(19)國家知識產權局(12)發(fā)明專利(45)授權公告日2025.07.01(21)申請?zhí)?02111199504.7(22)申請日2021.10.14(43)申請公布日2022.01.14(73)專利權人北京地平線信息技術有限公司有限公司11657GO6V20/60(2022.01)GO6V10/82(2022.01)GO6N3/0464(2023.01)審查員王淑婷介質本公開實施例公開了一種圖像安全處理方于所述地理安全等級確定所述待處理圖像中的位置的安全保護需求對相應的目標對象進行隱免對非必要對象進行隱私保護處理消耗計算資2確定圖像傳感器采集待處理圖像時的地理位置；確定所述地理位置對應的地理安全等級；基于所述地理安全等級確定所述待處理圖像中的目標對象；對所述目標對象所在的圖像區(qū)域進行隱私保護處理；其中，所述確定所述地理位置對應的地理安全等級，包括：確定所述地理位置對應的地理安全等級以及所述地理安全等級對應的目標對象類型；所述基于所述地理安全等級確定所述待處理圖像中的目標對象，包括：將從所述待處理圖像中識別的至少一個感興趣物體中類型與所述目標對象類型相同的感興趣物體確定為所述目標對象。2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述確定所述地理位置對應的地理安全等級，包從預設地理位置匹配信息中獲取所述地理位置匹配的目標地理位置；其中，所述預設地理位置匹配信息包括至少一個預設地理位置、以及所述至少一個預設地理位置中各預設地理位置對應的位置區(qū)域范圍；從預設地理安全匹配信息中獲取所述目標地理位置對應的目標地理安全等級、以及所述目標地理安全等級對應的目標對象類型；其中，所述預設地理安全匹配信息包括：所述各預設地理位置對應的地理安全等級、以及各地理安全等級對應的對象類型。3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述地理安全匹配信息中的對象類型包括以下任4.根據權利要求2所述的方法，其中，所述基于所述地理安全等級確定所述待處理圖像對所述待處理圖像進行語義分割，得到所述待處理圖像中的至少一個感興趣區(qū)域；對所述至少一個感興趣區(qū)域進行語義識別，得到所述待處理圖像中的至少一個感興趣基于所述地理安全等級對應的對象類型，從所述至少一個感興趣物體中確定目標對5.根據權利要求2所述的方法，其中，所述從預設地理安全匹配信息中獲取所述目標地理位置對應的目標地理安全等級、以及所述目標地理安全等級對應的目標對象類型，包括：從所述預設地理安全匹配信息中獲取所述目標地理位置對應的目標地理安全等級；從所述預設地理安全匹配信息中獲取所述目標地理安全等級對應的目標對象類型和所述目標對象類型包括的各對象類別；其中，所述預設地理安全匹配信息包括：所述各預設地理位置對應的地理安全等級，各地理安全等級對應的對象類型、以及所述對應的對象類型包括的各對象類別。6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述基于所述地理安全等級確定所述待處理圖像對所述待處理圖像進行語義分割，得到所述待處理圖像中的至少一個感興趣區(qū)域；對所述至少一個感興趣區(qū)域進行語義識別，得到所述待處理圖像中的至少一個感興趣3基于所述地理安全等級對應的對象類型、以及所述對應的對象類型包括的各對象類別，從所述至少一個感興趣物體中確定目標對象。7.根據權利要求1-6任一項所述的方法，其中，所述對所述目標對象所在的圖像區(qū)域進行隱私保護處理，包括：根據所述待處理圖像對應的掩碼圖像，對所述待處理圖像中所述目標對象所在圖像區(qū)域的像素點進行遮擋處理，得到目標圖像數據。8.一種圖像安全處理裝置，包括：第一確定模塊，用于確定圖像傳感器采集待處理圖像時的地理位置；第二確定模塊，用于確定所述地理位置對應的地理安全等級；第三確定模塊，用于基于所述地理安全等級確定所述待處理圖像中的目標對象；處理模塊，用于對所述目標對象所在的圖像區(qū)域進行隱私保護處理；其中，所述確定所述地理位置對應的地理安全等級，進一步用于：確定所述地理位置對應的地理安全等級以及所述地理安全等級對應的目標對象類型；所述基于所述地理安全等級確定所述待處理圖像中的目標對象，進一步用于：將從所述待處理圖像中識別的至少一個感興趣物體中類型與所述目標對象類型相同的感興趣物體確定為所述目標對象。9.