汽車數(shù)據(jù)脫敏的現(xiàn)狀及技術實現(xiàn)

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摘要：隨著新能源汽車智能化加速，汽車上裝配備的攝像頭越來越多，車輛需要收集和處理大量的圖像和視頻數(shù)據(jù)，導致數(shù)據(jù)安全問題在智能汽車領域日益凸顯，車輛數(shù)據(jù)安全與用戶隱私安全也變得尤為重要，圖像脫敏作為新型信息安全技術點，對推動個人隱私保護和提升行業(yè)數(shù)據(jù)安全水平具有重要意義。為此，本文研究了數(shù)據(jù)脫敏的重要性以及脫敏的技術方向，遵循汽車數(shù)據(jù)安全法規(guī)，提出一種動態(tài)圖像脫敏系統(tǒng)，基于深度學習方案，并高效適配各平臺，一次計算能夠同時對行人以及車牌數(shù)據(jù)進行脫敏，脫敏幀率接近20fps，在復雜多變環(huán)境下確保持高精度識別，可實現(xiàn)車牌、人臉識別全覆蓋，端側小模型識別率可達95%，為數(shù)據(jù)脫敏技術后續(xù)的進一步發(fā)展和研究提供了一定的方向。（剩余3019字）