[发明专利]一种实现差分隐私的路口间交通流量估计方法及系统

说明书

本发明公开了一种实现差分隐私的路口间交通流量估计方法及系统，包括：车辆端接收路口阅读器发送的路口信息；车辆端以预定概率向所述路口阅读器发送随机数；所述路口阅读器利用哈希函数在自身的位图上进行置位，以得到完整的位图文件，并发送给服务器；服务器在收到两个路口在不同测量周期发送过来的位图文件之后，进行离线译码，以估计所述两个路口间的交通流量。本发明的优势在于：能够克服现有技术对持续车流量检测的客观限制，将范围更广的持续车辆纳入统计范围，估计结果更符合客观实际，从而能够更准确的估计持续车流量，为交通规划、智能导航等提供基础数据和依据。

技术领域

本发明涉及交通流量的估计，是一种利用车路交互网络实现路口间的交通流量估计方法及系统。

背景技术

路口间的交通流量估计是智能交通中的一个重要研究方向，可以为交通规划、智能导航等提供基础数据和依据。由于交通网络错综复杂且道路流量具有明显的时空复杂性，城市交通流量在不同时间、地点往往表现出较大的动态性与差异性，并且可能一直处于不断变化的状态。因此如何准确地估计出交通网络中的流量信息，并实时预测出流量的变化趋势就显得尤为重要，是缓解交通拥堵和实现智能交通首先需要解决的问题。其中，交通流量估计是基于所采集的交通数据进行分析得到的，不同的数据采集方式可以得到的交通流量信息也有所不同。

目前，交通数据采集技术主要分为以下5类：1)磁场型交通信息采集技术；2)微波/雷达交通信息采集技术；3)压力式交通信息采集技术；4)视频交通采集技术；5)基于无线通信车联网技术的交通采集技术。其中，前三种交通数据采集技术只能得到单路口的流量数据。基于视频的采集技术虽然可以得到路口间的流量信息，但会暴露车辆的轨迹隐私。为了解决该问题，有人提出了基于无线通信的技术的路口间交通流量估计技术，能够保护车辆的轨迹隐私。但是，现有研究主要是针对单时间片的交通流量估计所设计的，且对隐私保护的力度相对较弱，未能实现隐私保护效果更佳的差分隐私。而统计交通中的持续车流量，可以得到交通流量中的不变量，对交通诱导、规划以及红绿灯设置等有着重要的意义。持续车流量是由持续车辆组成，例如上班族会在每个工作日习惯性地通过相同的路线上下班。

虽然已有技术可以在保护隐私的前提下，估计出路口间的持续车流量。但现有技术对持续车流量的定义过于严格，只有在所有测量周期内均经过两个路口的车辆才会被认为是这两个路口间的持续车辆。若车主临时出差或改变路线等原因未同时经过两个路口，并不会被认定为持续车辆，这与持续车流统计的初衷是相违背的。要解决该问题，需要准确地估计出k-持续车流量，即在给定t个测量周期内，至少在k个周期经过了给定路口的车辆数。

发明内容

为了解决现有路口间交通流量统计方法的不足，本发明设计了一种基于网络的路口间交通流量估计方法及系统，在实现差分隐私的基础上，估算出有多少辆车至少在k个测量周期同时经过了两个给定路口。

根据本发明的一个方面，提供了一种实现差分隐私的路口间交通流量估计方法，包括：

车辆端接收路口阅读器发送的路口信息；

车辆端以预定概率向所述路口阅读器发送随机数；

所述路口阅读器利用哈希函数在路口阅读器自身的位图上进行置位，以得到完整的位图文件，并发送给服务器；

服务器在收到两个路口在不同测量周期发送过来的位图文件之后，进行离线译码，以估计所述两个路口间的交通流量。

优选的，所述车辆端采用RFID标签。

优选的，所述路口信息为广播数据包，包括：路口的ID以及位图。

优选的，所述路口阅读器自身的位图的取值m由预测的经过该路口的期望车流量相关，即其中n为预估的期望车流量，f是系统参数，取1～3之间。

优选的，所述随机数由哈希函数计算得到，具体计算公式为：