一种车牌脱敏方法、终端及存储介质

技术领域

本发明涉及视频处理技术领域，特别涉及一种车牌脱敏方法、终端及存储介质。

背景技术

随着信息技术的快速发展，信息泄露的时间越来越多，车牌信息属于敏感数据，例如在实际的交通监控视频系统演示时，如忽略对车牌信息的脱敏会造成信息泄露。目前，还没有对视频中的车牌信息进行脱敏的方法因此，现有技术还有待改进和提高。

发明内容

针对现有技术的上述缺陷，本发明提供一种车牌脱敏方法、终端及存储介质，旨在解决现有技术中还没有对视频中的车牌信息进行脱敏的方法的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：

本发明的第一方面，提供一种车牌脱敏方法，所述方法包括：

获取目标视频，获取目标视频的每一帧中各个车辆对应的车辆空间信息，其中，车辆空间信息包括帧序号、车辆ID以及车辆位置信息；

根据目标视频中每一帧中的各个车辆的车辆空间信息获取目标视频中每一帧中的各个车辆的第一车牌空间信息；

根据第一车牌空间信息获取目标车牌空间信息；

根据目标车牌空间信息对目标视频中的各个车牌进行脱敏处理。

本发明的第二方面，提供一种终端，所述终端包括处理器、与处理器通信连接的存储介质，所述存储介质适于存储多条指令，所述处理器适于调用所述存储介质中的指令，以执行实现上述任一项所述的车牌脱敏方法的步骤。

本发明的第三方面，提供一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述任一项所述的车牌脱敏方法的步骤。

与现有技术相比，本发明提供了一种车牌脱敏方法、终端及存储介质，本发明提供的车牌脱敏方法通过对目标视频中的车辆进行跟踪，获取每一帧中各个车辆的车辆空间信息，再根据车辆的车辆空间信息获取每一帧中的车牌的车牌空间信息，进而根据车牌空间信息进行车牌脱敏处理，实现了对视频中的车牌信息进行脱敏。

附图说明

图1为本发明提供的车牌脱敏方法的实施例的流程图；

图2为本发明提供的车牌脱敏方法的实施例中获取第一车辆位置信息的示意图；

图3为本发明提供的车牌脱敏方法的实施例中获取车辆空间信息的流程示意图；

图4为本发明提供的车牌脱敏方法的实施例中获取第一车牌空间信息的示意图；

图5为本发明提供的车牌脱敏方法的实施例中获取目标车牌空间信息的流程示意图；

图6为本发明提供的终端的实施例的原理示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例一

本发明提供的车牌脱敏方法，可以是应用于一种终端中，终端可以但不限于于各种计算机、笔记本电脑、移动设备等。

如图1所示，本发明提供的车牌脱敏方法的一个实施例中，包括：

S100、获取目标视频，获取目标视频的每一帧中各个车辆对应的车辆空间信息。

车辆空间信息包括帧序号、车辆ID以及车辆位置信息，当然，在其他的实现方式中，为了提升后续车牌检测准确率，车辆空间信息还可以包括其他的参数，如车辆类别、置信度等。目标视频是需要进行车牌脱敏处理的视频，具体地，执行本实施例提供的车牌脱敏方法的终端可以为远程服务器，Web服务接收到脱敏指令后，从Hadoop服务器获取目标视频，通过Spring Boot框架和LayUI前端框架搭建车牌数据脱敏系统，上传目标视频至远程服务器进行脱敏处理。

在获取到目标视频后，获取目标视频的每一帧中各个车辆对应的车辆空间信息，具体包括：

S110、识别目标视频中的各个帧中各个车辆对应的第一车辆位置信息。

具体地，如图2所示，可以通过YOLOv3(You Only Look Once V3，一种目标检测算法)检测模块识别每一帧中的各个车辆的位置信息作为第一车辆位置信息，车辆位置信息为反映了车辆在帧画面中的位置的信息，在本实施例中，可以通过包围车辆的矩形边界框来标识车辆位置。当然，也可以通过其他的目标检测算法实现检测车辆位置信息的步骤，本发明对此不做具体的限制。

