数据安全传输方法与流程

1.本发明涉及行车数据安全传输技术领域，具体而言，涉及一种数据安全传输方法。


背景技术：

2.目前，随着新能源电动汽车的普及，基于视觉的辅助驾驶系统给人们的驾驶操作带来了极大的便捷，但随之而来的是大量的行车隐私数据(摄像头拍摄的图像数据)被车企后台服务器获取，构成了个人隐私的泄漏风险，而针对一些涉及高密的研发基地或行政办公区域，虽然对区域内的建筑图像或内部道路图像保密性不高，但对于在该区域内的工作人员的行为具有较高的保密性要求，及在该区域内的车辆上传到车企后台服务器的行车备份数据不能包含或涉及区域内工作人员的行为图像数据，因此如何让新能源汽车在特定区域内自动脱敏涉密的图像数据，以保证备份数据的安全传输成为一个亟待解决的问题。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种数据安全传输方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述人工识别放电信号图像数据导致相关电力维护人员的培养成本较高的问题。
4.为了实现上述目的，本技术实施例提供了如下技术方案：
5.一方面，本技术提供了一种数据安全传输方法，所述方法包括：
6.获取车辆位置数据和行驶矢量数据，并在车辆位置数据位于预警路段时，基于行驶矢量数据和预警路段判定当前车辆是否持续靠近预警路段对应的脱敏区域，若是持续靠近，则基于过去10-30秒内的车辆运动矢量轨迹通过卡尔曼滤波算法预测车辆到达脱敏区域边界位置的时间，记为第一脱敏触发时间，所述脱敏区域为需要对车辆摄像头获取到的图像数据进行本地脱敏后上传至后台服务器备份的区域范围，所述预警路段为位于脱敏区域附近且连通该脱敏区域的道路；
7.在到达第一脱敏触发时间的情况下，基于当前车辆位置信息和车辆速度判定是否执行脱敏行车驾驶操作，若车辆位置信息位于脱敏区域内，而车辆速度大于预设速度阈值，则执行位置修正操作，若修正后的车辆位置信息依旧在脱敏区域内则执行所述脱敏行车驾驶操作，以去除车载摄像头拍摄的视频数据中有关人体部分的图像，进而得到脱敏数据。
8.将脱敏数据基于时间序列进行切片处理，得到多个脱敏片段，并依次对每个所述脱敏片段进行哈希计算，得到每个脱敏片段对应的哈希值，并将所述哈希值上传到车企后台服务器进行备份处理。
9.可选地，所述基于当前车辆位置信息和车辆速度判定是否执行脱敏行车驾驶操作，所述若车辆位置信息位于脱敏区域内，而车辆速度大于预设速度阈值，则执行位置修正操作，若修正后的车辆位置信息依旧在脱敏区域内则执行所述脱敏行车驾驶操作，包括：
10.在当前车辆位置信息位于脱敏区域内，且车辆速度大于预设速度阈值的情况下，获取所述脱敏区域对应的标识码，并基于所述标识码向第一服务器申请对应的参照特征集，所述参照特征集为多个不同角度的脱敏区域内建筑物的线性轮廓特征；
11.获取近期3-5秒内通过车载摄像头拍摄的多张行车环境照片，并检测每张行车环境照片中的建筑轮廓特征与所述参照特征集中的线性轮廓特征的匹配程度，若存在任意一张行车环境照片中的建筑轮廓特征与所述参照特征集中的线性轮廓特征的匹配度大于预设匹配阈值，则判定当前车辆位于所述脱敏区域内；
12.若不存在与所述参照特征集中的线性轮廓特征相匹配的行车环境照片，则判定当前车辆不在所述脱敏区域内。
13.可选地，所述检测每张行车环境照片中的建筑轮廓特征与所述参照特征集中的线性轮廓特征的匹配程度，包括：
14.获取第一行车环境照片，并在当前时区时间处于暗光时区时，将第一行车环境照片分解为第一环境反射率子图和第一光照子图，且所述第一环境反射率子图和第一光照子图之间共享权重；
15.通过enhance-net模型对所述第一光照子图进行光照增强处理，并通过当前时间节点对增强后的第一光照子图进行曝光修正，进而防止过度光照增强处理导致的过度曝光成像，将修正后的第一光照子图记为第二光照子图；