一種計算機可讀存儲介質，所述存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序用于執(zhí)行上述權利要求1-7任一所述的圖像安全處理方法。10.一種電子設備，所述電子設備包括：處理器；用于存儲所述處理器可執(zhí)行指令的存儲器；所述處理器，用于從所述存儲器中讀取所述可執(zhí)行指令，并執(zhí)行所述指令以實現上述權利要求1-7任一所述的圖像安全處理方法。4圖像安全處理方法和裝置、電子設備和存儲技術領域[0001]本公開涉及圖像處理技術，尤其是一種圖像安全處理方法和裝置、電子設備和存儲介質。背景技術[0002]圖像安全是信息安全的重要領域之一。利用圖像采集設備進行圖像采集被廣泛應用于社會的方方面面，如駕駛、手機、監(jiān)控、物聯網等等。由于采集的圖像可能會涉及到個人隱私和國家安全，往往需要對采集后的圖像進行圖像安全處理，例如對人臉打碼，對車牌打碼，對涉及國家安全的敏感對象進行打碼等等。[0003]現有的圖像安全處理方法通常是對所有采集的圖像進行統(tǒng)一的安全處理。發(fā)明內容[0004]為了解決上述技術問題，提出了本公開。本公開的實施例提供了一種圖像安全處理方法和裝置、電子設備和存儲介質。[0005]根據本公開實施例的一個方面，提供了一種圖像安全處理方法，包括：[0006]確定圖像傳感器采集待處理圖像時的地理位置；[0007]確定所述地理位置對應的地理安全等級；[0008]基于所述地理安全等級確定所述待處理圖像中的目標對象；[0009]對所述目標對象所在的圖像區(qū)域進行隱私安全保護處理。[0010]根據本公開實施例的另一個方面，提供了一種圖像安全處理裝置，包括[0011]第一確定模塊，用于確定圖像傳感器采集待處理圖像時的地理位置；[0012]第二確定模塊，用于確定所述地理位置對應的地理安全等級；[0013]第三確定模塊，用于基于所述地理安全等級確定所述待處理圖像中的目標對象；[0014]處理模塊，用于對所述目標對象所在的圖像區(qū)域進行隱私保護處理。[0015]根據本公開實施例的又一個方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序用于執(zhí)行本公開上述任一實施例所述的圖像安全處理方法。[0016]根據本公開實施例的再一個方面，提供了一種電子設備，所述電子設備包括：[0017]處理器；[0018]用于存儲所述處理器可執(zhí)行指令的存儲器；[0019]所述處理器，用于執(zhí)行本公開上述任一實施例所述的圖像安全處理方法。[0020]基于本公開上述實施例提供的圖像安全處理方法和裝置、電子設備和存儲介質，在對待處理圖像進行安全處理時，通過基于圖像傳感器采集待處理圖像時的地理位置對應的地理安全等級確定待處理圖像中的目標對象，并對目標對象所在的圖像區(qū)域進行隱私保護處理，實現了基于不同地理位置的安全保護需求對相應的目標對象進行隱私保護處理，實現相應的安全保護；同時，可以避免對非必要對象進行隱私保護處理消耗計算資源。5[0021]下面通過附圖和實施例，對本公開的技術方案做進一步的詳細描述。附圖說明[0022]通過結合附圖對本公開實施例進行更詳細的描述，本公開的上述以及其他目的、特征和優(yōu)勢將變得更加明顯。附圖用來提供對本公開實施例的進一步理解，并且構成說明書的一部分，與本公開實施例一起用于解釋本公開，并不構成對本公開的限制。在附圖中，相同的參考標號通常代表相同部件或步驟。[0023]圖1是本公開一示例性實施例提供的圖像安全處理方法的流程示意圖。[0024]圖2是本公開另一示例性實施例提供的圖像安全處理方法的流程示意圖。[0025]圖3是本公開再一示例性實施例提供的圖像安全處理方法的流程示意圖。[0026]圖4是本公開再一示例性實施例提供的圖像安全處理方法的流程示意圖。[0027]圖5是本公開又一示例性實施例提供的圖像安全處理方法的流程示意圖。[0028]圖6是本公開的圖像安全處理裝置一個實施例的結構示意圖。[0029]圖7是本公開的圖像安全處理裝置另一個實施例的結構示意圖。[0030]圖8是本公開的圖像安全處理裝置再一個實施例的結構示意圖[0031]圖9是本公開一示例性實施例提供的電子設備的結構圖。具體實施方式[0032]下面，將參考附圖詳細地描述根據本公開的示例實施例。顯然，所描述的實施例僅僅是本公開的一部分實施例，而不是本公開的全部實施例，應理解，本公開不受這里描述的示例實施例的限制。