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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明是一种适于车内视频监控的隐私保护昆虫仿生智能处理方法，包括步骤1：获取车内视频监控行为数据集，对数据集里的视频行为通过果蝇视觉仿生处理进行隐私保护处理，得到具有视觉屏蔽效果的视频流，以此实现前端视觉采样的隐私保护；步骤2：通过C3D网络模型对于步骤1得到的视频流进行特征提取，得到视觉屏蔽下的特征向量；步骤3：利用PCA技术对于步骤2中提取的特征向量进行降维，然后进行车内视频监控行为特征的识别。本发明借鉴果蝇的全流程感知机制进行车内典型行为识别方法即实现了视觉屏蔽的效果，有效地保护了个人隐私，又因数据量的大幅减少提高了行为识别的精度和算法运行效率。
主权项：1.一种适于车内视频监控的隐私保护昆虫仿生智能处理方法，其特征在于：所述隐私保护昆虫仿生智能处理方法包括以下步骤：步骤1：获取车内视频监控行为数据集，对数据集里的视频行为通过果蝇视觉仿生处理进行隐私保护处理，得到具有视觉屏蔽效果的视频流，以此实现前端视觉采样的隐私保护；步骤2：通过C3D网络模型对于步骤1得到的视频流进行特征提取，得到视觉屏蔽下的特征向量；步骤3：利用PCA技术对于步骤2中提取的特征向量进行降维，然后进行车内视频监控行为特征的识别，其中步骤3具体包括如下步骤：步骤3-1：对输出的特征向量进行PCA降维处理；步骤3-2：采用经过FOA算法优化的BP神经网络对PCA降维处理的车内视频监控典型行为特征进行识别，FOA算法的具体步骤如下：步骤3-2-1：每个权值和阈值搜索全局最优值的随机方向和距离由随机函数分配，计算个体与原点之间的距离Di，并计算味觉浓度的判断值Si； 步骤3-2-2：将式2中得到的味觉浓度判断值替换成适应度函数，计算果蝇个体味觉浓度：T＝FSi3步骤3-2-3：找到味觉浓度最好的果蝇，如4所示，即找到其最小值。Giter＝minT4步骤3-2-4：重复步骤3-2-1、步骤3-2-2、步骤3-2-3得到最优的G，将迭代过程中得到的最优阈值和最优权值替换到BP网络中，所述步骤3-2中优化的BP神经网络由输入层、输出层和隐含层组成且所述输入层、输出层和隐含层均为一层。
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权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种适于车内视频监控的隐私保护昆虫仿生智能处理方法
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