16.将第一环境反射率子图中的扩张卷积通过特征增强模块中的长路径融合浅层和深层的信息凸显第一环境反射率子图中的噪点特征，并通过小波硬阈值滤波去除所述第一环境反射率子图中的噪点，得到第二环境反射率子图；
17.将所述第二光照子图和所述第二环境反射率子图重新组合，得到增强后的第一行车环境照片，记为第二行车环境照片；
18.基于特征提取算法在所述第二行车环境照片中存在建筑物图像特征的情况下，识别并描绘建筑条形的lbp特征，并将描绘出的lbp特征与所述参照特征集中的每个线性轮廓特征进行相似度匹配。
19.本发明的有益效果为：
20.本发明所述的数据安全传输从两个方面体现：一方面为将原本有风险的图像数据进行脱敏处理，使风险数据本身变为不涉密的安全数据然后进行传输备份和本地保存，从根源上保证数据的安全性；
21.第二方面为将脱敏数据基于时间序列切片，并将切片后的脱敏片段进行哈希计算，并上传备份每个脱敏片段对应的哈希值，对数据备份的同时，避免车企方获取真实的图像数据，以使其无法通过图像修复技术对涉密脱敏图像进行修复，有效防止数据泄漏。
22.本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
23.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
24.图1是本发明实施例中所述的一种数据安全传输方法流程示意图。
具体实施方式
25.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
26.应注意到：相似的标号或字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
27.实施例1
28.如图1所示，本实施例提供了一种数据安全传输方法，所述方法包括步骤s1、步骤s2和步骤s3。
29.步骤s1、获取车辆位置数据和行驶矢量数据，并在车辆位置数据位于预警路段时，基于行驶矢量数据和预警路段判定当前车辆是否持续靠近预警路段对应的脱敏区域，若是持续靠近，则基于过去10-30秒内的车辆运动矢量轨迹通过卡尔曼滤波算法预测车辆到达脱敏区域边界位置的时间，记为第一脱敏触发时间，其中所述脱敏区域为需要对车辆摄像头获取到的图像数据进行本地脱敏后上传至后台服务器备份的区域范围，例如政府办公区、各军工类科研院所或者有高保密要求的企业研发中心等，所述预警路段为位于脱敏区域附近且连通该脱敏区域的道路，在此之前需要对相关企业和科研单位的区域、相关连通道理的gps数据提前做标注本实施例不做相关阐述，该功能的实现可以依据现有的卫星地图数据；可以理解当搭载视觉类智能辅助驾驶功能的新能源汽车在进入对应预警道路时，车辆就触发了数据传输安全的预警措施；
30.步骤s2、在到达第一脱敏触发时间的情况下，基于当前车辆位置信息和车辆速度判定是否执行脱敏行车驾驶操作；
31.其中，是否执行脱敏行车驾驶操作的依据有两个，gps位置数据和当前车速，gps位置数据是第一触发预警的参数，车速是对gps位置数据的纵向修正，进而防止因上下位置关系导致的误触发操作，在封闭场所的车速应低于预设的速度阈值，若高于这个阈值就代表当前车辆可能不处于封闭场所内：
32.情况一、gps位置数据对应在脱敏区域内，车速低于设速度阈值，此时判定执行脱敏行车驾驶操作；
33.情况二、gps位置数据反应在脱敏区域内，车速高于预设的速度阈值，此时车辆可能位于脱敏区域下方的高速路段行驶，进而导致检测到的车速高于预设阈值，但也有可能确实在脱敏区域内，此时需要借助车载摄像头采集的数据进行进一步地判定；
34.本实施例将围绕第二种特殊情况，进一步阐述相关的解决方法：
35.若车辆位置信息位于脱敏区域内，而车辆速度大于预设速度阈值，则执行位置修正操作，若修正后的车辆位置信息依旧在脱敏区域内则执行所述脱敏行车驾驶操作，以去除车载摄像头拍摄的视频数据中有关人体部分的图像，进而得到脱敏数据，即当车辆行驶
