(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210873775.4 (22)申请日 2022.07.25 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115048547 A (43)申请公布日 2022.09.13 (73)专利权人 北京中超伟业信息安全技 术股份 有限公司 地址 102200 北京市昌平区科技园区超前 路甲1号10号楼3 02室 (72)发明人 李雪茹　罗远哲　刘瑞景　申慈恩　 闫鹿博　徐盼云　郑玉洁　尹凡　 张春涛　 (74)专利代理 机构 北京高沃 律师事务所 1 1569 专利代理师 王爱涛(51)Int.Cl. G06F 16/71(2019.01) G06F 21/60(2013.01) G06F 21/64(2013.01) H04N 21/2347(2011.01) H04N 21/4408(2011.01) H04N 7/18(2006.01) 审查员 郝宁 (54)发明名称 一种应用 于安防监控图片视频数据的安全 保护方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种应用于安防监控图片视 频数据的安全保护方法及系统， 属于图像数据处 理领域。 所述方法包括： 基于摄像头的拍摄数据 构建视域模 型， 并确定所述视域模 型的矩形元素 集合； 基于所述视域模型的视域属性对所述矩形 元素集合进行分组， 得到矩形元素分组集合； 基 于所述矩形元素分组集合构建混淆集； 基于所述 矩形元素分组集合 以及所述混淆集构建空间索 引结构， 实现所述拍摄数据对应的视域模型的加 密。 本发明基于加密技术、 地理空间索引技术等 对安防监控图片和视频数据进行加密和安全保 护， 从而有效防止数据被篡改和销 毁， 并且能够 对海量拍摄数据进行有效组织管理以及高效多 条件约束查找。 权利要求书5页 说明书10页 附图2页 CN 115048547 B 2022.11.11 CN 115048547 B 1.一种应用于安防监控图片视频 数据的安全保护方法， 其特 征在于， 包括： S1、 基于摄像头的拍摄数据构建视域模型， 并确定所述视域模型的矩形元素集合； 所述 拍摄数据包括图片数据和视频数据； 所述视域模型包括真实空间视域模型和假想空间视域 模型； S2、 基于所述视域模型的视域属性对所述矩形元素集合进行分组， 得到矩形元素分组 集合； S3、 基于所述矩形 元素分组集 合构建混淆集； S4、 基于所述矩形元素分组集合以及所述混淆集构建空间索引结构， 实现所述拍摄数 据对应的视域模型的加密； 所述步骤S1、 基于摄像头的拍摄数据构建视域模型， 并确定所述视域模型的矩形元素 集合， 具体包括： S1a、 获取所述拍摄数据 并构成集合D={d1,d2,...,dm}， 集合D中任意数据元素di为所 述摄像头拍摄的图片数据或者视频 数据， 1≤i≤m； S1b、 依次获取集合D中的数据元素di， 当判断数据元素di为图片数据时则执行步骤 S1c， 当判断数据元 素di为视频数据则执 行步骤S1e； S1c、 当数据元素di为图片数据时， 依据数据元素di对应的摄像头的空间位置 location、 拍摄角度范围[ξ1, ξ2]和拍摄可视距离r为数据元素di构建视域模型； 数据元素 di的视域模型的视域属性 为(location, ξ 1, ξ2,r)； S1d、 确定数据元素di的视域模型的包围矩形， 根据视域属性(location, ξ1, ξ2,r)计算 所述包围矩形的矩形元素(xl,yl,xr,yr)， (xl,yl)和(xr,yr)分别为所述包围矩形的左下 顶点坐标和右上顶点坐标， 将矩形元素(xl,yl,xr,yr)存入矩形元素集合F中， F=F∪{(xl, yl,xr,yr)； S1e、 当数据元素di为视频数据时， 为数据元素di构建假想空间视域模型， 所述假想空 间视域模型的视域属性为(location, ξ1, ξ2,r)， 其中location为一个假想的拍摄位置， [ξ 1, ξ2]为假想摄像头的拍摄角度范围， r为 假想摄像头的拍摄可视距离； S1f、 确定所述假想空间视域模型的包围矩形； 根据视域属性(location, ξ1, ξ2,r)计算 包围矩形的矩形元素(xl,yl,xr,yr)， (xl,yl)和(xr,yr)分别为包围矩形的左下顶点坐标 和右上顶点坐标， 将矩形元素(xl,yl,xr,yr)存入矩形元素集合F中， F=F∪{(xl,yl,xr, yr)； S1g、 判断数据元素di是否为集合D中最后一个元素， 若是则返回矩形元素集合F并结 束， 否则， 令i+1并跳转到步骤S1b； 