技术特征：
1.一种环境数据处理方法，其特征在于，所述环境数据处理方法包括以下步骤：通过预设深度学习模型对车辆相关的原始环境数据进行目标检测，以确定所述原始环境数据中包含的隐私信息；根据所述隐私信息生成目标检测框；根据所述目标检测框进行模糊化处理，以对所述原始环境数据进行隐私信息清洗，得到候选环境数据。2.如权利要求1所述的环境数据处理方法，其特征在于，所述根据所述隐私信息生成目标检测框，包括：根据所述隐私信息确定隐私信息区域，并根据所述隐私信息区域生成待选检测框；获取各待选检测框对应的置信度；将置信度大于预设置信度的待选检测框作为目标检测框。3.如权利要求1或2所述的环境数据处理方法，其特征在于，所述根据所述目标检测框进行模糊化处理，以对所述原始环境数据进行隐私信息清洗，得到候选环境数据之后，还包括：获取所述车辆对应的组合惯导定位系统的定位信息；根据所述定位信息对所述候选环境数据进行有效数据筛选，得到目标环境数据。4.如权利要求3所述的环境数据处理方法，其特征在于，所述根据所述定位信息对所述候选环境数据进行有效数据筛选，得到目标环境数据，包括：根据所述定位信息确定所述车辆的累计行驶距离；在所述累计行驶距离超过预设距离阈值时，根据所述定位信息确定有效时间范围；根据所述有效时间范围对所述候选环境数据进行有效数据筛选，得到目标环境数据。5.如权利要求3所述的环境数据处理方法，其特征在于，所述根据所述定位信息对所述候选环境数据进行有效数据筛选，得到目标环境数据之后，还包括：分别通过第一预设检测算法和第二预设检测算法对所述目标环境数据进行预标注，得到第一标注结果和第二标注结果；根据所述第一标注结果和所述第二标注结果确定各帧目标环境数据对应的交并比；根据所述交并比对所述目标环境数据进行排序。6.如权利要求5所述的环境数据处理方法，其特征在于，所述根据所述第一标注结果和所述第二标注结果确定各帧目标环境数据对应的交并比，包括：分别根据所述第一标注结果和所述第二标注结果确定各帧目标环境数据对应的第一标注框和第二标注框；计算所述第一标注框与所述第二标注框的重合面积和相并面积；根据所述重合面积和所述相并面积计算各帧目标环境数据对应的交并比。7.如权利要求5所述的环境数据处理方法，其特征在于，所述根据所述交并比对所述目标环境数据进行排序之后还包括：根据排序结果从所述目标环境数据中选取待调整环境数据；对所述待调整环境数据进行展示；在接收到用户根据展示的待调整环境数据输入的调整指令时，根据所述调整指令对所述待调整环境数据的标注进行调整。
8.一种环境数据处理装置，其特征在于，所述环境数据处理装置包括：隐私信息检测模块，用于通过预设深度学习模型对车辆相关的原始环境数据进行目标检测，以确定所述原始环境数据中包含的隐私信息；检测框模块，用于根据所述隐私信息生成目标检测框；数据清洗模块，用于根据所述目标检测框进行模糊化处理，以对所述原始环境数据进行隐私信息清洗，得到候选环境数据。9.一种环境数据处理设备，其特征在于，所述环境数据处理设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的环境数据处理程序，所述环境数据处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的环境数据处理方法。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有环境数据处理程序，所述环境数据处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的环境数据处理方法。
技术总结
本发明涉及汽车技术领域，公开了一种环境数据处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：预设深度学习模型对车辆相关的原始环境数据进行目标检测，以确定所述原始环境数据中包含的隐私信息；根据所述隐私信息生成目标检测框；根据所述目标检测框进行模糊化处理，以对所述原始环境数据进行隐私信息清洗，得到候选环境数据。从而通过预设深度学习模型检测隐私信息，根据对应的目标检测框来模糊化隐私信息的方式，对原始环境数据进行隐私信息清洗，得到看不到隐私信息的候选环境数据，满足了隐私保护的相关要求，避免了环境数据中的隐私信息带来的隐私问题。息带来的隐私问题。息带来的隐私问题。
技术研发人员：周俊杰 夏欢 卢红喜 李国庆 金晨
受保护的技术使用者：宁波吉利汽车研究开发有限公司
技术研发日：2021.08.03
技术公布日：2021/12/6