S120、为目标视频中的第一个视频帧中的每个车辆分配车辆ID，将第一个视频帧中的车辆对应的第一车辆位置信息作为车辆对应的车辆空间信息中的车辆位置信息。

前面已经说明，车辆的车辆空间信息包括帧序号、车辆ID以及车牌位置信息，在视频中，车辆是运动的，也就是说，每一帧中的车辆数量、位置会发生改变，在本实施例中，为了实现车辆跟踪，首先为目标视频中的第一个视频帧中的每个车辆分配车辆ID，并将第一个视频帧中的车辆对应的第一车辆位置信息作为车辆的车辆空间信息中的车辆位置信息，这样，第一个视频帧中的各个车辆的车辆空间信息就确定了，后面的每一帧中车辆的车辆空间信息都根据前一视频帧的车辆空间信息来确定。

S130、根据T-1帧的车辆空间信息中的车辆位置信息预测T帧中的各个第二车辆位置信息。

T帧为目标视频帧中的T-1帧的后一帧，第二车辆位置信息为T帧中的车辆的车辆位置信息，在本实施例中，是根据T-1帧中车辆的车辆位置信息来预测该车辆在T帧中的车辆位置信息(即第二车辆位置信息)，具体地，可以通过Kalman滤波器来根据T-1帧中的车辆位置信息来预测车辆的轨迹，进而预测T帧的车辆位置信息。

S140、将T帧中的各个第二车辆位置信息与T帧中的各个第一车辆位置信息进行匹配。

在本实施例中，通过匈牙利算法实现第二车辆位置信息与第一车辆位置信息的匹配，具体过程为：

在将目标第一车辆位置信息与目标第二车辆位置信息进行匹配时，计算目标第一车辆位置信息与目标第二车辆位置信息之间的IOU(交并比)，然后将IPU赋给二分图的边权值，最后通过匈牙利算法求解二分图IOU矩阵的最大匹配，最大匹配高于预设值即为匹配成功，否则为匹配不成功。

S150、若T帧中的目标第一车辆位置信息与目标第二车辆位置信息匹配成功，则将T帧中的第一车辆的车辆ID设置为T-1帧中目标第二车辆位置信息对应的车辆的车辆ID，并将目标第一车辆位置信息作为T帧中的第一车辆对应的车辆空间信息中的车辆位置信息。

第一车辆为目标第一车辆位置信息对应的车辆，从前面的说明不难看出，T帧中的第二车辆位置信息是根据车辆在T-1帧中的第一车辆位置信息预测的车辆轨迹得到的，因此，若T帧中的某一个第一车辆位置信息与某一个第二车辆位置信息匹配成功，那么，说明T帧中的某一个车辆时T-1帧中的某个车辆是同一个车辆，在本实施例中，若T帧中的目标第一车辆位置信息与目标第二车辆位置信息匹配成功，则将T帧中的第一车辆的车辆ID设置为T-1帧中目标第二车辆位置信息对应的车辆的车辆ID，并将目标第一车辆位置信息作为T帧中的第一车辆对应的车辆空间信息中的车辆位置信息，这样，就确定了T帧中的第一车辆对应的车辆空间信息。

S160、若T帧中的目标第二车辆位置信息与T帧中的各个第一车辆位置信息均不能匹配，则丢弃目标第二车辆位置信息。

若T帧的目标第二车辆位置信息与T帧中的各个第一车辆位置信息均不能匹配，说明T-1帧中某一个车辆在T帧中已脱离目标视频的拍摄区域，不再出现在目标视频中，此时可以直接丢弃目标第二车辆位置信息，不做处理。

S170、若T帧中的目标第一车辆位置信息与T帧中的各个第二车辆位置信息均不能匹配，则为第一车辆分配新的车辆ID，并将目标第一车辆位置信息作为T帧中的第一车辆对应的车辆空间信息中的车辆位置信息。

若T帧中的目标第一车辆位置信息与T帧中的各个第二车辆位置信息均不能匹配，则说明T帧中的目标第一车辆位置信息对应的车辆是新出现的车辆，那么为目标第一车辆位置信息对应的车辆分配新的车辆ID，并将目标第一车辆位置信息作为第一车辆对应的车辆空间信息中的车辆位置信息，这样，就确定了T帧中的目标第一车辆位置信息对应的车辆的车辆空间信息。

