[發明專利]一種基于隱私感知的軌跡數據采集系統及方法有效
| 申請號： | 202011160592.5 | 申請日： | 2020-10-27 |
| 公開（公告）號： | CN112182658B | 公開（公告）日： | 2021-11-19 |
| 發明（設計）人： | 不公告發明人 | 申請（專利權）人： | 錢才英 |
| 主分類號： | G06F21/62 | 分類號： | G06F21/62;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 325600 浙江*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 隱私 感知 軌跡 數據 采集 系統 方法 | ||
1.一種基于隱私感知的軌跡數據采集系統，其特征在于：包括用戶采集模塊、軌跡生成模塊、隱私感知模塊和軌跡模糊保護模塊；
所述用戶采集模塊用于對系統用戶個人信息進行采集，對完成個人信息采集的用戶進行位置信息采集，同時將位置信息進行識別，判斷是否為正常位置軌跡信息；
所述軌跡生成模塊用于根據正常位置軌跡信息進行特征提取，把提取的位置特征進行聚類分析，生成用戶移動軌跡模型；
所述隱私感知模塊用于對用戶隱私進行感知分析，根據隱私信息敏感度結合用戶移動軌跡模型生成用戶移動軌跡圖；
所述軌跡模糊保護模塊根據所述隱私感知模塊對用戶隱私的感知分析，對用戶移動軌跡進行模糊處理，將動態軌跡轉化為靜態數據進行存儲；
所述用戶采集模塊包括個人信息采集單元、位置信息采集單元和位置信息識別單元；
所述個人信息采集單元用于生成系統用戶列表，并對系統用戶的個人信息進行采集，針對每個系統用戶系統自動分配不同的軌跡數據采集路徑，在用戶進入系統時，用于對系統用戶身份進行驗證，確認系統使用者的身份信息；
所述位置信息采集單元用于對系統用戶的移動軌跡進行坐標采集，并將用戶移動軌跡坐標映射至空間坐標系K＝(x2,y2,z2)中，對空間坐標系中的移動軌跡坐標進行路徑的一次生成；
所述位置信息識別單元用于對所述位置信息采集單元中一次生成的路徑進行校準篩選，刪除不處于一次生成路徑合理偏差區間的坐標點；
所述軌跡生成模塊包括特征提取單元、聚類分析單元和模型生成單元；
所述特征提取單元用于構建軌跡生成圖像，在生成圖像對應的空間坐標系K中尋找特征點，同時找出特征點中的極值點，并對所有特征點與極值點進行檢驗，對對比度低于平均值的特征點和不穩定的進行篩選；
尋找特征點，根據以下公式：
T(x1，y1，z1)＝K(x2，y2，z2)*I(x3，y3，z3，σ3)；
其中，T(x1，y1，z1)為提取到的特征點集合，K(x2，y2，z2)為空間坐標系，I(x3，y3，z3，σ3)為特征提取的尺度空間，其中x3,y3,z3是尺度空間中的像素點坐標，σ3為尺度空間的變換因子，用于表示特征提取時尺度空間變換程度；
根據以下公式獲得特征點中的極值點；
其中為特征點中的極值點，T(x1，y1，z1)為提取到的特征點集合，為極值點的位置；
根據極值點坐標對圖像中各像素點的對比度和穩定性進行篩選，刪除對比度低于各像素點平均值和穩定性差的像素點，其中，對比度低于像素點平均值的像素點為穩定性差的像素點；
所述聚類分析單元用于將篩選過后的特征點進行路徑聚類分析，在空間坐標系中對用戶的移動軌跡坐標進行路徑的二次生成；
所述模型生成單元用于自動生成用戶移動軌跡模型，所述用戶移動軌跡模型包括用戶個人信息、用戶移動軌跡所在空間坐標系、用戶一次生成路徑和用戶二次生成路徑；
所述隱私感知模塊包括感知分析單元和移動軌跡生成單元；
所述感知分析單元用于對用戶移動軌跡進行安全分析，完成對所述模型生成單元中生成的用戶移動軌跡模型的識別，同時對隱私區域進行感知；
通過對所述聚類分析單元二次生成的路徑，計算聚類系數，進行用戶感知分析，所述計算聚類系數；
其中，CC為聚類系數，v為路徑中的軌跡點，k表示軌跡點v之間的鄰居數目，n表示軌跡點v的k個鄰居兩兩之間連接的邊數，C2K表示k個鄰居之間兩兩相連的最多邊數；
所述移動軌跡生成單元用于生成用戶移動軌跡圖，并將用戶移動軌跡傳輸至數據存儲單元與用戶個人信息同時進行存儲；
