CN109196887A - 用于基于情境的异常监测的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

各种实施例包含用于使用基于情境的传感器输出相关进行异常监测的方法以及被配置成实施所述方法的计算装置。一种计算装置可获得第一传感器的输出并且可基于所述第一传感器的所述获得的输出确定可能发生异常。所述计算装置可发射指示可能发生所述异常的消息，从而致使接收计算装置开始录入所述接收计算装置的传感器的输出。所述计算装置可确定是否确实发生所述异常。如果确实发生所述异常，那么所述计算装置可发射传感器输出请求。邻近计算装置可接收此传感器输出请求并且可将收集的传感器数据发射到所述第一计算装置。所述第一计算装置可接收所述各个接收装置收集的所述传感器输出并且可使所述第一传感器输出与所述接收的传感器输出相关。

Description

用于基于情境的异常监测的方法和系统
背景技术
汽车正日渐使用连接到因特网和/或其它对等装置的计算机。汽车可依赖于复杂的机载计算装置/传感器，以及远程计算服务(即，“云”服务)。最终，以此方式配备的汽车可将情境信息，例如位置信息、一天中的时间、乘客信息、交通信息、道路质量信息报告到云以做出最优路线规划和其它用于车辆的决策。此类汽车的用户将日益取决于从云引入到其车辆的实时情境敏感数据。另外，将存在更多可用以来自汽车传感器以及汽车乘客所携带的智能装置(例如电话、平板计算机、可穿戴物)中的传感器的基于云的服务的信息源。此类众包信息可适用于识别和调查汽车故障、汽车事故(accident)和非法智能装置使用。
发明内容
各种实施例和实施方案包含由计算装置进行的传感器的基于情境的监测的方法。各种实施例可包含第一计算装置获得第一传感器的输出并至少部分地基于第一传感器的获得的输出确定是否可能发生异常事件。各种实施例可另外包含响应于确定可能发生异常事件而发射消息，所述消息被配置成致使接收计算装置录入接收计算装置的传感器的输出。
一些实施例可另外包含第一计算装置确定是否已发生所述异常事件，响应于确定确实发生所述异常事件而发射传感器输出请求，以及由第一计算装置从所述接收计算装置接收传感器输出数据。一些实施例可另外包含第一计算装置使第一传感器的输出与从接收计算装置接收的传感器输出数据相关，以及基于相关的传感器输出产生意外事件报告。一些实施例可另外包含第一计算装置将来自第一计算装置的产生的意外事件报告发射到远程服务器。一些实施例可另外包含第一计算装置将产生的意外事件报告存储在第一计算装置上的存储器中。一些实施例可另外包含第一计算装置将产生的意外事件报告发射到接收计算装置。一些实施例可另外包含第一计算装置确定可能提供与确定为可能发生的所述异常事件相关的信息的一或多种类型的传感器输出，其中所述发射的消息指示将由接收计算装置录入的一或多种类型的传感器输出。
在一些实施例中，可广播发射的消息以供被邻近计算装置接收。在一些实施例中，所述发射的消息可发射到由所述第一计算装置确定为可能记录与所述异常事件相关的传感器数据的计算装置。在一些实施例中，基于所述第一传感器的所述获得的输出确定可能发生所述异常事件可包含通过所述第一计算装置将所述第一传感器的所述输出与行为模型进行比较。
各种实施例包含一种计算装置，其包含传感器、收发器、存储器和处理器，所述处理器配置有处理器可执行指令以执行下文概述的方法的操作。在一些实施例中，第一计算装置可在汽车内。各种实施例包含计算装置包含用于执行下文概述的方法的功能的装置。各种实施例包含一种非暂时性处理器可读媒体，其上存储有被配置成致使计算装置的处理器执行下文概述的方法的操作的处理器可执行指令。
附图说明
并入本文中并且构成本说明书的一部分的随附图式示出本发明的示范性实施例，并且与上文给出的一般描述和下文给出的详细描述一起用来解释本发明的特征。
图1A说明适用于实施各种实施例的实例的基于车辆的系统中的网络组件的通信系统框图。
图1B是说明适用于实施各种实施例的车辆控制系统的逻辑组件的组件框图。
图2是说明根据一实施例的用于基于情境的异常检测的方法的过程流程图。
