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龙图腾网恭喜河南科技大学申请的专利车联网中基于敏感语义位置替换的轨迹隐私保护方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116484422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310437937.4，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权车联网中基于敏感语义位置替换的轨迹隐私保护方法是由邢玲;张金瑞;刘路路;吴红海;高建平;马华红;张晓辉;赵鹏程;李冰;黄元浩设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本车联网中基于敏感语义位置替换的轨迹隐私保护方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车联网中基于敏感语义位置替换的轨迹隐私保护方法，首先对车辆时空轨迹基于地图中的兴趣点进行轨迹语义标注，然后提取出敏感语义位置，包括起点位置、终点位置、用户自定义敏感语义位置和停留位置，为每个敏感语义位置设置一个双半圆区域作为替换区域，从替换区域中筛选出语义属性和查询概率与敏感语义位置相同或相似的兴趣点PoI对该敏感语义位置进行替换，从而得到重构轨迹。本发明通过将轨迹中的敏感语义位置替换成其它的非敏感语义位置，不仅保护了用户的轨迹隐私，而且提高了轨迹数据的可用性。

本发明授权车联网中基于敏感语义位置替换的轨迹隐私保护方法在权利要求书中公布了：1.一种车联网中基于敏感语义位置替换的轨迹隐私保护方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：记车辆时空轨迹T＝{x1,y1,t1,x2,y2,t2,…,xN,yN,tN}，其中，xi,yi,ti表示车辆时空轨迹中的采样位置，ti表示采样时间，xi,yi表示采样时间ti时的地理坐标，1≤i≤N，N表示车辆时空轨迹中采样时间的数量；对于每个采样位置xi,yi,ti，从地图中搜索得到与其距离最近的兴趣点PoI，提取该PoI的语义属性si并将其赋值给该采样位置xi,yi,ti，由此该采样位置标注为语义位置xi,yi,ti,si，车辆时空轨迹Ti标注为语义轨迹ST＝{x1,y1,t1,s1,x2,y2,t2,s2,…,xn,yn,tn,sn}；S2：车辆用户预先设置敏感语义位置集合χ，将语义轨迹中每个语义位置与敏感语义位置集进行逐一匹配，如果语义轨迹ST中的语义位置与敏感语义位置集合χ中的敏感语义位置匹配成功，则将该语义位置标注为敏感语义位置，否则不作任何操作；此外，将语义轨迹ST中的起点位置、终点位置标注为敏感语义位置；S3：预先根据实际需要设置时间阈值Tthreh和空间阈值Sthreh，如果车辆时空轨迹T中存在由若干个连续采样位置组成的子轨迹，该子轨迹满足相邻采样位置的时间间隔大于Tthreh、距离间隔小于Sthreh，则这个子轨迹作为敏感停留子轨迹，否则不作任何操作；对于敏感停留子轨迹，采用如下公式计算对应的停留位置坐标xstay,ystay： 其中，ih表示敏感停留子轨迹中第h个采样位置的原始序号，表示敏感停留子轨迹中第h个采样位置的地理坐标，h＝1,2,…,H，H表示敏感停留子轨迹中采样位置的数量；将地理坐标xstay,ystay在地理地图中的语义属性作为该停留位置的语义属性；在语义轨迹ST中，用停留位置的地理坐标和语义属性代替对应的敏感停留子轨迹，从而得到新的语义轨迹ST′，并在语义轨迹ST′中标注停留位置为敏感语义位置；S4：依次遍历语义轨迹ST′中的每个敏感语义位置，如果敏感语义位置为轨迹起点，则将以轨迹起点为圆心、轨迹起点与下一采样位置距离的一半为半径的圆形区域作为替换区域；如果敏感语义位置为轨迹终点，则以轨迹终点为圆心、轨迹终点与上一采样位置距离的一半为半径的圆形区域作为替换区域；对于其他敏感语义位置，将敏感语义位置处垂直于车辆速度的直线作为半圆的分界线，以敏感语义位置为圆心，靠近上一个采样位置一侧的半圆半径为敏感语义位置与上一个采样位置距离的一半，靠近下一个采样位置一侧的半圆半径为敏感语义位置与下一个采样位置距离的一半，将上述方法得到的双半圆区域作为替换区域；对于每个敏感语义位置的替换区域，将替换区域内所有的PoI构成备选兴趣点集合；S5：记敏感语义位置为slk＝xk,yk,tk,sk，tk表示敏感语义位置slk的采样时间，xk,yk表示敏感语义位置slk的地理坐标，sk表示敏感语义位置slk的语义属性，k＝1,2,...,K，K表示轨迹中敏感语义位置的数量；记敏感语义位置slk的备选兴趣点集合为Pk，其中PoI的数量为Dk；从车联网系统获取敏感语义位置slk和备选兴趣点集合Pk内Dk个PoI在采样时间tk的查询次数，同时获取替换区域内所有位置的查询总次数，计算得到敏感语义位置slk的查询概率Prok，以及备选兴趣点集合Pk内每个PoI的查询概率ProPoI,d，d＝1,2,...,Dk；预先按照语义属性的划分设置位置语义树的层级结构，然后将敏感语义位置和备选兴趣点集合Pk内Dk个PoI作为叶子节点，根据语义属性添加至位置语义树中对应节点下，得到该敏感语义位置替换区域的位置语义树；对于敏感语义位置slk，采用如下公式计算其和备选兴趣点集合Pk内各个PoI的相似度Sem_Similarityslk,slPoI,d：Sem_Similarityslk,slPoI,d＝γ×Semslk,slPoI,d+1-γ×Proslk,slPoI,d 其中，Semslk,slPoI,d表示敏感语义位置slk和备选兴趣点集合Pk内第d个兴趣点slPoI,d的语义一致性，表示位置语义树中敏感语义位置slk和备选兴趣点集合Pk内第d个兴趣点slPoI,d之间的跳数，hopmax表示位置语义树中两个叶子节点之间的最大跳数，Proslk,slPoI,d表示敏感语义位置slk和备选兴趣点集合Pk内第d个兴趣点slPoI,d的查询概率一致性，Promax表示替换区域中ti时刻两个位置查询概率差值中的最大值，γ表示预设的语义相似度系数；将敏感语义位置slk替换区域内的Dk个PoI按照与敏感语义位置slk的相似度从大到小进行排序，然后依次判断替换可行性，一旦存在替换可行性，则将该PoI作为敏感语义位置slk的替换兴趣点，替换可行性的判断方法为：将语义轨迹ST′中敏感语义位置slk的上一个采样位置与当前PoI连接得到连线，判断该连线是否穿过地图上预设的障碍物，如果穿过，则不存在替换可行性，否则存在替换可行性；S6：将语义轨迹ST′中的每个敏感语义位置采用对应的替换兴趣点进行替换，再从生成的语义轨迹中提取车辆时空轨迹，作为车辆时空轨迹T的重构轨迹。

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