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龙图腾网获悉同济大学;武汉中海庭数据技术有限公司申请的专利一种轨迹制图方法、服务器、客户端和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119810240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411974582.3，技术领域涉及：G06T11/65；该发明授权一种轨迹制图方法、服务器、客户端和系统是由胡亮;姜尹文;叶唐维;秦峰;李汉玢设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轨迹制图方法、服务器、客户端和系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供的一种轨迹制图方法、服务器、客户端和系统，具有以下有益效果：随机向多个客户端发送全局模型参数；接收所述多个客户端迭代训练、噪声扰动后的参考模型参数；聚合多个客户端的参考模型参数得到新的全局模型参数；将所述新的全局模型参数发送至所述多个客户端，以使所述多个客户端进行新一轮的迭代训练。本发明对模型参数进行噪声扰动，通过增大受扰动后的数据与原始数据之间的差异，达到了更强的隐私保护效果。

本发明授权一种轨迹制图方法、服务器、客户端和系统在权利要求书中公布了：1.一种轨迹制图方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括： 随机向多个客户端发送全局模型参数； 接收所述多个客户端迭代训练、噪声扰动后的参考模型参数； 聚合多个客户端的参考模型参数得到新的全局模型参数； 将新的全局模型参数发送至所述多个客户端，以使所述多个客户端进行下一轮迭代训练，包括：根据接收到的服务器发送的全局模型参数，更新本地模型参数；将收集到的轨迹数据进行特征提取、并与真实路网图对齐，得到轨迹栅格特征图，将所述轨迹栅格特征图输入本地模型参数对应的模型进行迭代训练；计算迭代训练前后的本地模型参数的差值，并进行裁剪运算；根据隐私预算、数据集大小以及参与训练的客户端数量，对裁剪后的差值进行噪声扰动，得到参考模型参数，并将所述参考模型参数发送至服务器，以用于所述服务器进行聚合计算； 裁剪运算通过以下公式计算： ， 表示裁剪后的差值，表示裁剪前的差值，C表示预设的裁剪阈值，表示裁剪前的差值的欧几里得范数； 参考模型参数通过以下公式计算： ， 其中，表示参考模型参数，表示裁剪后的差值，表示均值为0，方差为的高斯分布，k是隐私常数，C是预设的裁剪阈值，是隐私预算，是ΔS是敏感度，L是参与训练的客户端与总客户端的比例，D是客户端持有的训练数据集大小。

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