技术特征：
1.一种基于高精度地图采集图片中敏感信息自动检测脱敏方法，其特征在于，所述自动检测脱敏方法包括：制作关键敏感文字表，所述关键敏感文字表存储有分类后的各个敏感文字内容；提取采集车采集的系列图片帧中的文字标志牌，对所述文字标志牌中的文字进行识别后，将识别结果与所述关键敏感文字表进行搜索匹配，根据匹配结果确定所述文字标志牌是否具有敏感文字内容，并在判定具有敏感文字内容时确定其对应的分类信息，对包含敏感文字内容的标志牌的图片帧进行局部模糊处理。2.根据权利要求1所述的自动检测脱敏方法，其特征在于，所述关键敏感文字表中的各个铭感文字内容进行分类包括：根据内容信息进行分类，包括：重要地理位置、机密单位和公共安全设施；根据内容的敏感类型进行分类，包括：敏感关键字和半固定敏感字。3.根据权利要求1所述的自动检测脱敏方法，其特征在于，所述制作关键敏感文字表还包括：构建分类标签与敏感文字内容的索引。4.根据权利要求1所述的自动检测脱敏方法，其特征在于，所述提取采集车采集的系列图片帧中的文字标志牌包括：获取高精度地图采集车采集的系列图片帧；基于所述系列图片帧中训练得到所述文字标志牌的目标检测模型，基于训练好的所述目标检测模型进行所述文字标志牌的提取，并对所述文字标志牌中的文字目标区域进行裁剪。5.根据权利要求4所述的自动检测脱敏方法，其特征在于，所述目标检测模型采用多层级的transformer视觉模型，基于自注意机制的骨架架构进行目标检测，通过包围框提取图片帧中的文字标志牌中的几何信息，并获取该文字标志牌的包围框内裁剪的图片内容信息。6.根据权利要求4所述的自动检测脱敏方法，其特征在于，对所述文字标志牌剪裁后，对所述文字标志牌中的文字进行识别包括：采用基于分割的文本检测网络，通过固定的阈值获取裁剪后的所述文字标志牌的二值化掩码图，提取所述掩码图中的轮廓获取句文字的位置信息，并获取该位置信息对应的图片内容信息；对提取的所述句文字采用对序列预测的rnn网络进行文字识别，通过卷积神经网络提取检测得到的句文字小图片的特征，采用循环神经网络对序列进行预测，通过ctc算法的翻译层得到最终的文字识别结果。7.根据权利要求6所述的自动检测脱敏方法，其特征在于，所述对包含敏感文字内容的标志牌的图片帧进行局部模糊处理之后还包括：将操作后的所述系列图片帧的文字标志牌几何信息以及其对应的所述分类信息反馈给高精度地图制作系统，使用局部模糊后的图片帧对原图片进行替换。8.一种基于高精度地图采集图片中敏感信息自动检测脱敏系统，其特征在于，所述自动检测脱敏系统包括：关键敏感文字表制作模块和模糊处理模块；所述关键敏感文字表制作模块，用于制作关键敏感文字表，所述关键敏感文字表存储有分类后的各个敏感文字内容；
所述模糊处理模块，用于提取采集车采集的系列图片帧中的文字标志牌，对所述文字标志牌中的文字进行识别后，将识别结果与所述关键敏感文字表进行搜索匹配，根据匹配结果确定所述文字标志牌是否具有敏感文字内容，并在判定具有敏感文字内容时确定其对应的分类信息，对包含敏感文字内容的标志牌的图片帧进行局部模糊处理。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现如权利要求1-7任一项所述的基于高精度地图采集图片中敏感信息自动检测脱敏方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的基于高精度地图采集图片中敏感信息自动检测脱敏方法的步骤。
技术总结
本发明涉及一种基于高精度地图采集图片中敏感信息自动检测脱敏方法，包括：制作关键敏感文字表，关键敏感文字表存储有分类后的各个敏感文字内容；提取采集车采集的系列图片帧中的文字标志牌，对文字标志牌中的文字进行识别后，将识别结果与关键敏感文字表进行搜索匹配，根据匹配结果确定文字标志牌是否具有敏感文字内容，并在判定具有敏感文字内容时确定其对应的分类信息，对包含敏感文字内容的标志牌的图片帧进行局部模糊处理；考虑在地图制作规范中，由于涉及到敏感文字信息较多，敏感文字信息涉及范围交广，所以在匹配敏感信息前，构建敏感文字信息表，能够辅助快速进行匹配，完成图片中的关键文字信息的自动检测剔除操作。成图片中的关键文字信息的自动检测剔除操作。成图片中的关键文字信息的自动检测剔除操作。
技术研发人员：何豪杰 王畅 万齐斌 何云 刘奋
受保护的技术使用者：武汉中海庭数据技术有限公司
技术研发日：2021.12.13
技术公布日：2022/5/10