一种基于深度学习的图像安全处理方法、系统及相关设备
申请号:CN202411735731
申请日期:2024-11-29
公开号:CN119561758A
公开日期:2025-03-04
类型:发明专利
摘要
本发明适用于图像安全处理技术领域,提供了一种基于深度学习的图像安全处理方法、系统及相关设备,其方法包括:服务器获取监控摄像头实时拍摄的图像数据信息,并利用卷积神经网络模型提取图像数据信息中的目标特征区域;通过AES加密算法对目标特征区域的数据进行加密,将生成的一级密文传输至云平台;云平台使用ABE算法将一级密文进行加密,得到二级密文;当接收到移动端的访问请求时,云平台判断移动端的访问请求是否满足访问条件;若是,根据访问请求选择属性信息,并基于确定目标数据传输协议;云平台根据目标数据传输协议将二级密文发送至移动端,使得移动端根据预设的分层解密框架还原图像数据信息,有效提高用户操作图像的体验感。
技术关键词
数据传输协议
云平台
卷积神经网络模型
移动端
加密算法
关键帧
解密密钥
计算机可读指令
服务器
特征区域提取
分层
原始图像数据
度量
框架
视频