本發(fā)明涉及一種用于通過(guò)降級(jí)攝像頭圖像來(lái)減少攝像頭單元的攝像頭圖像中的個(gè)人信息的方法、一種用于通過(guò)降級(jí)攝像頭圖像來(lái)減少攝像頭單元的攝像頭圖像中的個(gè)人信息的系統(tǒng)以及一種具有這種系統(tǒng)的車(chē)輛。

背景技術(shù)：

1、所謂的“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”領(lǐng)域中的圖像分析方法允許自動(dòng)處理攝像頭單元的圖像數(shù)據(jù)。在這種情況下，例如，可以確定當(dāng)前是否有人以及有多少人在攝像頭單元的檢測(cè)區(qū)域中，在檢測(cè)區(qū)域中是否有對(duì)象以及有多少對(duì)象被識(shí)別，等等；特別是在車(chē)輛自動(dòng)駕駛或駕駛員輔助系統(tǒng)的應(yīng)用中，這種自動(dòng)圖像分析方法也可以提高道路交通中的安全性，并且在某些情況下對(duì)于車(chē)輛認(rèn)證許可而言是要強(qiáng)制性提供的。例如，對(duì)于地球上的一些地區(qū)，在特定的、有時(shí)與安全和認(rèn)證許可相關(guān)的應(yīng)用情況方面，為實(shí)現(xiàn)車(chē)輛功能，例如駕駛員監(jiān)控或乘員監(jiān)控，或者為使輔助系統(tǒng)運(yùn)行，必須提供車(chē)輛內(nèi)部攝像頭，在車(chē)輛行駛期間這些攝像頭必須一直運(yùn)行。這基本上導(dǎo)致如下的兩難困境：除了這種內(nèi)部攝像頭所提供的安全技術(shù)上的優(yōu)勢(shì)外，還產(chǎn)生對(duì)乘員隱私的明顯限制，特別是當(dāng)乘員面部原則上能夠在攝像頭單元的原始攝像頭圖像中被識(shí)別時(shí)。雖然存在通過(guò)黑客攻擊非法訪問(wèn)攝像頭圖像的風(fēng)險(xiǎn)，但完全停用這種攝像頭單元來(lái)運(yùn)行車(chē)輛功能或輔助系統(tǒng)是不可能的。因此，希望保護(hù)出現(xiàn)在攝像頭單元的檢測(cè)區(qū)域中的人以及其他敏感情況和對(duì)象的隱私，同時(shí)還希望依賴(lài)于該攝像頭單元的攝像頭圖像的存在來(lái)實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)化應(yīng)用的功能、車(chē)輛功能或輔助系統(tǒng)的功能得以保持。

2、us?8,666,110?b2涉及對(duì)具有私人信息的圖像區(qū)域的不可識(shí)別處理。為此，確定具有私人信息的相應(yīng)圖像部分，然后處理該區(qū)域以使其不可識(shí)別。這尤其涉及人的面部、車(chē)輛牌照、房屋的窗戶(hù)區(qū)域等。為使圖像變得不可識(shí)別，可以以編碼的方式分解、分割相應(yīng)的圖像區(qū)域。此外還公開(kāi)了可以對(duì)相應(yīng)的不可識(shí)別處理過(guò)程進(jìn)行逆操作，以恢復(fù)檢測(cè)圖像中的原始信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是確保對(duì)敏感數(shù)據(jù)的有效保護(hù)，同時(shí)仍可使用來(lái)自攝像頭單元的攝像頭圖像的信息來(lái)運(yùn)行車(chē)輛功能，例如輔助系統(tǒng)。

