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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利智能网联汽车隐私图像脱敏系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121462702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610021645.6，技术领域涉及：H04N1/44；该发明授权智能网联汽车隐私图像脱敏系统是由陈辉;马琳;何鹏;宋璟;姚雨馨;黄海娇设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能网联汽车隐私图像脱敏系统在说明书摘要公布了：本发明公开了智能网联汽车隐私图像脱敏系统，属于智能网联汽车数据安全技术领域，包括图像预处理单元、加密单元、传输与存储单元和解密单元；所述图像预处理单元配置为通过轻量级目标检测模型识别图像中的隐私区域并生成二值掩码，随后将彩色图像在红色、绿色、蓝色三个颜色通道上进行分离，并对每个通道的隐私区域与非隐私区域执行自适应二值化处理，生成三组二值矩阵；所述加密单元配置为基于视觉密码方案，对每个颜色通道的二值矩阵中的每个像素，依据其属于隐私区域或非隐私区域，应用不同的规则生成两个分享份。本发明，能够解决现有技术中彩色图像隐私保护困难和传统脱敏不可逆的问题，实现安全、高效、可逆的彩色图像隐私保护。

本发明授权智能网联汽车隐私图像脱敏系统在权利要求书中公布了：1.智能网联汽车隐私图像脱敏系统，其特征在于，包括图像预处理单元、加密单元、传输与存储单元和解密单元； 所述图像预处理单元配置为通过轻量级目标检测模型识别图像中的隐私区域并生成二值掩码，随后将彩色图像在红色、绿色、蓝色三个颜色通道上进行分离，并对每个通道的隐私区域与非隐私区域执行自适应二值化处理，生成三组二值矩阵； 所述加密单元配置为基于视觉密码方案，对每个颜色通道的二值矩阵中的每个像素，依据其属于隐私区域或非隐私区域，应用不同的规则生成两个分享份，并将三个通道的分享份分别合并为两张完整的彩色噪声图片；所述加密单元在生成分享份时，针对隐私区域像素的随机化过程，采用基于线性反馈移位寄存器的伪随机数生成器来驱动选择逻辑；所述伪随机数生成器产生均匀分布的随机序列，确保对于原始二值像素值，其两种分享对组合的选择概率均为50%； 所述传输与存储单元配置为将所述两张彩色噪声图片分别存储于车载单元和远程服务器，实现物理隔离； 所述解密单元配置为通过计算重构运算，将两张彩色噪声图片进行合成，恢复出原始彩色图像；所述解密单元中的计算重构运算，在执行异或运算前，引入基于图像梯度的分享份对齐校验机制；具体过程为：分别计算两个分享份图像的梯度幅值图，通过比较梯度幅值图在非隐私背景区域的相似性，判断分享份是否在传输存储过程中发生错位，若相似性低于阈值，则触发自动重对齐流程； 所述图像预处理单元中的轻量级目标检测模型在特征融合阶段，采用基于注意力机制的多尺度特征增强模块，该模块通过计算不同尺度特征图的重要性权重，对融合特征进行自适应调整；具体过程为：对于待融合的多个尺度特征图，首先通过全局平均池化获取通道描述子，然后通过全连接层与激活函数生成通道注意力权重，最终加权求和得到增强后的融合特征图； 所述图像预处理单元在生成二值掩码后，采用基于连通性分析的掩码后处理算法，对掩码区域进行优化；所述掩码后处理算法通过计算每个连通区域的面积、周长及外接矩形宽高比，识别并滤除由检测模型误检产生的异常区域，具体判定规则为：若一连通区域的面积小于图像总面积的特定比例，或其宽高比超出预设范围，则将该区域从隐私掩码中移除； 所述自适应二值化处理采用结合全局与局部统计特性的混合阈值算法；具体过程为：对于每个颜色通道，首先使用Otsu算法计算全局阈值，随后在隐私区域内，以像素点为中心的局部窗口内计算灰度均值和标准差，进而得到局部自适应阈值，最终像素点的二值化阈值由全局阈值和局部自适应阈值加权决定。

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