本实施例中获取车辆空间信息的流程示意图可以如图3所示。

请再次参阅图1，在本实施例中，在获取到目标视频中每一帧中的各个车辆的车辆空间信息之后，包括步骤：

S200、根据目标视频中每一帧中的各个车辆的车辆空间信息获取目标视频中每一帧中的各个车辆的第一车牌空间信息。

具体地，根据目标视频中每一帧中的各个车辆的车辆空间信息获取目标视频中每一帧中的各个车辆的第一车牌空间信息，包括：

将目标帧中的各个车辆分别对应的车辆空间信息输入至预先训练完成的车牌识别模型，输出目标帧中的各个车辆分别对应的第一车牌空间信息。

车牌识别模型是根据多组训练数据训练完成的，每组训练数据包括样本车辆空间信息以及样本拿出来空间信息对应的样本车牌空间信息，这样，训练完成后的车牌识别模型具备根据车辆空间信息输出车牌空间信息的能力，即，车牌识别模型可以实现检测车牌。车牌识别模型检测车牌的示意图如图4所示。在本实施例中，车牌空间信息包括帧序号、车辆ID以及车牌位置信息，车牌识别模型输出的第一车牌空间信息的格式可以为：<帧序号，车辆ID，车牌位置信息>，当然，可以理解，在其他可能的实现方式中，为了提升后续车牌检测准确率，车辆空间信息还可以包括其他的参数，如车辆类别、置信度等。

具体地，车牌检测模式可以是基于MobileNet-SSD训练，训练数据可以转换为XML文件，格式可参考VOC数据集。当然，本领域技术人员可以理解，也可以通过其他的模型框架来构建车牌识别模型并训练。

在获取到第一车牌空间信息后，本实施例提供的车牌脱敏方法，还包括步骤：

S300、根据第一车牌空间信息获取目标车牌空间信息。

在本实施例中，对于目标视频中的每一个车辆，在通过车牌识别模型获取对应的第一车牌空间信息后，由于车牌识别模型存在误检的可能，因此，在本实施例中，对目标视频中每一帧中目标车辆对应的目标车牌空间信息，都根据前一帧和后一帧的车牌位置信息预测该帧中目标车辆的车牌位置信息，再结合第一车牌空间信息和预测的车牌位置信息来确定目标车辆的目标车牌空间信息。根据第一车牌空间信息获取目标车牌空间信息的流程示意图可以如图5所示，具体包括：

S310、根据目标车辆在T-1帧中的正序车牌空间信息中的车牌位置信息，预测目标车辆在T帧中的第二车牌位置信息；

S320、根据目标车辆在T帧中的第一车牌空间信息和第二车牌位置信息，获取目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息；

S330、根据根据目标车辆在T+1帧中的目标车牌空间信息中的车牌位置信息，预测目标车辆在T帧中的第三车牌位置信息；

S340、根据目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息和第三车牌位置信息，获取目标车辆在T帧的目标车牌空间信息。

其中，目标车辆在目标视频中的第一帧中的正序车牌空间信息为目标车辆在第一帧中的第一车牌空间信息，目标车辆在目标视频中的最后一帧对应的目标车牌空间信息为目标车辆在最后一帧中的正序车牌空间信息。

具体地，由于第一车牌空间信息中包括车辆ID，因此，可以根据车辆ID来确定前一帧或后一帧中哪个车辆和当前帧中的目标车辆为同一车辆，根据T-1帧或T+1帧中目标车辆的车牌位置信息预测T帧中的车牌位置信息可以是通过OpenCV多目标检测器来实现，当然，本领域技术人员可以采用其他的目标检测器来实现车牌位置信息预测，本发明对此不做具体的限定。

正序车牌空间信息中的车牌位置信息包括两个，即正序车牌空间信息中的车牌位置信息可以有两个，根据目标车辆在T帧中的第一车牌空间信息和第二车牌位置信息，获取目标车辆在T帧中的的正序车牌空间信息，包括：

S321、当T帧中存在目标车辆的车辆空间信息且不存在目标车辆的第一车牌空间信息时，将第二车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的车牌位置信息；

当T帧中不存在目标车辆的车辆空间信息时，说明目标车辆在T帧已离开视频拍摄区域，不需要再检测目标车辆在T帧的车牌空间信息，此时可以丢弃目标车辆的第二车牌位置信息。而当T帧中存在目标车辆的车辆空间信息，但不存在目标车辆的第一车牌空间信息时，说明T帧中存在目标车辆，且车牌检测模型未能检测到目标车辆的第一车牌空间信息，此时将根据T-1帧中目标车辆的车牌位置信息预测得到的目标车辆在T帧中的第二车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的车牌位置信息，具体地，当第二车牌位置是将第二车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的车牌位置信息。值得说明的是，正序车牌空间信息中的车牌位置信息有两个，而第二车牌位置信息是根据T-1帧中目标车辆的正序车牌空间信息预测得到的，因此，第二车牌位置信息也可能有两个，当第二车牌位置信息有一个时，将第二车牌位置信息作为目标车牌在T帧中的正序车牌空间信息中的第二个车牌位置信息，此时，正序车牌空间信息中的第一个车牌位置信息为空，当第二车牌位置信息有两个时，在将第二车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的车牌位置信息时，保持顺序不变。

