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车影安鉴：基于AI的智能网联汽车脱敏图像检测平台
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2026/09/08基本信息
- 负责人
- 所属学院
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项目简介
本项目针对智能网联汽车采集图像的隐私合规问题，研发自动化检测系统，评估厂商脱敏图像是否符合《个人信息保护法》《GDPR》及 GB/T 44464—2024 等标准，防范人脸、车牌信息泄露风险。系统以多 AI 模型为核心：用 Mask R-CNN 模型分割图像中的人、车目标，生成像素级掩膜；借BISE-NET 模型检测高斯模糊、方块马赛克等多种脱敏区域；靠 YOLOv8 模型（结合迁移与小样本学习）定位车牌，辅以躯干 - 头部联合检测解决遮挡场景下的人脸检测难题。检测流程分三步：先分割人、车目标，再筛选人脸（边界框最小边长≥32 像素）、车牌（≥16 像素）有效区域，最后计算马赛克覆盖率（≥50% 为合格），输出正检率、漏检率等量化指标，确保检出率≥90%、误检率≤10%，同时通过人工复核排除倒影、广告牌等误判情况。
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