【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地理信息安全，具体涉及一种矢量地图水印嵌入方法及系统。
技术介绍
1、矢量地图是地理信息系统中的重要基础数据，因其精确性和详尽性成为了极具商业价值和战略意义的信息资源，在交通导航、城市规划和军事应用等各个行业中均得到广泛应用。随着互联网技术和移动计算技术的快速发展，许多地理信息系统应用程序（如百度地图、高德地图、腾讯地图等）的开发为普通用户提供了便捷的矢量地图访问方式，一些开放式地理信息系统平台（如openstreetmap等）的出现甚至为普通用户提供了参与地图制作的机会。然而，这也不可避免地导致矢量地图存在着缺乏有效的安全保护措施的技术问题，尤其是缺乏针对矢量地图数据的非法复制、篡改和未授权使用的保护措施。
2、数字水印技术是一种被广泛应用于像素级图像、音频和视频等多媒体数据形式的版权保护方法，具有良好的效果。因此，越来越多的矢量地图开始使用数字水印技术来保护矢量地图数据。然而，现有用于矢量地图领域的数字水印技术（如基于哈希算法的矢量地图数据水印技术）虽然能够提供一定程度的版权保护，但在面对复杂的几何变换攻击、深度学习攻击以及矢量数据特有的结构挑战时，其鲁棒性和效率往往大打折扣。这些挑战促使研究人员探索新的方法来提高矢量地图水印技术的性能。
3、近年来，深度学习技术的快速发展为数字水印领域带来了新的机遇，尤其是深度神经网络（如卷积神经网络cnns、残差网络resnet等）在图像处理和特征提取方面的强大能力，使得深度神经网络成为优化水印嵌入和提取过程的理想选择。但是，深度神经网络主要是针对像
技术实现思路
1、针对上述技术问题，本专利技术提出了一种矢量地图水印嵌入方法及系统，旨在既能够适应矢量地图数据的结构特性，又具备高鲁棒性和透明度的矢量地图水印嵌入，从而实现更为安全可靠的矢量地图数据保护。
2、第一方面，本申请提供了一种矢量地图水印嵌入方法，包括以下步骤：
3、步骤102，以包含编码器和解码器的深度神经网络架构为基础构建矢量地图学习模型，所述矢量地图学习模型的输入为原始矢量地图，编码器的输出为原始矢量地图的地理特征，解码器的输出为包含地理特征数据的矢量地图；
4、步骤104，随机选取矢量地图作为训练数据集，基于训练数据集训练所述矢量地图学习模型；
5、步骤106，将原始矢量地图输入训练后的矢量地图学习模型，输出包含地理特征数据的矢量地图，记为第一矢量地图；
6、步骤108，采用哈希算法生成原始矢量地图的水印比特流；
7、步骤110，采用动态调整水印嵌入强度的策略将水印比特流嵌入第一矢量地图的地理特征数据中，得到水印嵌入后的矢量地图。
8、在一些实施例中，步骤110中，采用动态调整水印嵌入强度的策略将水印比特流嵌入第一矢量地图的地理特征数据中，包括：
9、步骤202，将第一矢量地图划分为若干个子区域；
10、步骤204，基于子区域中的地理特征数据，计算每个子区域的水印嵌入强度；
11、步骤206，基于各子区域的水印嵌入强度，将水印比特流分别嵌入各子区域的地理特征数据中。
12、在一些实施例中，所述地理特征数据包括点特征数据、线特征数据以及面特征数据，则步骤204中，基于子区域中的地理特征数据，计算每个子区域的水印嵌入强度，包括：
13、基于子区域中点特征数据、线特征数据以及面特征数据的特征点数量占比，确定该子区域的密度程度；
14、基于该子区域的密度程度，确定该子区域的第一水印嵌入强度，所述第一水印嵌入强度与子区域的密度程度成正比。
15、在一些实施例中，步骤204中，基于子区域中的地理特征数据，计算每个子区域的水印嵌入强度，还包括：
16、在每个子区域中根据第一水印嵌入强度选取地理特征数据中的若干个特征点作为嵌入点；
17、采用聚类算法对第一矢量地图中的所有嵌入点进行聚类，得到中心参考点；
18、计算各子区域中的嵌入点到中心参考点的距离；
19、基于各子区域中的嵌入点到中心参考点的距离，确定各子区域的第二水印嵌入强度，所述第二水印嵌入强度与各子区域中的嵌入点到中心参考点的距离成反比。
20、在一些实施例中，所述地理特征数据包括点特征数据、线特征数据以及面特征数据，则步骤206中，基于各子区域的水印嵌入强度，将水印比特流分别嵌入各子区域的地理特征数据中，包括：
21、在每个子区域中根据确定的水印嵌入强度选取地理特征数据中的若干个特征点作为嵌入点；
22、根据嵌入点对应的地理特征数据的类型，将水印比特流嵌入相应地理特征数据的特征点坐标值的小数位中。
23、在一些实施例中，根据嵌入点对应的地理特征数据的类型，将水印比特流嵌入相应地理特征数据的特征点坐标值的小数位中，包括：
24、若嵌入点为点特征数据，则将水印比特流嵌入点特征数据的坐标值的小数位中，
25、若嵌入点为线特征数据，则将水印比特流嵌入线特征数据的特征点坐标值的小数位中，
26、若嵌入点为面特征数据，则将水印比特流嵌入面特征数据的面边界点坐标值的小数位中。
27、在一些实施例中，根据嵌入点对应的地理特征数据的类型，将水印比特流嵌入相应地理特征数据的特征点坐标值的小数位中，包括：
28、获取预设的水印嵌入阈值；
29、在将水印比特流嵌入相应地理特征数据的特征点坐标值的小数位的过程中，实时判断嵌入后的特征点坐标值与原特征点坐标值的差值是否超过嵌入阈值，若超过，则对超过嵌入阈值的部分水印比特流不再嵌入相应地理特征数据的特征点坐标值的小数位中，若未超过，则继续将水印比特流嵌入相应地理特征数据的特征点坐标值的小数位中。
30、在一些实施例中，根据嵌入点对应的地理特征数据的类型，将水印比特流嵌入相应地理特征数据的特征点坐标值的小数位中，包括：
31、获取预设的水印嵌入阈值；
32、基于水印的嵌入阈值将水印比特流逐位划分为若干本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的一种矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的一种矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，
5.如权利要求2所述的一种矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，
6.如权利要求5所述的一种矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，
7.如权利要求5所述的一种矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，
8.如权利要求5所述的一种矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，
9.如权利要求1所述一种矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，
10.一种矢量地图水印嵌入系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的一种矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的一种矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，
5.如权利要求2所述的一种矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，
【专利技术属性】
技术研发人员：黄锐，周正一，王哲进，戴忍，高峰，任元璞，何政权，郭峰，
申请(专利权)人：浙江省交通投资集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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