随着数据的全民化以及数据可用性和获取量的提高，隐私保护逐渐引起人们的关注。 GDPR 等法规已经颁布，旨在解决用户的隐私权问题。 此模型可用于自动模糊车牌，防止车辆识别信息泄露，从而保护隐私。
免责声明：此模型经过训练，可用于针对自动驾驶车辆常用传感器记录的影像模糊车牌。 此模型不适用于低质量图像或灰度图像，以及其他极特殊的照相机配置（例如鱼眼）。
许可要求
要完成此工作流，需满足以下许可要求：
- ArcGIS Desktop - ArcGIS Pro 的 ArcGIS Image Analyst 扩展模块
- ArcGIS Enterprise - ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online - ArcGIS Image for ArcGIS Online
模型概览
此模型具有以下特征：
- 输入 - 高分辨率 3 波段街道级影像/定向影像，需根据使用深度学习分类像素工具的要求采用兼容的影像格式。
- 输出 - 包含模糊车牌的影像。
- 计算 - 此为计算密集型工作流，建议使用计算能力为 6.0 或以上的 GPU。
- 架构 - understand.ai 提供的开源 Anonymizer 模型。
访问和下载模型
从 ArcGIS Living Atlas of the World 下载车牌模糊预训练模型。 也可以从 ArcGIS Pro 直接访问模型，或在 ArcGIS Image for ArcGIS Online 中使用模型。
- 浏览至 ArcGIS Living Atlas of the World。
- 使用您的 ArcGIS Online 凭据进行登录。
- 搜索 License Plate Blurring，然后从搜索结果中打开项目页面。
- 单击下载按钮以下载模型。
您可以直接在 ArcGIS Pro 中使用下载的 .dlpk 文件。
发布说明
以下为发布说明：
| 日期 | 描述 |
|---|---|
| 2021 年 2 月 |
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