基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法与设计方案
车联网隐私保护技术
车联网隐私保护技术车联网隐私保护技术，作为一种重要的信息安全保障手段，正在得到广泛的关注和应用。
随着车联网技术的发展和智能汽车的普及，越来越多的个人隐私信息被收集和传输，因此保护车联网用户的隐私成为了一个重要的问题。
本文将介绍一些车联网隐私保护技术，并探讨其在未来的发展趋势。
一、数据加密技术数据加密技术是车联网隐私保护的基础。
通过使用加密算法对传输的数据进行加密，可以有效防止黑客和第三方机构的非法获取。
常见的数据加密技术包括对称加密和非对称加密。
对称加密使用相同的密钥对数据进行加密和解密，速度较快，但密钥的管理较为困难；非对称加密使用公钥和私钥对数据进行加密和解密，安全性较高，但速度较慢。
将两种加密技术结合起来使用可以既保证安全性，又提高效率。
二、隐私保护协议隐私保护协议是指车联网系统中对隐私信息的收集、存储、传输和使用等行为进行规范的制度。
通过采用隐私保护协议，车联网企业可以明确用户的隐私权利和义务，规范数据的处理过程，保护用户的个人隐私不被滥用。
此外，隐私保护协议还可以规定用户有权选择是否同意数据的收集和使用，并明确数据被泄露时的责任分担。
三、匿名化技术匿名化技术是指将个人隐私信息进行脱敏处理，使其无法与具体的个人身份相关联。
匿名化技术通常涉及对个人身份信息的屏蔽、隐藏和替换等操作，以保护个人隐私信息的安全。
严格的匿名化处理可以有效防止个人隐私信息的外泄，同时仍可保留数据的分析和应用价值。
四、安全认证与授权机制安全认证与授权机制是用于验证用户身份和控制权限的技术手段。
通过使用密码学算法、生物特征识别和智能卡等认证技术，可以实现对车联网用户的身份认证。
同时，授权机制可以限制用户对隐私信息的访问权限，确保只有获得授权的用户才能访问和使用数据，提高隐私信息的安全性。
未来的发展趋势随着车联网技术的不断发展，车联网隐私保护技术也面临着新的挑战和机遇。
未来，车联网隐私保护技术将朝着以下几个方向发展：一是研发更加高效、安全的数据加密技术，以适应海量数据的传输和存储需求。
基于车联网的智能驾驶辅助系统设计与实现
基于车联网的智能驾驶辅助系统设计与实现智能驾驶辅助系统是一种基于车联网技术的先进驾驶辅助系统，它通过传感器、通信和计算技术，为驾驶员提供更安全、更舒适的驾驶体验。
本文将详细介绍基于车联网的智能驾驶辅助系统的设计和实现。
一、引言随着科技的不断发展，车联网技术在汽车行业中的应用越来越广泛。
智能驾驶辅助系统作为车联网技术应用的重要一环，其设计和实现对于提升汽车安全性和驾驶舒适性具有重要意义。
本文将从传感器选择、数据传输和处理、智能驾驶功能设计等方面进行介绍。
二、传感器选择智能驾驶辅助系统的关键是获取准确的环境信息。
因此，在系统的设计中，选择合适的传感器至关重要。
常用的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
其中，激光雷达可以提供准确的障碍物距离和位置信息，摄像头可以识别交通标志和车辆行为，超声波传感器可以检测周围车辆和障碍物距离。
根据系统需求和预算情况，选择适当的传感器组合。
三、数据传输和处理传感器获取的信息需要通过车联网技术传输到系统中进行处理。
车载LTE、5G或者Wifi都可以作为数据传输的手段。
在选择数据传输方式时，需要考虑数据的稳定性、传输速度以及成本因素。
传输到系统后，对数据进行预处理和特征提取，以便后续的智能驾驶功能实现。
四、智能驾驶功能设计智能驾驶辅助系统设计的核心是实现多种智能驾驶功能，提供更安全、更便利的驾驶体验。
常见的智能驾驶功能包括自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助（LKA）、自动泊车辅助（APA）等。
自适应巡航控制根据前方车辆的速度和距离自动调整车速，车道保持辅助通过摄像头识别车道线并辅助驾驶员保持车辆在车道内行驶，自动泊车辅助通过激光雷达和超声波传感器检测周围障碍物，帮助驾驶员完成泊车操作。