所述軌跡模糊保護模塊包括軌跡模糊處理單元和數據存儲單元；
所述軌跡模糊處理單元根據所述感知分析單元感知的隱私區域對用戶移動軌跡進行信息模糊，用模糊軌跡替代用戶移動軌跡；
所述對用戶移動軌跡進行信息模糊，根據以下算法；
MC＝CCvT+σ；
其中MC為模糊處理后的軌跡，CCv為聚類后的路徑軌跡，T為路徑內的所有特征點集合，σ為特征提取時尺度空間的變換因子；
所述數據存儲單元用于對系統產生的所有用戶個人信息、圖像聚類信息、用戶移動軌跡和模糊軌跡進行存儲。
2.根據權利要求1所述的一種基于隱私感知的軌跡數據采集系統，其特征在于：所述軌跡數據采集系統的使用方法包括以下步驟：
步驟S1，對系統用戶個人信息進行采集，對完成個人信息采集的用戶進行位置信息采集，同時將位置信息進行識別，判斷是否為正常位置軌跡信息；
步驟S2，根據正常位置信息進行特征提取，把提取的位置特征進行聚類分析，生成用戶移動軌跡模型；
步驟S3，對用戶隱私進行感知分析，根據隱私信息敏感度結合用戶移動軌跡模型生成用戶移動軌跡圖；
步驟S4，根據所述步驟S3對用戶隱私的感知分析，對用戶移動軌跡進行模糊處理，將動態軌跡轉化為靜態數據進行存儲；
所述步驟S1包括：
步驟S11，生成系統用戶列表，并對系統用戶的個人信息進行采集，針對每個系統用戶系統自動分配不同的軌跡數據采集路徑，在用戶進入系統時，用于對系統用戶身份進行驗證，確認系統使用者的身份信息；
步驟S12，對系統用戶的移動軌跡進行坐標采集，并將用戶移動軌跡坐標映射至空間坐標系K＝(x2,y2,z2)中，對空間坐標系中的移動軌跡坐標進行路徑的一次生成；
步驟S13,對所述步驟S12中一次生成的路徑進行校準篩選，刪除不處于一次生成路徑合理偏差區間的坐標點；
所述步驟S2包括；
步驟S21，構建軌跡生成圖像，在生成圖像對應的空間坐標系K中尋找特征點，同時找出特征點中的極值點，并對所有特征點與極值點進行檢驗，對對比度低于平均值的特征點和不穩定的進行篩選；
尋找特征點，根據以下公式：
T(x1，y1，z1)＝K(x2，y2，z2)*I(x3，y3，z3，σ3)；
其中，T(x1，y1，z1)為提取到的特征點集合，K(x2，y2，z2)為空間坐標系，I(x3，y3，z3，σ3)為特征提取的尺度空間，其中x3,y3,z3是尺度空間中的像素點坐標，σ為尺度空間的變換因子，用于表示特征提取時尺度空間變換程度；
其中為特征點中的極值點，T(x1，y1，z1，)為提取到的特征點集合，為極值點的位置；
根據極值點坐標對圖像中各像素點的對比度和穩定性進行篩選，刪除對比度低于各像素點平均值和穩定性差的像素點，其中，對比度低于像素點平均值的像素點為穩定性差的像素點；
步驟S22，將篩選過后的特征點進行路徑聚類分析，在空間坐標系中對用戶的移動軌跡坐標進行路徑的二次生成；
步驟S23，自動生成用戶移動軌跡模型，所述用戶移動軌跡模型包括用戶個人信息、用戶移動軌跡所在空間坐標系、用戶一次生成路徑和用戶二次生成路徑；
所述步驟S3包括：
步驟S31，對用戶移動軌跡進行安全分析，完成對所述模型生成單元中生成的用戶移動軌跡模型的識別，同時對隱私區域進行感知；
通過對所述聚類分析單元二次生成的路徑，計算聚類系數，進行用戶感知分析，所述計算聚類系數，根據公式：
其中，CC為聚類系數，v為路徑中的軌跡點，k表示軌跡點v之間的鄰居數目，n表示軌跡點v的k個鄰居兩兩之間連接的邊數，C2K表示k個鄰居之間兩兩相連的最多邊數；
步驟S32，生成用戶移動軌跡圖，并將用戶移動軌跡傳輸至數據存儲單元與用戶個人信息同時進行存儲；
所述步驟S4包括：
步驟S41，根據所述步驟S31感知的隱私區域對用戶移動軌跡進行信息模糊，用模糊軌跡替代用戶移動軌跡；
所述對用戶移動軌跡進行信息模糊，根據以下算法：
MC＝CCvT+σ；
其中，MC為模糊處理后的軌跡，CCv為聚類后的路徑軌跡，T為路徑內的所有特征點集合，σ為特征提取時尺度空間的變換因子；
步驟S42，對系統產生的所有用戶個人信息、圖像聚類信息、用戶移動軌跡和模糊軌跡進行存儲。
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