一种基于深度学习的众包采集高精地图脱敏方法和系统

本发明公开了一种基于深度学习的众包采集地图数据脱敏方法和系统。本发明构建了《高精地图脱敏规则与目标敏感级别表》对待脱敏目标的分级分类并规定了脱敏方法，包括形状类、隐私类和文字类。对于高精地图中的形状类和隐私类敏感目标，使用基于FasterRCNN的敏感目标检测算法检测到敏感目标的位置，并根据敏感目标的敏感级别使用不同的脱敏方法。对于高精地图中的文字类敏感目标，使用自然场景文本检测模型I3CL检测地图中所有的文字区域，使用文本识别模型SVTR对文本区域进行识别得到文字区域的文本内容，通过敏感词匹配模块匹配文字区域中的敏感文字，对敏感文字区域使用基于LaMa的敏感区域祛除模型，敏感文字从图中抹除。