五、实现过程智能驾驶辅助系统的实现需要依托于车联网技术和相关算法的支持。
最先需要开发的是车联网通信模块，确保驾驶辅助系统与云端服务器的连接。
然后，根据所选择的传感器模块，开发驾驶辅助系统所需的传感器数据采集和处理模块。
车联网中的数据安全与隐私保护技术研究
车联网中的数据安全与隐私保护技术研究一、引言车联网（Internet of Vehicles, IoV）作为物联网的重要分支，旨在实现车辆之间、车辆与基础设施之间、车辆与互联网之间的无缝连接，并为人类提供更加便利、安全、高效、环保的出行方式。
随着车联网的飞速发展，数据安全和隐私保护问题日益凸显，成为阻碍其发展和普及的重要因素之一。
针对这一问题，本文将从数据的存储、传输和处理角度探讨车联网中的数据安全与隐私保护技术。
二、数据存储的安全性车联网中，数据存储主要指车辆中存储的数据和云端存储的数据两方面。
1、车辆中的数据存储车联网中的车辆通常会安装车载电子设备，如车载导航、车载摄像头等，这些设备在运行过程中会产生大量的数据，如位置数据、行驶状态数据、摄像头拍摄的图像和视频数据等。
其中，车辆位置数据的安全非常重要，因为位置数据可用于车辆的追踪和监测。
因此，车辆位置数据应该采用加密存储的方式，确保不被非法获取和使用。
此外，对于敏感数据，如车辆所有者的个人信息等，应该采用更加严格的加密措施。
2、云端存储的数据车联网中的云端存储主要指车辆上传到云端的数据。
这些数据包括车辆的位置、行驶状态、故障诊断信息等。
为确保这些数据的安全性，应采取以下措施：（1）加密：对数据进行加密处理，确保非授权人员无法访问和修改数据。
（2）备份：对数据进行定期备份，确保数据不会因为硬盘损坏或其他原因导致永久丢失。
（3）安全验证：对上传的数据进行身份验证，确保数据来自合法的车辆，避免恶意攻击或数据伪造。
三、数据传输的安全性车联网中，数据传输主要包括车载设备与云端的数据传输和车辆之间的数据传输。
1、车载设备与云端的数据传输车载设备与云端的数据传输是车联网中最为核心的功能之一。
直接影响到车辆的准确定位、信息获取和智能驾驶等功能的实现。
为确保数据传输的安全性，应采取以下措施：（1）加密：对传输的数据进行加密处理，防止中间人攻击和数据窃听。
（2）身份验证：对车辆进行身份验证，确保数据来自合法的车辆。
车联网的解决方案
车联网的解决方案引言车联网（Internet of Vehicles，简称IoV）是将车辆、道路和互联网技术相结合，构建起一个信息流动和数据交互的智能交通系统。
车联网的发展为车辆管理、交通安全和出行体验带来了巨大的机遇和挑战。
本文将介绍车联网的解决方案，包括车辆通信技术、数据处理与分析、安全与隐私保护以及应用推广等方面。
1. 车辆通信技术车辆通信技术是车联网的核心，为实现车辆之间、车辆与基础设施之间的信息传递提供支持。
目前主要的车辆通信技术包括车辆自组网（VANET）、车载通信（V2V）和车路协同（V2X）等。
车辆自组网是指车辆之间通过无线通信建立起一个临时性的网络，用于信息交换和共享；车载通信则是指车辆之间通过车载装置进行直接通信；而车路协同则是在车辆与基础设施之间建立起通信连接，实现更高效的交通管理和服务。
2. 数据处理与分析车联网产生了大量的数据，包括车辆状态、交通状况、驾驶行为等。
这些数据可以通过数据处理与分析来提取有价值的信息。
数据处理包括数据采集、数据存储、数据清洗和数据预处理等过程；数据分析则包括数据挖掘、统计分析和机器学习等技术，用于发现规律、预测趋势和优化决策。
通过有效的数据处理与分析，可以提高车辆管理的效率、优化路况的预测和改善驾驶者的体验。
3. 安全与隐私保护车联网面临着安全和隐私保护的挑战。
安全问题包括车辆网络的攻击和数据的篡改等；而隐私保护问题则涉及到车辆和驾驶者的个人信息的保护。
为了解决这些问题，需要采取多种手段，如加密技术、身份认证、数据权限管理等。
此外，车辆厂商和服务提供商也需要制定相关的隐私政策和安全标准，加强对车联网系统的安全管理和监控。
