基于智能化的矿山装车运输监测方法及系统

254 编辑：中冶有色技术网来源：山西沣庆恒能源科技有限公司

2024-10-30 16:01:37

权利要求

1.基于智能化的矿山装车运输监测方法，其特征在于，包括：

将关键监测数据的编码结果作为明文二值序列;

根据密钥和混沌映射函数，生成两个混沌序列，分别为第一混沌序列和第二混沌序列;根据第一混沌序列和预设字符，构建霍夫曼树;

根据所述第二混沌序列和霍夫曼树，对所述明文二值序列进行加密，得到由多个密文数据组成的密文序列，所述加密的步骤，包括：

获取所有预设字符的多种组合方式，其中，组合方式中包括多个组合，每个组合包含任意两个预设字符，组合中的两个预设字符互为组合字符，且多个组合之间的预设字符不重复;根据第二混沌序列中第二混沌值的大小，从所有组合方式中选择目标组合方式;在目标组合方式中，获得前一个密文数据的组合字符;获得所述组合字符在霍夫曼树上对应的目标子节点;将目标子节点的父节点的另一个子节点作为起始节点;按照明文二值序列中明文二值数据的顺序和数值，在霍夫曼树上从起始节点开始进行游走，直到获得存在预设字符的终止节点;将终止节点对应的预设字符作为密文数据;将游走路径中包含的明文二值数据，从明文二值序列中删除。

2.根据权利要求1所述的基于智能化的矿山装车运输监测方法，其特征在于，所述密钥是根据混沌映射系统的参数和初始条件生成的。

3.根据权利要求1所述的基于智能化的矿山装车运输监测方法，其特征在于，所述根据第一混沌序列和预设字符，构建霍夫曼树，包括：

将第一混沌序列中前R个第一混沌值的累加和，作为第一数值，R表示预设字符的数量;

将第一混沌序列中第i个第一混沌值与第一数值的比值，作为第i个预设字符的预设频率，i取遍[1,R]范围内的所有整数;

根据所有预设字符的预设频率，构建霍夫曼树。

4.根据权利要求1所述的基于智能化的矿山装车运输监测方法，其特征在于，所述根据第二混沌序列中第二混沌值的大小，从所有组合方式中选择目标组合方式，包括：

将所有预设字符的组合方式的数量，记为第一数量;

将第二混沌序列中的第二混沌值与第一数量的乘积取整，记为第二数值S;

将所有组合方式中的第S种组合方式，作为目标组合方式。

5.根据权利要求1所述的基于智能化的矿山装车运输监测方法，其特征在于，所述加密的步骤还包括：

重复所述加密的步骤，直至明文二值序列为空或者无法获得存在预设字符的终止节点时，停止迭代。

6.根据权利要求1所述的基于智能化的矿山装车运输监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

在第一次加密时，将霍夫曼树上的根节点作为起始节点。

7.根据权利要求1所述的基于智能化的矿山装车运输监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

当获得的起始节点是存在预设字符的节点时，将起始节点对应的预设字符，作为密文数据。

8.根据权利要求1所述的基于智能化的矿山装车运输监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

将密文序列存储在服务器上;

将预设字符和密钥存储在离线设备上，所述离线设备只有具有查阅权限的人员能够使用。

9.基于智能化的矿山装车运输监测系统，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现根据权利要求1-8任一项所述的基于智能化的矿山装车运输监测方法。

说明书

技术领域

[0001]本发明涉及安全监测技术领域。更具体地，本发明涉及基于智能化的矿山装车运输监测方法及系统。

背景技术

[0002]煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，将人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等与现代煤炭开发利用深度融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能系统，实现煤矿开拓、采掘、运输、通风、洗选、安全保障、经营管理等过程的智能化运行，对于提升煤矿安全生产水平、保障煤炭稳定供应具有重要意义。

[0003]其中，在矿山装车运输的过程中，通过载重和装载量数据、装卸时间数据、车辆位置数据、运行状态数据等关键监测数据，可以实现对矿山装车运输过程的全面监测和智能化管理，提高装车运输效率、降低成本，并确保装车运输过程的安全;而关键监测数据在传输过程中存在泄露的风险，影响装车运输过程的安全性。

[0004]相关技术中，例如申请公布号为CN115314259B的中国专利申请文件，其公开了矿山运输系统的安全控制方法、客户端、服务端及系统，通过客户端和服务端两侧相对应的两次加密解密，增加了通信数据传输的安全性。

