[發明專利]一種主動毫米波成像隱私保護方法

在審

• 申請號: 201811595559.8
• 申請日: 2018-12-25
• 公開（公告）號: CN109597069A
• 公開（公告）日: 2019-04-09
• 發明（設計）人: 張秀鋒
• 申請（專利權）人: 山東雷誠電子科技有限公司
• 主分類號: G01S13/89
• 分類號: G01S13/89;G01S7/41;G06K9/00;G06K9/62;G06T1/00
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 徐文權

本發明公開了一種基于CPM網絡的主動毫米波成像隱私保護的方法，能夠準確高效的預測人體毫米波圖像上的隱私部位并對其進行遮擋保護：包括CPM網絡的遷移學習；使用毫米波人體成像結果制作MPII格式數據進行網絡遷移學習訓練；獲取實時毫米波成像結果并使用網絡進行隱私部位位置及概率估計；依據概率大小確定隱私部位位置是否正確并進行遮擋。

技術領域

本發明屬于毫米波成像隱私保護技術領域，特別涉及一種主動毫米波成像隱私保護方法。

背景技術

由于傳統的x射線在安檢時對人體會有一定傷害，所以一般情況下都是通過人工手檢來對人體進行安檢，效率低且容易發生受檢人與安檢員之間的沖突。毫米波三維成像安檢儀的出現既解決了X射線對人體帶來的傷害又可以無接觸式的對人體成像。但是由于被安檢人體的圖像將直接顯示在屏幕上，所以有必要對被安檢人的隱私部位加以保護。

目前傳統的隱私保護算法多基于圖像形態學，方法復雜且精度不高。其他簡單方法，其定位精度與準確率也有待提升。

發明內容

本發明的目的在于提供一種主動毫米波成像隱私保護方法，以解決上述問題。

為實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種主動毫米波成像隱私保護方法，包括以下步驟：

步驟1，設計基于FCN網絡的CPM，并基于GPU平臺實現；

步驟2，采集毫米波雷達安檢儀人體成像結果，并按照MPII數據格式標記異物名稱和位置，制作訓練樣本數據集；

步驟3，將制作好的訓練樣本數據集送入CPM網絡進行訓練，依托GPU平臺并行計算能力進行計算；

步驟4，將成像結果送入CPM網絡，根據估計得到的隱私位置的概率大小判斷隱私部位位置。

進一步的，步驟1具體為：

CPM中的子網絡—目標檢測網絡基于FCN實現，包括階段1-Stage1、階段2-Stage2、階段3-Stage3和階段4-Stage4四個階段；每個階段都是一個FCN網絡；Stage1和Stage2的輸入為毫米波雷達的人體三維成像結果經過量化產生的二維灰度圖像，Stage3和Stage4的輸入為Stage2的階段性特征圖；同時，Stage2及后續階段中都將前一階段的響應圖、當前階段的階段性特征圖和進過池化后的中心約束圖相融合。

進一步的，步驟2具體為：在訓練網絡時采用現有的光學數據集—MPII數據集進行訓練；通過遷移學習的方法將光學圖像訓練的網絡整體遷移到雷達圖像上，并采用finetune(非凍結)的方式經過數十個雷達圖像訓練樣本得到訓練好的網絡；

選取比較簡單的普朗克研究所(MPII)人體姿態數據集格式作為訓練樣本集的格式，對采集的樣本進行隱私部位標記；每個圖像樣本中的每個標記單元主要包含隱私部位名稱標簽C和隱私部位位置(x,y)兩大信息，x為標記單元橫向位置坐標，y為標記單元縱向位置坐標。

進一步的，步驟3中，網絡訓練時損失函數滿足以下規則：

其中，表示部位p的期望信念圖。表示這一部位的預測信念圖。

進一步的，步驟4具體為：讀取步驟3已經訓練好的網絡權值，將人體成像結果送入步驟3中訓練好的CPM網絡，得到每個隱私部位的位置估計及相應的概率大小輸出，此時根據其概率大小選擇確定或者拋棄此隱私部位位置估計結果。

與現有技術相比，本發有以下技術效果：