4. 应用推广车联网的应用领域非常广泛，包括智能交通、智能驾驶、车辆管理和出行服务等。
其中，智能交通可以提供实时路况信息、交通管理和导航服务，帮助改善交通拥堵和提升交通效率；智能驾驶可以实现自动驾驶、智能驾驶辅助和远程驾驶等功能，提高驾驶安全性和舒适性；车辆管理可以通过车载传感器和数据分析实现车辆故障预警和维护管理；出行服务则可以提供个性化的出行方案和增值服务，如预约停车、共享出行和电动汽车充电等。
车联网系统设计与实现
车联网系统设计与实现随着科技的迅猛发展，车联网已经成为汽车行业的新趋势。
车联网系统是指通过无线通信技术将车辆、道路和云端系统相连，实现车辆之间、车辆与道路、车辆与云端的高效通信和信息共享。
本文将探讨车联网系统的设计与实现方法。
1. 系统设计车联网系统设计的核心是确保车辆之间、车辆与道路以及车辆与云端之间的无缝连接和信息共享。
1.1 系统架构车联网系统由车载设备、道路设备和云端平台三个核心部分组成。
车载设备包括车载传感器、通信模块和控制单元，用于采集车辆信息、处理数据和进行通信。
道路设备包括路边传感器和交通控制设备，用于收集道路信息、监测交通状况和提供相关服务。
云端平台用于接收、处理和存储来自车辆和道路的数据，并提供远程服务和管理。
1.2 数据传输车联网系统的关键任务是实现大规模数据的高效传输。
为了实现实时通信和数据共享，车辆需要配备先进的通信技术，如5G网络。
同时，车载设备还应具备自适应传输能力，能够根据网络状态和通信质量智能选择最优路径进行数据传输。
1.3 安全性和隐私保护车联网系统中涉及大量的个人和车辆信息，在数据传输和处理过程中需要确保安全性和隐私保护。
系统设计应采用强大的加密技术来保护数据的机密性，并制定严格的权限管理和访问控制策略，确保只有授权人员能够访问敏感信息。
2. 实现方法实现车联网系统需要综合运用多种技术和工具。
2.1 车载设备车载设备是车联网系统的核心组成部分，用于数据采集和通信。
在设计和制造车载设备时，应充分考虑设备的可靠性、稳定性和功耗。
车载设备应配备丰富的传感器，如高精度的定位传感器、环境传感器和车辆状态传感器，用于收集各种数据。
通信模块可以选择蜂窝网络、WiFi、蓝牙等多种通信方式，以确保车辆与其他设备之间的高效通信。
2.2 道路设备道路设备用于收集道路状况和交通信息，并提供各种服务。
例如，路边传感器可以监测交通流量和车辆速度，交通控制设备可以实现智能红绿灯控制和交通信号优化。
车联网系统的设计与实现
车联网系统的设计与实现随着科技的快速发展和人们对交通安全和便利性的需求不断增加，车联网系统成为现代交通领域的重要组成部分。
车联网系统通过将车辆与互联网连接起来，实现了车辆之间的信息交流和与交通基础设施的互联互通，从而提高了交通运输的效率、安全性和智能化水平。
本文将分享车联网系统的设计和实现过程。
一、需求分析和系统设计在设计车联网系统之前，首先进行需求分析是非常重要的。
在需求分析过程中，我们需要考虑以下几个方面：1. 车辆信息收集：车联网系统可以收集车辆的实时位置、速度、油耗、故障信息等。
这些信息对于交通管理部门、车辆制造商和车主来说都是非常有用的。
2. 交通管理和调度：车联网系统可以通过获取道路交通状况和车辆信息，实时监控交通流量、拥堵情况、事故和施工等。
通过分析这些信息，交通管理部门可以实时调度交通，提高道路利用率和交通效率。
3. 安全保障：车联网系统可以通过车辆之间的通信，及时传递交通信息和警示信息，提前预警可能发生的交通事故，保障驾驶人员和行人的安全。
4. 用户体验和智能化功能：车联网系统可以提供导航、定位、远程控制、远程诊断和疲劳驾驶检测等功能，提高用户的使用体验和驾驶安全。
基于需求分析的结果，我们可以开始设计车联网系统。
系统设计应该充分考虑系统的稳定性、可扩展性、安全性和用户友好性。
二、车辆互联和通信技术车联网系统的核心是车辆间的互联和通信技术。
目前，常用的车辆互联技术包括车载终端、车联网通信模块、移动通信网络和卫星导航系统等。
