车辆众包感知任务隐私保护方法及设备

    公开(公告)号:CN118869250A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410838766.0

    申请日:2024-06-26

    IPC分类号: H04L9/40 H04L67/12

    摘要: 本发明提供的车辆众包感知任务隐私保护方法,包括:任务请求方将公共信息和包含任务需求参数以及预设位置混淆参数的加密内容C发送给服务提供方,基于服务提供方和加密后信息使得任务可以安全地传输到所有车辆;其次,在车辆方基于相同预设函数以及目标车辆的自身参数信息进行候选车辆的筛选,并基于候选车辆进行马尔可夫决策下的问题优化建模,利用问题优化模型进行被选车辆的求解,提高了分配效率和众包感知任务的隐私性保护。由于加密解密过程均是基于密码学计算,相比于区块链技术,大大节约了计算成本,且在本发明方法的位置混淆参数作用下,服务提供方可以根据候选车辆准确的相对位置进行问题优化模型求解,提高了感知任务的整体效用。

    一种基于客观轨迹数据的驾驶员信任度评估方法

    公开(公告)号:CN117273532A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311238988.0

    申请日:2023-09-22

    摘要: 本发明提供了一种基于客观轨迹数据的驾驶员信任度评估方法,应用于计算机技术领域,所述方法包括:计算每单的理论驾驶路线;利用智慧交通基础设施采集每单的实际驾驶路线;利用轨迹相似性模型计算每单的理论驾驶路线与实际驾驶路线的路线相似值;建立路线相似值与驾驶员信任度之间的关联关系,使路线相似值与驾驶员信任度值呈正相关;根据每单产生的路线相似值对驾驶员的信任度进行动态评估。以此方式,可以有效降低人为因素对驾驶员信任度评估的影响,提高驾驶员信任度评估结果的可靠性,进一步地,以此方式能够更好的规范网约车驾驶员的驾驶行为,为乘客提供更安全的用车环境,同时还能更好的助力运营平台对驾驶员进行监管。