一种视频匿名方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种视频匿名方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着人们生活水平的提高，全球智能网联汽车产业飞速发展，智能汽车的数据安全问题开始引发外界越来越多的关注，智能网联汽车的渗透率不断提高，辅助驾驶、远程泊车、语音交互等智能化功能在带给用户全新驾乘体验的同时，也产生了海量的信息，这些信息容易被相关企业在后台收集、共享和使用，对用户的个人隐私的保护措施是现有市场厂商均在攻克的问题。

2、相关技术中，匿名化算法多集成在云计算中心，相关视频文件先上传至云端，然后在云端进行视频文件的匿名化处理，现有市场车辆芯片硬件资源由于多功能集成造成可用硬件资源有限，但是现有的匿名化算法资源消耗大，难以在现有平台集成，而且由于现有的匿名化算法资源消耗大造成匿名化处理效率低。

技术实现思路

1、本发明实施例的目的在于提供一种视频匿名方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有匿名处理所需算力资源大、匿名处理效率低的问题。

2、本发明提供了一种视频匿名方法，所述视频匿名方法包括：从待处理视频抽取多帧第一视频帧，得到第一视频帧序列，其中，至少两帧第一视频帧的初始排序不相邻，所述初始排序为所述视频帧在所述待处理视频的排序；对所述第一视频帧进行关键对象识别；若识别到所述第一视频帧中存在关键对象，将所述关键对象所在的图像区域确定为检测关键图像区域；将所述检测关键图像区域中的原始图像替换为预设图像，得到第一匿名帧；以所述第一匿名帧对所述第一视频帧序列中的所述第一视频帧进行替换，直到全部第一目标帧替换完成，得到第一匿名帧序列，所述第一目标帧为存在所述关键对象的所述第一视频帧。

3、于本发明的一实施例中，对所述第一视频帧进行关键对象识别，包括：对各所述第一视频帧进行图像分割，以得到多个特征帧图像区域；将所述多个特征帧图像输入预设关键对象识别模型进行关键对象识别，得到包含关键对象的至少一个特征帧图像区域；对所述包含关键对象的至少一个特征帧图像区域进行标注，以得到至少一个检测关键图像区域。

4、于本发明的一实施例中，所述预设关键对象识别模型的构建方式包括：获取多个不同的帧图像数据作为样本图像数据，所述帧图像数据包括关键对象图像数据；对样本图像数据中关键对象图像区域进行关键对象特征标注，得到样本数据集；基于所述样本数据集建立深度学习模型，并进行训练，以得到关键对象识别模型，并将所述关键对象识别模型确定为预设关键对象识别模型。

5、于本发明的一实施例中，将所述关键对象所在的图像区域确定为检测关键图像区域之后，所述视频匿名方法还包括：从待处理视频抽取多帧第二视频帧，所述第二视频帧与所述第一视频帧不同，各所述第二视频帧的初始排序与至少一帧所述第一视频帧的初始排序相邻；根据至少部分所述第一视频帧中检测关键图像区域的检测位置信息确定位置变化轨迹；基于所述位置变化轨迹对所述第二视频帧中预测关键图像区域位置进行预测，得到所述第二视频帧中各所述预测关键图像区域位置；将所述预测关键图像区域中的原始图像替换为预设图像，得到第二匿名帧。

6、于本发明的一实施例中，基于所述位置变化轨迹对所述第二视频帧中预测关键图像区域位置进行预测，包括：若至少两个所述第一视频帧的初始排序与所述第二视频帧的初始排序之间的排序差距小于预设差距，将所述第一视频帧确定为所述第二视频帧的关联视频帧；获取各所述关联视频帧中所述检测关键图像区域的检测位置信息；基于各所述检测位置信息生成所述位置变化轨迹，以通过所述位置变化轨迹拟合所述第二视频帧中的所述预测关键图像区域位置。。

7、于本发明的一实施例中，将所述预测关键图像区域中的原始图像替换为预设图像，得到第二匿名帧之后，所述视频匿名方法还包括以所述第二匿名帧对所述第二视频帧序列中的所述第二视频帧进行替换，直到全部第二视频帧替换完成，得到第二匿名帧序列。

8、于本发明的一实施例中，将所述第二匿名帧序列确定为所述待处理视频的第二匿名视频之后，所述视频匿名方法还包括：将所述第二匿名帧序列与所述第一匿名帧序列根据初始排序进行排列，以得到匿名输出帧序列。

9、于本发明的一实施例中，将所述第二匿名帧序列依次插入所述第一匿名帧序列中，得到匿名输出帧序列之后，所述视频匿名方法还包括：获取待处理视频的帧率信息；根据所述帧率信息对所述匿名输出帧序列进行帧率调节，得到匿名输出视频。