图3是根据一实施例的用于跟踪在监测异常时使用的传感器的实例数据结构。
图4是说明根据另一实施例的使用基于情境的传感器录入检测和监测异常事件的方法的过程流程图。
图5是适用于实施各种实施例的服务器装置的组件框图。
图6是适用于实施一些实施例的通信装置的组件框图。
具体实施方式
将参考随附图式详细描述各种实施例。在可能的情况下，将在整个图式中使用相同参考编号来指代相同或相似部分。对特定实例和实施方案进行的参考是用于说明性目的，且不希望限制本发明或权利要求书的范围。
术语“通信装置”和“计算装置”在本文中可互换地使用来指代以下中的任何一个或全部：蜂巢式电话、智能电话、个人或移动多媒体播放器、个人数据助理(PDA)、手提式计算机、平板计算机、智能书、掌上型计算机、无线电子邮件接收器、具多媒体因特网功能的蜂巢式电话、无线游戏控制器、智能电器、汽车、无人驾驶飞行器(UAV)、智能灯具、智能交通监测器、智能服装、智能可穿戴装置例如眼镜和珠宝，以及包含可编程处理器、一或多个传感器和用于建立无线通信路径和经由无线通信路径发射/接收数据的电路的类似电子装置。各个方面可在例如移动通信装置(例如，智能车辆、智能电器、智能可穿戴物、智能电话)的通信装置中使用，且因此在各种实施例的描述中涉及此类装置。
例如移动通信装置(例如，智能电话、智能车辆、智能服装等)的通信装置可使用多种接口技术例如有线接口技术(例如，通用串行总线(USB)连接等)和/或空中接口技术(也被称作无线电接入技术)(例如第三代(3G)、第四代(4G)、长期演进(LTE)、边缘、蓝牙、近场通信、Wi-Fi、卫星等)。通信装置可在同一时间(例如，同时)经由这些接口技术中的多于一个建立到例如因特网的网络的连接。举例来说，在与移动通信装置可建立到因特网连接的Wi-Fi接入点的无线局域网(WLAN)网络连接(例如，Wi-Fi网络连接)相同的时间，所述移动通信装置可经由蜂窝塔或基站建立所述因特网的LTE网络连接。在同一时间建立两个不同网络连接的通信装置的能力可实现用于通过确定在网络接入路径内的网络地址转译器的数目的网路探测的有线和无线通信装置的解决方案。
在过去的几年里，电子装置日益变得更加“智能”，包含一或多个通信形态和用于感知和监测周围环境的多种传感器。智能电话包含加速计、陀螺仪和气压计以及麦克风和相机。智能健身可穿戴装置可包含脉搏监测器、温度计和生物计量传感器。智能健身可穿戴装置或与智能健身可穿戴装置无线通信的计算装置可分析此类传感器的输出，以检测用户潜在的健康问题。然而，此类智能装置在分析传感器输出时可使用的传感器信息可仅受限于装置自身获得的所述信息。
可用于常规公开用途的大部分复杂计算装置中的一个是现代的汽车。汽车已变形为包含处理器、传感器和芯片上系统(SOC)以控制汽车的功能、特征和操作中的多个的强大的复杂机电系统。制造商现在为其汽车配备自动化、适应或增强汽车的操作的高级辅助驾驶系统(ADAS)。举例来说，ADAS可被配置成使用从汽车的传感器(例如，加速计、雷达、光达、地理空间定位等)收集的信息自动检测潜在的道路危险，并且假设对汽车的操作(例如，刹车、转向等)中全部或一部分进行控制以避免检测到的危险。通常与ADAS相关联的特征和功能包含自适应巡航控制、自动化车道检测、车道偏离警告、自动化转向、自动化刹车和自动化事故避免。
现代的汽车可配备有车辆控制系统，其可被配置成从汽车的各种组件、系统和传感器(统称为“传感器”)收集信息并用于监测和自动化汽车的操作中的全部或一部分。车辆控制系统还可以被配置成与邻近计算装置(例如，乘客佩戴的智能装置、智能电话、智能交通监测结构和行人智能服装)或与云网络中的服务器计算装置通信以接收适用于智能监测或控制汽车的操作的信息。举例来说，车辆控制系统可从全球定位系统(GPS)系统、内部时钟和转向传感器接收信息并且用于确定驾驶者在行驶到其工作地的错误方向上，并且基于感测的信息警示驾驶者不一致。车辆控制系统也可以收集和发送信息(车辆信息、传感器信息等)到其他计算装置或服务器计算装置以供在控制系统中的其它汽车的操作时分析和使用。