[0005]但是现有加密方式通常是将固定长度的明文加密为固定长度的密文，具有较强的规律性，导致攻击者基于明文和密文之间的规律性，对现有加密方法采取统计分析攻击。

[0006]为了保证关键监测数据的安全性，亟需一种能够抵抗统计分析攻击的加密算法，以实现对关键监测数据的加密。

发明内容

[0007]为解决上述亟需一种能够抵抗统计分析攻击的加密算法，以实现对关键监测数据的加密的技术问题，本发明在如下的多个方面中提供方案。

[0008]本发明提供了基于智能化的矿山装车运输监测方法，包括：将关键监测数据的编码结果作为明文二值序列;根据密钥和混沌映射函数，生成两个混沌序列，分别为第一混沌序列和第二混沌序列;根据第一混沌序列和预设字符，构建霍夫曼树;根据所述第二混沌序列和霍夫曼树，对所述明文二值序列进行加密，得到由多个密文数据组成的密文序列，所述加密的步骤，包括：获取所有预设字符的多种组合方式，其中，组合方式中包括多个组合，每个组合包含任意两个预设字符，组合中的两个预设字符互为组合字符，且多个组合之间的预设字符不重复;根据第二混沌序列中第二混沌值的大小，从所有组合方式中选择目标组合方式;在目标组合方式中，获得前一个密文数据的组合字符;获得所述组合字符在霍夫曼树上对应的目标子节点;将目标子节点的父节点的另一个子节点作为起始节点;按照明文二值序列中明文二值数据的顺序和数值，在霍夫曼树上从起始节点开始进行游走，直到获得存在预设字符的终止节点;将终止节点对应的预设字符作为密文数据;将游走路径中包含的明文二值数据，从明文二值序列中删除。

[0009]本发明在获得每个密文字符时，对应使用到的明文二值数据的数量不固定，相较于现有加密方法中将固定长度的明文加密为固定长度的密文，本发明的加密方法获得的密文序列的规律性较差，使得本发明的加密方法能够抵抗统计分析攻击，提高了关键监测数据的安全性，进而提高了装车运输过程的安全性;

进一步，本发明的加密方法中，获得的起始节点取决于每次加密时获得的目标组合方式和前一次加密时获得的密文数据，因此即使是相同的明文二值数据，也会由于起始节点不同，导致最终获得的密文数据也不同，因此，本发明的加密方法破坏了明文二值数据与密文数据之间的关联，增加了暴力破解的难度，提高了关键监测数据的安全性，进而提高了装车运输过程的安全性;

进一步，本发明根据前一次加密时获得的密文数据，获得每次加密时的起始节点，因此，在对关键监测数据的加密结果即密文序列进行解码时，任何一个密文数据的解密错误产生的细微变化，都会引起密文序列的解密结果的不可区分性的改变，因此，根据本发明的加密方法获得的密文序列具有很强的雪崩效应，提高了关键监测数据的安全性，进而提高了装车运输过程的安全性。

[0010]优选地，所述密钥是根据混沌映射系统的参数和初始条件生成的。

[0011]基于混沌映射函数的伪随机性、对初始条件的敏感性、非周期性和长期不可预测性的特点，本发明根据混沌映射系统的参数和初始条件生成密钥，使得本发明的加密算法具有更高的安全性。

[0012]优选地，所述根据第一混沌序列和预设字符，构建霍夫曼树，包括：将第一混沌序列中前R个第一混沌值的累加和，作为第一数值，R表示预设字符的数量;将第一混沌序列中第i个第一混沌值与第一数值的比值，作为第i个预设字符的预设频率，i取遍[1,R]范围内的所有整数;根据所有预设字符的预设频率，构建霍夫曼树。

[0013]优选地，所述根据第二混沌序列中第二混沌值的大小，从所有组合方式中选择目标组合方式，包括：将所有预设字符的组合方式的数量，记为第一数量;将第二混沌序列中的第二混沌值与第一数量的乘积取整，记为第二数值S;将所有组合方式中的第S种组合方式，作为目标组合方式。

[0014]根据第二混沌序列中第二混沌值的大小，从所有组合方式中选择目标组合方式，使得在每次加密时获得的起始节点不同，进而破坏明文二值数据与密文数据之间的关联性。