1. 车载终端：车载终端是车辆和车联网系统之间的接口，负责采集车辆信息、处理业务逻辑，并与车联网服务器交互。
车载终端通常包括电源管理、CPU、存储器、传感器、GPS等部件。
车载终端的设计要考虑到可靠性、低功耗和安全性。
2. 车联网通信模块：车联网通信模块是车辆与车联网服务器之间的通信设备，负责将车载终端采集的数据发送给车联网服务器，并接收服务器下发的指令。
车联网通信模块主要使用无线通信技术，如4G/5G、Wi-Fi、蓝牙等。
车联网系统中的数据安全与隐私保护技术
车联网系统中的数据安全与隐私保护技术车联网系统是一种将车辆与互联网相连接的 technology，通过传感器、车载终端和通信网络等技术手段，实现车与车、车与路、车与人、车与云之间的信息交换和共享。
在车联网系统中，数据安全与隐私保护技术是非常重要的，主要涉及到以下几个方面：1.加密技术：加密技术是保护车联网系统数据安全的基础，通过对数据进行加密处理，使得未经授权的第三方无法获取和理解数据内容。
常见的加密算法有对称加密、非对称加密和混合加密等。
2.身份认证技术：身份认证技术是确保车联网系统中各方的合法性的关键技术，主要包括密码认证、数字签名、生物识别等。
3.访问控制技术：访问控制技术是为了保证车联网系统中数据只被授权用户访问和使用，主要包括基于角色的访问控制、访问控制列表等。
4.安全传输技术：车联网系统中的数据传输过程中可能会遭受攻击，安全传输技术主要包括安全套接层、传输层安全等，可以保证数据在传输过程中的安全性。
5.安全存储技术：车联网系统中的数据需要进行存储，安全存储技术是为了保证数据在存储过程中不被非法篡改和泄露，主要包括数据加密存储、安全审计等。
6.隐私保护技术：车联网系统中的用户隐私需要得到保护，主要包括匿名通信、数据脱敏、差分隐私等。
7.安全监控技术：车联网系统中的安全监控技术是为了实时监测系统中的异常行为，及时采取措施进行防御和应对，主要包括入侵检测、异常检测等。
以上是车联网系统中的数据安全与隐私保护技术的主要知识点，这些技术在保障车联网系统的安全性和用户隐私方面起到了重要的作用。
习题及方法：1.习题：请简述车联网系统中加密技术的作用。
解题方法：通过理解加密技术在车联网系统中的重要性，可以得知加密技术主要是为了保护数据的安全性，防止数据在传输过程中被窃取和篡改。
答案：车联网系统中的加密技术主要是为了保护数据的安全性，防止数据在传输过程中被窃取和篡改。
2.习题：请解释身份认证技术在车联网系统中的作用。
车联网信息安全与隐私保护技术研究
车联网信息安全与隐私保护技术研究随着信息技术的不断发展，车联网（Internet of Vehicles，IoV）已经成为当今社会的热点之一。
车联网通过物联网技术将车辆与互联网连接，实现车辆间、车辆与交通设施以及车辆与交通管理系统之间的实时通信与数据交换。
然而，车联网的快速发展也给信息安全和隐私保护带来了新的挑战。
车联网信息安全的研究是指通过控制车辆及其相关设备所连接的网络，保护车辆及其内部组件免受任何形式的未经授权的访问、攻击或破坏。
车辆在车联网中通过车载通信模块与外部设备进行通信，这为黑客和犯罪分子提供了侵入车辆系统的机会。
因此，安全技术研究人员需要提供强大的安全防护措施来保护车辆信息和驾驶者的隐私。
首先，车联网信息安全与隐私保护技术研究需要加强车辆网络的防护。
这可以通过实现强大的身份验证和访问控制机制来实现。
例如，采用基于公共密钥基础设施（PKI）的身份验证，可以确保只有经过授权的实体才能访问车辆网络。
此外，引入多因素身份验证和生物特征识别等技术也可以提高车辆网络的安全性。
其次，车联网信息安全与隐私保护技术研究需要重点关注车辆的网络通信安全。
这包括加密通信、防止信息窃取和篡改，以及防止服务拒绝攻击等。
通过使用加密技术，可以确保车辆之间的通信是安全的，防止黑客窃取敏感信息或篡改车辆指令。
同时，利用入侵检测系统和入侵防御系统可以有效检测和抵御恶意攻击，进一步加强车辆网络的安全性。
此外，车联网信息安全与隐私保护技术研究还需要从系统级和应用级两个方面来提供综合解决方案。