所述步骤S2、 基于所述视域模型的视域属性对所述矩形元素集合进行分组， 得到矩形 元素分组集 合， 具体包括： S2a、 为集合D中的所有数据元素构建一个综合假想视域模型， 所述综合假想  视域模型 的视域属性为(Loc, ξ s, ξe,R)， 所述 综合假想视域模 型能恰好覆盖集合D中所有数据元素的 真实视域模型； S2b、 依次从矩形元素集合F={o1,o2,...,om}中移除一个矩形元素oi=(xl,yl,xr,yr)， 1≤i≤m， 获取矩形元素oi对应的视域属性oi.fov=(location, ξ1, ξ2,r)， 构建集合Di= {oi}；权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115048547 B 2S2c、 依次获取当前矩形元素集合F中 的一个矩形元素oj=(xl,yl,xr,yr)， j不等于i， 获 取oj对应的视域属性 oj.fov=(l ocation, ξ 1, ξ2,r)； S2d、 针对oi.fov=(location, ξ1, ξ2,r)和oj.fov=(location, ξ1, ξ2,r)， 分别计算 oi.location和oj.location到Loc的距离Dist(Loc,oi.location)和Dist(Loc, oj.location)， 并选 出两者中的最大距离MaxDi st； 计算oi.location到oj.location的距离 Dist(oi.location,oj.location)； 计算oi.[ ξ 1, ξ2]和oj.[ ξ 1, ξ2]的角度范围 的交集[ ξ'1, ξ'2 ] ；计 算 o i .r 和 o j .r 之 差 的 绝 对 值 | o i .r ‑o j .r | ，按 照 公 式 计算将oi 与oj归为一组的得分score(oi,oj)； 式中λ1、 λ2、 λ3为可调节权重值， 0≤ λ1≤1、 0≤ λ2 ≤1、 0 ≤λ3≤1且λ1+λ2+λ3=1;若score(oi,oj)不大于0.3则将oj从矩形元素集合F中移除并将oj 存入集合Di， Di=Di∪{oj}； S2e、 判断oj是否为当前矩形元素集合F中的最后一个元素， 若是则计算集合Di的包围 矩形的矩形 元素Recti=(xl,yl,xr,yr)， 并执 行步骤S2f， 否则跳转到步骤S2c； S2f、 判断矩形元素集合F是否为空， 为空则返回矩形元素分组集合{Du,...,Dv}并结 束， 否则跳转到步骤S2b。 2.根据权利要求1所述的应用于安防监控图片视频数据的安全保护方法， 其特征在于， 所述步骤S3、 基于所述矩形 元素分组集 合构建混淆集， 具体包括： S3a、 获取矩形 元素分组集 合{Du,...,Dv}； S3b、 依次获取矩形元素分组集合{Du,...,Dv}中的一个矩形元素的分组集合Di= {om,...,on}， u≤i≤v， 并获取Di中各个矩形元素ox对应的视域属性ox.fov=(location, ξ 1, ξ2,r)， m≤x≤n； S3c、 确定Di中包含的矩形元素对应的视域属性中的最小拍摄角度范围ωmin、 最大拍 摄角度范围ωmax、 最小拍摄可视距离rmi n和最大拍摄可视距离rmax； S3d、 为集合Di随机生成一个混淆集合Hi={o1,...,oz}， 混淆集合Hi中包含z个 随机生 成的矩形元素， 其中任意矩形元素ow， 都被Di对应的矩形元素Recti完全覆盖， 1<w≤z； 混淆 集合Hi中任意矩形元素ow对应一个假想的混淆视域模型， 混淆视域模型的视域属性为 (location, ξ1, ξ2,r)， 混淆可视距离r满足rmin≤r≤rmax， 混淆拍摄角度 范围大小ω满足 ωmin≤ω≤ωmax； 设置Di的混淆集属性Di.co nfused=Hi={o1,. ..,oz}； S3e、 判断Di是否为矩形元素分组集合{Du,...,Dv}中最后一个矩形元素的分组集合， 若是则返回矩形 元素分组集 合{Du,...,Dv}并结束， 否则， 令i+1并跳转到步骤S3b。 3.根据权利要求2所述的应用于安防监控图片视频数据的安全保护方法， 其特征在于， 所述步骤S4、 基于所述矩形元素分组集合以及所述混淆集构建空间索引结构， 实现所述拍 摄数据对应的视域模型的加密， 具体包括： S4a、 依次获取矩形元素分组集合{Du,...,Dv}中的一个矩形元素的分组集合Di= {om,...,on}， u≤i≤v， 并将Di构建为 一个叶子节点 Leafi； S4b、 依次为叶子节点Leafi构建空间属性； 所述叶子节点Leafi的空间属性包括： 孩子 属性Leafi .children、 包围矩形属性Leafi .rectangle、