概括地说，各种实施例包含用于使用基于情境的传感器输出相关进行异常监测的方法以及被配置成实施所述方法的计算装置。所述方法可包含在第一计算装置(例如，汽车、智能手表、智能交通灯、智能电器等)处获得第一传感器(即，集成到第一计算设备中或与第一计算设备通信的传感器)的输出。所述计算装置可基于获得的第一传感器的输出确定可能发生异常。响应于确定可能发生异常，所述计算装置可使用收发器发送指示接收计算装置应录入接收计算装置的传感器的输出(例如，开始录入或存储正在进行的录入的结果以准备用于对传感器输出请求作出响应)的广播消息。在各种实施例中，所述计算装置可确定是否确实发生异常(例如，是否发生轿车碰撞或微波过热)。响应于确定发生异常，所述计算装置可使用收发器发射传感器输出请求。附近装置可接收此传感器输出请求并且可将收集的传感器数据发射到第一计算设备。第一计算装置可接收各个接收装置收集的传感器输出，且在一些实施例中，可使第一传感器输出与所接收的传感器输出相关。第一计算装置可使用相关数据产生意外事件(incident)报告。
各种实施例可包含第一计算装置，例如智能车辆、智能电话、可佩戴健身监测器或智能电器。第一计算装置可充当中枢，将消息发送到接近第一计算装置的其它计算装置，以便起始其它计算装置进行的传感器录入。出于提供清楚描述的目的，可参考作为第一计算装置的智能汽车论述各种实施例。然而，各个实施方案和实施例可应用于任何计算装置，例如汽车内的智能电话。
在各种实施例中，第一计算装置可被配置成从一或多个传感器接收或获得输出，并且可分析获得的传感器输出以用于汽车行为中的模式。举例来说，通过分析一或多个传感器的输出，第一计算装置可确定可能发生特定事件或异常，例如冲突。作为响应，第一计算装置可产生和发送通用广播消息到邻近计算装置，以通知邻近计算装置异常的性质和/或请求邻近计算装置录入特定传感器的输出(例如，开始录入或存储正在进行的录入的结果以准备用于对未来传感器输出请求作出响应)。作为响应，邻近计算装置可抢先开始录入传感器输出，以备异常事件的潜在发生。替代地，响应于传感器输出请求，接收计算装置可准备已经发生的录入的结果以供稍后发射到第一计算装置。如果确实发生预期事件，那么第一计算装置可发送请求邻近计算装置发射录入(即，存储在存储器中)的任何传感器输出数据的第二广播消息。因此，各种实施例可实现在事件实际发生之前与异常事件相关的数据收集，从而使得来自不同来源的关于异常事件的相关数据可供在分析事件时使用。
自主和半自主汽车的发展可引起在多种计算装置当中的自主通信。汽车可在无需用户交互的情况下启动各个传感器，记录传感器输出，以及分析汽车行为。所述汽车可进一步与多种计算装置通信以获得关于汽车行为的外部信息。因此，相邻计算装置提供给汽车的信息可包含导引信息、环境信息、乘客或邻近人/动物信息、交通信息或其组合。
服务器计算装置可评估在事件之后从其它计算装置接收的传感器输出数据并且使所述传感器输出数据相关，并且可产生包含和概述关于异常事件的相关数据的意外事件报告。此类意外事件报告可用于将关于意外事件的性质和范围的证据提供给执法者、保险理算人以及汽车制造商。举例来说，在指示或建议汽车从驾驶者当前接入的导航路线转到替代性导航路线之前，第一计算装置(即，汽车)可请求来自机载乘客的计算装置的信息。所请求的信息可与路线信息相关并且可用以产生指示以下的报告：在发生异常驾驶模式时，来自乘客装置的传感器输出指示乘客正在经历医学紧急情况。
在一些实施例中，第一计算装置可被配置成将第一计算装置的一或多个传感器的输出与训练的、预安装的或下载的异常事件模型进行比较以确定正在操作第一计算装置所处的情境。比较的结果可为指示可能或不大可能发生特定异常事件的情境信息。
第一计算装置可被配置成响应于确定可能发生特定异常事件或大类异常事件而智能地选择传感器用于轮询。在一些实施例中，第一计算装置可选择可提供在分析特定预期事件时使用的数据的传感器的类型，特定地，考虑到可用以第一计算装置的传感器。第一计算装置接着可识别所选择的传感器类型，以使其它(例如，邻近)计算装置起始对来自此类传感器的数据的记录。以此方式，各种实施例基于确定的异常事件的内容或情境和第一计算装置的一或多个传感器(例如，汽车的GPS或转向传感器)的传感器输出实现对来自其它计算装置的传感器的数据的预事件录入。