10、于本发明的一实施例中，从待处理视频抽取多帧第一视频帧之前，所述视频匿名方法还包括获取待处理视频，并对所述待处理视频的初始帧进行图像脱敏处理，所述图像脱敏处理包括隐私信息清除和图像加噪中至少之一。

11、本发明实施例还提供了一种视频匿名装置，所述视频匿名装置包括：视频帧获取模块，用于从待处理视频抽取多帧第一视频帧，得到第一视频帧序列，其中，至少两帧第一视频帧的初始排序不相邻，所述初始排序为所述视频帧在所述待处理视频的排序；关键对象识别模块，用于对所述第一视频帧进行关键对象识别；若识别到所述第一视频帧中存在关键对象，将所述关键对象所在的图像区域确定为检测关键图像区域；匿名处理模块，用于将所述检测关键图像区域中的原始图像替换为预设图像，得到第一匿名帧；匿名帧替换模块，用于以所述第一匿名帧对所述第一视频帧序列中的所述第一视频帧进行替换，直到全部第一目标帧替换完成，得到第一匿名帧序列，所述第一目标帧为存在所述关键对象的所述第一视频帧。

12、本发明实施例还提供了一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如上述实施例中任一项所述的视频匿名方法。

13、本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上述实施例中任一项所述的视频匿名方法。

14、本发明实施例中的一种视频匿名方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过从待处理视频抽取多帧第一视频帧，得到第一视频帧序列，对第一视频帧进行关键对象识别，若识别到第一视频帧中存在关键对象，将关键对象所在的图像区域确定为检测关键图像区域并将其中原始图像替换为预设图像，得到第一匿名帧并对第一视频帧序列中的第一视频帧进行替换，直到全部替换完成，得到第一匿名帧序列，本方法通过对待处理视频中的部分视频帧进行匿名处理以对视频进行匿名，不需对全部视频帧进行处理，减少匿名处理工作量，降低了对平台算力的过多需求，有效解决了现有匿名处理所需算力资源大的技术问题，而且由于处理帧数的减少，有效提升了匿名处理效率。

15、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

技术特征：

1.一种视频匿名方法，其特征在于，所述视频匿名方法包括：

2.根据权利要求1所述的视频匿名方法，其特征在于，对所述第一视频帧进行关键对象识别，包括：

3.根据权利要求2所述的视频匿名方法，其特征在于，所述预设关键对象识别模型的构建方式包括：

4.根据权利要求1所述的视频匿名方法，其特征在于，将所述关键对象所在的图像区域确定为检测关键图像区域之后，所述视频匿名方法还包括：

5.根据权利要求4所述的视频匿名方法，其特征在于，基于所述位置变化轨迹对所述第二视频帧中预测关键图像区域位置进行预测，包括：

6.根据权利要求4所述的视频匿名方法，其特征在于，将所述预测关键图像区域中的原始图像替换为预设图像，得到第二匿名帧之后，所述视频匿名方法还包括：

7.根据权利要求6所述的视频匿名方法，其特征在于，得到第二匿名帧序列之后，所述视频匿名方法还包括：

8.根据权利要求7所述的视频匿名方法，其特征在于，将所述第二匿名帧序列依次插入所述第一匿名帧序列中，得到匿名输出帧序列之后，所述视频匿名方法还包括：

9.根据权利要求1-8任一项所述的视频匿名方法，其特征在于，从待处理视频抽取多帧第一视频帧之前，所述视频匿名方法还包括：

10.一种视频匿名装置，其特征在于，所述视频匿名装置包括：

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1至9中任一项所述的视频匿名方法。

技术总结
本发明实施例中的一种视频匿名方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过从待处理视频抽取多帧第一视频帧，得到第一视频帧序列，对第一视频帧进行关键对象识别，若识别到第一视频帧中存在关键对象，将关键对象所在的图像区域确定为检测关键图像区域并将其中原始图像替换为预设图像，得到第一匿名帧并对第一视频帧序列中的第一视频帧进行替换，直到全部替换完成，得到第一匿名帧序列，本方法通过对待处理视频中的部分视频帧进行匿名处理以对视频进行匿名，不需对全部视频帧进行处理，减少匿名处理工作量，降低了对平台算力的过多需求，有效解决了现有匿名处理所需算力资源大的技术问题，而且由于处理帧数的减少，有效提升了匿名处理效率。

技术研发人员：曹斌涛,卢斌,黎平,郑慧,翁江林
受保护的技术使用者：重庆长安汽车股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13