【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于隐私计算与多模态数据安全处理及网联自动驾驶领域，具体涉及一种抵抗恶意第三方的多模态目标隐私融合方法及系统。
技术介绍
1、网联自动驾驶车辆具有智能、自主、互联的特性，越来越受到工业界和学术界的关注。车载感知设备被用来采集环境数据，利用成熟的目标检测算法可以精准躲避障碍物和实现安全驾驶。此外，网联自动驾驶车辆也可以利用车载通信与周围车辆、行人、基础设施等智能终端建立连接，共享数据以扩大感知范围和增强感知能力。显然，提高自动驾驶目标检测和定位的准确性是一项具有挑战性且不容忽视的任务。实现多模态点云和图像数据目标检测结果的决策级融合，不需要修改目标检测架构，可以有效降低融合的复杂性，并能增强车辆对周围环境的理解。
2、大量的数据被用来训练目标检测模型，以获得准确的感知结果。数据处理和模型计算的高复杂性给网联自动驾驶车辆带来了新的严峻挑战。为了缓解计算、存储和电池寿命限制，将计算密集的任务从车辆终端卸载至边缘服务器是一种可行的解决方案。在此计算范式下，面临一些待解决的隐私和计算问题。其一，点云和图像模态目标检测器分别输...
【技术保护点】
1.一种抵抗恶意第三方的多模态目标隐私融合方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的抵抗恶意第三方的多模态目标隐私融合方法，其特征在于，执行安全乘法协议ΠVMul，第三方服务器生成随机数，两台服务器协同实现安全乘法运算，以抵抗第三方服务器的恶意行为，具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的抵抗恶意第三方的多模态目标隐私融合方法，其特征在于，执行安全共享转换协议ΠVM2A，第三方服务器生成随机数，两台服务器协同实现安全乘法运算，以抵抗第三方服务器的恶意行为，具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的抵抗恶意第三方的多模态目标隐私...
【技术特征摘要】
1.一种抵抗恶意第三方的多模态目标隐私融合方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的抵抗恶意第三方的多模态目标隐私融合方法，其特征在于，执行安全乘法协议πvmul，第三方服务器生成随机数，两台服务器协同实现安全乘法运算，以抵抗第三方服务器的恶意行为，具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的抵抗恶意第三方的多模态目标隐私融合方法，其特征在于，执行安全共享转换协议πvm2a，第三方服务器生成随机数，两台服务器协同实现安全乘法运算，以抵抗第三方服务器的恶意行为，具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的抵抗恶意第三方的多模态目标隐私融合方法，其特征在于，执行安全比较协议πvcomp，第三方服务器生成随机数，两台服务器协同实现安全乘法运算，以抵抗第三方服务器的恶意行为，具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的抵抗恶意第三方的多模态目标隐私融合方法，其特征在于，执行安全较大值协议πvmax，利用安全乘法协议πvmul和安全比较协议πvcomp来设...
【专利技术属性】
技术研发人员：毕仁万，熊金波，张媛媛，杨旭，阮志强，田俊峰，
申请(专利权)人：闽江学院，
类型：发明
国别省市：
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