[发明专利]一种大范围车辆密度检测方法及系统

权利要求书

1.一种大范围车辆密度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

将待检测范围划分为几个相同的小的区域；

为每个区域分配相同数量和分布的位置集；

服务器端生成概率性位置映射矩阵；概率性位置映射矩阵适用于每一个区域，且只对域内坐标进行映射，映射后的坐标仍在此域内；

客户端下载此概率性位置映射矩阵；

客户端通过此概率性位置映射矩阵映射车辆位置到混淆位置；

客户端遵循秘密分享协议处理并上传混淆位置到服务器；

服务器接收到所有的位置汇报后计算整个待检测范围的车辆密度；

其中，秘密分享协议按如下步骤运行：

对混淆位置x和用户ID，客户端创建(x,UID)并上传；

服务器接收到x处的所有ID集合D＝{UID₁，UID₂，...，UID_n}；

服务器返回集合D给所有混淆位置为x的客户端；

对所属区域r，客户端创建向量s＝{R₁，R₂，...，R_r，...，R_m}，其中除了Rr等于1，其余的项均为0，m等于区域的数量；

客户端收到集合D后，随机选择几个UID组成集合D’＝{UID_t1，UID_t2，...，UID_tk}；将向量s拆分成k+1个向量，这些向量满足s＝s₁+s₂+...+s_k+1，而且每个向量中的每一项数均为随机整数；

客户端从s拆分后的k+1个向量中随机选择k个向量随机分发给D’中的用户；经过上一步，每个客户端把剩余的一个向量和接收到的向量相加，获得向量s’；客户端以格式(x,s’)上传混淆位置到服务器。

2.根据权利要求1所述的大范围车辆密度检测方法，其特征在于，所述客户端通过概率性位置映射矩阵映射车辆位置到混淆位置，获得混淆后的域内坐标，客户端根据秘密分享协议附加区域向量于混淆位置上，并以混淆后的域内坐标，区域向量的格式上传混淆位置。

3.根据权利要求2所述的大范围车辆密度检测方法，其特征在于，服务器端最终接收到的汇报坐标形式为混淆后的域内坐标，区域向量。

4.根据权利要求3所述的大范围车辆密度检测方法，其特征在于，服务器最终可获得每个区域每个位置处的车辆数量。

5.根据权利要求2所述的大范围车辆密度检测方法，其特征在于，所述区域向量用长度等于区域数量的向量表示，区域向量的每一项为一个整数。

6.根据权利要求1所述的大范围车辆密度检测方法，其特征在于，概率性位置映射矩阵对任意两个位置映射到某一个位置的概率满足差分隐私定义。

7.根据权利要求6所述的大范围车辆密度检测方法，其特征在于，差分隐私定义具体为其中x,x’,z均为区域内的某一位置，k(x,z)为位置x映射到位置z的概率。