1.一种数据安全传输方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆位置数据和行驶矢量数据，并在车辆位置数据位于预警路段时，基于行驶矢量数据和预警路段判定当前车辆是否持续靠近预警路段对应的脱敏区域，若是持续靠近，则基于过去10‑30秒内的车辆运动矢量轨迹通过卡尔曼滤波算法预测车辆到达脱敏区域边界位置的时间，记为第一脱敏触发时间；

在到达第一脱敏触发时间的情况下，基于当前车辆位置信息和车辆速度判定是否执行脱敏行车驾驶操作，若车辆位置信息位于脱敏区域内，而车辆速度大于预设速度阈值，则执行位置修正操作，若修正后的车辆位置信息依旧在脱敏区域内则执行所述脱敏行车驾驶操作，以去除车载摄像头拍摄的视频数据中有关人体部分的图像，进而得到脱敏数据，所述脱敏数据为包含人体部分的视频数据；

将脱敏数据基于时间序列进行切片处理，得到多个脱敏片段，并依次对每个所述脱敏片段进行哈希计算，得到每个脱敏片段对应的哈希值，并将所述哈希值上传到车企后台服务器进行备份处理；

其中，判定当前车辆位置是否位于脱敏区域内的操作步骤为：

在当前车辆位置信息位于脱敏区域内，且车辆速度大于预设速度阈值的情况下，获取所述脱敏区域对应的标识码，并基于所述标识码向第一服务器申请对应的参照特征集，所述参照特征集为多个不同角度的脱敏区域内建筑物的线性轮廓特征；

获取近期3‑5秒内通过车载摄像头拍摄的多张行车环境照片，并检测每张行车环境照片中的建筑轮廓特征与所述参照特征集中的线性轮廓特征的匹配程度，若存在任意一张行车环境照片中的建筑轮廓特征与所述参照特征集中的线性轮廓特征的匹配度大于预设匹配阈值，则判定当前车辆位于所述脱敏区域内；

若不存在与所述参照特征集中的线性轮廓特征相匹配的行车环境照片，则判定当前车辆不在所述脱敏区域内；

其中，所述检测每张行车环境照片中的建筑轮廓特征与所述参照特征集中的线性轮廓特征的匹配程度，包括：获取第一行车环境照片，并在当前时区时间处于暗光时区时，将第一行车环境照片分解为第一环境反射率子图和第一光照子图，且所述第一环境反射率子图和第一光照子图之间共享权重；

通过Enhance‑Net模型对所述第一光照子图进行光照增强处理，并通过当前时间节点对增强后的第一光照子图进行曝光修正，进而防止过度光照增强处理导致的过度曝光成像，将修正后的第一光照子图记为第二光照子图；

将第一环境反射率子图中的扩张卷积通过特征增强模块中的长路径融合浅层和深层的信息凸显第一环境反射率子图中的噪点特征，并通过小波硬阈值滤波去除所述第一环境反射率子图中的噪点，得到第二环境反射率子图；

将所述第二光照子图和所述第二环境反射率子图重新组合，得到增强后的第一行车环境照片，记为第二行车环境照片；

基于特征提取算法在所述第二行车环境照片中存在建筑物图像特征的情况下，识别并描绘建筑条形的LBP特征，并将描绘出的LBP特征与所述参照特征集中的每个线性轮廓特征进行相似度匹配。