一种基于隐私保护的导航方法技术

本申请提供一种基于隐私保护的导航方法，包括：本申请提供一种基于隐私保护的导航方法，包括：构建隐私保护的导航系统，具体包括：建立区块链数据库保护健康隐私；就餐先检测用户健康状态和当天运动状态，所述就餐先检测用户健康状态和当天运动状态，具体包括：任意位置检测用户健康状态，分析用户健康状态的独特性；根据健康状态指数分析最佳的饮食内容；根据最佳饮食内容室内导航到最佳的窗口；用户状态的隐私保护，推荐数据和路径进行混淆。推荐数据和路径进行混淆。推荐数据和路径进行混淆。

【技术实现步骤摘要】
一种基于隐私保护的导航方法


[0001]本专利技术涉及信息
，尤其涉及一种基于隐私保护的导航方法。

技术介绍

[0002]在大型展会或者几万人的学校里面，经常会在一个食堂里设置多层楼和多个档口。在超大型食堂中，去哪一个窗口打饭，哪里才适合自己的口味，哪里更健康，哪些地方有哪种菜色，都是需要用户自己去尝试和多次品尝才知道的。但是如何更好的为用户推荐合适的菜品和饮食窗口，让用户一次性吃到符合自己的美食，是值得解决的问题。另一方面，一般食堂都有监控系统，能够根据个人饮食习惯，通过手机APP公众号等，推送相关的营销广告优惠券等东西，例如，患甲状腺炎患者需要吃高纤维素食品，商家获取到相关数据后，向该患者推销产品，一方面暴露个人饮食，或者病情，另一方面，经常受到推荐广告也让人厌烦。因此，需要对推送进行加密，混淆广告推荐系统。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种基于隐私保护的导航方法，主要包括：构建隐私保护的导航系统；就餐先检测用户健康状态和当天运动状态；根据健康状态指数分析最佳的饮食内容；根据最佳饮食内容室内导航到最佳的窗口；用户状态的隐私保护，推荐数据和路径进行混淆；隐私算法与混淆算法避开被广告系统拍摄到饮食规律和健康状态； 进一步可选地，所述构建隐私保护的导航系统包括： 隐私保护的导航系统包括用户信息单元、用户健康状态检测单元、用户当天运动状态检测单元、饮食内容分析单元、室内导航单元、用户数据隐私保护单元；用户信息查询单元包括，用户健康状态的查询，用户当天运动状态的查询，用户饮食内容的查询，用户的人脸数据信息；用户健康检测单元，包括对用户健康状态的检测功能；饮食内容分析单元包括，根据用户健康状态和当天运动状态分析最佳的饮食内容；室内导航单元包括，根据饮食内容导航用户到最佳的窗口；用户数据隐私保护单元，对用户数据进行保护处理；包括：建立区块链数据库保护健康隐私；所述建立区块链数据库保护健康隐私，具体包括：根据系统获取到的用户数据，用户数据包括用户健康信息、饮食内容信息、当天运动状态信息，建立区块链数据库。区块链数据库使用分布式计算存储模式，去除中心化的管理结构。各个数据块通过使用Spark分布式计算系统，将计算任务分发到各个机器上，进行并行计算。
[0004]进一步可选地，所述就餐先检测用户健康状态和当天运动状态包括：首先，系统获取食堂的摄像头信息，摄像头信息包括食堂图像信息；根据获取到的食堂图像信息，使用MediaPipe识别与检测人脸，Mideapipe将人脸信息作为输入，检测与识别结果作为输出；其中，数据包是Mediapipe最基础的数据单位，一个数据包为某个特定时间节点的信息数据；根据Mediapipe检测与识别结果的人脸数据，通过贝叶斯经典分类器，将检测与识别结果的人脸数据与数据库中的人脸数据信息进行分类，得到分类的结果为识
别用户结果；根据贝叶斯经典分类器的分类结果确定用户信息，根据MediaPipe检测的位姿信息计算用户的身高信息；获取当天运动状态信息，运动状态信息包括，运动地点，运动内容，运动时长，根据运动状态信息调整饮食内容；包括：任意位置检测用户健康状态；分析用户健康状态的独特性；所述任意位置检测用户健康状态，具体包括：首先，系统将Mediapipe检测与识别的人脸数据信息，标记未测量用户室内地图位置。未测量用户室内地图位置发送至可移动体重测量仪器终端。可移动体重测量仪器随机选择前往未测量用户室内地图位置对不同用户体重、体脂进行测量。建立健康状态指数，健康状态指数=体重
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(身高
