CN104730494A - 移动枪声检测 - Google Patents

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CN104730494A CN201410804003.0A CN201410804003A CN104730494A CN 104730494 A CN104730494 A CN 104730494A CN 201410804003 A CN201410804003 A CN 201410804003A CN 104730494 A CN104730494 A CN 104730494A
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托马斯·约瑟夫·赫尔曼
罗伯特·布鲁斯·克雷夫
约翰·罗伯特·范·维米尔斯
帕特里克·凯文·赫鲁伯
迈克尔·赫兹尼
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Abstract

第一计算机配置成从第一交通工具中的至少一个第二计算机接收与枪声有关的数据。然后计算机配置成从数据确定枪声的位置并且传输包括枪声位置的消息至第二交通工具中的至少一个第三计算机。

Description

移动枪声检测
背景技术
当前存在用于识别枪声的存在和潜在位置的枪声识别(GSR)和定位系统。这样的系统在城市和/或高犯罪地区可能特别有用。GSR系统可以识别与枪声有关的声音信号,并且甚至可以能够预测枪声的位置或大概位置。此外,GSR系统可以配置成向应急响应系统报告枪声和它的潜在位置。然而,当前的GSR系统在提供枪声的精确位置并且提供监控和响应这样的位置的它们的能力方面是有限的。
发明内容
根据本发明,提供一种系统,其包含第一计算机,第一计算机包含处理器和存储器并且配置成:
从第一交通工具中的至少一个第二计算机接收与枪声有关的数据;
从数据确定枪声的位置;以及
传输包括枪声位置的消息至第二交通工具中的至少一个第三计算机。
在本发明的一个实施例中,第一计算机在第三交通工具中。
在本发明的一个实施例中,至少一个第二计算机是多个第二计算机。
在本发明的一个实施例中,至少一个第三计算机是多个第三计算机。
在本发明的一个实施例中,从数据确定枪声的位置包括比较与枪声有关的时间标记,每个时间标记从多个第二计算机中的一个接收。
在本发明的一个实施例中,消息包括用于增加第二交通工具和枪声位置之间的距离的路线。
在本发明的一个实施例中,数据包括第一交通工具的地理坐标。
在本发明的一个实施例中,数据包括图像数据和音频数据中的至少一个。
在本发明的一个实施例中,第一计算机进一步配置成呼叫紧急服务提供者识别枪声位置。
在本发明的一个实施例中,至少一个第二计算机和至少一个第三计算机是同一计算机。
根据本发明,提供一种系统,其包含第一交通工具中的计算机,计算机包含处理器和存储器并且配置成:
检测枪声;
传输与枪声有关的数据至远程计算机;以及
从远程计算机接收识别枪声的位置的消息。
在本发明的一个实施例中,远程计算机在第二交通工具中。
在本发明的一个实施例中,本发明的系统进一步地包含第二交通工具中的计算机,计算机包含处理器和存储器并且配置成:
检测枪声;
传输与枪声有关的数据至远程计算机;以及
从远程计算机接收识别枪声的位置的第二消息。
在本发明的一个实施例中,本发明的系统进一步地包含第二交通工具中的计算机,计算机包含处理器和存储器并且配置成从远程计算机接收识别枪声的位置的第二消息。
在本发明的一个实施例中,远程计算机处于固定的位置。
在本发明的一个实施例中,数据包括第一交通工具的地理坐标。
在本发明的一个实施例中,数据包括图像数据和音频数据中的至少一个。
在本发明的一个实施例中,第一交通工具中的计算机进一步配置成呼叫紧急服务提供者识别枪声位置。
在本发明的一个实施例中,消息包括用于增加第二交通工具和枪声位置之间的距离的路线。
附图说明
图1是示例性枪声检测系统的方框图。
图2是用于服务器管理枪声识别数据的示例性程序的示意图。
图3是用于交通工具中的枪声检测的示例性程序的示意图。
图4是用于没有网络连接的交通工具中的枪声检测的示例性程序的示意图。
图5是用于具有网络连接的交通工具中的枪声检测的示例性程序的示意图。
图6是用于具有网络连接并且是交通工具组的一部分的交通工具中的枪声检测的示例性程序的示意图。
具体实施方式
引言
图1是示例性枪声检测系统100的方框图。一个或多个交通工具101可以包括在系统100中。每个交通工具101通常配备有一个或多个配置成获得收集的数据115并将收集的数据115提供给计算装置105的数据收集器110。计算装置105通常包括例如用于识别枪声的指令以估计收集的数据115。(为了便于说明,在图1中仅显示一包括元件105、110、115的交通工具101,尽管这些元件通常包括在每个交通工具101中。)
与检测的枪声有关的信息和与已经检测到枪声的地区有关的其它收集的数据115,可以通过网络120提供至服务器125并且储存在数据存储器130中。服务器125可以从一个或多个交通工具101搜集收集的数据115以识别或估计枪声位置195。此外,服务器125可以在一段时间内从一个或多个在预先定义的邻近枪声位置195的范围内的交通工具101接收收集的数据115。从一组交通工具101搜集数据有利地提供比可能的其它方式更多的与位置195有关的信息,和/或位置195的更精确确定。此外,服务器可以向一个或多个在例如枪声位置195的半径这样的预先确定的距离以内的交通工具101提供例如用于进一步地监控、搜集收集的数据115等这样的指令。此外,服务器125可以从一个或多个比如紧急交通工具102这样的紧急响应器请求在枪声位置195的援助。
示例性系统元件
例如摩托车、电动自行车或踏板车、汽车、轻型载货汽车、中型或重型载货汽车、飞机、火车、公共汽车、船只等这样的交通工具101,包括交通工具计算机105。计算机105也可以配备在比如交通控制箱、邮箱这样的固定位置,或其它方便的位置或在比如移动电话、平板电脑或膝上型电脑等这样的手持式游牧装置150中。计算机105可以包括或通信地耦接至多于一个包括在交通工具101中用于监控和/或控制例如发动机控制单元(ECU)、变速器控制单元(TCU)等这样的各种交通工具组件的例如控制器诸如此类的计算装置。
计算机105通常包括用于评估收集的数据115以确定与枪声有关的位置195的存在并且估计与枪声有关的位置195的指令。用于解释检测的声音并且将检测的声音的音频信号与枪声联系起来的各种机制是已知的并且可以在计算机105中执行。例如,利用一堆以几何式样(例如,T形)设置的高度灵敏的麦克风的机制是已知的。麦克风可以用于检测枪声事件的声音信号,其可以用于比较强度并且计时以定位枪声源或“确定”枪声源的位置。