S322、当T帧中存在目标车辆的第一车牌空间信息且目标车辆在T帧中的第二车牌位置信息只有一个时，获取第二车牌位置信息中的车牌矩形边界框与第一车牌位置信息的矩形边界框的第一交并比；

若第一交并比小于预设阈值，则将第一车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的的正序车牌空间信息中第一个车牌位置信息，将第二车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的第二个车牌位置信息；

若第一交并比大于预设阈值，则丢弃第二车牌位置信息，并将第一车牌位置信息作为目标车辆的正序车牌空间信息中的第一个车牌位置信息。

第一车牌位置信息为目标车辆在T帧中的第一车牌空间信息中的车牌位置信息，目标车辆在T帧中的第二车牌信息是根据目标车辆在T-1帧中的正序车牌空间信息预测得到的，也就是说，当目标车辆在T-1帧中的正序车牌空间信息中的车牌位置信息只有一个时，那么目标车辆在T帧中的第二车牌位置信息只有一个，此时，获取第二车牌位置信息中的车牌矩形边界框与第一车牌位置信息中的车牌矩形边界框的交并比(即第一交并比)，若第一交并比小于预设阈值，说明第二车牌位置信息与第一车牌位置信息指向不同的区域，那么将二者均保存，具体地，是将第一车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的第一个车牌位置信息，将第二车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的第二个车牌位置信息，这样，就确定了目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息。若第一交并比大于预设阈值，说明第二车牌位置信息与第一车牌位置信息指向同一个区域，那么丢弃第二车牌位置信息，将第一车牌位置信息保存到目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的第一个车牌位置信息，完成了确定目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息的过程，此时，目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的第二个车牌位置信息为空。

预设阈值可以自行设定，例如可以设置为0.5、0.8等。

根据目标车辆在T帧中的第一车牌空间信息和第二车牌位置信息，获取目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息，还包括：

S323、当T帧中存在目标车辆的第一车牌空间信息且目标车辆在T帧中的第二车牌位置信息有两个时，获取第二个第二车牌位置信息中的车牌矩形边界框与第一车牌位置信息中的矩形边界框的第二交并比；

若第二交并比小于预设阈值，则将第一车牌位置信息作为目标车辆的正序车牌空间信息中的第一个车牌位置信息，将第二个第二车牌位置信息作为目标车辆的正序车牌空间信息中的第二个车牌位置信息；

若第二交并比大于预设阈值，则获取第一个第二车牌位置信息中的车牌矩形边界框与第一车牌位置信息中的矩形边界框的第三交并比；

若第三交并比小于预设阈值，则第一车牌位置信息作为目标车辆的正序车牌空间信息中第的一个车牌位置信息，将第一个第二车牌位置信息作为目标车辆的正序车牌空间信息中的第二个车牌位置信息；

若第三交并比大于预设阈值，则丢弃第二车牌位置信息，将第一车牌位置信息作为目标车辆的正序车牌空间信息中的第一个车牌位置信息。

当目标车辆在T-1帧中的正序车牌空间信息中的车牌位置信息有两个时，那么目标车辆在T帧中的第二车牌位置信息有两个，且第一个为根据目标车辆在T-1帧中的正序车牌空间信息中的第一个车牌位置信息预测得到的，第二个为根据目标车辆在T-1帧中的正序车牌空间信息中的第二个车牌位置信息预测得到的。此时，先获取第二个第二车牌位置信息中的车牌矩形边界框与第一车牌位置信息中的车牌矩形边界框的交并比(即第二交并比)，若第二交并比小于预设阈值，说明第二个第二车牌位置信息与第一车牌位置信息指向不同的区域，那么将二者均保存，具体地，是将第一车牌位置信息存储至目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的第一个车牌位置信息，将第二个第二车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的第二个车牌位置信息。若第二交并比大于预设阈值，说明第二个第二车牌位置信息与第一车牌位置信息指向同一区域，那么此时进一步判断第一个第二车牌位置信息与第一车牌位置信息是否指向同一区域，即获取第一个第二车牌位置信息中的车牌矩形边界框与第一车牌位置信息中的车牌矩形边界框的交并比(即第三交并比)，若第三交并比小于预设阈值，说明第一个第二车牌位置信息与第一车牌位置信息指向不同的区域，那么将二者均保存，具体地，是将第一车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的第一个车牌位置信息，将第一个第二车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的第二个车牌位置信息。若第三交并比大于预设阈值，说明第一个第二车牌位置信息与第一车牌位置信息指向相同的区域，则将第二车牌位置信息丢弃，将第一车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的第一个车牌位置信息。

