 및 이미지에서 얼굴 및 번호판 데이터의 감도를 낮추는 기술입니다. 차량.
이 알고리즘에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.
얼굴 감지: 먼저 알고리즘은 입력 비디오 또는 이미지에서 얼굴 감지를 수행해야 합니다.여기에는 일반적으로 이미지에서 얼굴 영역을 감지하기 위해 Haar 캐스케이드 또는 심층 신경망과 같은 이미지 처리 및 기계 학습 기술을 사용하는 것이 포함됩니다.
얼굴 마스크: 얼굴이 감지되면 알고리즘이 얼굴의 모양과 크기에 맞는 마스크를 생성합니다.이 마스크는 얼굴 영역을 배경과 분리하는 바이너리일 수 있습니다.
특징 교체: 마스크가 생성된 후 알고리즘은 하나 이상의 방법을 사용하여 얼굴 특징을 대체하거나 마스크합니다.여기에는 둔감화를 달성하기 위해 얼굴 부분을 수정하는 무작위 노이즈, 흐림 또는 기타 방법을 사용하는 것이 포함될 수 있습니다.
번호판 감지 및 감도 줄이기: 번호판 감도 줄이기 프로세스의 경우 알고리즘은 먼저 번호판의 위치를 감지합니다.이는 가장자리 감지 및 문자 분할과 같은 이미지 처리 기술을 통해 달성할 수 있습니다.그런 다음 번호판의 문자를 흐리게 하거나 마스크하여 둔감 효과를 얻습니다.
출력 처리: 마지막으로 감도가 낮아진 비디오 또는 이미지를 차량 외부로 전송하기 위해 출력할 수 있습니다.
이 알고리즘에는 일반적으로 훈련 및 테스트를 위해 많은 양의 훈련 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.동시에, 탈감작 효과의 유효성과 안전성을 보장하기 위해서는 충분한 안전성 및 성능 테스트를 수행할 필요가 있습니다.
