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龙图腾网恭喜无锡车联天下信息技术有限公司申请的专利一种基于图像分块检测的车辆数据脱敏方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119358033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411911417.3，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于图像分块检测的车辆数据脱敏方法是由范文豪;毛小明设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像分块检测的车辆数据脱敏方法在说明书摘要公布了：本申请提供的一种基于图像分块检测的车辆数据脱敏方法，对输入图像中有可能包含目标的区域进行超分辨率增强，能够有效降低车载摄像头分辨率较低对于检测精度的影响，提高小目标的检出率；基于本方法，对于具有运动模糊的车牌与人脸也能够通过扩散模型进行超分辨率重建进而降低模糊程度，有效地提高敏感目标的检出率，确保本方法尤其适用于车载图像采集设备在行驶中采集到的图像的脱敏。

本发明授权一种基于图像分块检测的车辆数据脱敏方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分块检测的车辆数据脱敏方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1：基于车辆上的图像采集设备，采集实时图像，记作：待处理图像；S2：基于神经网络训练并生成图像特征提取网络模型；所述图像特征提取网络模型的输出特征尺寸与输入图像尺寸一致；S3：基于所述图像特征提取网络模型对所述待处理图像进行特征提取，得到待处理特征图f；所述待处理特征图记作：f∈RH×W×C，其中，H为f的高度、W为f的宽度、C为f的特征通道数；S4：基于深度学习算法训练并生成像素点深度估计模型；所述像素点深度估计模型输出所述待处理特征图f中每个像素点对应的原目标物与所述图像采集设备的相对距离，记作：像素深度；所述像素深度越大表示像素点对应的原目标物距离所述图像采集设备越远；S5：针对所述待处理特征图f进行特征切分，得到切分后的patch块，并构成patch集合；S6：构建车人目标分类模型；根据预设的分类目标，所述车人目标分类模型在所有输入图像中找到包括所述分类目标的图像并输出；所述分类目标包括：车辆、人体、人像中的一种或几种的结合；车人目标分类模型对patch区域是否包括上述分类目标进行识别，而不是对于敏感目标进行识别；S7：将所述patch块集合中的所有patch块输入到所述车人目标分类模型中，将所述车人目标分类模型输出的包括分类目标的patch块记作：正样本，其他的patch块记作：负样本；S8：对所述正样本进行超分辨率增强，重建正样本区域的图像分辨率，得到重建后正样本；对所述负样本基于插值技术进行放大，得到放大后负样本；将所述重建后正样本和所述放大后负样本重新拼接，得到重建后待处理特征图；S9：基于深度学习算法，构建敏感目标检测模型；所述敏感目标包括：车辆号牌或人脸；所述敏感目标检测模型对输入图像进行检测，输出检测到的敏感目标所在区域和置信度；S10：针对所述重建后正样本，使用所述敏感目标检测模型进行检测，得到：正样本检测结果；S11：针对所述重建后待处理特征图，使用所述敏感目标检测模型进行检测，得到：待处理特征图检测结果；S12：将所述正样本检测结果和所述待处理特征图检测结果进行合并，得到所述待处理图像对应的敏感目标检测结果，作为后续脱敏操作的对象；两次检测结果合并时，按照下面条件操作：条件1：将所有置信度低于阈值的检测结果进行删除；条件2：将区域产生重叠的敏感目标所在区域保留置信度高的检测结果；步骤S5中，具体的patch块切分方法，包括以下步骤：a1：按照预设的一次切分比例，将所述待处理特征图f均匀切分为n1*n1个patch块，记作：一次切分块；a2：基于所述像素点深度估计模型对所述待处理特征图f上的每一个像素点进行处理得到对应的所述像素深度；a3:计算每一个所述一次切分块包括的所有像素点对应的所述像素深度的平均值，记作：平均像素深度ave_d；a4：将每一个所述平均像素深度ave_d与预设的深度阈值d进行比较；如果存在任何一个ave_d大于d，则将其对应的一次切分块记作：远距离目标块，执行步骤a5；否则，执行步骤a6；a5：将所述远距离目标块按照预设的二次切分比例，进行再次均匀切分，得到n2*n2个patch块，记作：二次切分块；执行步骤a6；a6：将切分后得到的所有所述一次切分块和所述二次切分块构成所述patch块集合，基于区域特征ri表示第i个patch块； ；式中，i为patch块的编号，ni表示第i个patch块与待处理特征图相比对应的下采样倍数，Ci为第i个patch块的特征的通道数；ni∈n1,n1*n2。

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