在系统级方面，需要建立完善的安全架构和标准，确保车联网系统的整体安全性。
这包括制定安全协议和安全标准，并提供安全评估和认证机制。
在应用级方面，需要针对不同的车辆应用场景，设计相应的信息安全和隐私保护策略。
例如，在车辆远程控制应用中，需要确保用户身份验证和安全控制，以防止非法访问车辆系统。
此外，车联网信息安全与隐私保护技术研究还要重视用户的隐私权保护。
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图片简介:本技术介绍了一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法，该方法包括：基于上述场景的软硬件设计，通过机器学习技术、云计算、雾计算提高本地控制模块的计算、存储能力，提供隐私保护的前提条件；根据摄像头实时输入图像的反馈，调整摄像头相应参数，保证服务质量的前提下，进行最高模糊程度的输入；数据处理使用基于机器学习的信息提取模块，每个模块负责一个或一类的信息提取，按照应用需求分发局部信息子集，避免全局信息传送，本技术中定位模块利用机器学习算法进行车联网特征简化；本地进行辅助通信相关信息决策，通信辅助信息在本地云存储且保证较高刷新率，避免或减少关键隐私信息上传。
技术要求1.一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法，其特征在于，该方法所实现
的摄像头辅助通信包括图像数据采集、图像信息提取、信息存储、信息共享四个步骤：
图像数据采集：摄像头在控制层监管下进行不同用途下图像采集参数调整；图像信息提取：基于包括机器学习技术的并行的独立提取模块；信息存储：基于云计算、雾计算技术的信息存储本地化平台进行所采集及所提取信息的存储，且对这些所存储信息定期更新、删除；
信息共享：本地控制模块具有决策功能以按照保护用户隐私的原则进行数据的筛选，减少非必要的信息向其它节点传输和共享。2.根据权利要求1所述的一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法，其特
征在与，系统模块设计包括：
硬件部分：可调参数摄像头，无线通信输入模块；软件模块：基于机器学习的信息提取模块；支持无线通信的时间捕获；独立的数据分发模块；进行包括但不限于事件分析、场景分析、摄像头参数调整功能的控制层；基于云计算、雾计算技术的本地存储平台。
3.根据权利要求2所述的一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法，其特
征在于，图像数据采集步骤的方法为，针对不同用途下的差异隐私保护要求，进行摄像头图像采集参数设置，遵循最大模糊程度和最小信息采集原则；包括但不限于，针对辅助无线通信定位用途，设置高模糊度低码率采集，针对车辆节点追踪用途，设置高清晰度高码率采集。
4.根据权利要求3所述的一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法，其特
征在于，图像信息提取步骤的方法为，基于机器技术的提取模块相互独立，进行各自的信息采集；模块可扩展，且支持多种隐私保护级别，主动隐藏、丢弃部分用户身份信息。
5.根据权利要求4所述的一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法，其特
征在于，信息存储步骤的方法为，基于云计算、雾计算技术搭建本地存储云计算平台，对不同种类信息采取差异化存储、删除策略，包括但不限于，对辅助无线通信的信息即时擦除，对预测、训练用途的信息进行较长期存储；优先存储提取后信息，包括但不限于车辆位置信息、车辆特征信息。
6.根据权利要求4所述的一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法，其特
征在于，信息共享步骤的方法为，本地决策能力由云计算、雾计算技术进行增强，尽量减少信息上传远端云计算平台；优先共享提取后信息，避免原始图像信息的共享。