[0033]應注意到：除非另外具體說明，否則在這些實施例中闡述的部件和步驟的相對布置、數字表達式和數值不限制本公開的范圍。不同步驟、設備或模塊等，既不代表任何特定技術含義，也不表示它們之間的必然邏輯順[0036]還應理解，對于本公開實施例中提及的任一部件、數據或結構，在沒有明確限定或者在前后文給出相反啟示的情況下，一般可以理解為一個或多個。[0037]另外，本公開中術語“和/或”,僅僅是一種描述關聯對象的關聯關系，表示可以存在三種關系，例如，A和/或B,可以表示：單獨存在A,同時存在A和B,單獨存在B這三種情況。[0038]還應理解，本公開對各個實施例的描述著重強調各個實施例之間的不同之處，其相同或相似之處可以相互參考，為了簡潔，不再一一贅述。[0039]同時，應當明白，為了便于描述，附圖中所示出的各個部分的尺寸并不是按照實際的比例關系繪制的。[0040]以下對至少一個示例性實施例的描述實際上僅僅是說明性的，決不作為對本公開及其應用或使用的任何限制。6[0041]對于相關領域普通技術人員已知的技術、方法和設備可能不作詳細討論，但在適當情況下，所述技術、方法和設備應當被視為說明書的一部分。[0042]應注意到：相似的標號和字母在下面的附圖中表示類個附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對其進行進一步討論。[0043]本公開實施例可以應用于任意具有攝像功能的第一電子設備，比如監(jiān)控攝像機等成像設備，或者也可以應用于與具有攝像功能的第一電子設備連接通信的終端設備、計算機系統(tǒng)、服務器等第二電子設備，具有攝像功能的第一電子設備將圖像傳感器采集的原始圖像數據和采集原始圖像數據時的地理位置發(fā)送給第二電子設備，第二電子設備進行安全處理后返回給第一電子設備，第二電子設備可與眾多其它通用或專用計算系統(tǒng)環(huán)境或配置一起操作。適于與終端設備、計算機系統(tǒng)、服務器等第二電子設備一起使用的眾所周知的終端設備、計算系統(tǒng)、環(huán)境和/或配置的例子包括但不限于：個人計算產品、網絡個人電腦、小型計算機系統(tǒng)、大型計算機系統(tǒng)和包括上述任何系統(tǒng)的分布式云計[0044]第一電子設備和終端設備、計算機系統(tǒng)、服務器等第二電子設備可以在由計算機系統(tǒng)執(zhí)行的計算機系統(tǒng)可執(zhí)行指令(諸如程序模塊)的一般語境下描述。通常，程序模塊可定的抽象數據類型。計算機系統(tǒng)/服務器可以在分布式云計算環(huán)境中實施，分布式云計算環(huán)境中，任務是由通過通信網絡鏈接的遠程處理設備執(zhí)行的。在分布式云計算環(huán)境中，程序模塊可以位于包括存儲設備的本地或遠程計算系統(tǒng)存儲介質上。[0045]示例性系統(tǒng)[0046]本公開實施例可以適用于車輛監(jiān)控系統(tǒng)，該車輛監(jiān)控系統(tǒng)可以包括攝像機設備和服務器，攝像機設備與服務器通信，將拍攝的監(jiān)控圖像傳輸到服務器進行存儲及其他處理，攝像機設備設置在車輛外預設位置，預設位置根據能夠拍攝到車輛所在地理位置的場景信息來確定。[0047]本公開實施例中，攝像機設備在圖像傳感器采集到待處理圖像后，可以先確定圖像傳感器采集待處理圖像時的地理位置，然后確定地理位置對應的地理安全等級，并基于地理安全等級確定待處理圖像中的目標對象，進而對目標對象所在的圖像區(qū)域進行隱私安全保護處理。[0048]在實際應用中，待處理圖像的圖像安全處理可以是在圖像傳感器和圖像信號處理器(ImageSignalProcessing,簡稱：ISP)之間增加圖像安全處理單元實現，圖像安全處理單元可以采用GPU(graphicsprocessingunit,圖形處理器)或AI(ArtificialIntelligence,人工智能)芯片實現；此外，待處理圖像的圖像安全處理也可以是由ISP實現，具體可以根據實際需求設置，本公開不做限定。在一些應用中，待處理圖像的圖像安全處理還可以是由攝像機設備以外的第二電子設備實現，通過與攝像機設備通信，將攝像機設備圖像傳感器采集的待處理圖像傳輸給第二電子設備，第二電子設備進行圖像安全處理后返回給攝像機設備。[0049]示例性方法[0050]圖1是本公開一示例性實施例提供的圖像安全處理方法的流程示意圖。