 |
Алгоритм десенсибилизации видеоизображения представляет собой технологию, основанную на стандарте «T/CAAMTB 77-2022 Технические требования и методы десенсибилизации видео и изображений при автомобильной передаче», которая реализует десенсибилизацию данных лица и номерного знака в видео и изображениях, передаваемых за пределы видеоизображения. транспортное средство.
Этот алгоритм обычно включает в себя следующие шаги:
Обнаружение лиц: во-первых, алгоритм должен выполнить обнаружение лиц на входном видео или изображении.Обычно это предполагает использование методов обработки изображений и машинного обучения, таких как каскады Хаара или глубокие нейронные сети, для обнаружения областей лица на изображениях.
Маска для лица: как только лицо обнаружено, алгоритм генерирует маску, соответствующую форме и размеру лица.Эта маска может быть бинарной, отделяющей область лица от фона.
Замена функций: после создания маски алгоритм будет использовать один или несколько методов для замены или маскировки черт лица.Это может включать использование случайного шума, размытия или других методов изменения частей лица для достижения снижения чувствительности.
Обнаружение номерного знака и снижение чувствительности. В процессе снижения чувствительности номерных знаков алгоритм сначала определяет положение номерного знака.Этого можно достичь с помощью таких методов обработки изображений, как обнаружение краев и сегментация символов.Затем размойте или замаскируйте символы на номерном знаке, чтобы добиться эффекта десенсибилизации.
Обработка вывода: Наконец, десенсибилизированное видео или изображение можно вывести для передачи за пределы автомобиля.
Этот алгоритм обычно требует большого количества обучающих данных и вычислительных ресурсов для обучения и тестирования.В то же время, чтобы обеспечить эффективность и безопасность десенсибилизирующего эффекта, необходимо провести достаточные испытания на безопасность и эффективность.
Алгоритм десенсибилизации видеоизображения представляет собой технологию, основанную на стандарте «T/CAAMTB 77-2022 Технические требования и методы десенсибилизации видео и изображений при автомобильной передаче», которая реализует десенсибилизацию данных лица и номерного знака в видео и изображениях, передаваемых за пределы видеоизображения. транспортное средство.
Этот алгоритм обычно включает в себя следующие шаги:
Обнаружение лиц: во-первых, алгоритм должен выполнить обнаружение лиц на входном видео или изображении.Обычно это предполагает использование методов обработки изображений и машинного обучения, таких как каскады Хаара или глубокие нейронные сети, для обнаружения областей лица на изображениях.
Маска для лица: как только лицо обнаружено, алгоритм генерирует маску, соответствующую форме и размеру лица.Эта маска может быть бинарной, отделяющей область лица от фона.
Замена функций: после создания маски алгоритм будет использовать один или несколько методов для замены или маскировки черт лица.Это может включать использование случайного шума, размытия или других методов изменения частей лица для достижения снижения чувствительности.
Обнаружение номерного знака и снижение чувствительности. В процессе снижения чувствительности номерных знаков алгоритм сначала определяет положение номерного знака.Этого можно достичь с помощью таких методов обработки изображений, как обнаружение краев и сегментация символов.Затем размойте или замаскируйте символы на номерном знаке, чтобы добиться эффекта десенсибилизации.
Обработка вывода: Наконец, десенсибилизированное видео или изображение можно вывести для передачи за пределы автомобиля.
Этот алгоритм обычно требует большого количества обучающих данных и вычислительных ресурсов для обучения и тестирования.В то же время, чтобы обеспечить эффективность и безопасность десенсибилизирующего эффекта, необходимо провести достаточные испытания на безопасность и эффективность.