在一些实施例中，第一计算装置可维持各个异常事件和与此类事件最相关的传感器输出的类型或分类的记录(或录入)。举例来说，第一计算装置可存储使涉及行人的汽车事故与生物计量传感器、相机、交通信息和位置信息关联的记录，使得汽车可产生关于在碰撞前后的行人的医学病况、碰撞位置和碰撞地点的交通状况的报告。可从行人的智能可穿戴计算装置获得此信息中的一些，同时可从交通相机、其它汽车等获得其它信息，例如相机反馈。因此，第一计算装置可具体了解输出记录所请求的传感器的类型。这可实现与特定类型的异常事件相关的特定信息的目标录入，且因此可呈现在涵盖所有的记录程序内的显著功率和资源节约。
第一计算装置可被配置成轮询(即，请求传感器输出)邻近计算装置的所选择传感器接收适合在监测预期(即，可能的)异常事件的发生时使用的传感器信息。第一计算装置可经由单播、多播、广播、数据广播、对等发射、忙碌-等待轮询、中枢轮询、循环轮询、定期轮询或在所属领域中已知或将来预期的任何轮询或广播技术轮询所选择的传感器。
在一些实施例中，第一计算装置可通过广播或发射广播消息到邻近计算装置，轮询所选择的传感器。广播消息可包含适用于致使接收计算装置在一或多个传感器不在作用中的情况下启动所述一或多个传感器并且收集、存储或以其它方式录入传感器输出信息的信息。
如果实际上发生潜在的异常事件，那么第一计算装置可发射、发送或广播第二消息到请求发射所记录的传感器输出数据的邻近计算装置。作为响应，接收计算装置可将收集的传感器输出信息发送到第一计算装置。措辞“广播”在本文中用以意指消息或数据(文件、信息包等)的发射，使得所述消息/数据可被多个接收装置同时接收，并且包含多播。
第一计算装置可使所接收的传感器输出数据与来自第一计算装置的传感器的传感器输出相关并且进行比较。举例来说，第一计算装置可使用机器学习技术分析异常事件的发生并且做出关于可用以预测大约何时发生异常事件以及事件的性质和范围的前兆状况或事件的确定。第一计算装置可存储相关和比较的结果，可将呈意外事件报告的形式的结果发射到远程服务器或其它计算装置。所述意外事件报告和收集到的数据可用以训练异常事件模型以实现对未来异常事件的检测的改进。
各个实施方案和实施例可基于来自邻近装置(车辆传感器、汽车中的智能电话、其它汽车等)的情境和众包数据检测报告汽车报告的数据的异常。各个实施方案和实施例可包含从第一计算装置的多个传感器收集情境信息的第一计算装置。第一计算装置可分析情境的数据以辨识潜在的异常事件。第一计算装置可响应于检测到潜在的异常事件起始邻近计算装置的传感器进行的记录。第一计算装置可组合来自多个计算装置的传感器记录的所收集传感器输出，并且分析组合的传感器输出数据以检测异常。第一计算装置可发射消息到请求传感器输出数据(例如，实时、经记录)和/或传感器报告的经识别装置。各个实施方案和实施例也可以在检测到异常事件后即刻将组合的传感器输出数据发射到远程服务器或第一响应者系统。
各种实施例可实施于多种通信系统内，例如图1A中说明的的实例的基于车辆的系统100。实例小区电话网104包含耦合到网络操作中心108的多个小区基站106。网络操作中心108操作以例如经由电话陆线(例如，普通电话系统(POTS)网络，未示出)和因特网110连接移动装置102(例如，蜂窝电话、笔记本电脑、平板计算机等)、道路传感器116、汽车118和其它网络目的地之间的语音呼叫和数据。电话网络104还可包含耦合到将连接提供到因特网110的网络操作中心108或所述网络操作中心内的一或多个服务器114。
汽车118可包含适用于监测从汽车的各个传感器收集传感器信息的硬件和/或软件组件。可被监测的汽车传感器的实例包含汽车的速度计、车轮速度传感器、扭矩计、涡轮机速度传感器、可变磁阻传感器、声纳系统、雷达系统、空燃比计、燃料中水传感器、氧气传感器、曲轴位置传感器、路缘探头、温度传感器、霍耳效应传感器、歧管绝对压力传感器、流体传感器(例如，发动机冷却液传感器、变速箱流体传感器等)、轮胎压力监测传感器、质量气流传感器、速度传感器、油门位置传感器、盲点监测传感器、停车传感器、扬声器、相机、麦克风、加速计、罗盘、GPS接收器，以及其它用于监测汽车内和周围的物理或环境条件的传感器。