由于比如交通工具方向、离枪声位置195的距离、斜度、高度和交通工具封闭件(例如,窗子和门)的状态这样的真实世界因素,对于给定的交通工具101,记录的声音的强度可能变化。为了补偿可能导致在交通工具101客舱麦克风处的测量的音频信号电平和/或三角测量计算中的音频接收的时间的潜在的系统误差,收集的数据115可以包括供比如窗子的状态(在高处、在低处、部分打开)、门的状态(打开、关闭)、罗盘航向(NSWE方位)或例如相对于枪声位置195的麦克风方向、180度远离源位置195或在零和180之间的其它定向角这样的交通工具101的方向这样的音频数据补偿使用的属性。此外,交通工具101斜度和高度可以在麦克风处接收的信号电平中和信号到达的时间中扮演一个因素(例如,两交通工具101可能是在相同的GPS经度和纬度坐标处,然而一交通工具101可以在停车建筑物的六(6)层同时第二交通工具101在地面上)。同样地,由于离枪源垂直距离的相同原因,从游牧装置150收集的音频声音应该包括关于经度、纬度和高度的GPS位置数据。
此外,系统100可以有利地使用一种新机制,其包括根据交通工具101传感器数据收集器110识别枪声事件。如下面所讨论,交通工具101可以包括一种仅基于交通工具101的收集的数据115的用于估计枪声位置195的机制。然而,不管交通工具101是否包括这样的机制,交通工具101也可以向比如云服务器125这样的单独计算实体提供数据115,其可以使用例如由全球定位系统(GPS)诸如此类确定的识别的交通工具101的位置以粗略估计枪声事件的源的位置195。另外,来自区域中的多个交通工具101的识别同一枪声事件的相似信息,可以由服务器125用于例如通过使用来自各自不同交通工具101的包括在收集的数据115中的时间标记和已知的三角测量技术来提高枪声位置195的近似值的准确度。可以发送数据115至中心服务器125并且从服务器125接收枪声位置195的估计值和其它信息的交通工具101,这里在下面为了方便被称为“A型”交通工具101。
可选地或附加地,交通工具101可以包括至少一个可以检测声音信号和收集的数据115两者的耦接的传感器阵列(例如,噪声消除麦克风阵列)数据收集器110。在这种情况下,交通工具101计算机105可以配置成不依赖于通过服务器125从交通工具101和/或其它交通工具101聚集的时间标记数据115而粗略估计枪声位置195。可以独立地估计枪声位置的交通工具101,这里在下面为了方便被称为“B型”交通工具101。注意,系统100中的交通工具101可以是A型交通工具、B型交通工具或两者中的任何一个。
此外,如上面所提到的,并且如当使用来自A型交通工具101的数据115时所需要的,计算机105和/或服务器125可以利用一天中识别枪声事件的时刻以进一步地提高位置195近似值的准确度。例如,时间信号标记可以从比如从GPS卫星接收到的共享时钟获得以确保每个交通工具101以共同的参考标记时间。此外,时间标记的准确度应该具有足够绘制出来自多个位置的音频反射的分辨率(例如,10毫秒),枪声从该多个位置捕获以允许三角测量。例如,从枪声生成的振动或压力波可以共振并且可以由交通工具101上的比如发动机爆震传感器、气压传感器或撞击加速度计这样的各种传感器数据收集器110检测。这样的振动或压力波的振幅可以使得枪声事件立即被识别。
更进一步地,服务器125和/或计算机105可以使用包括与收集的数据115的参数有关的储存信息的比较以将收集的数据115识别为异常,即不可能与交通工具101系统有关,并且实际上很可能与枪声事件有关。例如,根据储存的逻辑和/或参数,如果交通工具不处于发动机爆震将会发生的状态,则发动机爆震可以作为事件的源而被排除。例如,发动机关闭、冷发动机温度和低负荷都是发动机爆震不会发生的条件。相似的逻辑可以应用于其它收集的传感器数据115,例如预计气压在短的时间跨度内不会有大的变化。此外,在同一时间内看到多个传感器数据收集器110上的相似异常,可以提高检测中的置信。
由传感器数据收集器110记录的收集的数据115的量级可以大到足够把“正常”的传感器事件与“异常”潜在的枪声事件区别开来。例如,关于交通工具101里面的枪声的声音事件的量级将比通常在入侵传感器或语音麦克风上看到的事件的量级大的多。此外,注意,如果多个交通工具源在特定的地理邻近和时间范围内接收相同的事件,则这个信息可以用于进一步地推断枪声事件发生。
用于枪声事件的检测的又一机制可以包括枪炮口冲击波或其它爆炸的视频识别。交通工具101中的内置照相机数据收集器110可以识别闪光,并且计算机105可以用比如是在晚上以及不是太阳眩光或者强度和持续时间不匹配闪光灯或交通工具前灯的特征这样的已知事实来排除其它潜在的原因。此外,如果枪声事件在交通工具里面发生,则振动的振幅将如此高以便指示这样的事件在交通工具的客舱里面发生。
其它系统可以利用例如通过蓝牙诸如此类连接至计算机105的用户的移动装置150,其包括装置150的麦克风或加速度计等以识别枪声事件。结合各种识别源并且执行逻辑分析将提高检测方法的鲁棒性并且减少错误的检测。一俟识别为潜在的枪声事件,可以记录事件的时间,然后当例如交通工具101这样的多个源报告具有时间相位偏移的同一事件,可以确定离每个记录源的距离,然后可以使用已知的数学方法确定事件的源的大概位置195。
通常,当本公开涉及确定、识别位置195等时,应该理解的是,这意味着粗略估计或估计枪声位置195。也就是说,如将被认可的是,比如这里讨论的使用如上面关于B型交通工具101等描述的传感器阵列的例如三角测量技术这样的技术,可以具有合理的误差幅度和/或提供在合理的确定度范围内的位置195的近似值的识别。
计算机105通常配置成用于在控制器局域网络(CAN)总线诸如此类上通信。计算机105也可以具有至机载诊断连接器(OBD-II)的连接。通过CAN总线、OBD-II和/或其它有线或无线机制,计算机105可以传输消息至交通工具中的各种装置和/或从包括数据收集器110的例如控制器、致动器、传感器等这样的各种装置接收消息。可选地或附加地,在计算机105实际上包含多个装置的情况下,CAN总线诸如此类可以用于在表示为本公开中的计算机105的装置之间通信。
