Uno de los cuellos de botella que obstaculizan las aplicaciones (por ejemplo, la navegación de vehículos) de blockchain-UCAN es la privacidad. Un blockchain fragmentado puede proteger los datos del vehículo hasta cierto punto. Sin embargo, las cargas de fragmentos desiguales conducen a un bajo rendimiento y a una mala extracción de características en blockchain-UCAN. Este documento propone un método óptimo de binarización de imágenes (OTSU-GK) para mejorar las características de la imagen y reducir la cantidad de datos subidos, mejorando así el rendimiento. Específicamente, OTSU-GK utiliza un método de núcleo gaussiano donde los parámetros se optimizan mediante búsqueda en cuadrícula para mejorar el cálculo del umbral. Además, hemos diseñado un blockchain fragmentado basado en un Puntaje de Carga de Nodo (NLS), que considera el número de transacciones históricas, tipos de transacciones, frecuencia de transacciones y otras métricas para equilibrar las cargas de fragmentos y mejorar aún más el rendimiento. Los resultados experimentales muestran que OTSU-GK mejora en un 74.3%, 58.7% y 83% en SSIM, RMSE/MAE/AER y rendimiento. Además, reduce IL en un 70.3% en comparación con otros métodos.