[0015]优选地，所述加密的步骤还包括：重复所述加密的步骤，直至明文二值序列为空或者无法获得存在预设字符的终止节点时，停止迭代。

[0016]优选地，所述方法还包括：在第一次加密时，将霍夫曼树上的根节点作为起始节点。

[0017]保证了本发明的加密方法的加密步骤完整性和可实施性。

[0018]优选地，所述方法还包括：当获得的起始节点是存在预设字符的节点时，将起始节点对应的预设字符，作为密文数据。

[0019]优选地，所述方法还包括：将密文序列存储在服务器上;将预设字符和密钥存储在离线设备上，所述离线设备只有具有查阅权限的人员能够使用。

[0020]密钥是用于解密的关键，由于离线设备不易受到网络攻击或远程入侵的影响，将密钥存储在离线设备上可以提高安全性。

[0021]第二方面，本发明提供基于智能化的矿山装车运输监测系统，采用如下的技术方案：

基于智能化的矿山装车运输监测系统，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现上述基于智能化的矿山装车运输监测方法。

[0022]通过采用上述技术方案，将上述的基于智能化的矿山装车运输监测方法生成计算机程序，并存储于存储器中，以被处理器加载并执行，从而根据存储器及处理器制作终端设备，方便使用。

[0023]本发明的有益效果在于：

本发明的加密方法获得的密文序列的规律性较差，使得本发明的加密方法能够抵抗统计分析攻击，提高了关键监测数据的安全性，进而提高了装车运输过程的安全性;

进一步，本发明的加密方法破坏了明文二值数据与密文数据之间的关联，增加了暴力破解的难度，提高了关键监测数据的安全性，进而提高了装车运输过程的安全性;

进一步，根据本发明的加密方法获得的密文序列具有很强的雪崩效应，提高了关键监测数据的安全性，进而提高了装车运输过程的安全性。

[0024]进一步，本发明根据混沌映射系统的参数和初始条件生成密钥，并将密钥存储在离线设备上，使得本发明的加密算法具有更高的安全性。

附图说明

[0025]通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：

图1是示意性示出本发明中基于智能化的矿山装车运输监测方法的流程图;

图2是示意性示出本发明中根据第一混沌序列和所有预设字符，构建的霍夫曼树;

图3是示意性示出第一次加密时的起始节点、二次加密时的起始节点和第三次加密时的起始节点。

具体实施方式

[0026]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0027]下面结合附图来详细描述本发明的具体实施方式。

[0028]本发明实施例公开基于智能化的矿山装车运输监测方法，参照图1，包括步骤S1-步骤S4：

S1. 将关键监测数据的编码结果作为明文二值序列。

[0029]需要说明的是，关键监测数据在传输过程中存在泄露的风险，影响装车运输过程的安全性，因此，需要对关键监测数据进行加密，本发明将关键监测数据的编码结果作为明文二值序列。

[0030]具体的，在矿山装车运输的过程中，通过车辆位置数据、运行状态数据、载重和装载量数据、装卸时间数据、燃料消耗数据、车辆健康状态数据、装载过程监控数据、环境关键监测数据等关键监测数据，可以实现对矿山装车运输过程的全面管理和智能化控制，提高运输效率、降低成本，并确保运输过程的安全。

[0031]其中，车辆位置数据包括车辆的实时位置，运行状态数据包括车辆的实时速度、行驶方向以及是否在规定的路线上行驶，通过监测车辆位置数据和运行状态数据，以确保运输的安全和高效;

通过监测车辆的载重和装载量数据，确保车辆不超载，并根据实际情况进行合理的装载，以提高运输效率和安全性;

通过监测车辆的装卸时间数据，以便进行运输计划的优化和工作流程的改进，提高装卸效率和运输效率;

通过监测车辆的燃料消耗数据，以便进行燃料成本控制和节能减排;

车辆健康状态数据包括车辆的机械状态、发动机运行情况、润滑油温度、水温等参数，通过监测车辆的车辆健康状态数据，及时发现并处理车辆故障，以确保运输过程的顺利进行;

装载过程监控数据包括装载速度、装载均匀度、装载器具的使用情况等，通过监测装载过程监控数据，以确保装载过程的安全和高效;