另外,计算机105可以配置成用于通过网络120与服务器125、一个或多个装置150等通信,如下面所描述的,网络120可以包括例如移动电话、蓝牙、有线和/或无线分组网络等这样的各种有线和/或无线网络技术。此外,计算机105可以例如从一个或多个数据收集器110和/或比如交互式语音响应(IVR)系统、包括触摸屏诸如此类的图形用户界面(GUI)、光和/或声音发生器这样的人机界面(HMI)接收和/或储存收集的数据115以提供视觉和/或音频消息或警报等。计算机也可以提供输出,例如以显示来自服务器125的消息、指令诸如此类。
计算机105可以储存或从数据收集器110获得识别包括计算机105的交通工具101的信息。此外,计算机105可以储存识别交通工具101属于的安全组或组的信息。交通工具101组可以包括可以连同例如交通工具识别号码(VIN)这样的关于交通工具101的唯一的或实质上唯一的标识符一起通信至服务器125的常用标识符。交通工具101组可以包括例如警察局、出租车或出租车队、租赁汽车车队、公民安全组等这样的车队的交通工具101部分。
数据收集器110可以包括各种装置,其包括比如麦克风、照相机等这样的音频和视觉传感器。此外,交通工具中的各种控制器和/或传感器可以操作为数据收集器110以通过CAN总线提供数据115,例如与检测到的声音、图像、交通工具速度、加速度等有关的数据115,识别交通工具101例如交通工具识别号码(VIN)诸如此类等的数据。此外,传感器诸如此类、全球定位系统(GPS)设备等可以包括在交通工具中并且配置为数据收集器110以例如通过有线或无线连接直接提供数据至计算机105。
尤其,数据收集器110可以包括在交通工具101中和/或配置成用于枪声检测。数据收集器110和可以由各自数据收集器110提供用于枪声检测的收集的数据115的示例,提供在下面的表1中:
表1
计算机105的存储器通常在存储器和/或缓冲区中储存收集的数据115,例如缓冲区可以在例如30秒、一分钟、五分钟等这样的一段时间内储存音频和/或图像数据,和/或可以从存储器或缓冲区传输收集的数据115或实质上实时地传输收集的数据115至服务器125。收集的数据115可以包括各种从数据收集器110收集在交通工具101中的数据和/或储存在计算机105存储器中的数据,例如通过一个或多个数据收集器110获得的声音和/或图像,地理坐标或提供交通工具101的位置的其它信息,比如VIN、牌照号码诸如此类等这样的交通工具101识别信息。交通工具101——例如计算机105——可以配置成采取特殊行动以启用或禁用数据收集器110以保持蓄电池电荷。非限制性示例是交通工具101可以识别交通工具101的当前地理位置是处于比如接近自动柜员机(ATM)或夜间现金兑现(nightcash drop)这样的危险区域中,并且可以启用数据收集器110,或如果担心地理区域,则用户可以手动地启用它们。或者,交通工具101可以基于如记录在数据存储器130和/或美国联邦调查局(FBI)或市政数据库中的过去的枪声活动的历史记录,启用数据收集器110。另一示例可以当检测到警车追赶嫌疑犯或在至犯罪、事故或例如由速度或警报激活所确定的其它突发事件现场的路上,激活数据收集器。
数据115的示例提供在上面,此外,数据115可以包括在计算机105中计算或在计算机105中由此导出的数据。例如,收集的图像数据115可经受光学字符识别(OCR)程序,例如以提供与路标、牌照号码、可能的枪声犯罪者的照片或图像等有关的信息。通常,收集的数据115可以包括可以由收集装置110搜集的任何数据和/或从这样的数据计算的任何数据。因此,收集的数据115可以包括与交通工具101位置、操作和/或性能有关的各种数据,以及与邻近交通工具101的环境有关的数据。计算机105可以进一步地配置成提高由数据收集器110收集的数据115的质量。例如,计算机105可以激活内部或外部交通工具101灯以更好地照亮由图像收集装置110监控的一个或多个区域,或计算机105可以停用交通工具101扬声器以允许麦克风数据收集器110更好地收集音频数据115。
图1中描绘的网络120表示一种或多种机制,交通工具计算机105可以通过该机制与远程服务器125和/或用户装置150通信。因此,网络120可以是各种有线或无线通信机制中的一个或多个,其包括有线(例如,电缆和光纤)和/或无线(例如,移动电话、无线电、卫星、微波和射频)通信机制的任何所需组合和任何所需的网络拓扑结构(或当利用多个通信机制时的拓扑结构)。示例性通信网络包括无线通信网络(例如,使用蓝牙、IEEE 802.11等)、局域网(LAN)和/或包括因特网的广域网(WAN),其提供数据通信服务。
服务器125可以是一个或多个计算机服务器,每个通常包括至少一个处理器和至少一个存储器,存储器储存由处理器可执行的指令,包括用于执行这里描述的各个步骤和程序的指令。服务器125可以包括或通信地耦接至用于储存从一个或多个交通工具101计算机105等上传的数据115的数据存储器130。
用户装置150可以是包括处理器和存储器以及通信能力的各种计算装置中的任何一个。例如,用户装置150可以是包括使用IEEE 802.11、蓝牙和/或蜂窝通信协议用于无线通信的能力的便携式计算机、平板电脑、智能手机等。此外,用户装置150可以使用这样的通信能力通过包括交通工具计算机105的网络120与交通工具计算机105通信。用户装置150可以与交通工具101计算机105比如交通工具101中的网络、比如蓝牙这样的已知协议等这样的其它机制通信。因此,用户装置150可以用于执行这里归因于数据收集器110的特定操作,例如用户装置150中的语音识别功能、照相机、全球定位系统(GPS)功能等,可以用于提供数据115至计算机105。此外,用户装置150可以用于向计算机105提供人机界面(HMI)。程序流程
图2是用于服务器125管理枪声识别数据的示例性程序200的示意图。程序200在框205开始,在框205中,服务器125从交通工具101、游牧装置150或已经检测到枪声的固定监控位置接收报告。这样的通信可以是通过网络120发送的数据包的形式。报告可以包括交通工具101位置(例如,使用地理坐标诸如此类)或装置150位置。此外,交通工具101可以将VIN或其它唯一的或实质上唯一的交通工具101标识符——并且如果适用——用于交通工具101属于的安全组的标识符通信至服务器。此外,来自交通工具101的报告通常包括声音强度和其它数据,其连同与声音数据有关的时间标记,指示枪声。
接下来,在框210中,服务器125确定枪声位置195并且识别枪声位置195周围的检测到的枪声的区域。例如,区域可以是枪声位置195周围例如100码、四分之一英里等这样的预先确定的半径。此外,由服务器125识别的枪声区域可依赖于枪声位置195的地理坐标。例如,枪声区域的大小可根据城市地区的人口和/或建筑密度改变,例如在更密集的区域较小。根据例如比较报告枪声的各种交通工具101的地理坐标、由各自交通工具101记录的声音强度以及与由各自交通工具101记录的声音有关的时间标记这样的已知的三角测量方法,可以确定枪声位置195。