2、本發(fā)明由獨(dú)立權(quán)利要求的特征得出。有利的改進(jìn)方案和設(shè)計(jì)方案是從屬權(quán)利要求的主題。

3、本發(fā)明的第一方面涉及一種用于通過(guò)降級(jí)攝像頭圖像來(lái)減少攝像頭單元的攝像頭圖像中的個(gè)人信息的方法，其中，通過(guò)圖像分析被處理的攝像頭圖像用于執(zhí)行車(chē)輛功能，例如輔助系統(tǒng)，其中，為了在處理之前減少攝像頭圖像中的個(gè)人信息，在圖像處理的階段中對(duì)攝像頭單元的原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行降級(jí)，其中，階段中的每一階段都執(zhí)行該階段特定的降級(jí)方式，階段中的每一階段都具有至少一個(gè)可變參數(shù)用于確定在該相應(yīng)階段中的降級(jí)強(qiáng)度，其中，計(jì)算單元通過(guò)使用i)為車(chē)輛功能至少要提供的信息和ii)個(gè)人信息的期望限制水平的優(yōu)化算法來(lái)確定每個(gè)階段的參數(shù)值，以確定降級(jí)在各階段上的分布，其中，i)和ii)被用作目標(biāo)變量或目標(biāo)值，并且確定用于達(dá)到目標(biāo)變量的參數(shù)。為車(chē)輛功能至少要提供的信息代表了最低要求，在該最低要求時(shí)，車(chē)輛功能能夠以期望的程度供使用，即，能夠例如不被限制地、被略微限制地或被大幅限制地使用。

4、攝像頭單元優(yōu)選地布置在車(chē)輛上或車(chē)輛中，并為車(chē)輛功能(例如，車(chē)輛的自動(dòng)化應(yīng)用)提供攝像頭圖像。這種車(chē)輛功能例如是為確定車(chē)輛中乘員的數(shù)量而觀察車(chē)輛內(nèi)部，借助于面部識(shí)別而使車(chē)輛功能個(gè)人化、疲勞警告系統(tǒng)等。然而，也可以在車(chē)輛的外側(cè)布置攝像頭，以用于為車(chē)輛的車(chē)輛功能(例如識(shí)別交通標(biāo)志或?qū)④?chē)輛周?chē)牡缆肥褂谜叻诸?lèi)為預(yù)定類(lèi)別，例如騎自行車(chē)的人、行人、其他車(chē)輛等)而提供視覺(jué)數(shù)據(jù)。

5、對(duì)于上述示例性應(yīng)用，可以為攝像頭單元使用多個(gè)技術(shù)上不同類(lèi)型的攝像頭系統(tǒng)。特別地，可以使用以下任一種：rgb攝像頭，ir攝像頭，fir/nir/熱成像攝像頭，飛行時(shí)間攝像頭，立體攝像頭，結(jié)構(gòu)光攝像頭。

6、例如，多用途車(chē)內(nèi)攝像頭(mpic)是布置在車(chē)輛中控臺(tái)上的內(nèi)部攝像頭。該攝像頭可以向各種系統(tǒng)提供信號(hào)：注意力輔助(觀察駕駛員以識(shí)別疲勞和分心、進(jìn)行認(rèn)證)、具有“免手扶駕駛”功能的駕駛員輔助系統(tǒng)、駕駛員和乘客識(shí)別的個(gè)性化、內(nèi)部輔助(人員和手勢(shì)識(shí)別)以及其他系統(tǒng)。

7、攝像頭單元的攝像頭圖像通常不僅包含用于車(chē)輛功能的信息，還可能包含來(lái)自個(gè)人隱私的敏感數(shù)據(jù)。特別地，個(gè)人信息包括適于識(shí)別個(gè)人的信息，例如足以用于面部識(shí)別的信息。但除了個(gè)人本身方面外，對(duì)象相關(guān)的信息也可能包含敏感數(shù)據(jù)，例如車(chē)輛牌照、門(mén)牌號(hào)和其他與私人信息相關(guān)的敏感、值得保護(hù)的數(shù)據(jù)。

8、然而，根據(jù)車(chē)輛功能，這種個(gè)人信息的一定程度對(duì)于執(zhí)行車(chē)輛功能而言并不必需的。因此，根據(jù)本發(fā)明提出，如果可能，那么在從攝像頭單元的傳感器到進(jìn)行處理的、用于執(zhí)行車(chē)輛功能的計(jì)算機(jī)單元、尤其是車(chē)輛的計(jì)算機(jī)單元的數(shù)據(jù)路徑中,在不同階段中將個(gè)人信息的一定程度降級(jí)。在這種情況下，在降級(jí)之后所提供的信息必須至少達(dá)到被作為要提供的信息限定的目標(biāo)變量，以便能夠?yàn)檐?chē)輛功能的執(zhí)行提供足夠的質(zhì)量。

