På senare tid har integriteten en växande betydelse inom flera domäner, särskilt i gatubilder. Det konventionella sättet att uppnå detta är att automatiskt upptäcka och sudda ut känslig information från dessa bilder. Processkostnaden för suddiga bilder ökar dock med den ständigt växande upplösningen av bilder. Vi föreslår ett system som är kostnadseffektivt även efter att ha ökat upplösningen med en faktor på 2,5. Det nya systemet använder djupdata från LiDAR för att avsevärt minska sökytan för detektion, vilket minskar bearbetningskostnaderna. Dessutom testar vi flera detektorer efter att ha minskat detektionsutrymmet och tillhandahåller en alternativ lösning baserad på toppmoderna djupinlärningsdetektorer till det befintliga HoG-SVM-djupsystemet som är snabbare och har högre prestanda.
Det vanligaste sättet att dölja känslig information är att upptäcka objekt av intresse och sudda dem REF.
LiDAR-assisted Large-scale Privacy Protection in Street-view Cycloramas
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}