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105)+体脂。健康状态指数小于18或健康状态指数大于24，表明该用户健康状态差。健康状态指数大于18且健康状态指数小于24，表明该用户健康状态良好。
[0005]所述分析用户健康状态的独特性，具体包括：根据用户健康状态指数，建立数学模型，分析用户健康状态的独特性。分析每个用户的健康状态指数，计算所有不同健康状态指数的频率，即某用户的健康状态指数的人数/所有用户的人数，得到的结果为某用户健康状态的独特性。若某用户的健康状态指数低于百分之10，表示该用户的健康状态具有独特性。根据用户健康状态的独特性调整导航参数，在路径导航所推荐的路径当中，优先选择导航参数中广告牌少的参数路径，若路径的广告牌数量相同，优选选择人流量少的路径。改变导航参数，保护健康状态的相对比较独特的人群隐私安全，避免广告推荐系统收集信息时更容易收集人群异质性特征。
[0006]进一步可选地，所述根据健康状态指数分析最佳的饮食内容包括：建立饮食内容数据集，包括蔬菜饮食内容数据集，肉类饮食内容数据集、饮品饮食内容数据集，其中，数据集中的各项内容标注对应的卡路里作为数据集标签，数据集标签的单位为卡路里/100g；根据分析的健康状态指数，使用贝叶斯模型，训练各种食物属性和健康状态评分之间的关系，预测最佳的饮食内容；根据健康状态指数大于24，小于24且大于18，小于18，对不同种类菜品从小到大分配不同权值；根据贝叶斯模型模型基本数学公式为（Word文档输出），得到预测结果；根据贝叶斯模型预测结果，得到用户最佳的饮食内容。
[0007]进一步可选地，所述根据最佳饮食内容室内导航到最佳的窗口包括：根据食堂中的摄像头相对应的图像使用图像识别技术，使用Mediapipe框架识别食堂不同位置的人流量情况，构建路径规划算法，输入为最佳饮食内容对应窗口的位置与用户所在位置，输出为室内导航最佳路径；使用A
‑
Star算法构建路径规划算法，A
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Star算法将Dijkstra算法与广度优先搜索算法（BFS）二者结合；A
‑
Star算法将初始点位置加入到开启列表openlist中；将要处理的结点加入至关闭列表closelist中；对当前结点的8个相邻结点的每个结点，如果是不可抵达的或者已在关闭列表closelist中的结点，A
‑
Star算法忽略该结点；遍历相邻的结点，直到最佳的窗口位置加入到了开启列表openlist中，表示路径已经找到；路径规划结合人流量不同路径中人流量的大小，推荐用户最佳导航路径。
[0008]进一步可选地，所述用户状态的隐私保护，推荐数据和路径进行混淆包括：使用区块链技术建立数据库，并使用分布式计算存储模式，去除中心化的管理结构，对隐私数据进行加密，隐私数据包括用户的健康信息、饮食内容、当天运动状态；使用差分隐私加密技术，在查询推荐数据，用户路径结果中加入了结果的不确定性；其中，差分隐私，通过Laplacian机制，对于相邻的数据集，给定相对应的映射函数在对用户查询的结果
中加入Laplacian噪音，生成与原结果有细微差异的最终结果；其中，Laplacian噪音公式为：（Word文档输出）。
[0009]进一步可选地，所述隐私算法与混淆算法避开被广告系统拍摄到饮食规律和健康状态包括： 首先，获取食堂中的摄像头相对应的图像；根据获取到的图像，使用混淆算法加入Laplacian噪音，使图像模糊，广告系统无法获本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于隐私保护的导航方法，其特征在于，所述方法包括：构建隐私保护的导航系统，具体包括：建立区块链数据库保护健康隐私；就餐先检测用户健康状态和当天运动状态，所述就餐先检测用户健康状态和当天运动状态，具体包括：任意位置检测用户健康状态，分析用户健康状态的独特性；根据健康状态指数分析最佳的饮食内容；根据最佳饮食内容室内导航到最佳的窗口；用户状态的隐私保护，推荐数据和路径进行混淆；隐私算法与混淆算法避开被广告系统拍摄到饮食规律和健康状态，所述隐私算法与混淆算法避开被广告系统拍摄到饮食规律和健康状态，具体包括：根据用户健康状态的独特性调整导航参数，避开广告，根据用户的运动状态调整导航参数，避开广告推荐，基于用户职位调整导航参数，避开广告推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