9、攝像頭圖像的降級(jí)通過(guò)該階段特定的算法或機(jī)制來(lái)執(zhí)行，以便通過(guò)諸如圖像編輯的編輯步驟來(lái)降級(jí)相應(yīng)的攝像頭圖像，即，將在相應(yīng)攝像頭圖像的所有像素中可解釋的信息人為地轉(zhuǎn)換為不太可解釋的、即可識(shí)別性較低的個(gè)人數(shù)據(jù)和個(gè)人信息。降級(jí)尤其通過(guò)例如實(shí)現(xiàn)相應(yīng)攝像頭圖像的分辨率降低的編輯步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)，通過(guò)施加過(guò)度曝光、通過(guò)改變的色調(diào)值曲線、通過(guò)雙邊濾波器/引導(dǎo)濾波器/卡通化濾波器等。此外，已知的計(jì)算成像方法和已知的圖像處理濾波器方法也可用于降級(jí)。

10、結(jié)果，在一個(gè)實(shí)施例中，與原始圖像數(shù)據(jù)相比，可以獲得完全顏色偏移的、噪聲化的并且分辨率低的降級(jí)的攝像頭圖像。在另一個(gè)實(shí)施例中，原始圖像數(shù)據(jù)的原始顏色被認(rèn)為對(duì)于車(chē)輛功能的完美執(zhí)行是重要的，優(yōu)選地以保持原始圖像數(shù)據(jù)的原始顏色的方式改變階段的參數(shù)。

11、在這種情況下，對(duì)于每個(gè)單獨(dú)的相應(yīng)攝像頭圖像，產(chǎn)生必要的權(quán)衡，即在從原始圖像數(shù)據(jù)中獲得盡可能多的信息以確保車(chē)輛功能執(zhí)行的完美功能的一個(gè)目標(biāo)與從原始圖像數(shù)據(jù)中刪除盡可能多的個(gè)人相關(guān)信息的另一個(gè)目標(biāo)之間找到折衷。這些基本上是競(jìng)爭(zhēng)的目標(biāo)，在本發(fā)明第一方面的第一變型中，在這些目標(biāo)之間進(jìn)行選擇，使得兩者都充當(dāng)優(yōu)化算法中的目標(biāo)變量。

12、為此，例如，使用所述目標(biāo)i)和ii)作為各自的目標(biāo)變量進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，這些目標(biāo)變量尤其在一個(gè)共同的成本函數(shù)中加權(quán)優(yōu)化。

13、在本發(fā)明第一方面的替代或附加的第二變型中，在通過(guò)改變參數(shù)不能同時(shí)實(shí)現(xiàn)兩個(gè)目標(biāo)變量的情況下，優(yōu)化算法優(yōu)化參數(shù)，使得根據(jù)應(yīng)用情況：在為車(chē)輛功能提供的信息方面達(dá)到目標(biāo)變量i)，而個(gè)人信息所達(dá)到的限制水平盡可能地接近目標(biāo)變量ii)，或者在個(gè)人信息的限制水平方面達(dá)到目標(biāo)變量ii)，而所達(dá)到的為車(chē)輛功能提供的信息盡可能地接近目標(biāo)變量i)。一旦找不到或至少在預(yù)定時(shí)間內(nèi)找不到允許同時(shí)實(shí)現(xiàn)兩個(gè)目標(biāo)變量i)和ii)的參數(shù)值，就使用該變型。

14、因此，根據(jù)本發(fā)明，以下替代方案是可能的：

15、-根據(jù)目標(biāo)變量ii)通過(guò)限制和刪除個(gè)人信息使隱私優(yōu)先化，而使為車(chē)輛功能提供的信息盡可能地接近目標(biāo)變量i)；或者

16、-根據(jù)目標(biāo)變量i)使為車(chē)輛功能提供的信息優(yōu)先化，而使個(gè)人信息盡可能接近期望的限制水平ii)。

17、無(wú)論優(yōu)化算法是解析地解決線性?xún)?yōu)化問(wèn)題、迭代地解決非線性?xún)?yōu)化問(wèn)題、還是執(zhí)行基于數(shù)據(jù)庫(kù)的解決方案(表、查找表)，結(jié)果都是原始圖像數(shù)據(jù)在具有各自階段特定的降級(jí)方法的不同階段上的降級(jí)分布。通過(guò)為各自階段確定參數(shù)值，確定了在各自階段中且因此以各自特定方式的降級(jí)強(qiáng)度。然而，這里的問(wèn)題空間(由階段中的參數(shù)數(shù)量決定)通常是高維的，并且通常不能通過(guò)簡(jiǎn)單的折衷(例如1d參數(shù)限制)來(lái)解決。在通常在個(gè)位數(shù)的處理階段中，總共可以存在超過(guò)一千個(gè)的參數(shù)，但是也可以存在在數(shù)量級(jí)上更多的參數(shù)。