7.根据权利要求4所述的一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法，其特
征在于，提供一种机器学习算法在车联网环境进行简化和定制化的方案，具体方法涉及用于定位的YOLOv3算法，包括：预处理：画面畸变恢复，调整画面为完全俯视或正侧面视角；场景及目标简化：识别输出对象限制在包括车辆、行人、非机动车在内的少数移动节点；场景限制在包括交叉路口、高速、城市道路在内的有限场景中；
输出简化：常规辅助通信用途下，输出二维坐标标记位置；部分信息粒度要求较高应用输出四维坐标，标记位置及轮廓。
8.根据权利要求3所述的一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法，其特
征在于，采用满足功能前提下的最低清晰程度原则，保证目标移动节点隐私。
9.如权利要求1所述的一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法，其特征
在于，摄像头采集参数受到控制模块的实时控制，控制模块的调整策略包括权利2中要求，以前一时刻及当前时刻的图像、无线途径采集信息为依据。
10.如权利要求1所述的一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法，其特征
在于，数据提取的并行模块化，信息高速化局部提取，避免全局信息直接输出，提高信息提取效率，降低隐私泄漏风险。
11.如权利要求1所述的一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法，其特征
在于，基于机器学习技术的提取模块基于图像输入数据的训练、优化，以基于计算机视觉技术的定位模块，进行适应车联网环境的提取模型简化及改进。
12.如权利要求1所述的一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法，其特征
在于，根据各模块及应用需求分发定制化信息子集，避免全局信息的发送，保护用户隐私及降低隐私信息泄露风险。
13.如权利要求1所述的一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法，其特征
在于，辅助通信的时效性信息在本地云计算平台存储，保证一定的刷新删除频率，保护用户隐私。14.如权利要求1所述的一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法，其特征
在于，利用云计算、雾计算技术及机器学习技术，提高本地决策范围，减少上传数据量；且上传或远程共享数据为提取后信息子集，避免原始图像及全局信息的传输，降低隐私泄露风险。
技术说明书一种基于隐私保护原则的摄像头辅助车联网无线通信方法一、技术领域本技术属于车联网通信技术领域，具体涉及一种借助云计算、雾计算以及机器学习实现的提供隐私保护的摄像头辅助车联网无线通信的方法。
二、技术背景摄像头在交通环境中作为主要的监控设备，得到了广泛使用，但是摄像头所拥有的强大图像采集能力显然没有得到充分的利用。图像信息的显著特点是所含信息量多，但同时传输开销大，处理难度高，信息冗余程度高，为其进一步的扩展应用带来了很多阻碍。然而，随着云计算、雾计算、机器学习等新兴技术的发展，为摄像头及图像信息在车联网通信场景下的引入提供了坚实基础。借助机器学习及云计算、雾计算技术带来的强大数据处理、分析、提取能力，单一监控功能的视频图像，可以用于提取车辆、其他移动节点位置信息、状态信息，从而使摄像头辅助无线通信的场景成为现实，更好地服务于车联网不断扩大的业务承载能力和业务承载需求。为了减少不同技术之间的藩篱，将摄像机图像采集应用到辅助通信中，需要对原有的车联网通信系统进行更新与改进。5G时代，终端及基站密度的进一步提高，大量节点交互通信场景下势必会带来更大范围、更大数量的数据采集；作为普遍使用的摄像头设备，其广泛的车况图像的采集尽管很好地补充了无线通信的数据采集过程，提供了更高的通信环境感知能力，但是同时也对用户隐私保护提出了更高要求。传统摄像头的应用以监控为导向，图像本身作为信息，对图像输入的要求为高清晰、实时，需要提供增强的数据传输来保证用户隐私。而通信辅助导向的目标是保证信息完整，信息的内容是图像处理后的二次数据，可以从图像数据采集、图像信息提取、信息共享、信息存储四个维度考虑用户隐私的保障。因此如何实现支持摄像机辅助通信应用的系统设计，并且在信息处理获取的多个环节均提供一定的隐私保护能力，是本领域需要关注的问题之一。
