【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于工业物联网，涉及数据生成与处理，具体基于生成对抗网络的物流车辆轨迹隐私保护方法及装置。
技术介绍
1、现代社会的发展离不开工业，工业革命对人类生产力的影响巨大。工业物联网的核心是互联，它将工厂、设备、供应商、客户和产品等紧密地连在一起，最终目的是实现工业领域的自动化、智能化、信息化。在工业领域中，原材料的购买以及成品的运输等都需要用到物流，智能物流是工业物联网的重要应用之一，也是组成工业物联网系统的关键部分。
2、物流企业通常需要收集物流数据，尤其是货车的轨迹数据。物流企业可以通过对大量的货车轨迹数据进行分析，来获取物流热点区域和路线潮汐、路线优先级和路线规划，以及优化物流路线和资源调度等。由于多数企业使用云平台来存储和维护数据，因此大量的轨迹数据也会被上传到云平台中。虽然近年来云平台的安全性和可靠性都有了很大提升，但仍然无法保证数据不会出现泄露问题，使企业数据隐私面临泄露的风险。如果大量的轨迹数据泄露，那么物流企业的仓库位置、集散中心以及运营机制等敏感信息就有泄露的风险。例如，企业a的竞争对手b可以通过对物流...
【技术保护点】
1.基于生成对抗网络的物流车辆轨迹隐私保护方法，收集用于训练生成对抗网络的轨迹数据和需要进行隐私保护的轨迹数据，分别作为训练集Dtrain和测试集Dtest；所述轨迹数据包括坐标点的经纬度与时间；其特征在于：具体包括以下步骤：
2.如权利要求1所述基于生成对抗网络的物流车辆轨迹隐私保护方法，其特征在于：停留轨迹和停留点的提取方法为：
3.如权利要求1所述基于生成对抗网络的物流车辆轨迹隐私保护方法，其特征在于：对训练集数据以及处理后的测试集数据进行编码的方法为：
4.如权利要求1所述基于生成对抗网络的物流车辆轨迹隐私保护方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.基于生成对抗网络的物流车辆轨迹隐私保护方法，收集用于训练生成对抗网络的轨迹数据和需要进行隐私保护的轨迹数据，分别作为训练集dtrain和测试集dtest；所述轨迹数据包括坐标点的经纬度与时间；其特征在于：具体包括以下步骤：
2.如权利要求1所述基于生成对抗网络的物流车辆轨迹隐私保护方法，其特征在于：停留轨迹和停留点的提取方法为：
3.如权利要求1所述基于生成对抗网络的物流车辆轨迹隐私保护方法，其特征在于：对训练集数据以及处理后的测试集数据进行编码的方法为：
4.如权利要求1所述基于生成对抗网络的物流车辆轨迹隐私保护方法，其特征在于：生成对抗网络模型的训练方法为：
5.如权利要求1所述基于生成...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱俊杰，杨昆，高志刚，冯建文，金超，张芯源，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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