通过上述步骤，可以确定各个帧中每个车辆的正序车牌空间信息，在本实施例中，再根据各个帧中每个车辆的正序车牌空间信息来确定最终用于车牌脱敏的目标车牌空间信息。目标车牌空间信息也包括两个，根据目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息和第三车牌位置信息，获取目标车辆在T帧的目标车牌空间信息，包括：

S341、当T帧中处在目标车辆的车辆空间信息且不存在目标车辆的正序车牌空间信息时，将第三车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的目标车牌空间信息中的的第二个车牌位置信息。

当T帧中存在目标车辆的车辆空间信息且不存在目标车辆的正序车牌空间信息时，将根据T+1帧中目标车辆的车牌位置信息预测得到的目标车辆在T帧中的第三车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的目标车牌空间信息中的车牌位置信息。值得说明的是，目标车牌空间信息中的车牌位置信息有两个，而第三车牌位置信息是根据T+1帧中目标车辆的目标车牌空间信息预测得到的，因此，第三车牌位置信息也可能有两个，当第三车牌位置信息有一个时，将第三车牌位置信息作为目标车牌在T帧中的目标车牌空间信息中的第二个车牌位置信息，此时，目标车牌空间信息中的第一个车牌位置信息为空，当第三车牌位置信息有两个时，在将第二车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的车牌位置信息时，保持顺序不变。

S342、当T帧中存在目标车辆的正序车牌空间信息且正序车牌空间信息中的车牌位置信息只有一个时，获取第三车牌位置信息中的车牌矩形边界框与正序车牌空间信息中的车牌位置信息的矩形边界框的第四交并比；

若第四交并比小于预设阈值，则将正序车牌空间信息中的车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的目标车牌空间信息中的第一个车牌位置信息，将第三车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的目标车牌空间信息中的第二个车牌位置信息；

若第四交并比大于预设阈值，则丢弃第三车牌位置信息，并将正序车牌空间信息中的车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的目标车牌空间信息中的第一个车牌位置信息。

T帧中存在目标车辆的正序车牌空间信息且正序车牌空间信息中的车牌位置信息只有一个时，获取第三车牌位置信息中的车牌矩形边界框与目标车辆在T帧的正序车牌空间信息中的车牌位置信息的矩形边界框的交并比(即第四交并比)，值得说明的是，若第三车牌位置信息有两个，那么采用第二个第三车牌位置信息来获取第四交并比，即，采用T+1帧中目标车辆的目标车牌空间信息中的第二个车牌位置信息预测得到的T帧中目标车辆的车牌位置信息来获取第四交并比。

若第四交并比小于预设阈值，说明第三车牌位置信息与正序车牌空间信息中的车牌位置信息指向不同的区域，此时将第三车牌位置信息和第一车牌位置信息均保存，具体地，将正序车牌空间信息中的车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的目标车牌空间信息中的第一个车牌位置信息，将第三车牌位置信息(第三车牌位置信息有两个时，取第二个)作为目标车辆在T帧中的目标车牌空间信息中的第二个车牌位置信息。

若第四交并比大于预设阈值，说明第三车牌位置信息与正序车牌空间信息中的车牌位置信息指向同样的区域，此时丢弃第三车牌位置信息，将正序车牌空间信息中国的车牌位置信息作为目标车辆在T帧中的目标车牌空间信息中的第一个车牌位置信息，此时目标车辆在T帧中的目标车牌空间信息中的第二个车牌位置信息为空。S343、当T帧中存在目标车辆的正序车牌空间信息且正序车牌空间信息中的车牌位置信息有两个时，分别获取正序车牌空间信息中的两个车牌位置信息中的车牌矩形边界框与第三车牌位置信息中的矩形边界框的第五交并比；