本實施例7[0051]步驟101,確定圖像傳感器采集待處理圖像時的地理位置。[0052]本公開實施例中，待處理圖像可以為圖像傳感器采集到的當前地理位置的場景圖像。示例性地，待處理圖像可以是在車輛輔助駕駛或自動駕駛時，通過車外攝像頭采集到的車輛所在地理位置的場景圖像。車輛所在地理位置的場景圖像中可以包括車外攝像頭拍攝[0053]本公開實施例中，待處理圖像可以為圖像傳感器采集到的未經加工的原始圖像(也稱為rawdata數據)。未經加工的原始圖像具體為圖像傳感器將捕捉到的光源信號轉化為數字信號的未經加工的圖像。示例性地，待處理圖像可以是在車輛輔助駕駛或自動駕駛時，通過車外攝像頭采集到的、且未經加工的本車所在地理位置的原始場景圖像。[0054]本公開實施例中，圖像傳感器采集待處理圖像時的地理位置可以通過定位裝置確定，并可以采用經緯度坐標表示。定位裝置可以設置在圖像傳感器所在設備中，或者也可以設置在圖像傳感器所在設備附近，以確保定位裝置確定的地理位置，與圖像傳感器采集待處理圖像時的地理位置一致。[0055]在一個可選示例中，定位裝置可以是北斗定位裝置、GPS定位裝置等定位裝置中的任一項，本公開實施例不做限定。[0056]步驟102,確定地理位置對應的地理安全等級。[0057]本公開實施例中，地理安全等級可以用于標識地理位置的地理信息安全要求的高低，可以根據地理位置的地理信息安全要求，確定地理位置的地理安全等級。具體地，對于地理信息安全要求較高的地理位置，可以確定較高的地理安全等級；對于地理信息安全要求較低的地理位置，可以確定較低的地理安全等級。需要說明的是，地理信息安全具體可以中的數據受到保護。[0058]示例性的，在車輛輔助駕駛或自動駕駛過程中，若車外攝像頭采集到待處理圖像的地理位置為未公開場所，未公開場所的地理信息安全要求高，可以確定地理位置的地理安全等級為高等級別；若車外攝像頭采集到待處理圖像的地理位置為半公開場所，半公開場所的地理信息安全要求中等，可以確定地理位置的地理安全等級為中等級別；若車外攝像頭采集到待處理圖像的地理位置為公開場所，公開場所的地理信息安全要求低，可以確定地理位置的地理安全等級為低等級別。[0059]一個可選示例中，地理安全等級可以包括兩個以上的等級，例如，兩個以上的等級可以包括：地理安全一級、地理安全二級和地理安全三級，再例如，兩個以上的等級也可以[0060]一個可選示例中，可以利用羅馬數字、小寫阿拉伯數字、大寫阿拉伯數字、中文數字、小寫英文字母和大寫英文字母等符號中的任一項或多項為不同地理安全等級命名，以區(qū)分不同地理安全等級，本公開實施例對地理安全等級的命名方式不做限定。[0061]步驟103,基于地理安全等級確定待處理圖像中的目標對象。[0062]本公開實施例中，圖像傳感器在采集待處理圖像時，容易采集到當前地理位置的不想被公眾所知的對象(也可以稱為敏感對象)的圖像。待處理圖像中的目標對象為待處理圖中需要進行隱私保護處理的敏感對象。8[0064]本公開實施例中，可以預先設置各地理安全等級對應的敏感對象類型，各地理安全等級對應的敏感對象類型可以部分相同，也可以完全不同。[0065]作為一個示例，可以設置地理安全一級對應的敏感對象類型為建筑，地理安全二級對應的敏感對象類型為車牌，地理安全等級三級對應的敏感對象類型為人臉。[0066]作為另一個示例，可以設置地理安全一級對應的敏感對象類型為建筑和道路設施，地理安全二級對應的敏感對象類型為車牌和建筑，地理安全三級對應的敏感類型為車牌和人臉。[0067]本公開實施例中，可以根據預設規(guī)則區(qū)分各地理安全等級的高低。一個可選示例中，預設規(guī)則可以是地理安全等級的命名中包含的阿拉伯數字越小地理安全等級越高，也可以是地理安全等級的命名中包含的阿拉伯數字越大地理安全等級越高，也可以是地理安全等級的命名中包含的英文字母越靠后地理安全等級越高，還可以是地理安全等級的命名中包含的英文字母越靠前地理安全等級越高。需要說明的是，利用地理安全等級的命名中包含的阿拉伯數字的大小，或者英文字母的排序可以簡單有效的區(qū)分不同的地理安全等級，但不限于此，其它方式，如利用地理安全等級的命名中包含的羅馬數字的大小，中文數字的大小等也同樣適用。[0068]一個可選示例中，在各地理安全等級中，越高的地理安全等級對應的敏感對象類型的數量可以越多，越低的地理安全等級對應的敏感對象類型的數量可以越少。需要說明的是，本公開實施例對各地理安全等級對應的敏感對象類型的具體數量不做限定。