18、因此，每一階段尤其具有至少一個(gè)參數(shù)，借助于該參數(shù)，可以確定以該階段特定的方式對(duì)攝像頭圖像的降級(jí)水平和/或方式。因此，在確定參數(shù)值之后，由所有參數(shù)整體來(lái)確定通過(guò)各階段特定的降級(jí)方法的降級(jí)分布，即，在當(dāng)前情況下，特別是根據(jù)車(chē)輛功能，每個(gè)階段所具有的降級(jí)程度/份額。

19、優(yōu)化算法的目的是，為這些連續(xù)的處理階段確定參數(shù)值，進(jìn)而確定各階段上的降級(jí)分布以及整體的降級(jí)強(qiáng)度，并且根據(jù)一些實(shí)施方式(見(jiàn)下文)，還確定在攝像頭圖像內(nèi)的圖像數(shù)據(jù)降級(jí)的局部的強(qiáng)度分布。

20、因此，本發(fā)明的有利效果是，用于執(zhí)行車(chē)輛功能的攝像頭圖像被有效地減少了個(gè)人信息至確定的程度。特別地，通過(guò)將減少分布在不同的階段上來(lái)實(shí)現(xiàn)減少的效率，每個(gè)單獨(dú)的階段都提供用于減少個(gè)人信息的特定機(jī)制。就此而言，可以根據(jù)在圖像屬性方面存在哪些邊界條件以及要從攝像頭圖像中刪除何種和多少個(gè)人信息來(lái)最佳地利用相應(yīng)階段的物理和邏輯特性。此外，可以定義和實(shí)現(xiàn)在相互競(jìng)爭(zhēng)要求之間、即一方面是對(duì)包含在攝像頭圖像中的私人信息的最大可能的隱私保護(hù)、另一方面是為運(yùn)行車(chē)輛功能而在攝像頭圖像中保留盡可能大的信息含量之間的折衷。因此，可以有利地考慮對(duì)隱私的要求和對(duì)車(chē)輛功能的要求，特別是以這樣一種方式，即，車(chē)輛功能在其功能范圍內(nèi)沒(méi)有承受損失或僅承受很小損失，同時(shí)顯著增加對(duì)隱私的尊重。因此存在一種系統(tǒng)化的可行方案來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)保護(hù)與應(yīng)用功能之間的權(quán)衡。因此，攻擊者原則上只能確定降級(jí)的攝像頭圖像，其中敏感數(shù)據(jù)已經(jīng)全部或大部分被刪除。

21、根據(jù)一個(gè)有利的實(shí)施方式，由用戶(hù)預(yù)先確定為車(chē)輛功能至少要提供的信息或個(gè)人信息的期望限制水平和/或目標(biāo)變量之一的優(yōu)先級(jí)之間的偏好的度量。

22、換句話說(shuō)，用戶(hù)可以預(yù)設(shè)和影響通過(guò)要提供的信息的質(zhì)量在應(yīng)用功能的水平方面的目標(biāo)變量或目標(biāo)值或者個(gè)人信息水平的目標(biāo)變量或目標(biāo)值。例如，用戶(hù)可以決定：他期望對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的高限制水平，即圖像數(shù)據(jù)包含很少的個(gè)人數(shù)據(jù)，或者他期望為實(shí)現(xiàn)不受限制的車(chē)輛功能而由圖像數(shù)據(jù)傳遞的大量信息。用戶(hù)的該預(yù)設(shè)優(yōu)選地在車(chē)輛的操作計(jì)算機(jī)的圖形操作界面上執(zhí)行。在這種情況下，諸如滑動(dòng)調(diào)節(jié)器/滑塊之類(lèi)的圖形元素可能是有利的，但是根據(jù)情況和應(yīng)用，也可以使用通過(guò)圖形界面上的復(fù)選框的離散輸入。

23、在對(duì)安全關(guān)鍵的車(chē)輛功能或由于認(rèn)證許可規(guī)定而在法律上必須要求的車(chē)輛功能的情況下，目標(biāo)變量最多只能被降低至最小值，或者用戶(hù)的人員也可以?xún)H限于開(kāi)發(fā)人員或車(chē)間人員。因此，有利地提供了各種的用戶(hù)授權(quán)，以便能夠執(zhí)行上述預(yù)設(shè)。