接下来,在框215中,服务器125可以派遣例如警察援助、紧急医疗援助等这样的援助至在框205的消息中识别的枪声位置195。例如,服务器125可以配置成访问911服务诸如此类以提供在枪声位置195对警察和/或医疗援助的请求。为了提供这样的请求,服务器125可以进一步地配置成从枪声位置195的地理坐标确定街道地址。
接下来,在框220中,服务器125通常发送数据、指令等至在框210中确定的枪声区域中的交通工具101。例如,服务器125可以广播枪声已经在枪声位置195中检测到的消息至安全组中的交通工具101。此外,服务器125可以要求枪声区域中的交通工具101获得收集的数据115并且提供这样的收集的数据115至服务器125。收集的数据115可以包括来自一个或多个交通工具101上的麦克风和/或照相机数据收集器110的音频和/或图像,并且可以作为与枪声有关的证据而用于追踪枪声犯罪者和其它执法目的。此外,服务器125或分配器可以发送命令至无线交通控制器以从进入枪声位置195的预先定义的半径范围内的区域阻塞交通(例如,使某些交通信号灯变红)直到有来自第一响应器的“解除警报”。
此外,如下面所描述,计算机105可以包括储存可与枪声有关的收集的数据115的存储器和/或缓冲区。因此,来自服务器125的请求可以包括对由计算机105先于枪声事件、在枪声事件期间以及紧接着枪声事件之后储存的缓冲数据115的请求。例如,记录的声音和/或图像可以提供表明或在其它方面与枪声犯罪者即枪的射击者有关的证据。
此外,在框220中通过服务器125发送的信息可以包括用于交通工具101退出枪声区域的指令或方向。也就是说,交通工具101的乘员很可能希望离开邻近枪声位置195的位置。因此,服务器125可以将枪声位置195与例如主要道路、具有允许通过的交通状况的道路等这样的潜在逃生路线相比较,以向枪声区域中的交通工具101推荐路线。
在框220之后,程序200结束。
图3是用于交通工具101中的枪声检测的示例性程序300的示意图。程序300在框305开始,在框305中,计算机105触发枪声检测监控。枪声监控触发可包括交通工具101中的一个或多个事件。枪声监控触发的目的通常是确保当交通工具101不操作时,计算机105不操作监控枪声,从而避免交通工具101蓄电池上不必要或不利的消耗。枪声监控触发的示例将是交通工具101发动机的通电,其可以通过CAN总线上的通信、通过交通工具101发动机的音频检测、交通工具防盗移动检测器等检测。
接下来,在框310中,计算机105确定它是否配置成或可以与网络120联系。如果计算机105不与网络120联系,那么程序300过渡到图4的程序400。如果可以联系网络120,那么程序300继续到框315。
在框315中——框315可以在框310之后——计算机105确定包括计算机105的交通工具101是否是安全组的一部分。如果不是安全组的一部分,则程序300过渡到图5的程序500。如果交通工具101是安全组的一部分,那么程序300过渡到图6的程序600。
图4是用于没有网络120连接的交通工具101中的枪声检测的示例性程序400的示意图。程序400在框405开始,在框405中,计算机105执行监控以检测枪声。如上面所提到的,用于检测枪声和枪声位置195的各种已知的机制以及这里公开的例如如先前描述的枪闪光的视频识别或发动机爆震传感器上超过的振动阈值、交通工具101麦克风、气压传感器等这样的新机制存在,并且可以在计算机105中执行。这样的机制和/或其它机制可以使用从存在于交通工具101中的数据收集器110获得的收集的数据115。通常,情景意识和逻辑条件可以一起用于推断发生可能的枪声事件,例如交通工具101处于怠速状态并且因此不存在发动机爆震。
接下来,在框410中,计算机105确定枪声是否已经如关于框405所描述的被检测到。此外,计算机105也可以根据已知的方法确定是否检测到枪声已经在交通工具101客舱里面或在交通工具101外面发生。更进一步地,如果交通工具101是比如在上面所讨论的B型交通工具101,则已知的方法可以用于估计离交通工具101和/或枪声的位置195的距离。在任何情况下,如果已经检测到枪声,则程序400继续至框420。如果没有检测到枪声,则程序400继续至框415。
在框415中,计算机105确定程序400是否应该继续。例如,交通工具101发动机可能关闭,用户可以例如通过计算机105的HMI提供输入以停止枪声监控等。在任何情况下,如果程序400不应该继续,那么程序400在框415之后结束。否则,在框415之后,程序400返回至框405。
在框420中——框420可以在框410之后——计算机105保存与枪声检测有关的已经储存在计算机105的存储器或缓冲区中的收集的数据115。例如,如上面所提到的,计算机105缓冲区可以包括与枪声检测有关的内部或外部图像和/或声音数据115和/或其它数据115,其示例提供在上面的表1中。B型交通工具101中的计算机105可以进一步地储存识别的枪声位置195。
在任何情况下,在框420中,计算机105可以保存这样的数据115以便当缓冲区或存储器的一部分被覆盖时它不丢失。此外,一俟枪声已经在由计算机105存储器允许的范围内被检测到,计算机105可以继续记录和储存与枪声检测有关的数据115。此外,如下面所描述的,虽然程序400预期计算机105不使用网络120连接,但在计算机105可以通过网络120与服务器通信的实例中,一俟检测到枪声,计算机可以向服务器125发起数据115流,或如果计算机105在稍后的时间经历网络120连接,计算机105可以在存储器中保存由适当的授权用户随后用于物理提取或下载或者用于传输至服务器125的缓冲区数据115。如果没有连接的交通工具101具有“WiFi”诸如此类,但不配备有嵌入式调制解调器或连接的用户装置150,则交通工具101可以试图通过WiFi与可具有嵌入式调制解调器的其它指定的交通工具101连接。