[0069]作為一個示例，各地理安全等級可以包括地理安全A級、地理安全B級和地理安全C級共三個等級，上述預設規(guī)則可以為地理安全等級的命名中包含的英文字母越靠后地理安全等級越高。由此，在各地理安全等級中，地理安全A級的等級最低，地理安全C級的等級最安全B級對應的敏感對象類型為車牌、人臉和建筑，地理安全A級對應的敏感類型為車牌和[0070]一個可選示例中，較高的地理安全等級可以對應較多的敏感對象類型，較低的地理安全等級可以對應較少的敏感對象類型，具體可以通過預設閾值的方式來確定較高的地理安全等級和較低的地理安全等級，例如，等級高于或等于預設閾值的可以視為本公開中的較高的地理安全等級，等級低于預設閾值的可以視為較低的地理安全等級。需要說明的是，本公開實施例對各地理安全等級對應的敏感對象類型的具體數量不做限定。[0071]作為一個示例，各地理安全等級可以包括地理安全A級、地理安全B級、地理安全C級和地理安全D級共四個等級，其中地理安全A級的等級最低，地理安全D級的等級最高，可以設定預設閾值為C級，從而可以確定地理安全A級和地理安全B級為較低的地理安全等級，地理安全C級和地理安全D級為較高的地理安全等級，進而可以設定較高的地理安全等級對應的敏感對象類型為車牌、人臉、建筑、和道路設施，較低的地理安全等級對應的敏感對象類型為車牌和人臉。[0072]實際應用中，可以根據預先設置的各地理安全等級與敏感對象類型的對應關系，得到步驟102中確定的地理安全等級對應的敏感對象類型，并可以將從待處理圖像中識別的類型與敏感對象類型相同的圖像對象作為待處理圖像中的目標對象。9[0073]步驟104,對目標對象所在的圖像區(qū)域進行隱私保護處理。[0074]具體地，由于步驟103已經獲取到待處理圖像中的需要進行隱私保護處理的目標對象，可以對該目標對象所在的圖像區(qū)域內的圖像數據進行隱私保護處理，例如通過圖像遮擋或圖像模糊的方式進行隱私保護處理，保證待處理圖像中敏感數據的安全性。[0075]本公開實施例中，在對待處理圖像進行安全處理時，通過基于圖像傳感器采集待處理圖像時的地理位置對應的地理安全等級確定待處理圖像中的目標對象，并對目標對象所在的圖像區(qū)域進行隱私保護處理，實現了基于不同地理位置的安全保護需求對相應的目標對象進行隱私保護處理，實現相應的安全保護；同時，可以避免對非必要對象進行隱私保護處理消耗計算資源。[0076]圖2是本公開另一示例性實施例提供的圖像安全處理方法的流程示意圖，如圖2所示，在上述圖1所示實施例的基礎上，步驟102可以包括如下步驟：[0077]步驟102-1,從預設地理位置匹配信息中獲取地理位置匹配的目標地理位置。[0078]本公開實施例中，預設地理位置匹配信息可以采用數據庫或數據表格等形式進行存儲，預設地理位置匹配信息可以包括至少一個預設地理位置、以及至少一個預設地理位置中各預設地理位置對應的位置區(qū)域范圍。[0079]本公開實施例中，可以將上述步驟101確定的圖像傳感器采集待處理圖像時的地理位置，與預設地理位置匹配信息中的各預設地理位置以及各預設地理位置對應的位置區(qū)域范圍進行對比，以獲取該地理位置匹配的目標地理位置。[0080]一個可選示例中，該地理位置匹配的目標地理位置可以是與該地理位置相同的任一預設地理位置，或者也可以是包含該地理位置的任一位置區(qū)域范圍對應的預設地理位[0081]步驟102-2,從預設地理安全匹配信息中獲取目標地理位置對應的目標地理安全等級、以及目標地理安全等級對應的目標對象類型。[0082]本公開實施例中，預設地理安全匹配信息可以采用數據庫或數據表格等形式進行存儲，預設地理安全匹配信息可以包括：各預設地理位置對應的地理安全等級、以及各地理安全等級對應的對象類型。[0083]在一個可選的示例中，預設地理安全匹配信息中的對象類型可以包括以下任意一[0084]本公開實施例中，可以將步驟102-2確定的目標地理位置，與預設地理安全匹配信息中的各預設地理位置進行對比，獲取與該目標地理位置相同的預設地理位置對應的地理安全等級，作為該目標地理位置對應的目標地理安全等級。[0085]將目標地理位置對應的目標地理安全等級，與預設地理安全匹配信息中的各地理安全等級進行對比，獲取與該目標地理安全等級相同的地理安全等級對應的對象類型，作為該目標地理安全等級對應的目標對象類型。[0086]本公開實施例中，在確定地理位置對應的地理安全等級時，通過將地理位置與預先設置的預設地理位置匹配信息和預設地理安全匹配信息中的各項信息進行對比，可以快速查找到地理位置對應的地理安全等級，以及地理安全等級對應的目標對象類型，有助于減少圖像安全處理的時間消耗，提高圖像安全處理的效率。