Road Image De-identification

도로 이미지와 영상에서 번호판과 얼굴 정보를 자동으로 비식별화하는 Computer Vision 프로젝트.

이미지 및 영상 내 번호판과 얼굴 정보를 자동으로 비식별화하는 딥러닝 기반 시스템입니다.

Overview

Field	Value
Period	2023.06 - 2023.12
Domain	Computer Vision
Repository	De-identification
Result	주간/야간 도로 이미지에서 번호판 및 얼굴 비식별화 성능 검증

My role

• 번호판/얼굴 검출 모델 선정 및 성능 실험
• 검출 결과 기반 OpenCV blur 처리 파이프라인 구현
• 이미지/영상 입력을 처리하는 CLI 실행 흐름 통합

Pipeline

1. 입력 이미지 또는 영상을 로드합니다.
2. DeepLabV3로 번호판 영역을 검출합니다.
3. YOLOv5-crowdhuman으로 얼굴 영역을 검출합니다.
4. 검출 좌표에 OpenCV blur를 적용합니다.
5. 비식별화 결과를 저장합니다.

Core stack

Area	Stack
Language and framework	Python, PyTorch, OpenCV
Models	DeepLabV3, YOLOv5
Hardware	CUDA

Metrics

Metric	Value
DeepLabV3 Precision	0.890
DeepLabV3 Recall	0.875
YOLOv5 Person Precision	0.866
YOLOv5 Person Recall	0.712
YOLOv5 Head Precision	0.882
YOLOv5 Head Recall	0.656

Results

Day

주간 도로 이미지 비식별화 결과입니다.

Day 2

다른 주간 환경에서의 비식별화 결과입니다.

Night

야간 이미지에서도 검출과 blur 처리를 검증했습니다.

Collaboration

NC&와 산학협력으로 실제 블랙박스 데이터 기반 검증과 요구사항 반영을 수행했습니다.