环境关键监测数据包括运输路线周围的环境情况以及周围地形和道路状况，例如气候、温度、湿度、风力等因素，通过监测环境关键监测数据，以确保运输过程的安全性和适应性。

[0032]进一步，通过常规的编码方式对关键监测数据进行编码，将关键监测数据的编码结果作为明文二值序列;所述明文二值序列由多个明文二值数据组成。

[0033]所述常规的编码方式包括ASCII编码、Unicode编码、UTF-8编码等。

[0034]S2. 根据密钥和混沌映射函数，生成两个混沌序列。

[0035]需要说明的是，混沌映射函数具有伪随机性、对初始条件的敏感性、非周期性和长期不可预测性，常被作为密钥生成器。

[0036]具体的，根据混沌映射系统的参数和初始条件，生成两个密钥;根据其中一个密钥对混沌映射系统的函数进行多次迭代，每次迭代获得一个取值范围为[0,1]的第一混沌值，将所有第一混沌值组成的序列，作为第一混沌序列;根据另一个密钥对混沌映射系统的函数进行多次迭代，每次迭代获得一个取值范围为[0,1]的第二混沌值，将所有第二混沌值组成的序列，作为第二混沌序列。

[0037]所述混沌映射系统包括但不限于Logistic混沌映射系统、Sine混沌映射系统、Singer混沌映射系统、Circle混沌映射系统、Henon混沌映射系统。

[0038]S3. 根据第一混沌序列和预设字符，构建霍夫曼树。

[0039]具体的，从所有字符中不重复地选取R个字符，作为预设字符，所述字符包括但不限于汉字、英文字母、数字。

[0040]其中，R表示预设字符的数量，R等于预设值，预设值为[10,200]范围内的双数，在本实施例中，预设值的取值为40。

[0041]进一步，将第一混沌序列中前R个第一混沌值的累加和，作为第一数值;将第一混沌序列中第i个第一混沌值与第一数值的比值，作为第i个预设字符的预设频率;则第i个预设字符的预设频率满足表达式：

[0042]式中，表示第i个预设字符的预设频率，i取遍[1,R]范围内的所有整数，、分别表示第一混沌序列中第i个第一混沌值和第j个第一混沌值，R表示预设字符的数量，表示第一数值。

[0043]进一步，根据所有预设字符的预设频率，构建霍夫曼树;在构建的霍夫曼树中，只有部分节点存在预设字符，其他节点不存在预设字符。

[0044]示例性的，预设字符包括：a、b、c、d、m、n、x、y，预设字符的预设频率分别为：0.118、0.088、0.235、0.029、0.265、0.118、0.029、0.118、则根据所有预设字符的预设频率，构建的霍夫曼树如图2所示。

[0045]S4. 根据第二混沌序列和霍夫曼树，对明文二值序列进行加密，得到由多个密文数据组成的密文序列。

[0046]需要说明的是，现有加密方式通常是将固定长度的明文加密为固定长度的密文，具有较强的规律性，导致攻击者能够基于明文和密文之间的规律性，对现有加密方法采取统计分析攻击;为了保证关键监测数据的安全性，本发明提出一种能够抵抗统计分析攻击的加密算法，以实现对关键监测数据的加密。

[0047]具体的，根据所述第二混沌序列和霍夫曼树，对所述明文二值序列进行加密，得到由多个密文数据组成的密文序列，所述加密的步骤，包括：

1、获取所有预设字符的多种组合方式，其中，组合方式中包括多个组合，每个组合包含任意两个预设字符，组合中的两个预设字符互为组合字符，且多个组合之间的预设字符不重复。

[0048]示例性的，将字符“x”、“y”、“m”、“n”作为预设数据时，共有3种组合方式，分别为{(x,y),(m,n)}，{(x,m),(n,y)}和{(x,n),(m,y)};其中，在第1种组合方式{(x,y),(m,n)}中，(x,y)为一个组合，在该组合中，字符“x”和“y”互为组合字符，(m,n)}为一个组合，在该组合中，字符“m”和“n”互为组合字符;在第2种组合方式{(x,m),(n,y)}中，(x,m)为一个组合，在该组合中，字符“x”和“m”互为组合字符，(n,y)}为一个组合，在该组合中，字符“n”和“y”互为组合字符;在第3种组合方式{(x,n),(m,y)}中，(x,n)为一个组合，在该组合中，字符“x”和“n”互为组合字符，(m,y)}为一个组合，在该组合中，字符“m”和“y”互为组合字符。