[0087]圖3是本公開再一示例性實施例提供的圖像安全處理方法的流程示意圖，如圖3所示，在上述圖2所示實施例的基礎上，步驟103可以包括如下步驟：[0088]步驟103-1a,對待處理圖像進行語義分割，得到待處理圖像中的至少一個感興趣[0089]步驟103-2a,對至少一個感興趣區(qū)域進行語義識別，得到待處理圖像中的至少一個感興趣物體。[0090]本公開實施例中，可以利用第一預先訓練的圖像語義分析模型，對待處理圖像進行語義分割和語義識別，語義分割可以得到待處理圖像中的至少一個感興趣區(qū)域，該感興趣區(qū)域為待處理圖像中可能存在感興趣物體的圖像區(qū)域，語義識別可以確定感興趣區(qū)域中各像素所屬的類型，基于感興趣區(qū)域中的各像素及各像素所屬的類型可以確定感興趣區(qū)域中感興趣物體(包括屬于該感興趣物體的像素)及該感興趣物體的類型。感興趣物體的類型[0091]本公開實施例中，可以通過以下方式得到第一預先訓練的圖像語義分析模型：[0092]構建第一初始圖像語義分析模型；從訓練樣本集合中獲取多個圖像樣本；將所述多個圖像樣本分別作為輸入，提供給第一初始圖像語義分析模型，經由第一初始圖像語義分析模型對輸入的各圖像樣本分別進行語義分割和語義識別，根據第一初始圖像語義分析模型的輸出，獲得預測出的各圖像樣本的至少一個感興趣物體；根據預測出的各圖像樣本的至少一個感興趣物體和各圖像樣本的感興趣物體標注信息，調整第一初始圖像語義分析模型的模型參數。[0093]一個可選示例中，第一初始圖像語義分析模型可以是卷積神經網絡模型或全卷積神經網絡模型。[0094]步驟103-3a,基于地理安全等級對應的對象類型，從至少一個感興趣物體中確定[0095]經由步驟103-2a已經確定了待處理圖像中的至少一個感興趣物體，將各感興趣物體的類型與地理安全等級對應的對象類型進行對比，從至少一個感性興趣物體中選取類型與地理安全等級對應的對象類型相同的感興趣物體作為目標對象。[0096]本公開實施例中，通過預先訓練的圖像語義分析模型，可以快速、準確地識別出待處理圖像中的至少一個感興趣物體，從而可以快速、準確地確定待處理圖像中需要隱私保護處理的目標對象，有助于而提高圖像安全處理的效率和準確度。同時，對待處理圖像根據地理安全等級進行分等級的安全處理，相對于現有的對所有采集的圖像進行統(tǒng)一的安全處理的方法，有助于提高圖像安全處理的靈活性。[0097]圖4是本公開再一示例性實施例提供圖像安全處理方法的流程示意圖，如圖4所示，在上述圖2所示實施例的基礎上，步驟102-2可以包括如下步驟：[0098]步驟102-2a,從預設地理安全匹配信息中獲取目標地理位置對應的目標地理安全等級。[0099]本公開實施例中，預設地理安全匹配信息可以采用數據庫或數據表格等形式進行存儲，預設地理安全匹配信息可以包括：各預設地理位置對應的地理安全等級，各地理安全等級對應的對象類型、以及對應的對象類型包括的各對象類別。[0100]在一個可選的示例中，地理安全匹配信息中的對象類型包括以下任意一項或多11[0101]本公開實施例中，對象類別是對象類型的進一步細分，對象類型可以被進一步細向標”兩個對象類別。需要說明的是，本公開實施例對象類型的細分方式和細分數量不做限定，本領域技術人員可以根據實際需要確定對象類型的細分方式和細分數量。[0102]本公開實施例中，可以將步驟102-2確定的目標地理位置，與預設地理安全匹配信息中的各預設地理位置進行對比，獲取與該目標地理位置相同的預設地理位置對應的地理安全等級，作為該目標地理位置對應的目標地理安全等級。[0103]步驟102-2b,從預設地理安全匹配信息中獲取目標地理安全等級對應的目標對象類型和目標對象類型包括的各對象類別。[0104]將步驟102-2a確定的目標地理位置對應的目標地理安全等級，與預設地理安全匹配信息中的各地理安全等級進行對比，獲取與該目標地理安全等級相同的地理安全等級對應的對象類型作為目標對象類型，并獲取目標對象類型包括的各對象類別。[0105]本公開實施例中，通過將地理安全等級對應的對象類型進一步劃分為各對象類別，可以提高待處理圖像中需要隱私保護處理的目標對象的區(qū)分精度，從而有助于提高圖像安全處理的精度。