24、根據(jù)另一個(gè)有利實(shí)施方式，例如根據(jù)相應(yīng)的車(chē)輛功能、速度、駕駛情況、環(huán)境條件等，由計(jì)算單元預(yù)先確定為車(chē)輛功能至少要提供的信息和個(gè)人信息的期望限制水平和/或目標(biāo)變量之一的優(yōu)先級(jí)之間的偏好的度量。

25、與前面描述的實(shí)施方式相反，由計(jì)算單元本身根據(jù)相應(yīng)的車(chē)輛功能作出i)和ii)之間的權(quán)衡。因此，例如，計(jì)算單元可以對(duì)于安全關(guān)鍵的車(chē)輛功能規(guī)定為該車(chē)輛功能至少要提供的信息的目標(biāo)變量，而在剩余的余量/決策空間中最大化地限制個(gè)人信息。這也可以對(duì)單個(gè)方面適用并在將降級(jí)分布到單個(gè)階段時(shí)考慮在內(nèi)。例如，如果眼睛顏色對(duì)車(chē)輛功能很重要，則計(jì)算單元將自動(dòng)識(shí)別在該群集中不允許進(jìn)行(有助于限制個(gè)人信息的)顏色偏移。

26、根據(jù)另一有利實(shí)施方式，圖像處理的階段包括：攝像頭單元的圖像傳感器，特別是圖像傳感器的寄存器，攝像頭單元的控制單元中的硬件設(shè)置，特別是校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，攝像頭單元的控制單元中用于在算法上執(zhí)行圖像編輯的軟件處理。

27、對(duì)個(gè)人信息的限制被在多個(gè)階段中實(shí)現(xiàn)。如上所述，這些階段優(yōu)選地包括傳感器本身的階段，因?yàn)檫@里個(gè)人信息可以直接在源處從數(shù)據(jù)中刪除。傳感器階段的優(yōu)選算法包括以下應(yīng)用：2×2合并(binning)、8倍下采樣(subsampl?ing)、高值飽和度、16倍增益、圖像裁剪、自動(dòng)曝光控制和用以實(shí)現(xiàn)最佳隱私的色調(diào)映射。另一優(yōu)選階段通過(guò)在傳感器下游在攝像頭單元的控制單元中的硬件設(shè)置來(lái)實(shí)現(xiàn)。該階段特別是在ecu(例如，中央信息娛樂(lè)計(jì)算機(jī))中的硬件中實(shí)現(xiàn)。在這種情況下，可以使用比傳感器中更復(fù)雜的算法來(lái)增加數(shù)據(jù)保護(hù)，而不會(huì)損害車(chē)輛功能。通過(guò)實(shí)現(xiàn)在硬件中，有利地很好地保護(hù)該階段免受外部攻擊者的攻擊。硬件階段的優(yōu)選算法包括以下應(yīng)用：色調(diào)映射以實(shí)現(xiàn)最佳隱私、最小色彩飽和度、邊緣保留的銳度降低。在攝像頭單元的控制單元中的硬件設(shè)置下游的另一個(gè)優(yōu)選階段是攝像頭單元的控制單元中的軟件預(yù)處理，其理想地適用于靈活的在算法上執(zhí)行的圖像編輯，以便在不損害車(chē)輛功能的情況下刪除個(gè)人數(shù)據(jù)。這里可以應(yīng)用復(fù)雜的算法(例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))從數(shù)據(jù)中刪除個(gè)人信息。然而，將該第三階段實(shí)現(xiàn)在軟件中使這一階段更容易受到攻擊。軟件階段的優(yōu)選算法包括應(yīng)用復(fù)小波ssim(cw_ssim)，其中，縮寫(xiě)ssim代表“結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)度量”。cw_ssim可用作信息內(nèi)容的度量。對(duì)于該優(yōu)選算法，使用下面描述的濾波器和參數(shù)來(lái)盡可能大幅地減少個(gè)人信息，同時(shí)通過(guò)監(jiān)控cw_ssim來(lái)確保車(chē)輛功能。