在框425中,计算机105例如通过交通工具的HMI、通过例如通过蓝牙等与计算机105通信的装置150向交通工具101乘员显示消息。HMI消息可以通知交通工具101乘员已经检测到枪声,并且也可以给交通工具101乘员提供指示应该忽略检测的枪声的机会。例如,交通工具101乘员会意识到类枪声的声音事实上不是枪声。因此,虽然图4中没有显示,但在框425中这样的输入之后,程序400可以中止,即结束。HMI消息可以提供其它信息。例如,B型交通工具中的计算机105可以使用已知的算法估计枪声位置195,并且进一步地可以通过HMI指示位置195,或图形化地显示位置195、事件或攻击者的图像、指令等。计算机105也可以通过HMI指示远离位置195的路线。同样地,A型交通工具101中的计算机105可以储存来自交通工具101数据收集器110的图像、声音诸如此类;即使没有确定枪声位置195,由邻近枪声位置的交通工具101储存的数据115会是有用的,例如用于执法调查。
接下来,在框430中,计算机105可以促使交通工具101中的各种信号装置和/或警报器激活。例如,如果已经在交通工具101里面检测到枪声,则交通工具101中的客舱灯可以激活,交通工具101喇叭可以鸣响,前照灯可以闪烁,危险警告灯可以激活等。如果已经在交通工具101外面检测到枪声,则可以采取这样的行动中的一些或全部或者其它行动。然而,在枪声已经在交通工具101外面发生的情况下的信号和/或警报可以与当枪声在交通工具101里面发生时的警报不同,也就是说,对于交通工具101外面的枪声和警报声响,交通工具101客舱里面的照明灯等会更合适,并且交通工具101外面的比如闪烁前照灯、危险警告灯等这样的警报机制会不太合适。
在框430之后,程序400返回至框415。
图5是用于具有网络120连接的交通工具101中的枪声检测的示例性程序500的示意图。程序500以与上面讨论的框405-430类似的框505-530开始。然而,程序500预期计算机105已经连接至服务器125,因此,在框520中,数据115通常发送至服务器125,此外,可以建立来自交通工具101的数据115流或来自交通工具101的数据115的定期传输。这样的数据流或数据115的定期传输可以持续例如15分钟、30分钟等这样的预先确定的一段时间,或可以继续直到程序500终止。
框535可以接在框530中的交通工具警报和/或信号的激活之后。在框535中,计算机105可以与紧急服务提供者联系,例如呼叫作为这样的联系的一部分的911诸如此类,交通工具101可以提供例如地理坐标这样的交通工具101的位置,以及枪声是否在交通工具101的里面或外面发生的指示,和/或如果是B型交通工具101,估计的枪声位置195。
接下来,在框540中,计算机105可以如上面所描述的从服务器125接收指令和/或数据。此外,计算机105可以执行例如用于B型交通工具的已经估计到枪声位置195这样的指令,显示由服务器125推荐的离开枪声区域的推荐的逃生路线。此外,计算机105可以用比如911服务等这样的紧急服务,发起与和服务器125有关的数据中心的语音通信。这样的语音通信可以允许交通工具101的乘员请求援助,以提供关于枪声事件等的信息。在框540之后,程序500返回至框505。
图6是用于具有网络120连接并且是交通工具101组中的一部分的交通工具101中的枪声检测的示例性程序的示意图。程序600在框605开始,接着是框610,框605、610类似于上面描述的框405、410和505、510。
如在框610中所确定的,如果计算机105检测到枪声,则框620-640可以以与框520-540类似的方式执行。此外,在框640中,计算机105可以发起比如上面关于框540描述的语音通信。在框640之后,程序600继续至在下面讨论的框665。
如果计算机105没有检测到枪声,则框615可以在框610之后。在框615中,计算机105确定是否已经从服务器125接收枪声通知。上文提到,程序600预期交通工具101是由服务器125识别的安全组的一部分。此外,如上面关于程序200的描述,一俟接收枪声的报告以及确定枪声位置195和交通工具101周围的区域,服务器125可以传输与枪声有关的信息至安全组中的一个或多个交通工具101,包括与交通工具101的位置有关的信息,其提供数据115、如上面所讨论的时间标识等。在任何情况下,如果从服务器125接收到枪声通知,则接下来执行框650。否则,程序600继续至框645。
在框645中——非常像上面讨论的框415、515——计算机105确定程序600是否应该继续。如果程序600不继续,则程序600结束。否则,程序600返回至框605。
在框650中——框650可以在框615之后——计算机105可以在HMI上显示与从服务器125接收的枪声通知有关的消息。此外,交通工具101乘员可以有忽略枪声通知的选项和/或选择退出参与安全组和/或接收和/或遵循来自服务器125的指令的选项,在该情况下,程序600——虽然在图6中没有这样描绘——可以终止。更进一步地,HMI可以显示用于退出枪声区域的潜在路线和/或与枪声事件有关的其它信息。交通工具101也可以记录事件的描述、比如牌照字符这样的相关数据、嫌疑犯或事件描述或图像,可疑交通工具图像或描述等以用于通过组成员的改进的响应。
在框655中,计算机105可以执行从服务器125接收的指令。例如,服务器125可以从计算机105请求例如可用于交通工具101的枪声区域的图像和/或声音数据这样的特定的收集的数据115。
接下来,在框660中,计算机105发送数据115至服务器125,例如,由服务器125请求的数据115、一俟枪声事件的通知提供的在计算机105的指令中具体说明的数据115等。此外,识别为与枪声事件有关的数据115可以保存在计算机105的存储器中,缓冲区的覆盖可以暂停等。
接下来,在框665中,计算机105确定交通工具101周围区域的监控是否应该继续。例如,服务器125可不请求持续的监控,计算机105可不配置成自动连续不断地监控,如果监控不应该继续,则用户可已经终止监控等,那么程序600结束。否则,程序600继续至框670。
在框670中,计算机105建立数据流和/或数据115的定期报告至服务器125。然后,程序600返回至框605。
应该注意的是,关于程序300、400、500和600,归因于服务器125的操作的一些或全部可以通过指定的交通工具101计算机105执行。例如,警车101诸如此类可以包括指定为执行用于交通工具101安全组的服务器125的操作的计算机105。因此,安全组中的计算机105可以配置成向指定的“服务器节点”计算机105报告枪声和其它收集的数据115。可选地或附加地,网络120或也许服务器125,可以配置成规定从安全组中的计算机105通信至指定的服务器节点计算机的路线。同样地,服务器节点计算机105可以包括指令,其用于与安全组中的其它计算机105通信,确定枪声位置195,提供与搜集的附加数据115、从枪声区域逃脱的路线有关的指令至其它计算机105,等。
结论
