轻量隐私泊车推荐

边缘直觉模糊集

该方案利用直觉模糊集在边缘侧将原始泊车数据转化为模糊信息，并以轻量算法为驾驶员实时推荐最佳车位，兼顾高效与隐私保护。

陈铁明 · Qingyan, Jiang · 李英龙 · Tinghao, Chen · Jiahui, Li

IEEE Transactions on Industrial Informatics 2025

技术优势

隐私数据不上云

原始泊车数据在边缘侧被转化为直觉模糊集，只上传模糊信息而非原始数据，从源头降低隐私泄露风险。

通信开销大幅降低

模糊化后的数据量远小于原始数据，显著减少传输负担，适合带宽和能量受限的边缘设备。

应用场景

• 边缘计算：算法轻量，可直接部署在路侧单元或车载终端，避免云端回传。
• 隐私保护：用直觉模糊集隐藏原始数据，停车场与导航平台只接触模糊结果。
• 智能交通系统：为智能交通系统提供轻量、实时的泊车推荐模块，无需重型基础设施。