28、在另一實(shí)施方式中，在攝像頭單元的控制單元中的軟件處理階段中，為在算法上進(jìn)行圖像編輯，使用濾波器(特別是以下中的至少一個(gè)：噪聲濾波器、銳化濾波器、縮放濾波器、色調(diào)值曲線濾波器、亮度濾波器、顏色變化濾波器)，其通過(guò)具有用于使其參數(shù)化的參數(shù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)。為此，優(yōu)選指定通用的步驟，特別是以cnn(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的形式。通過(guò)已知的訓(xùn)練方法(有時(shí)是數(shù)百萬(wàn)個(gè)參數(shù))，可以全局優(yōu)化cnn的無(wú)縫鏈(kette)。這里的基本假設(shè)是，為了車(chē)輛功能的最佳執(zhí)行，在該階段獲得的攝像頭圖像不一定必須看起來(lái)特別明亮和中性；相反，特定的強(qiáng)調(diào)(例如，邊緣)可以由于其非線性特性而大大改善車(chē)輛功能的信息的使用。因此，這種擴(kuò)展版本有利地使得通過(guò)預(yù)制“構(gòu)建塊”(如當(dāng)前系列項(xiàng)目中仍然存在的情況)根本無(wú)法提供的實(shí)現(xiàn)方案成為可能。

29、每個(gè)階段的相應(yīng)算法優(yōu)選地適應(yīng)于計(jì)算單元的最大可用計(jì)算能力、使用的數(shù)據(jù)格式、安全要求等。由于在上述優(yōu)選的第一階段(傳感器)中通常只有很少的計(jì)算能力可用，因此優(yōu)選在這里實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的算法(例如，使某些區(qū)域中的像素飽和以去除個(gè)人信息)。因此，上述進(jìn)一步優(yōu)選階段中的應(yīng)用的復(fù)雜性?xún)A向于由計(jì)算單元選擇得更高。在階段之間，數(shù)據(jù)特別通過(guò)物理信道傳輸(例如，通過(guò)從攝像頭單元到ecu的電纜從“傳感器”階段傳輸?shù)健坝布O(shè)置”階段)。

30、在另一個(gè)有利實(shí)施方式中，例如，使用位于傳感器上游的階段，其中，有目的地針對(duì)傳感器定向外部信號(hào)，以便破壞/干擾傳感器檢測(cè)本身。在優(yōu)選實(shí)施方式中，攝像頭圖像的人為惡化是通過(guò)主動(dòng)光源(改變現(xiàn)有或附加照明和/或投射儀的強(qiáng)度和/或圖案，優(yōu)選在紅外范圍內(nèi))來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

31、根據(jù)另一有利實(shí)施方式，通過(guò)關(guān)于攝像頭圖像的結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)來(lái)限定個(gè)人信息的期望限制水平。根據(jù)該實(shí)施方式，通過(guò)所謂的“結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)測(cè)量”(ssim)來(lái)限定關(guān)于個(gè)人信息的期望限制水平的目標(biāo)變量。作為用于量化期望限制水平的優(yōu)選度量使用的是：(1-cw_ssim)，在單詞“一減cw_ssim”中，其中，“cw”代表“復(fù)小波”，“ssim”代表“結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)度量”；更多信息可以在出版物“z.wang和a.c.bovik”，“mean?squared?error:love?it?or?leave?i?t？a?new?look?at?signal?fidel?i?ty?measures(均方誤差：愛(ài)它還是離開(kāi)它？對(duì)信號(hào)保真度測(cè)量的新看法)”ieee信號(hào)處理雜志，第26卷，第1期，第98-117頁(yè)，2009年1月，doi：10.1109/msp.2008.930649”中找到。

32、根據(jù)另一有利實(shí)施方式，為車(chē)輛功能至少要提供的信息包括在攝像頭圖像方面的平均標(biāo)準(zhǔn)偏差或信噪比。

33、關(guān)于平均標(biāo)準(zhǔn)偏差(縮寫(xiě)為“mse”)的進(jìn)一步信息可以在出版物“z.wang和a.c.bovik”，“mean?squared?error:love?i?t?or?leave?i?t？a?new?look?at?signalfidel?i?ty?measures(均方誤差：愛(ài)它還是離開(kāi)它？對(duì)信號(hào)保真度測(cè)量的新看法)”ieee信號(hào)處理雜志，第26卷，第1期，第98-117頁(yè)，2009年1月，doi：10.1109/msp.2008.930649”中找到。

34、根據(jù)另一個(gè)有利實(shí)施方式，使用設(shè)置在車(chē)輛中的計(jì)算單元，其中，由計(jì)算單元確定階段中的每個(gè)階段的參數(shù)的連續(xù)更新值，用于連續(xù)更新地確定在各階段上的降級(jí)分布。

