交通标志识别与车牌人脸模糊隐私数据合规处理系统

交通标志识别与车牌人脸模糊处理系统

自动驾驶车辆实时数据管控解决方案

本项目为个人开发的实时数据处理系统，通过掩码技术保护个人隐私数据并识别交通标志，旨在服务于自动驾驶车辆（包括私人及公共交通工具）的管控与自动化系统。

土耳其车辆车牌识别

• 使用平台训练YOLOv11l模型
• 数据集：3000张土耳其车牌照片（训练集2695张/验证集300张/测试集5张）
• 训练周期：100 epochs
• 模型验证指标如下图所示

交通标志识别

数据集配置

• 总量3000张城市道路图像（训练集2400张/验证集450张/测试集150张）
• 覆盖24类常见交通标志：

限速标志	道路标志	禁令标志	交通信号
20-80km/h限速	颠簸路面	禁止驶入	红灯
公交站台	让行标志	绿灯	黄灯
禁止左右转	人行横道	停车标志	校车停靠
禁止调头	拖车警示	禁止停车	可停车区

训练参数

• 模型：YOLOv11l
• 训练周期：100 epochs
• 验证指标如下图所示

隐私数据模糊化处理

根据《个人数据保护法》及私有财产隐私条例，系统自动实现：

• 人脸模糊处理
• 车牌信息模糊化
• 敏感区域动态打码

系统综合性能

• 视频流实时处理能力
• 城市道路24类交通标志识别（置信度阈值80%）
• 隐私数据自动模糊化达标率100%

# 典型使用示例
from processing_module import TrafficSystem

processor = TrafficSystem(
    plate_model="yolov11l_plates.pt",
    sign_model="yolov11l_signs.pt",
    blur_intensity=0.85
)
processor.process_video("input.mp4", "output.avi")

技术优势

1. 多任务并行处理架构
2. 针对土耳其道路场景优化
3. 符合GDPR等数据保护法规要求
4. 可集成至现有交通管理系统

注：所有训练数据均经过人工标注和双重验证，系统已在模拟环境中完成200小时稳定性测试。