【技术实现步骤摘要】
本申请涉及本专利技术涉及图像识别领域，特别涉及一种工业图像数据的数据处理方法及装置。
技术介绍
1、工业软件在使用过程中会产生许多图像数据，需要对这些图像数据进行训练来提高模型的效果，高质量的数据集要求每个目标(id)的一个数据集下的图片尽可能的多样性，如人脸的相似度方差尽可能的大，理想的数据应该包含各种场景、道具亦或者跨年龄等等，来提高模型的鲁棒性。然而多样性的数据采集、收集可能会引入错误的数据(脏数据)或者发生不恰当的分组，因此需要将这些图像数据回流到服务器并进行清洗，使这些数据可以符合模型所需要的数据的标准。同时这些图像数据包含了工业生产现场的信息，因此还需要图像传输过程中对图像进行加密，保证数据的安全性。
2、因此，如何利用新技术提高工业图像数据的安全性和可靠性是一个亟需解决的问题。
技术实现思路
1、为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供的方案通过对工业图像数据的数据处理，进而提高工业软件模型的准确性和安全性。
2、一方面本申请提供工业图像数据的数据处理方法，包括：
3、对待清洗图像进行清洗处理，得到待加密图像，将待加密图像进行置乱变换得到第一秘密图像；
4、获取公开图像，将公开图像进行置乱变换得到第一加密公开图像，对第一加密公开图像进行小波变换，得到第一小波变换数据；
5、将第一秘密图像和第一加密公开图像进行异或运算，得到重构图像；
6、基于第一小波变换数据，对重构图像进行小波逆变换，得到
7、可选地，对待清洗图像进程清洗处理，得到待加密图像包括：
8、将待清洗图像和基础图像集合对比，在待清洗图像的对比结果将满足预设清洗条件时，得到待加密图像。
9、可选地，将待清洗图像和基础图像集合对比，根据对比结果将满足预设清洗条件的待清洗图像并入基础图像集合中，包括：
10、根据基础图像集合训练初始神经网络，得到中精度目标检测算法和高精度目标检测算法；
11、根据中精度目标检测算法对待清洗图像进行检测，得到中精度目标检测算法的第一识别框的置信度；
12、在第一识别框的置信度大于第一预设置信度的情况下，根据高精度目标检测算法对待清洗图像进行检测，得到高精度目标检测算法的第二识别框的置信度；
13、在第二识别框的置信度大于第二预设置信度的情况下，计算第一识别框和第二识别框的交并比，在交并比符合预设交并比时，待清洗图像并入基础图像集合中。
14、可选地，计算第一识别框和第二识别框的交并比，包括：
15、获取第一识别框的坐标和第二识别框的坐标，计算第一识别框和第二识别框的交集面积及第一识别框和第二识别框的并集面积；
16、根据交集面积和并集面积，计算交并比。
17、可选地，将待加密图像进行置乱变换得到第一秘密图像，包括：
18、获取待加密图像的bgr通道数据，将bgr通道数据进行矩阵变换，得到第一秘密图像。
19、可选地，对第一加密公开图像进行小波变换，得到小波变换数据，包括：
20、对第一加密公开图像进行归一化处理，得到第一加密公开图像的高频参数和第一加密公开图像的低频参数；
21、将高频参数和低频参数进行小波变换，得到小波变换数据。
22、可选地，方法还包括：将目标加密图像还原至待加密图像，将目标加密图像还原至加密图像，包括：
23、对目标加密图像进行小波变换，得到第二小波变换数据；
24、对公开图像进行小波变换，得到第三小波变换数据；
25、对第一小波变换数据和第三小波变换数据进行异或运算得到候选图像；
26、对候选图像进行置乱逆变换得到待加密图像。
27、本申请第二方面提供一种工业图像数据的数据处理装置，包括：
28、第一计算模块，用于对待清洗图像进行清洗处理，得到待加密图像，将待加密图像进行置乱变换得到第一秘密图像；
29、第二计算模块，用于获取公开图像，将公开图像进行置乱变换得到第一加密公开图像，对第一加密公开图像进行小波变换，得到第一小波变换数据；
30、第三计算模块，用于将第一秘密图像和第一加密公开图像进行异或运算，得到重构图像；
31、结果模块，用于基于第一小波变换数据，对重构图像进行小波逆变换，得到目标加密图像。
32、本申请第三方面提供一种电子设备，包括：
33、处理器；以及
34、存储器，其上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器执行时，使处理器执行如上的方法。
35、本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当可执行代码被电子设备的处理器执行时，使处理器执行如上的方法。
36、本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：第一方面对待清洗图像进行清洗处理，得到待加密图像，将一个或多个待测图像与一个基础图像集中的全部基础图像分别比较，得到比对相似度；获取条件占比步骤，将每个比对相似度与比对阈值的比对，得到一个或多个待测图像的条件占比，其中，条件占比为：比对相似度高于比对阈值的数量与全部相似度的数量之间的比值；清洗步骤，根据条件占比与预设比值，将一个或多个待测图像并入基础图像集中，进而剔除了不必要的图像，减少了后续加密工作量。
37、第二方面，本方法提供了一种基于离散小波变换的图像加密的流程和方法，包括密钥和加解密流程，包括：将待加密图像进行置乱变换得到第一秘密图像；获取公开图像，将公开图像进行置乱变换得到第一加密公开图像，对第一加密公开图像进行小波变换，得到第一小波变换数据；将第一秘密图像和第一加密公开图像进行异或运算，得到重构图像；基于第一小波变换数据，对重构图像进行小波逆变换，得到目标加密图像。通过置乱变换和小波变换，使得新生成的工业数据的加密效果更好，鲁棒性更强。
38、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
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1.一种工业图像数据的数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待清洗图像进程清洗处理，得到待加密图像包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将待清洗图像和基础图像集合对比，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一识别框和所述第二识别框的交并比，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述，将所述待加密图像进行置乱变换得到第一秘密图像，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一加密公开图像进行小波变换，得到第一小波变换数据，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述目标加密图像还原至待加密图像，所述将所述目标加密图像还原至加密图像，包括：
8.一种工业图像数据的数据处理装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时
...【技术特征摘要】
1.一种工业图像数据的数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待清洗图像进程清洗处理，得到待加密图像包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将待清洗图像和基础图像集合对比，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一识别框和所述第二识别框的交并比，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述，将所述待加密图像进行置乱变换得到第一秘密图像，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：任亚楠，韩昊鹏，
申请(专利权)人：杭州深度视觉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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