汽车118可包含用于与网络服务器120通信的通信电路，其可实施为云服务提供者网络122的网络基础设施内的服务器并且连接到因特网110和电话网络104。汽车118还可包含用于与一或多个基于卫星或空间的系统124(例如GPS或另一导航)或基于地面的定位系统(例如使用信号到/从已知位置的接入点的往返时间(RTT)的系统)通信的通信电路。
可通过电话网络104、因特网110、云服务提供者网络122、私用网络(未说明)或其任何组合达成网络服务器120、道路传感器116和汽车118之间的通信。可经由双向广域无线通信链路112例如蜂窝式电话通信技术和WiFi完成汽车118和电话网络104之间的通信。
在将来可使用或预期若干不同蜂窝式和移动通信服务和标准，其全部可用于各种实施例的通信。此类服务和标准包含例如第三代合作伙伴计划(3GPP)、长期演进(LTE)系统、第三代无线移动通信技术(3G)、第四代无线移动通信技术(4G)、全球移动通信系统(GSM)、通用移动电信系统(UMTS)、3GSM、通用包无线电服务(GPRS)、码分多址(CDMA)系统(例如，cdmaOne、CDMA1020TM)、GSM演进增强数据速率(EDGE)、高级移动电话系统(AMPS)、数字AMPS(IS-136/TDMA)、演进数据优化(EV-DO)、数字增强型无绳电信(DECT)、全球微波接入互操作性(WiMAX)、无线局域网(WLAN)、Wi-Fi受保护接入I&II(WPA、WPA2)，以及集成数字增强型网络(iden)。这些技术中的每一种涉及例如语音、数据、信令和/或内容消息的发射和接收。
网络服务器120可从汽车118接收数据和意外事件报告，并且可使用所述信息更新异常事件模型，向管理机构通知最近的异常事件，或保持意外事件报告作为可在稍后时间请求的证据。每一汽车118可包含受车辆控制系统控制的高级驾驶辅助系统(ADAS)。车辆控制系统可接收指示ADAS系统已更改汽车的正常操作(例如，刹车、转向等)进而指示可发生潜在的异常事件的传感器输出。车辆控制系统可被配置成启动各个传感器(例如，加速计、雷达、光达、GPS接收器、路基传感器等)收集关于检测到的潜在异常的传感器信息。另外，车辆控制系统可被配置成定期、按需求、连续地、反复地、响应于触发、响应于检测到发生事件等而从周围汽车和计算装置收集传感器信息。
道路传感器116可被配置成响应于检测到状况或事件(例如，汽车速度突然改变等)、定期等而在接收到传感器输出请求后即刻收集和发送传感器信息到汽车118。汽车118可向网络服务器120报告从道路传感器116接收的信息且/或使用所接收的信息做出更好或更知情决策。网络服务器120也可以使用从道路传感器116接收的信息(例如，传感器信息)确证从其它传感器接收的信息，例如从其它道路传感器116或汽车118接收的意外事件报告。
图1B是根据各个实施例的包含车辆控制系统130和适用于与服务器计算装置(例如，网络服务器120)交互的各个传感器的实例汽车118的组件框图。汽车系统可包含耦合到多种汽车系统和子系统的车辆控制系统130，例如环境系统132(例如，空气调节系统)、导航系统134、可实施为“信息娱乐”系统136的语音和通信能力、引擎控制系统138、变速箱控制系统142和多种传感器144。引擎控制系统138可耦合到一或多个踏板传感器140。车辆控制系统130可使用信息娱乐系统136与服务器计算装置和一或多个邻近计算装置例如可穿戴计算装置160通信。信息娱乐系统136可耦合到天线154以经由各个无线网络发送和接收数据，以及接收无线广播。车辆控制系统130和信息娱乐系统136可耦合到扬声器152以在汽车内产生声音。导航系统134可耦合到显示器150以显示汽车状态/控制和导航信息(例如，地图)。每一汽车系统和传感器130-144可经由一或多个通信链路与一或多个其它系统通信，所述通信链路可包含有线通信链路(例如，控制器局域网(CAN)协议兼容总线、通用串行总线(USB)连接、火线连接等)和/或无线通信链路(例如，链路、链路、链路、链路等)。