[0049]2、根据第二混沌序列中第二混沌值的大小，从所有组合方式中选择目标组合方式，包括：将所有预设字符的组合方式的数量，记为第一数量;将第二混沌序列中的第二混沌值与第一数量的乘积取整，记为第二数值S;将所有组合方式中的第S种组合方式，作为目标组合方式。

[0050]3、在目标组合方式中，获得前一个密文数据的组合字符。

[0051]示例性的，当目标组合方式为{(a,n),(b,c),(x,m),(d,y)}，前一个密文数据为“b”时，在目标组合方式中，预设字符“b”的组合字符为预设字符“c”，因此，前一个密文数据的组合字符为预设字符“c”。

[0052]需要说明的是，本发明根据前一次加密时获得的密文数据，获得每次加密时的起始节点，因此，在对关键监测数据的加密结果即密文序列进行解码时，任何一个密文数据的解密错误产生的细微变化，都会引起密文序列的解密结果的不可区分性的改变，因此，根据本发明的加密方法获得的密文序列具有很强的雪崩效应，提高了关键监测数据的安全性，进而提高了装车运输过程的安全性。

[0053]4、获得所述组合字符在霍夫曼树上对应的目标子节点;将目标子节点的父节点的另一个子节点作为起始节点。

[0054]需要特殊说明的是，在第一次加密时，将霍夫曼树上的根节点作为起始节点。

[0055]需要说明的是，本发明的加密方法中，获得的起始节点取决于每次加密时获得的目标组合方式和前一次加密时获得的密文数据，因此即使是相同的明文二值数据，也会由于起始节点不同，导致最终获得的密文数据也不同，因此，本发明的加密方法破坏了明文二值数据与密文数据之间的关联，增加了暴力破解的难度，提高了关键监测数据的安全性，进而提高了装车运输过程的安全性。

[0056]5、按照明文二值序列中明文二值数据的顺序和数值，在霍夫曼树上从起始节点开始进行游走，直到获得存在预设字符的终止节点;将终止节点对应的预设字符作为密文数据。

[0057]需要特殊说明的是，当获得的起始节点是存在预设字符的节点时，由于此时该起始节点下面不存在子树，因此，从该起始节点开始进行游走，获得存在预设字符的终止节点就是起始节点本身，且游走的路径长度为0，此时，将该起始节点对应的预设字符，作为本次加密获得的密文数据;

6、将游走路径中包含的明文二值数据，从明文二值序列中删除。

[0058]7、重复所述加密的步骤，直至明文二值序列为空或者无法获得存在预设字符的终止节点时，停止迭代。

[0059]需要说明的是，本发明在获得每个密文字符时，对应使用到的明文二值数据的数量不固定，相较于现有加密方法中将固定长度的明文加密为固定长度的密文，本发明的加密方法获得的密文序列的规律性较差，使得本发明的加密方法能够抵抗统计分析攻击，提高了关键监测数据的安全性，进而提高了装车运输过程的安全性。

[0060]示例性的，当明文二值序列为{1,0,1,1,0,1,0,1,1,1,0,0,0,1,0,…}时，根据第二混沌序列和图2所示的霍夫曼树，对明文二值序列进行加密，具体过程如下：

(1)在进行第一次加密时，将霍夫曼树上的根节点作为起始节点，具体请参阅图3所示的“第一次加密时的起始节点”;在霍夫曼树上，按照明文二值序列中的明文二值数据，从起始节点开始进行游走，直到获得存在预设字符的终止节点，此时获得的终止节点对应的预设字符为“b”，此时的游走路径为明文二值序列中前4个明文二值数据组成的路径“1011”;将终止节点对应的预设字符“b”作为第1个密文数据;游走路径“1011”包含的明文二值数据从明文二值序列中删除，也即是将明文二值序列中的前4个明文二值数据删除，获得新的明文二值序列为{0,1,0,1,1,1,0,0,0,1,0,…};