比如这里讨论的那些计算装置通常各自包括处理器和存储器,存储器包括计算机可读介质的一种或多种形式,并且储存由处理器可执行的指令以用于执行包括这里公开的各种操作。例如,上面讨论的程序框可以体现为计算机可执行的指令。
计算机可执行指令可以由利用各种程序语言和/或技术创建的计算机程序编译或解释,这些程序语言和/或技术包括但不限于单独或组合的JavaTM、C、C++、Visual Basic、Java Script、Perl、HTML等。通常,处理器(例如,微处理器)例如从存储器、计算机可读介质等接收指令并执行这些指令,从而执行一个或多个程序,包括在这里描述的一个或多个程序。使用各种计算机可读介质可以存储并传输这样的指令和其它数据。计算装置中的文件通常是储存在比如存储介质、随机存取存储器等这样的计算机可读介质上的数据集。
计算机可读介质包括任何介质,其参与提供计算机可读的数据(例如,指令)。这样的介质可采取多种形式,包括,但不限于,非易失性介质、易失性介质等。非易失性介质包括,例如,光盘或磁盘以及其它的永久存储器。易失性介质包括动态随机存取存储器(DRAM),其典型地构成主存储器。计算机可读介质的一般形式包括,例如,软盘、软磁盘、硬盘、磁带、任何其它的磁介质,CD-ROM、DVD、任何其它的光学介质,穿孔卡片、纸带、任何其它的具有孔式样的物理介质,RAM、PROM、EPROM、FLASH-EEPROM、任何其它的存储器芯片或盒式磁盘,或任何其它的计算机可读的介质。
在附图中,相同的附图标记表示相同的元件。此外,这些元件中的一些或全部可以改变。关于这里描述的介质、程序、系统、方法等,应该理解的是,虽然这些程序的步骤等已经被描述为按照某个有序序列发生,但是可以在以与此处所述顺序不同的顺序执行所描述的步骤的情况下实施这些程序。应该进一步理解的是,某些步骤可以同时执行,可以加入其它步骤,或者可以省略这里所描述的某些步骤。也就是说,在这里的程序的说明旨在提供用于说明某些实施例的目的,不应以任何方式被解释为限制权利要求。
因此,应该理解的是,上述说明旨在说明并非限制。通过阅读上述说明,除了提供的示例以外的许多实施例和应用对本领域技术人员来说将是显而易见的。本发明的保护范围不应参照上述说明确定,而是应当参照所附的权利要求连同这些权利要求所享有的全部等同范围而确定。可以预期和想到的是未来的发展将出现在这里所述的技术中,并且该公开的系统和方法将结合入这些未来的实施例中。总之,应该理解的是,本发明能够被修改和变化并且仅由下面的权利要求所限制。
在权利要求中所使用的全部术语,旨在被给予它们最宽泛的合理解释和如本领域技术人员所理解的它们的普遍的含义,除非在这做出与此相反的明确指示。特别地,单独的冠词的使用,例如,“一个”、“这”、“所述”等应该被理解为描述一个或多个指示的元件,除非权利要求描述了与此相反的明确限制。

Claims (10)

1.一种系统,其包含第一计算机,第一计算机包含处理器和存储器并且配置成:
从第一交通工具中的至少一个第二计算机接收与枪声有关的数据;
从数据确定枪声的位置;以及
传输包括枪声位置的消息至第二交通工具中的至少一个第三计算机。
2.如权利要求1所述的系统,其中第一计算机在第三交通工具中。
3.如权利要求1所述的系统,其中至少一个第二计算机是多个第二计算机。
4.如权利要求1所述的系统,其中至少一个第三计算机是多个第三计算机。
5.如权利要求1所述的系统,其中从数据确定枪声的位置包括比较与枪声有关的时间标记,每个时间标记从多个第二计算机中的一个接收。
6.一种系统,其包含第一交通工具中的计算机,计算机包含处理器和存储器并且配置成:
检测枪声;
传输与枪声有关的数据至远程计算机;以及
从远程计算机接收识别枪声的位置的消息。
7.如权利要求6所述的系统,其中远程计算机在第二交通工具中。
8.如权利要求6所述的系统,进一步地包含第二交通工具中的计算机,计算机包含处理器和存储器并且配置成:
检测枪声;
传输与枪声有关的数据至远程计算机;以及
从远程计算机接收识别枪声的位置的第二消息。
9.如权利要求6所述的系统,进一步地包含第二交通工具中的计算机,计算机包含处理器和存储器并且配置成从远程计算机接收识别枪声的位置的第二消息。
10.如权利要求6所述的系统,其中远程计算机处于固定的位置。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106997655A (zh) * 2017-05-16 2017-08-01 肇庆学院 一种可飞行的声音监控报警装置、方法以及应用

Families Citing this family (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11209286B2 (en) 2013-02-26 2021-12-28 Polaris Industies Inc. Recreational vehicle interactive telemetry, mapping and trip planning system
US10401380B2 (en) * 2014-05-22 2019-09-03 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Wearable system for accelerometer-based detection and classification of firearm use
US9818279B2 (en) * 2014-07-23 2017-11-14 The Boeing Company Blast sensor and mobile communication device
US9946734B2 (en) * 2015-09-16 2018-04-17 Ekin Teknoloji Sanayi Ve Ticaret Anonim Sirketi Portable vehicle monitoring system
US10210726B2 (en) 2015-10-02 2019-02-19 Hyperion Technology Group, Inc. Event detection system and method of use
US9899035B2 (en) * 2015-11-04 2018-02-20 Ioannis Kakadiaris Systems for and methods of intelligent acoustic monitoring
