【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據保護，具體為基于區塊鏈的數據隱私保護系統及方法。
技術介紹
1、近年來，隨著智能電動汽車的快速發展，汽車數據的所有權、占有權和使用權等發生著復雜變化。智能電動汽車產生的數據復雜多樣，包括車輛自身數據、行車環境數據、用戶駕駛行為數據、駕駛自動化系統運行狀態以及相關隱私數據等。其中部分車企推出的“哨兵”模式，即駐車時全程監控周邊環境，并將監控數據提供給車主，進而大大降低車輛駐車期間被不法分子破壞而找不到不法分子的情況，保護車輛安全，因此廣受好評。但同時又因其隨意采集周邊環境信息，導致路過行人肖像、行為、行蹤設計泄密風險而飽受爭議。進而導致智能車輛在很多區域受到限制，禁止停車，以及車企也為遵守相關法條，無法進一步開放利用“哨兵”模式遠程實時查看車輛環境等功能。使得智能電動汽車發展受到限制。因此，設計泄露風險低和使用體驗好的基于區塊鏈的數據隱私保護系統及方法是很有必要的。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供基于區塊鏈的數據隱私保護系統及方法，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為了解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：基于區塊鏈的數據隱私保護系統及方法，包括區塊鏈儲存節點、畫面分析模塊和行人隱私數據保護模塊，所述區塊鏈儲存節點用于采集并存儲車輛監控畫面信息，所述畫面分析模塊用于對采集存儲的車輛監控畫面進行分析，所述行人隱私保護模塊用于根據所述畫面分析模塊的分析結果對監控畫面中的行人隱私數據采集保護措施，避免行人隱私泄露，所述區塊鏈存儲節點和行
3、根據上述技術方案，所述區塊鏈儲存節點包括監控畫面采集模塊和畫面裁切設置模塊，所述監控畫面采集模塊用于調取車輛停放期間監控采集的畫面數據，所述畫面裁切設置模塊用于對采集的監控畫面進行畫面邊緣的裁切設置。
4、根據上述技術方案，所述畫面分析模塊包括動態人像識別追蹤模塊、行人面部位置預測模塊和行人畫面活動指數分析模塊，所述動態人像識別追蹤模塊用于對監控畫面中的行人人像進行持續的識別和追蹤，所述行人面部位置預測模塊用于根據所述動態人像識別追蹤模塊的識別追蹤數據預測行人面部位置變化趨勢，所述行人畫面活動指數分析模塊用于根據監控到的行人畫面分析當前行人的活動性。
5、根據上述技術方案，所述動態人像識別追蹤模塊進一步包括人像畫面比例識別子模塊和面部識別子模塊，所述人像畫面比例識別子模塊用于根據追蹤框選的行人畫面與監控畫面的比例動態輸出人像畫面比例，并根據輸出的人像畫面比例得到行人所要“打碼”范圍變化，所述面部識別子模塊用于在行人人像畫面中識別行人面部區域。
6、根據上述技術方案，所述行人畫面活動指數分析模塊進一步包括行人軀干擬合子模塊、類別判斷子模塊和輸出子模塊，所述行人軀干擬合子模塊用于擬合行人軀干輪廓，獲取行人頭部輪廓長度值站軀干輪廓長度值的比值，所述類別判斷子模塊用于判斷行人類別，所述輸出子模塊用于根據行人類別輸出行人活動指數。
7、根據上述技術方案，所述行人隱私數據保護模塊包括畫面圖像處理模塊、異常行為判斷模塊和隱私保護模塊，所述畫面圖像處理模塊用于根據畫面分析結果對行人面部進行打碼處理，所述異常行為判斷模塊用于根據行人面部預測結果和實時動態追蹤情況判斷行人的異常行為，所述隱私保護模塊用于在判斷行人存在異常行為時，對行人畫面加強隱私保護處理。