(2)在进行第二次加密时，根据第二混沌序列中的第二混沌值的大小，从所有组合方式中选择的目标组合方式为{(a,n),(b,c),(x,m),(d,y)}，前一个密文数据为预设字符“b”，在目标组合方式中，预设字符“b”的组合字符为预设字符“c”，因此，前一个密文数据的组合字符为预设字符“c”;获得组合字符在霍夫曼树上对应的目标子节点，将目标子节点的父节点的另一个子节点作为起始节点，具体请参阅图3所示的“第二次加密时的起始节点”;在霍夫曼树上，按照新的明文二值序列中的明文二值数据，从起始节点开始进行游走，直到获得存在预设字符的终止节点，此时获得的终止节点对应的预设字符为“a”，此时的游走路径为新的明文二值序列中第1个明文二值数据组成的路径“0”;将终止节点对应的预设字符“a”作为第2个密文数据;游走路径“0”包含的明文二值数据从新的明文二值序列中删除，也即是将新的明文二值序列中的第1个明文二值数据删除，获得新的明文二值序列为{1,0,1,1,1,0,0,0,1,0,…};

(3)在进行第三次加密时，根据第二混沌序列中的第二混沌值的大小，从所有组合方式中选择的目标组合方式为{(a,m),(d,c),(x,b),(n,y)}，前一个密文数据为预设字符“a”，在目标组合方式中，预设字符“a”的组合字符为预设字符“m”，因此，前一个密文数据的组合字符为预设字符“m”;获得组合字符在霍夫曼树上对应的目标子节点，将目标子节点的父节点的另一个子节点作为起始节点，具体请参阅图3所示的“第三次加密时的起始节点”;在霍夫曼树上，按照新的明文二值序列中的明文二值数据，从起始节点开始进行游走，直到获得存在预设字符的终止节点，此时获得的终止节点对应的预设字符为“x”，此时的游走路径为新的明文二值序列中前3个明文二值数据组成的路径“101”;将终止节点对应的预设字符“x”作为第3个密文数据;游走路径“101”包含的明文二值数据从新的明文二值序列中删除，也即是将新的明文二值序列中的前3个明文二值数据删除，获得新的明文二值序列为{1,0,1,1,1,0,0,0,1,0,…};

(4)以此类推，直至明文二值序列为空或者无法获得存在预设字符的终止节点时，停止迭代。

[0061]进一步，密文序列为乘务数据的加密结果，对密文序列进行存储，所述密文序列存储在服务器上;将获取的预设字符和密钥存储在离线设备上，例如U盘、磁盘、固态硬盘等，为了保证乘务数据的安全性，只有具有查阅权限的人员能够使用存储了预设字符和密钥的离线设备，通过将存储了预设字符和密钥的离线设备与存储了密文序列的服务器进行连接，通过预设字符和密钥对密文序列进行解密，获得乘务数据。

[0062]所述解密过程为：根据密钥和混沌映射函数，生成两个混沌序列;根据第一混沌序列和所有预设字符，构建霍夫曼树;在根据第二混沌序列和霍夫曼树，对密文序列中每个密文数据进行解密的过程中，根据第二混沌序列，确定对该密文数据解密时所有预设字符的组合方式;在所述组合方式中，获得前一个密文数据的组合字符;将所述组合字符所在节点的父节点的另一个子节点，作为起始节点;在霍夫曼树上，获取从起始节点开始进行游走，直到游走至该密文数据对应的节点时的路径，将获得的路径对应的二进制数据加入到明文二值序列中;对下一个密文数据进行解密，直到获得所有密文数据的解密结果，此时，通过编码方式对明文二值序列进行解码，获得的解码结果为乘务数据。

[0063]需要特殊说明的是，在对第一个密文数据进行解密时，将霍夫曼树上的根节点作为起始节点。

[0064]需要说明的是，本发明根据混沌映射系统的参数和初始条件生成密钥，并将密钥存储在离线设备上，使得本发明的加密算法具有更高的安全性。

[0065]本发明实施例还公开基于智能化的矿山装车运输监测系统，包括处理器和存储器，存储器存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现根据本发明的基于智能化的矿山装车运输监测方法。

[0066]上述系统还包括通信总线和通信接口等本领域技术人员熟知的其他组件，其设置和功能为本领域中已知，因此在此不再赘述。

[0067]在本说明书的描述中，“多个”、“若干个”的含义是至少两个，例如两个，三个或更多个等，除非另有明确具体的限定。

[0068]虽然本说明书已经示出和描述了本发明的多个实施例，但对于本领域技术人员显而易见的是，这样的实施例只是以示例的方式提供的。本领域技术人员会在不偏离本发明思想和精神的情况下想到许多更改、改变和替代的方式。应当理解的是在实践本发明的过程中，可以采用对本文所描述的本发明实施例的各替代方案。

说明书附图(3)