CA3013678A1 (en) * 2016-02-10 2017-08-17 Polaris Industries Inc. Recreational vehicle group management system
US11282358B1 (en) 2016-04-26 2022-03-22 Shooter Detection Systems, LLC Gunshot detection in an indoor environment
US10657800B1 (en) 2016-04-26 2020-05-19 Shooter Detection Systems, LLC Gunshot detection within an indoor environment
US11282353B1 (en) 2016-04-26 2022-03-22 Shooter Detection Systems, LLC Gunshot detection within an indoor environment with video analytics
US10830866B1 (en) 2016-04-26 2020-11-10 Shooter Detection Systems, LLC Testing of gunshot sensors
US11604248B1 (en) 2016-04-26 2023-03-14 Shooter Detection Systems, LLC Low power gunshot sensor testing
US11688414B1 (en) 2016-04-26 2023-06-27 Shooter Detection Systems, LLC Low power gunshot detection
US10586109B1 (en) 2016-04-26 2020-03-10 Shooter Detection Systems, LLC Indoor gunshot detection with video analytics
US10616396B2 (en) * 2016-06-28 2020-04-07 Adam Gersten Danger detection system
US11417183B1 (en) 2016-08-24 2022-08-16 Shooter Detection Systems, LLC Cable-free gunshot detection
US10013818B2 (en) 2016-11-22 2018-07-03 International Business Machines Corporation System, method and computer program product for detecting switch status of vehicle window(s)
US10482687B2 (en) * 2017-04-11 2019-11-19 Ford Global Technologies, Llc Diagnosis of an acoustic vehicle alerting system (AVAS) based on existing sensors
US20200333429A1 (en) * 2017-12-29 2020-10-22 Ubicquia Iq Llc Sonic pole position triangulation in a lighting system
US11151852B2 (en) 2018-05-12 2021-10-19 AVIDEA Group, Inc. Firearm discharge detection
GB2594497A (en) * 2020-04-30 2021-11-03 Daimler Ag A method for detecting a position of an object by an object detection system, as well as an object detection system
US11958505B2 (en) 2020-07-21 2024-04-16 Waymo Llc Identifying the position of a horn honk or other acoustical information using multiple autonomous vehicles
US11133023B1 (en) 2021-03-10 2021-09-28 V5 Systems, Inc. Robust detection of impulsive acoustic event onsets in an audio stream
US11127273B1 (en) * 2021-03-15 2021-09-21 V5 Systems, Inc. Acoustic event detection using coordinated data dissemination, retrieval, and fusion for a distributed array of sensors
DE102022100883A1 (de) 2022-01-17 2023-07-20 Audi Aktiengesellschaft Ereignisabhängiges Steuern einer Leuchte eines Fahrzeugs

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5973998A (en) * 1997-08-01 1999-10-26 Trilon Technology, Llc. Automatic real-time gunshot locator and display system
US20020003470A1 (en) * 1998-12-07 2002-01-10 Mitchell Auerbach Automatic location of gunshots detected by mobile devices
CN1784701A (zh) * 2003-05-07 2006-06-07 皇家飞利浦电子股份有限公司 事件检测系统
CN102456261A (zh) * 2010-10-19 2012-05-16 迪尔公司 警报产生