8、基于區塊鏈的數據隱私保護系統的運行方法，該方法包括以下步驟：
9、步驟s1：獲取車輛駐車期間采集的監控畫面，對監控畫面的邊緣進行裁切處理；
10、步驟s2：行人進入監控畫面后，利用動態人像識別追蹤模塊動態識別追蹤新人畫面，并進行框取；
11、步驟s3：根據人像框取框占監控畫面的比例識別行人人像所要打碼的基礎范圍面積值m，
12、步驟s4：通過面部識別子模塊在行人人像畫面中識別行人面部區域，并進行實時的動態追蹤；
13、步驟s5：記錄動態追蹤到的行人面部在畫面中的軌跡，對行人面部在畫面中的位置進行預測；
14、步驟s6：行人畫面活動指數分析模塊進一步分析行人畫面，判斷其活動指數，并根據活動指出給出打碼的額外范圍面積值n；
15、步驟s7：系統根據給出畫面處理反應周期t，圖像處理模塊線性的以周期t后的位置為中心，并以m+n為面積的圓形進行打碼處理，其中圓形中間的m面積的圓為馬賽克處理深度大于外側面積為n的圓環狀的馬賽克處理深度；
16、步驟s8：當行人面部預測結果和實時動態追蹤位置偏離距離超出預設閾值時，判斷行人行為異常，并啟動隱私保護模塊，對行人框取區域全域打碼處理。
17、根據上述技術方案，所述步驟s6進一步包括：
18、步驟s61：當行人進去到被裁切的監控畫面邊緣區，鎖定行人圖像，進行畫面輪廓擬合并作出輪廓線；
19、步驟s62：獲取行人頭部輪廓線長度和新人軀干輪廓線長度的比值b；
20、步驟s63：根據類別判斷子模塊的判斷標準，提前預設了兒童和成人的比值臨界值b，當比值b＞b時，判斷屬于孩童，反之則屬于成年人；
21、步驟s64：以判斷類別輸出固定的行人畫面活動指數z；
22、步驟s65：當行人畫面活動指數z越大，則給出打碼的額外范圍面積值n越大。
23、與現有技術相比，本專利技術所達到的有益效果是：本專利技術，通過裁切畫面的設置，在人臉未出現在監控畫面上時，提前做好識別和打碼位置處理，并在監控畫面內，實時預測行人位置和臉部動態畫面，分析新人畫面活動指數，對畫面進行打碼，當瞬間變化距離超過閾值時，直接對全身打碼，進而有效避免現有技術的畫面數據隱私處理時，因外部環境復雜變化，且畫面處理存在一定延遲，導致在新人剛進入監控畫面瞬間的漏打碼以及行為在畫面中的突發性的不規律活動導致處理延遲引起的馬賽克脫離問題，進而大大提高了行人隱私數據保護效果，同時解決了限制“哨兵”模式被限制發展的問題，促進社會進步。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種基于區塊鏈的數據隱私保護系統，包括區塊鏈儲存節點、畫面分析模塊和行人隱私數據保護模塊，其特征在于：所述區塊鏈儲存節點用于采集并存儲車輛監控畫面信息，所述畫面分析模塊用于對采集存儲的車輛監控畫面進行分析，所述行人隱私保護模塊用于根據所述畫面分析模塊的分析結果對監控畫面中的行人隱私數據采集保護措施，避免行人隱私泄露，所述區塊鏈存儲節點和行人隱私數據保護模塊均與畫面分析模塊網絡連接。
2.根據權利要求1所述的基于區塊鏈的數據隱私保護系統，其特征在于：所述區塊鏈儲存節點包括監控畫面采集模塊和畫面裁切設置模塊，所述監控畫面采集模塊用于調取車輛停放期間監控采集的畫面數據，所述畫面裁切設置模塊用于對采集的監控畫面進行畫面邊緣的裁切設置。
