[发明专利]一种基于隐私计算的出行需求共享与动静态交通协同方法

权利要求书

1.一种基于隐私计算的出行需求共享与动静态交通协同方法，其特征在于，包括：

交通出行服务的参与方把出行信息和停车信息共享至联盟链并加密；

在导航服务端发起出行的相关需求；

根据共享的出行信息和停车信息来计算实际的出行信息和停车信息并进行加密；

导航服务端对获取到的实际的出行信息和停车信息进行解密，并推荐出行方案；

所述根据共享的出行信息和停车信息来计算实际的出行信息和停车信息的步骤包括：

基于交通出行服务的参与方共享的出行信息和停车信息，还原出每个时间段导航服务端发起出行相关需求的目的地的当前实际的出行信息及停车信息；

根据历史的车辆位置时序数据和高精路网数据使用非参数模型K近邻方法和随机森林的方法对特征值进行训练，使用模型获取的目标值；

结合联盟链上共享的出行信息和停车信息，计算得出没有使用联盟链的出行方案规划的交通流占比X；

计算当前与出行的相关需求相同的出行信息和停车信息，根据出行的相关需求秘密重构函数，秘密重构函数包含求和、交集、并集和均值，将重构函数的统计结果记录为A；

将出行的相关需求中的出行时间对应的整体交通出行数据记为B，B=A/(1-X )；

基于交通出行服务的参与方共享的出行信息和停车信息，还原出每个时间段导航服务端发起出行相关需求的目的地的当前实际的出行信息及停车信息，包括以下步骤：

1)采用KNN算法筛选出与当前状态相似的多条交通流；

2)将所有相似交通流延长至待预测时刻,并将其表达为矩阵形式后进行奇异值与特征值提取；

3)基于时间和空间分析，使用历史模型预估历史交通速度和当前周围交通速度，利用时空条件随机场地图匹配;

4)融合多种交通信息;

5)基于组合特征值，预测时刻的出行信息；

6）根据每个时刻的出行信息，求均值得出每个时间段的实际出行信息；

7）根据联盟链上的节点共享的历史数据，计算得出不同时间段的出行数据；

8）结合联盟链上的出行信息和停车信息，计算得出没有使用联盟链的出行方案规划的交通流占比X，X=（实际出行信息-联盟链上的共享的出行信息）/实际交通流量。

2.根据权利要求1所述的基于隐私计算的出行需求共享与动静态交通协同方法，其特征在于：交通出行服务的参与方通过智能合约技术签订数据共享协议，按照约定的频率共享出行信息和停车信息至联盟链指定节点。

3.根据权利要求2所述的基于隐私计算的出行需求共享与动静态交通协同方法，其特征在于：所述交通出行服务的参与方包括导航服务提供商和停车服务提供商。

4.根据权利要求3所述的基于隐私计算的出行需求共享与动静态交通协同方法，其特征在于，所述交通出行服务的参与方把出行信息和停车信息共享至联盟链的步骤包括：

数据导入：导航服务提供商和停车服务提供商将出行信息和停车信息上传至本地数据共享节点，通过自描述的数据结构，形成网络唯一的ID，提供文件系统路径；

发布数据信息：发布共享的出行信息和停车信息至联盟链，为指定机构设置默认的数据访问权限；

数据同步至共享需求库：将共享的出行信息和停车信息同步至的城市匿名出行需求库和城市停车资源库，供查询和使用。

5.根据权利要求2所述的基于隐私计算的出行需求共享与动静态交通协同方法，其特征在于：所述联盟链通过账本技术记录交通出行服务的参与方共享的出行信息和停车信息。

6.根据权利要求1所述的基于隐私计算的出行需求共享与动静态交通协同方法，其特征在于：出行信息包括用户的出行时间、出行方式、出行路线、速度和实时位置；停车信息包括停车时间、停车时长、停车地点、是否需要充电、停车场位置、停车场中停车位数量、实时空闲停车位数量和实时空闲充电桩信息。

7.根据权利要求1或2所述的基于隐私计算的出行需求共享与动静态交通协同方法，其特征在于：所述加密使用安全多方计算的加密算法。

8.根据权利要求1所述的基于隐私计算的出行需求共享与动静态交通协同方法，其特征在于：当数据授权访问时需要向导航服务提供方或停车资源服务提供方所在节点发起出行需求数据访问申请，获得数据提供方审核后智能合约颁发的Token，调用API获取所需数据。