三、技术内容为了解决上述问题，本技术的目的是提供一种云计算、雾计算以及机器学习辅助下，考虑用户隐私保护的摄像头辅助车联网无线通信的系统方法，实现各技术之间的进一步融合。为了实现上述目的，本技术从图像图像数据采集、信息存储、图像信息提取、及信息共享四个方面，实现摄像头的功能改进，使其更适应辅助车联网无线通信的需求；同时在每个模块都提出了对用户隐私的保护方案。
对辅助通信导向的应用场景进行区分细化，是同时满足不同通信场景下的辅助需求，以及用户隐私保护需求的基础。车联网通信场景下的首要特征为节点状态、通信条件、服务需求的高动态性，因此要求摄像头能够适应不同场景下的隐私和通信需求，具有高适应性；同时需要满足摄像头(图像采集)模块与其他模块之间的高效通信，以保证整个系统的通信效率。为了满足摄像头与通信模块的高效通信，将摄像头与基站进行集成。基站的高性能数据处理和控制模块，也可以相应的实现对图像采集模块参数的实时控制调整。控制模块参数调整的依据为：场景需求，最大隐私保护原则，以及系统性能保证。集成后的摄像头与基站模块，可以实现两个元组件之间的双向增强。模块化的软件功能主要包括信息提取及分发模块，通过机器学习方法实时提取图像输入的关键特征信息，包含大量冗余信息及目标关键隐私信息的原始图像不进行长期存储。摄像头辅助的车联网通信系统的数据采集及流动，根据通信场景进行动态调整，通过基站控制平台的运算处理能力，能够实现多种通信场景的灵活覆盖。基本工作步骤包括：(a)数据采集：摄像头进行主动的图像采集，侧重视野范围内目标的行为性；图像采集独
立于被动的无线通信数据收集模块。原始图像采集经过提取，反馈到控制系统后，作为控制系统进行下一个间隔图像采集参数决策的依据。遵循的基本原则包括，保证当前通信场景下信息量的需求的前提下，进行最低码率及最低清晰度的图像采集，包括但不限于，针对波束赋形波束选择辅助用途，选择较低清晰度，实现足够定位精度；针对具体车辆追踪，进行高清晰度图像采集，支持包括车牌号识别在内的应用需求。不需要摄像头设备进行辅助通信时，停止图像采集，或采取低频率周期性抓拍方式，保护用户隐私，降低系统内数据存储、传输的压力。
(b)图像信息提取：由机器学习提供支持的独立的数据提取模块，模块的独立封装，使其
可以脱离系统进行改进、升级、扩展，可扩展性强。不同模块使用相同的图像数据作为输入，或以其它信息提取模块的输出作为输入进行不同信息或不同粒度要求信息的独立提取，包括但不限于车辆位置信息、车速、种类特征，信息提取具有局部性、独立性。模块算法进行车联网通信环境的定制化，包括但不限于对不需要的复杂步骤进行简化和定制化，简化支持车联网包括场景种类少、目标节点种类少的有利条件，定制化支持节点移动速度快、应用时延要求差异化大等的特征。根据实际功能需要进行不同信息粒度的关键信息提取，各模块在高隐私支持场景下主动隐藏、避免提取用户关键隐私信息。
(c)信息存储：根据实际需求，利用车辆、其他移动节点、基站基础设施的存储能力，由
云计算、雾计算技术提供技术支持，构建本地云平台进行存储，并按照一定频率刷新、删除。针对不同需求的信息，采取不同的存储方案。包括但不限于：针对辅助通信用途的常规信息，时效性较强，进行短期保存，且优先存储提取后信息而不是原始图像数据，包括定位识别后的坐标、车辆类型参数，减小系统存储压力；针对机器学习训练集用途的信息，保留身份信息最大程度模糊后的车联网通信样本，作为预测性机器学习训练模块的输入，用于训练并优化针对车联网通信场景的信息提取模型。