US20120182837A1 (en) * 2007-05-24 2012-07-19 Calhoun Robert B Systems and methods of locating weapon fire incidents using measurements/data from acoustic, optical, seismic, and/or other sensors

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7750814B2 (en) * 2003-01-24 2010-07-06 Shotspotter, Inc. Highly portable system for acoustic event detection
US20080221793A1 (en) * 2003-01-24 2008-09-11 Shotspotteer, Inc. Systems and methods of tracking and/or avoiding harm to certain devices or humans
US7266045B2 (en) * 2004-01-22 2007-09-04 Shotspotter, Inc. Gunshot detection sensor with display
US7139222B1 (en) * 2004-01-20 2006-11-21 Kevin Baxter System and method for protecting the location of an acoustic event detector
PL2204665T3 (pl) * 2004-08-24 2012-03-30 Raytheon Bbn Technologies Corp Sposób identyfikacji podmuchu wylotowego
US7420878B2 (en) 2005-01-20 2008-09-02 Fred Holmes System and method for precision acoustic event detection
RU2285272C1 (ru) * 2005-01-31 2006-10-10 Российская Федерация в лице Федерального агентства по атомной энергии Способ определения местоположения стрелка на местности
WO2007056753A2 (en) 2005-11-08 2007-05-18 General Atomics Apparatus and methods for use in flash detection
EP2150832A4 (en) * 2007-05-21 2011-08-03 Gwacs Defense Inc SECURITY EVENT DETECTION, RECOGNITION AND LOCALIZATION SYSTEM
US20100225461A1 (en) * 2009-03-05 2010-09-09 Raja Singh Tuli Apparatus and method for detection of a specified audio signal or gesture

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5973998A (en) * 1997-08-01 1999-10-26 Trilon Technology, Llc. Automatic real-time gunshot locator and display system
US20020003470A1 (en) * 1998-12-07 2002-01-10 Mitchell Auerbach Automatic location of gunshots detected by mobile devices
CN1784701A (zh) * 2003-05-07 2006-06-07 皇家飞利浦电子股份有限公司 事件检测系统
US20120182837A1 (en) * 2007-05-24 2012-07-19 Calhoun Robert B Systems and methods of locating weapon fire incidents using measurements/data from acoustic, optical, seismic, and/or other sensors
CN102456261A (zh) * 2010-10-19 2012-05-16 迪尔公司 警报产生

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
C.CLAVEL和T.EHRETTE: "Fear-type emotion recognition and abnormal Events detection for an audio-based surveillance system", 《WIT TRANSACTIONS ON INFORMATION AND COMMUNICATION》 *
城乡建设环境保护部,环境保护局: "《全国环境噪声防治经验选编》", 30 November 1982 *
罗森林 等: "特定类型音频流泛化识别方法", 《北京理工大学学报》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106997655A (zh) * 2017-05-16 2017-08-01 肇庆学院 一种可飞行的声音监控报警装置、方法以及应用

Also Published As

Publication number Publication date
US10061013B2 (en) 2018-08-28
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RU2014149171A (ru) 2016-06-27
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RU2679338C2 (ru) 2019-02-07
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US20150177363A1 (en) 2015-06-25

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