3.根據權利要求2所述的基于區塊鏈的數據隱私保護系統，其特征在于：所述畫面分析模塊包括動態人像識別追蹤模塊、行人面部位置預測模塊和行人畫面活動指數分析模塊，所述動態人像識別追蹤模塊用于對監控畫面中的行人人像進行持續的識別和追蹤，所述行人面部位置預測模塊用于根據所述動態人像識別追蹤模塊的識別追蹤數據預測行人面部位置變化趨勢，所述行
4.根據權利要求3所述的基于區塊鏈的數據隱私保護系統，其特征在于：所述動態人像識別追蹤模塊進一步包括人像畫面比例識別子模塊和面部識別子模塊，所述人像畫面比例識別子模塊用于根據追蹤框選的行人畫面與監控畫面的比例動態輸出人像畫面比例，并根據輸出的人像畫面比例得到行人所要“打碼”范圍變化，所述面部識別子模塊用于在行人人像畫面中識別行人面部區域。
5.根據權利要求4所述的基于區塊鏈的數據隱私保護系統，其特征在于：所述行人畫面活動指數分析模塊進一步包括行人軀干擬合子模塊、類別判斷子模塊和輸出子模塊，所述行人軀干擬合子模塊用于擬合行人軀干輪廓，獲取行人頭部輪廓長度值站軀干輪廓長度值的比值，所述類別判斷子模塊用于判斷行人類別，所述輸出子模塊用于根據行人類別輸出行人活動指數。
6.根據權利要求5所述的基于區塊鏈的數據隱私保護系統，其特征在于：所述行人隱私數據保護模塊包括畫面圖像處理模塊、異常行為判斷模塊和隱私保護模塊，所述畫面圖像處理模塊用于根據畫面分析結果對行人面部進行打碼處理，所述異常行為判斷模塊用于根據行人面部預測結果和實時動態追蹤情況判斷行人的異常行為，所述隱私保護模塊用于在判斷行人存在異常行為時，對行人畫面加強隱私保護處理。
7.一種根據權利要求6所述的基于區塊鏈的數據隱私保護系統的運行方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
8.根據權利要求7所述的基于區塊鏈的數據隱私保護方法，其特征在于：所述步驟S6進一步包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于區塊鏈的數據隱私保護系統，包括區塊鏈儲存節點、畫面分析模塊和行人隱私數據保護模塊，其特征在于：所述區塊鏈儲存節點用于采集并存儲車輛監控畫面信息，所述畫面分析模塊用于對采集存儲的車輛監控畫面進行分析，所述行人隱私保護模塊用于根據所述畫面分析模塊的分析結果對監控畫面中的行人隱私數據采集保護措施，避免行人隱私泄露，所述區塊鏈存儲節點和行人隱私數據保護模塊均與畫面分析模塊網絡連接。
2.根據權利要求1所述的基于區塊鏈的數據隱私保護系統，其特征在于：所述區塊鏈儲存節點包括監控畫面采集模塊和畫面裁切設置模塊，所述監控畫面采集模塊用于調取車輛停放期間監控采集的畫面數據，所述畫面裁切設置模塊用于對采集的監控畫面進行畫面邊緣的裁切設置。
3.根據權利要求2所述的基于區塊鏈的數據隱私保護系統，其特征在于：所述畫面分析模塊包括動態人像識別追蹤模塊、行人面部位置預測模塊和行人畫面活動指數分析模塊，所述動態人像識別追蹤模塊用于對監控畫面中的行人人像進行持續的識別和追蹤，所述行人面部位置預測模塊用于根據所述動態人像識別追蹤模塊的識別追蹤數據預測行人面部位置變化趨勢，所述行人畫面活動指數分析模塊用于根據監控到的行人畫面分析當前行人的活動性。
4.根據權利要求3所述的基于區塊鏈的數據隱私保護系統，其特征在于：所述動態人像識別追蹤模塊進一步包括...
【專利技術屬性】
技術研發人員：請求不公布姓名，
申請(專利權)人：廣西華晟通達傳媒有限公司，
類型：發明
國別省市：
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