[0106]圖5是本公開又一示例性實施例提供的圖像安全處理方法的流程示意圖，如圖5所示，在上述圖4所示實施例的基礎上，步驟103可以包括如下步驟：[0107]步驟103-1b,對待處理圖像進行語義分割，得到待處理圖像中的至少一個感興趣區(qū)域。[0108]步驟103-2b,對至少一個感興趣區(qū)域進行語義識別，得到待處理圖像中的至少一個感興趣物體。[0109]本公開實施例中，可以利用第二預先訓練的圖像語義分析模型，對待處理圖像進行語義分割和語義識別，語義分割可以得到待處理圖像中的至少一個感興趣區(qū)域，該感興趣區(qū)域為待處理圖像中可能存在感興趣物體的圖像區(qū)域，語義識別可以確定感興趣區(qū)域中各像素所屬的類別，基于感興趣區(qū)域中的各像素及各像素所屬的類別可以確定感興趣區(qū)域中感興趣物體(包括屬于該感興趣物體的像素)及該感興趣物體的類別。[0110]本公開實施例中，感興趣物體的類別是上述感興趣物體的類型的細分，感興趣區(qū)域物體的類型的細分方式與上述對象類型的細分方式相同。[0111]本公開實施例中，可以通過以下方式得到第二預先訓練的圖像語義分析模型：構建第二初始圖像語義分析模型；從訓練樣本集合中獲取多個圖像樣本；將所述多個圖像樣本分別作為輸入，提供給第二初始圖像語義分析模型，經由第二初始圖像語義分析模型對輸入的各圖像樣本分別進行語義分割和語義識別，根據第二初始圖像語義分析模型的輸出，獲得預測出的各圖像樣本的至少一個感興趣物體；根據預測出的各圖像樣本的至少一個感興趣物體和各圖像樣本的感興趣物體標注信息，調整第二初始圖像語義分析模型的模型參數。[0112]一個可選示例中，第二初始圖像語義分析模型可以是卷積神經網絡模型或全卷積神經網絡模型。[0113]步驟103-3b,基于地理安全等級對應的對象類型、以及對應的對象類型包括的各對象類別，從至少一個感興趣物體中確定目標對象。[0114]經由步驟103-2b已經確定了待處理圖像中的至少一個感興趣物體，將各感興趣物體的類別與地理安全等級對應的對象類型包括的各對象類別進行對比，從至少一個感性興趣物體中選取類別與各對象類別中任一對象類別相同的感興趣物體作為目標對象。[0115]本公開實施例中，通過將地理安全等級對應的對象類型進一步劃分為各對象類別，可以提高待處理圖像中需要隱私保護處理的目標對象的區(qū)分精度，從而有助于提高圖像安全處理的精度。[0116]在一個可選的示例中，上述步驟104可以包括：根據待處理圖像對應的掩碼圖像，對待處理圖像中目標對象所在圖像區(qū)域的像素點進行遮擋處理，得到目標圖像數據。[0117]本公開實施例中，提供與待處理圖像尺寸相同的掩碼圖像，通過掩碼圖像標記需要進行隱私保護處理的圖像區(qū)域。[0118]本公開實施例中，在掩碼圖像中，將對應待處理圖像中需要進行隱私保護處理的目標對象所在圖像區(qū)域設置一個標記(例如數值1),這樣，當后續(xù)步驟進行隱私保護處理時，可以根據掩碼圖像的圖像塊內是否有標記，從而決定是否對待處理圖像的對應圖像塊內的像素點進行遮擋處理。[0119]在本實施例中，通過掩碼圖像可以標記出待處理圖像中需要進行隱私保護處理的目標對象所在圖像區(qū)域，進而可以便于后續(xù)步驟準確地對待處理圖像進行隱私保護處理，能夠有效保護待處理圖像中的隱私數據安全。[0120]本公開實施例提供的任一種圖像安全處理方法可以由任意適當的具有數據處理能力的設備執(zhí)行，包括但不限于：終端設備和服務器等?；蛘?，本公開實施例提供的任一種圖像安全處理方法可以由處理器執(zhí)行，如處理器通過調用存儲器存儲的相應指令來執(zhí)行本公開實施例提及的任一種圖像安全處理方法。下文不再贅述。[0121]示例性裝置[0122]圖6是本公開的圖像安全處理裝置一個實施例的結構示意圖。該實施例的裝置可用于實現本公開相應的方法實施例。如圖6所示的裝置包括：第一確定模塊201、第二確定模塊202、第三確定模塊203以及處理模塊204。[0123]第一確定模塊201用于確定圖像傳感器采集待處理圖像時的地理位置。[0124]第二確定模塊202用于確定地理位置對應的地理安全等級。[0125]第三確定模塊203用于基于地理安全等級確定待處理圖像中的目標對象。[0126]處理模塊204用于對目標對象所在的圖像區(qū)域進行隱私保護處理。[0127]圖7是本公開的圖像安全處理裝置另一個實施例的結構示意圖，如圖7所示的第二確定模塊202可以包括第一獲取單元202-1和第二獲取單元202-2。