在脱敏区域内时，车载摄像头记录的行车视频中，会自动剪切掉人物画面，然后再生成行车视频数据，进行存储，从视频生成的源头上对数据进行脱敏，进而有效地保证了数据源的安全性，为后期的数据安全传输提供了底层安全架构支撑；
36.步骤s3、将脱敏数据基于时间序列进行切片处理，得到多个脱敏片段，并依次对每个所述脱敏片段进行哈希计算，得到每个脱敏片段对应的哈希值，并将所述哈希值上传到车企后台服务器进行备份处理，应当说明的是步骤s3中的处理方式仅针对脱敏数据，非脱敏数据不采用上述处理方式。
37.在本实施例中，数据安全传输从两个方面体现：一方面为将原本有风险的图像数据进行脱敏处理，使风险数据本身变为不涉密的安全数据然后进行传输备份和本地保存，从根源上保证数据的安全性；
38.第二方面为将脱敏数据基于时间序列切片，并将切片后的脱敏片段进行哈希计算，并上传备份每个脱敏片段对应的哈希值，对数据备份的同时，避免车企方获取真实的图像数据，以使其无法通过图像修复技术对涉密脱敏图像进行修复，有效防止数据泄漏。
39.实施例2
40.本实施例基于实施例1，用于进一步阐述修正操作的具体方式，在阐述之前，应当说明的是，修正操作期间拍摄到的行车数据存储在临时存储模块中，当修正完成后，基于修正结果，决定该部分数据的具体处理逻辑，即当修正后的结果是依旧在脱敏区域内，则对修正期间的数据进行脱敏处理，如果修正后的结果为不在脱敏区域内，则不对数据进行处理而是直接上传到车企后台服务器。
41.步骤s21、在当前车辆位置信息位于脱敏区域内，且车辆速度大于预设速度阈值的情况下，获取所述脱敏区域对应的标识码，并基于所述标识码向第一服务器申请对应的参照特征集，所述参照特征集为多个不同角度的脱敏区域内建筑物的线性轮廓特征；
42.步骤s22、获取近期3-5秒内通过车载摄像头拍摄的多张行车环境照片，并检测每张行车环境照片中的建筑轮廓特征与所述参照特征集中的线性轮廓特征的匹配程度，若存在任意一张行车环境照片中的建筑轮廓特征与所述参照特征集中的线性轮廓特征的匹配度大于预设匹配阈值，则判定当前车辆位于所述脱敏区域内；
43.步骤s23、若不存在与所述参照特征集中的线性轮廓特征相匹配的行车环境照片，则判定当前车辆不在所述脱敏区域内。
44.实施例3
45.本实施例用于进一步阐述行车环境照片中的建筑轮廓特征与所述参照特征集中的线性轮廓特征的匹配程度的操作方式，包括：
46.步骤s221、获取第一行车环境照片，并在当前时区时间处于暗光时区时，将第一行车环境照片分解为第一环境反射率子图和第一光照子图，且所述第一环境反射率子图和第一光照子图之间共享权重；
47.步骤s222、通过enhance-net模型对所述第一光照子图进行光照增强处理，并通过当前时间节点对增强后的第一光照子图进行曝光修正，进而防止过度光照增强处理导致的过度曝光成像，将修正后的第一光照子图记为第二光照子图；
48.步骤s223、将第一环境反射率子图中的扩张卷积通过特征增强模块中的长路径融合浅层和深层的信息凸显第一环境反射率子图中的噪点特征，并通过小波硬阈值滤波去除
所述第一环境反射率子图中的噪点，得到第二环境反射率子图；
49.步骤s224、将所述第二光照子图和所述第二环境反射率子图重新组合，得到增强后的第一行车环境照片，记为第二行车环境照片；
50.步骤s225、基于特征提取算法在所述第二行车环境照片中存在建筑物图像特征的情况下，识别并描绘建筑条形的lbp特征，并将描绘出的lbp特征与所述参照特征集中的每个线性轮廓特征进行相似度匹配。