35、因此，在每種情況下，由計(jì)算單元確定的當(dāng)前參數(shù)是車(chē)載地/在車(chē)上確定的，即在車(chē)輛本身中本地確定的。降級(jí)分布的不斷更新的確定導(dǎo)致在階段上的降級(jí)分布以及降級(jí)的總強(qiáng)度的實(shí)時(shí)調(diào)整。因此，可以有利地根據(jù)當(dāng)前條件進(jìn)行調(diào)整，以便能夠在車(chē)輛功能和減少個(gè)人信息的目標(biāo)之間執(zhí)行信息的連續(xù)最佳分配。

36、根據(jù)另一有利實(shí)施方式，計(jì)算單元根據(jù)所確定的情況參數(shù)來(lái)確定每個(gè)階段的參數(shù)，其中，情況參數(shù)特別包括以下之一：人的面部到攝像頭單元的距離、人相對(duì)于攝像頭單元的面部運(yùn)動(dòng)、環(huán)境條件如當(dāng)前亮度、駕駛情況。

37、因此，個(gè)人信息的限制尤其可以變化，因?yàn)槔纾拷鼣z像頭的臉比更遠(yuǎn)的臉(例如，在黑暗中在車(chē)輛后座上)對(duì)隱私更關(guān)鍵。為此，即使先前使用的參考圖像在操作中不再可用，也優(yōu)選地通過(guò)人工智能或回歸方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。

38、為確定在階段上的降級(jí)分布通過(guò)優(yōu)化算法確定每個(gè)階段的參數(shù)值也有利地自適應(yīng)地進(jìn)行，特別是關(guān)于車(chē)輛功能的幾何roi(感興趣區(qū)域)，特別是為了盡可能地獲得roi，即該特定區(qū)域的信息。這些可以根據(jù)場(chǎng)景而改變。面部roi可以用已知的算法面部檢測(cè)來(lái)確定。現(xiàn)有技術(shù)中還存在面部檢測(cè)器(用于面部識(shí)別)，其對(duì)空間分辨率的降低表現(xiàn)得非常魯棒。此外還可以在參數(shù)值對(duì)某些圖像特性(例如，噪聲、缺失結(jié)構(gòu)、缺失對(duì)比度)的敏感性方面考慮到相應(yīng)車(chē)輛功能的特性。在這種情況下，預(yù)期或?qū)嶋H的當(dāng)前場(chǎng)景(例如，關(guān)于動(dòng)態(tài)范圍、亮度分布，如可以用直方圖表示)也可以在每種情況下針對(duì)特定區(qū)域被用于為之確定優(yōu)化算法中的參數(shù)值。此外，可以利用相應(yīng)階段的降級(jí)在攝像頭圖像的每個(gè)區(qū)域中根據(jù)局部、時(shí)間和內(nèi)容來(lái)應(yīng)用參數(shù)值的不同組合。

39、根據(jù)另一有利實(shí)施方式，由計(jì)算單元為預(yù)定義的攝像頭圖像或來(lái)自預(yù)定義場(chǎng)景的攝像頭圖像規(guī)定階段的參數(shù)值，并存儲(chǔ)在車(chē)輛的控制單元中。

40、有利地，根據(jù)該實(shí)施方式，當(dāng)預(yù)定義的攝像頭圖像重又出現(xiàn)或出現(xiàn)來(lái)自預(yù)定義場(chǎng)景的攝像頭圖像時(shí)，不需要重新確定參數(shù)值，而是可以采用過(guò)去已經(jīng)非車(chē)載地/在車(chē)外確定的預(yù)定義參數(shù)值的預(yù)定義集。因此，可以有利地節(jié)省不必要的計(jì)算工作量。當(dāng)認(rèn)定由攝像頭單元檢測(cè)到幾乎精確重復(fù)的情況時(shí)，可以使用預(yù)定義的攝像頭圖像。另一方面，來(lái)自預(yù)定義場(chǎng)景的攝像頭圖像的使用更加靈活，并且只需要場(chǎng)景特征匹配/一致。一旦確定了這些參數(shù)值的集，就將這些參數(shù)值的集對(duì)應(yīng)于預(yù)定義的攝像頭圖像或預(yù)定義的場(chǎng)景存儲(chǔ)在控制單元中，并且可供計(jì)算單元訪問(wèn)，以便為優(yōu)化算法提供替代源。