述构建隐私保护的导航系统，包括:隐私保护的导航系统包括用户信息单元、用户健康状态检测单元、用户当天运动状态检测单元、饮食内容分析单元、室内导航单元、用户数据隐私保护单元；用户信息查询单元包括，用户健康状态的查询，用户当天运动状态的查询，用户饮食内容的查询，用户的人脸数据信息；用户健康检测单元，包括对用户健康状态的检测功能；饮食内容分析单元包括，根据用户健康状态和当天运动状态分析最佳的饮食内容；室内导航单元包括，根据饮食内容导航用户到最佳的窗口；用户数据隐私保护单元，对用户数据进行保护处理；包括：建立区块链数据库保护健康隐私；所述建立区块链数据库保护健康隐私，具体包括：根据系统获取到的用户数据，用户数据包括用户健康信息、饮食内容信息、当天运动状态信息，建立区块链数据库；区块链数据库使用分布式计算存储模式，去除中心化的管理结构；各个数据块通过使用Spark分布式计算系统，将计算任务分发到各个机器上，进行并行计算。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述就餐先检测用户健康状态和当天运动状态，包括:首先，系统获取食堂的摄像头信息，摄像头信息包括食堂图像信息；根据获取到的食堂图像信息，使用MediaPipe识别与检测人脸，Mideapipe将人脸信息作为输入，检测与识别结果作为输出；其中，数据包是Mediapipe最基础的数据单位，一个数据包为某个特定时间节点的信息数据；根据Mediapipe检测与识别结果的人脸数据，通过贝叶斯经典分类器，将检测与识别结果的人脸数据与数据库中的人脸数据信息进行分类，得到分类的结果为识别用户结果；根据贝叶斯经典分类器的分类结果确定用户信息，根据MediaPipe检测的位姿信息计算用户的身高信息；获取当天运动状态信息，运动状态信息包括，运动地点，运动内容，运动时长，根据运动状态信息调整饮食内容；包括：任意位置检测用户健康状态；分析用户健康状态的独特性；所述任意位置检测用户健康状态，具体包括：首先，系统将Mediapipe检测与识别的人脸数据信息，标记未测量用户室内地图位置；未测量用户室内地图位置发送至可移动体重测量仪器终端；可移动体重测量仪器随机选择前往未测量用户室内地图位置对不同用户体重、体脂进行测量；建立健康状态指数，健康状态指数＝体重
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(身高
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105)+体脂；健康状态指数小于18或健康状态指数大于24，表明该用户健康状态差；健康状态指数大于18且健康状态指数小于24，表明该用户健康状态良好；
所述分析用户健康状态的独特性，具体包括：根据用户健康状态指数，建立数学模型，分析用户健康状态的独特性；分析每个用户的健康状态指数，计算所有不同健康状态指数的频率，即某用户的健康状态指数的人数/所有用户的人数，得到的结果为某用户健康状态的独特性；若某用户的健康状态指数低于百分之10，表示该用户的健康状态具有独特性；根据用户健康状态的独特性调整导航参数，在路径导航所推荐的路径当中，优先选择导航参数中广告牌少的参数路径，若路径的广告牌数量相同，优选选择人流量少的路径；改变导航参数，保护健康状态的相对比较独特的人群隐私安全，避免广告推荐系统收集信息时更容易收集人群异质性特征。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据健康状态指数分析最佳的饮食内容，包括:建立饮食内容数据集，包括蔬菜饮食内容数据集，肉类饮食内容数据集、饮品饮食内容数据集，其中，数据集中的各项内容标注对应的卡路里作为数据集标签，数据集标签的单位为卡路里/100g；根据分析的健康状态指数，使用贝叶斯模型，训练各种食物属性和健康状态评分之间的关系，预测最佳的饮食内容；根据健康状态指数大于24，小于24且大于18，小于18，对不同种类菜品从小到大分配不同权值；根据贝叶斯模型模型基本数学公...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊常春，王敬贵，李国元，沈之锐，吴江川，李苗，熊桥峰，张富耕，
申请(专利权)人：深圳季连科技有限公司，
类型：发明
国别省市：