51.以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种数据安全传输方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆位置数据和行驶矢量数据，并在车辆位置数据位于预警路段时，基于行驶矢量数据和预警路段判定当前车辆是否持续靠近预警路段对应的脱敏区域，若是持续靠近，则基于过去10-30秒内的车辆运动矢量轨迹通过卡尔曼滤波算法预测车辆到达脱敏区域边界位置的时间，记为第一脱敏触发时间；在到达第一脱敏触发时间的情况下，基于当前车辆位置信息和车辆速度判定是否执行脱敏行车驾驶操作，若车辆位置信息位于脱敏区域内，而车辆速度大于预设速度阈值，则执行位置修正操作，若修正后的车辆位置信息依旧在脱敏区域内则执行所述脱敏行车驾驶操作，以去除车载摄像头拍摄的视频数据中有关人体部分的图像，进而得到脱敏数据。将脱敏数据基于时间序列进行切片处理，得到多个脱敏片段，并依次对每个所述脱敏片段进行哈希计算，得到每个脱敏片段对应的哈希值，并将所述哈希值上传到车企后台服务器进行备份处理。2.根据权利要求1所述的数据安全传输方法，其特征在于，所述基于当前车辆位置信息和车辆速度判定是否执行脱敏行车驾驶操作，所述若车辆位置信息位于脱敏区域内，而车辆速度大于预设速度阈值，则执行位置修正操作，若修正后的车辆位置信息依旧在脱敏区域内则执行所述脱敏行车驾驶操作，包括：在当前车辆位置信息位于脱敏区域内，且车辆速度大于预设速度阈值的情况下，获取所述脱敏区域对应的标识码，并基于所述标识码向第一服务器申请对应的参照特征集，所述参照特征集为多个不同角度的脱敏区域内建筑物的线性轮廓特征；获取近期3-5秒内通过车载摄像头拍摄的多张行车环境照片，并检测每张行车环境照片中的建筑轮廓特征与所述参照特征集中的线性轮廓特征的匹配程度，若存在任意一张行车环境照片中的建筑轮廓特征与所述参照特征集中的线性轮廓特征的匹配度大于预设匹配阈值，则判定当前车辆位于所述脱敏区域内；若不存在与所述参照特征集中的线性轮廓特征相匹配的行车环境照片，则判定当前车辆不在所述脱敏区域内。3.根据权利要求2所述的数据安全传输方法，其特征在于，所述检测每张行车环境照片中的建筑轮廓特征与所述参照特征集中的线性轮廓特征的匹配程度，包括：获取第一行车环境照片，并在当前时区时间处于暗光时区时，将第一行车环境照片分解为第一环境反射率子图和第一光照子图，且所述第一环境反射率子图和第一光照子图之间共享权重；通过enhance-net模型对所述第一光照子图进行光照增强处理，并通过当前时间节点对增强后的第一光照子图进行曝光修正，进而防止过度光照增强处理导致的过度曝光成像，将修正后的第一光照子图记为第二光照子图；将第一环境反射率子图中的扩张卷积通过特征增强模块中的长路径融合浅层和深层的信息凸显第一环境反射率子图中的噪点特征，并通过小波硬阈值滤波去除所述第一环境反射率子图中的噪点，得到第二环境反射率子图；将所述第二光照子图和所述第二环境反射率子图重新组合，得到增强后的第一行车环境照片，记为第二行车环境照片；基于特征提取算法在所述第二行车环境照片中存在建筑物图像特征的情况下，识别并
描绘建筑条形的lbp特征，并将描绘出的lbp特征与所述参照特征集中的每个线性轮廓特征进行相似度匹配。

技术总结
本发明涉及行车数据安全传输技术领域，具体而言，涉及一种数据安全传输方法，包括在车辆位置数据位于预警路段时且持续靠近时，基于行驶矢量数据确定第一脱敏触发时间并在到达第一脱敏触发时间的情况下，基于当前车辆位置信息和车辆速度判定触发脱敏行车驾驶操作，进而得到脱敏数据；将脱敏数据对应的哈希值上传到车企后台服务器；本发明一方面为将原本有风险的图像数据进行脱敏处理，从根源上保证数据的安全性；第二方面为上传备份每个脱敏片段对应的哈希值，对数据备份的同时，避免车企方获取真实的图像数据，以使其无法通过图像修复技术对涉密脱敏图像进行修复，有效防止数据泄漏。漏。漏。


技术研发人员：王皓 邹飞
受保护的技术使用者：四川汇浪佳宇新能源科技有限公司
技术研发日：2023.08.08
技术公布日：2023/10/8