41、根據(jù)另一有利實(shí)施方式，只有當(dāng)在操作中存在/可用預(yù)定義的攝像頭圖像或來(lái)自預(yù)定義場(chǎng)景的攝像頭圖像時(shí)，才使用存儲(chǔ)在車(chē)輛的控制單元中的參數(shù)值而不是由計(jì)算單元連續(xù)更新的參數(shù)值進(jìn)行降級(jí)。

42、根據(jù)另一有利實(shí)施方式，計(jì)算單元通過(guò)數(shù)值方法、特別是迭代方法來(lái)確定參數(shù)值。

43、迭代的數(shù)值的方法特別有利地用于迭代地接近關(guān)于i)或ii)的預(yù)定目標(biāo)變量，即改變參數(shù)值，直到滿(mǎn)足目標(biāo)變量的所要求的閾值，或者達(dá)到目標(biāo)變量的至少一個(gè)閾值i)或ii)，而以盡可能最佳地達(dá)到相應(yīng)地另一個(gè)閾值。在多目標(biāo)優(yōu)化中，對(duì)于非線性?xún)?yōu)化問(wèn)題，可以采用迭代搜索算法。

44、根據(jù)另一有利實(shí)施方式，計(jì)算單元借助于預(yù)訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)確定參數(shù)值。

45、在這種情況下，優(yōu)化算法使用預(yù)訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)確定參數(shù)。預(yù)訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可能的輸入變量特別是相應(yīng)的攝像頭圖像和目標(biāo)變量i)和ii)；輸出值是階段的參數(shù)。

46、根據(jù)另一有利實(shí)施方式，預(yù)訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于來(lái)自車(chē)輛的攝像頭單元的數(shù)據(jù)在服務(wù)器上被連續(xù)地進(jìn)一步訓(xùn)練，其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的更新被傳輸回車(chē)隊(duì)中的車(chē)輛。

47、在另一優(yōu)選實(shí)施方式中，階段的元素及其參數(shù)并不是僅由一定數(shù)量的預(yù)制濾波器組合，而且完全通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法生成，類(lèi)似于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(gan)。在擴(kuò)展實(shí)施方式中，在目標(biāo)函數(shù)中硬件組件也由另一項(xiàng)(term)考慮。在這種情況下，特別地，資源消耗也被映射，以便在優(yōu)化算法中考慮這一點(diǎn)——例如，在個(gè)人信息的限制水平恒定的情況下，在為車(chē)輛功能要提供的信息的質(zhì)量和數(shù)量相似(特別是在基本恒定的程度上)的情況下，選擇參數(shù)的變體(特別是用于濾波器模塊的選擇)，這可以在計(jì)算單元上或在相應(yīng)的階段中特別有效地執(zhí)行。

48、本發(fā)明的另一方面涉及一種用于通過(guò)降級(jí)攝像頭圖像來(lái)減少攝像頭單元的攝像頭圖像中的個(gè)人信息的系統(tǒng)，其中，通過(guò)圖像分析被處理的攝像頭圖像用于執(zhí)行車(chē)輛功能，特別是在車(chē)輛中執(zhí)行車(chē)輛功能，用于減少攝像頭圖像中的個(gè)人信息的計(jì)算單元被設(shè)計(jì)為在處理之前分階段降級(jí)攝像頭單元的原始圖像數(shù)據(jù)，其中，階段中的每一階段執(zhí)行該階段特定的降級(jí)方式，階段中的每一階段具有用于確定該相應(yīng)階段中的降級(jí)強(qiáng)度的至少一個(gè)可變參數(shù)，其中，計(jì)算單元被設(shè)計(jì)為通過(guò)使用i)為車(chē)輛功能至少要提供的信息和ii)個(gè)人信息的期望限制水平的優(yōu)化算法來(lái)確定每個(gè)階段的參數(shù)值，以確定降級(jí)在各個(gè)階段上的分布，其中，i)和ii)被用作目標(biāo)變量，并且確定用于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)變量的參數(shù)。

49、本發(fā)明的另一方面涉及一種具有如上和如下所述系統(tǒng)的車(chē)輛。

50、所提出的系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)和優(yōu)選的改進(jìn)方案是通過(guò)與所提出的方法相關(guān)的上述實(shí)施方案的類(lèi)似和適當(dāng)轉(zhuǎn)用而產(chǎn)生的。