[0128]第一獲取單元202-1用于從預設地理位置匹配信息中獲取地理位置匹配的目標地理位置。[0129]在一個可選的示例中，預設地理位置匹配信息包括至少一個預設地理位置、以及至少一個預設地理位置中各預設地理位置對應的位置區(qū)域范圍。[0130]第二獲取單元202-2用于從預設地理安全匹配信息中獲取目標地理位置對應的目標地理安全等級、以及目標地理安全等級對應的目標對象類型。[0131]在一個可選示例中，預設地理安全匹配信息包括：各預設地理位置對應的地理安全等級、以及各地理安全等級對應的對象類型。[0132]在一個可選示例中，地理安全匹配信息中的對象類型包括以下任意一項或多項：[0133]圖8是本公開的圖像安全處理裝置再一個實施例的結構示意圖，如圖8所示的第三確定模塊203可以包括第一識別單元203-1、第二識別單元203-2和確定單元203-3。[0134]第一識別單元203-1用于對待處理圖像進行語義分割，得到待處理圖像中的至少一個感興趣區(qū)域。[0135]第二識別單元203-2用于對至少一個感興趣區(qū)域進行語義識別，得到待處理圖像中的至少一個感興趣物體。[0136]確定單元203-3用于基于地理安全等級對應的對象類型，從至少一個感興趣物體中確定目標對象。[0137]在一個可選示例中，第二獲取單元202-2還用于從預設地理安全匹配信息中獲取目標地理位置對應的目標地理安全等級；從預設地理安全匹配信息中獲取目標地理安全等級對應的目標對象類型和目標對象類型包括的各對象類別。[0138]在一個可選示例中，預設地理安全匹配信息包括：各預設地理位置對應的地理安全等級，各地理安全等級對應的對象類型、以及對應的對象類型包括的各對象類別。[0139]在一個可選示例中，確定單元203-3還用于基于地理安全等級對應的對象類型、以及對應的對象類型包括的各對象類別，從至少一個感興趣物體中確定目標對象。[0140]在一個可選示例中，處理模塊204具體用于根據待處理圖像對應的掩碼圖像，對待處理圖像中目標對象所在圖像區(qū)域對應位置的像素點進行遮擋處理，得到目標圖像數據。[0141]示例性電子設備[0142]下面，參考圖9來描述根據本公開實施例的電子設備。如圖9所示，電子設備包括一個或多個處理器901和存儲器902。[0143]處理器901可以是中央處理單元(CPU)或者具有數據處理能力和/或指令執(zhí)行能力的其他形式的處理單元，并且可以控制電子設備中的其他組件以執(zhí)行期望的功能。[0144]存儲器902可以包括一個或多個計算機程序產品，所述計算機程序產品可以包括各種形式的計算機可讀存儲介質，例如易失性存儲器和/或非易失性存儲器。所述易失性存儲器例如可以包括隨機存取存儲器(RAM)和/或高速緩沖存儲器(cache)等。所述非易失性存儲器例如可以包括只讀存儲器(ROM)、硬盤、閃存等。在所述計算機可讀存儲介質上可以存儲一個或多個計算機程序指令，處理器901可以運行所述程序指令，以實現上文所述的本公開的各個實施例的圖像安全處理方法以及/或者其他期望的功能。在所述計算機可讀存儲介質中還可以存儲諸如輸入信號、信號分量、噪聲分量等各種內容。[0145]在一個示例中，電子設備還可以包括：輸入裝置903和輸出裝置904,這些組件通過總線系統(tǒng)和/或其他形式的連接機構(未示出)互連。輸入裝置903可以包括例如鍵盤、鼠標等等。輸出裝置904可以可以包括例如顯示器、揚聲器、打印機、遠程輸出設備等等。[0146]當然，為了簡化，圖9中僅示出了該電子設備中與本公開有關的組件中的一些，省略了諸如總線、輸入/輸出接口等等的組件。除包括任何其他適當的組件。[0147]示例性計算機程序產品和計算機可讀存儲介質[0148]除了上述方法和設備以外，本公開的實施例還可以是計算機程序產品，其包括計算機程序指令，所述計算機程序指令在被處理器運行時使得所述處理器執(zhí)行本說明書上述“示例性方法”部分中描述的根據本公開各種實施例的圖像安全處理方法中的步驟。[0149]所述計算機程序產品可以以一種或多種程序設計語言的任意組合來編寫用于執(zhí)行本公開實施例操作的程序代碼，所述程序設計語言包括面向對象的程序設計語言，諸如Java、C++等，還包括常規(guī)的過程式程序設計語言，諸如“C”語言或類似的程序設計語言。程序代碼可以完全地在用戶計算設備上執(zhí)行、部分地在用戶設備上執(zhí)行、作為一個獨立的軟件包執(zhí)行、部分在用戶計算設備上部分在遠程計算設備