若两个第五交并比均小于预设阈值，则取第三车牌位置信息与正序车牌空间信息中的第二个车牌位置信息的平均值，并将该平均值作为目标车牌空间信息中的第二个车牌位置信息。

当T帧中存在目标车辆的正序车牌空间信息且正序车牌空间信息中的车牌位置信息有两个时，分别获取正序车牌空间信息中的两个车牌位置信息中的车牌矩形边界框与第三车牌位置信息中的矩形边界框的交并比(即第五交并比)，不难看出，第五交并比有两个，分别是正序车牌空间信息中的第一个车牌位置信息中的车牌矩形边界框与第三车牌位置信息中的矩形边界框的交并比，和正序车牌空间信息中的第二个车牌位置信息中的车牌矩形边界框与第三车牌位置信息中的矩形边界框的交并比。值得说明的是，若第三车牌位置信息有两个，那么采用第二个第三车牌位置信息来获取第五交并比，即，采用T+1帧中目标车辆的目标车牌空间信息中的第二个车牌位置信息预测得到的T帧中目标车辆的车牌位置信息来获取第五交并比。

若两个第五交并比均小于预设阈值，那么取第三车牌位置信息(若第三车牌位置信息有两个，则取第二个)与正序车牌空间信息中的第二个车牌位置信息的平均值作为目标车辆在T帧中的目标车牌空间信息中的第二个车牌位置信息，将目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的第一个车牌位置信息作为目标车牌空间信息中的第一个车牌位置信息。

若两个第五交并比中有一个大于预设阈值，那么丢弃大于预设阈值的那一个，将小于预设阈值的那一个作为目标车辆在T帧中的目标车牌空间信息中的第二个车牌位置信息，将目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息中的第一个车牌位置信息作为目标车牌空间信息中的第一个车牌位置信息。

若两个第五交并比均大于预设阈值，那么丢弃第三车牌位置信息，将目标车辆在T帧中的正序车牌空间信息作为目标车辆在T帧中的目标车牌空间信息。

请再次参阅图1，本实施例提供的车牌脱敏方法还包括步骤：

S400、根据目标车牌空间信息对目标视频中的各个车牌进行脱敏处理。

在获取到目标车牌空间信息后，将目标视频的每一帧中目标车牌空间信息中的车牌位置信息对应的区域进行马赛克处理以实现车牌脱敏，若目标车牌空间信息中的车牌位置信息有两个，则对两个车牌位置信息对应的区域均进行马赛克处理。综上所述，本实施例提供一种车牌脱敏方法，所述车牌脱敏方法通过对目标视频中的车辆进行跟踪，获取每一帧中各个车辆的车辆空间信息，再根据车辆的车辆空间信息获取每一帧中的车牌的车牌空间信息，进而根据车牌空间信息进行车牌脱敏处理，实现了对目标视频中的车牌信息进行脱敏。

在一种可能的实现方式中，在对目标视频进行车牌脱敏之后，还可以计算车牌检测和跟踪结果的准确率、召回率和总和评价指标等评价结果。准确率计算公式为：

在数据存储方面，可以使用Cloudera搭建Hadoop服务器，并将原视频以及脱敏后的视频存放到Hadoop服务器中，供后续的数据处理用，如视频演示、数据读取、大数据分析等。视频脱敏完成后，将视频文件(原视频以及脱敏后的视频)上传到FTP服务器，之后发送指令到Hadoop代理服务器，Hadoop代理服务器从FTP服务器上下载文件，并上传到Hadoop服务器中。

应该理解的是，本发明中给出的步骤并不是必然按照说明的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，其中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

实施例二

基于上述实施例，本发明还相应提供了一种终端，如图6所示，所述终端包括处理器10以及存储器20。图6仅示出了终端的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。

所述存储器20在一些实施例中可以是所述终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。所述存储器20在另一些实施例中也可以是所述终端的外部存储设备，例如所述终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器20还可以既包括所述终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器20用于存储安装于所述终端的应用软件及各类数据。所述存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器20上存储有车牌脱敏程序30，该车牌脱敏程序30可被处理器10所执行，从而实现本申请中车牌脱敏方法。

所述处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其他芯片，用于运行所述存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行所述车牌脱敏方法等，具体如实施例一中所述。

实施例三

本发明还提供一种存储介质，其中，存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的车牌脱敏方法的步骤。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。