耦合到车辆控制系统130的多种传感器144可包含以下中的任一个：汽车的速度计、车轮速度传感器、扭矩计、涡轮机速度传感器、可变磁阻传感器、声纳系统、雷达系统、空燃比计、燃料中水传感器、氧气传感器、曲轴位置传感器、路缘探头、温度传感器、霍耳效应传感器、歧管绝对压力传感器、各种流体传感器(例如，发动机冷却液传感器、变速箱流体传感器等)、轮胎压力监测传感器、质量气流传感器、速度传感器、盲点监测传感器、停车传感器、相机、麦克风、加速计、罗盘、GPS接收器，以及其它用于监测汽车内和周围的物理或环境条件的传感器。
前述系统仅呈现为实例，且汽车可包含为了清楚起见未说明的一或多个额外系统。额外系统可包含车辆系统的系统相关额外功能，包含仪表、安全气囊、巡航控制、其它引擎系统、稳定性控制停车系统、轮胎压力监测、反锁刹车、主动暂停(active suspension)、电池电量和/或管理，以及多种其它系统。
图2说明用于根据各个实施方案和实施例的传感器的基于情境的临时启动以执行异常监测的方法200。参考图1A-2，方法200可以计算装置(例如，参考图1A-1B描述的汽车118)的硬件和软件(例如，信息娱乐系统136和车辆控制系统130)予以实施。举例来说，方法200可由计算装置(例如，汽车118)、一或多个接收计算装置202、204以及任选地远程服务器120进行。
在汽车118(或其它计算装置)的正常操作期间，车辆内的计算装置可连续地、在触发事件后即刻、在请求后即刻或定期监测各个传感器(例如传感器144和乘客计算装置例如可穿戴计算装置160的传感器。所述计算装置可获得和分析有关汽车操作和/或乘客状态的信息。收集的传感器信息的分析可指示可能发生反常或异常事件。举例来说，转向传感器可产生指示驾驶者以蛇形图案将轿车转向的输出信息。汽车118计算装置可分析所述传感器输出并且确定行驶方向反常。
计算装置对可能发生潜在的异常事件的确定可基于收集的汽车传感器(例如，传感器144)或乘客装置传感器)输出与一或多个异常分类器模型的比较。异常分类器模型可预加载于计算装置的存储器中，在汽车118操作期间被训练，下载或者按需要安装于计算装置的存储器中，或其任何组合。在一些实施方案中，异常分类器模型可表示为元素向量，其中每一元素表示传感器输出的特征。在以上实例中，反常转向分类器模型可含有指示轿车在给定时期内在在一或多个行进方向上已行进的距离的元素。在另一实例中，异常分类器模型可含有表示在给定时期内方向盘旋转的程度的元素。因此，汽车118计算装置可获得方向盘传感器的输出并将所述输出与反常转向异常分类器模型进行比较并且确定在短时间段内发生突然急转到一侧并且可推断极大可能发生事故、碰撞或类似意外事件。
在各种实施方案中，汽车118计算装置可根据汽车118的常规操作训练异常分类器模型。随时间的模型训练可减小异常事件的假检测的数目。举例来说，拉力赛车驾驶员在整个比赛中进行常规急转弯，并且可在转弯时加速而非像早晨通勤路程上的驾驶者可能刹车。汽车118计算装置可观测到在检测到急转弯之后不发生事故，并且可修改相关联的分类器模型。因此，方向盘传感器输出与相关联的反常转向异常分类器模型进行的比较可不再产生指示可能发生事故的结果。
在各种实施方案中，汽车118可经由耦合到天线的收发器(例如，信息娱乐系统136的收发器)将经修改分类器模型或新产生/训练的分类器模型发射到云存储装置，例如远程服务器120。存储在云存储装置中的训练模型可供其它汽车下载，并且可以任选地自动安装。以此方式，异常分类器模型可连续地训练和改进而不要求每一个别驾驶者为获得更多粒化异常分类器模型的益处而体验全范围的驾驶经历。
在操作210中，汽车118可将第一传感器例如轮胎侧滑传感器的输出与适当的异常分类器模型进行比较并且可确定可能发生潜在的异常(即，传感器的输出指示非标准或反常操作/行为)。反常传感器输出的实例可包含来自汽车或周围环境、车辆振动、过度刹车、急转弯或如由与汽车118通信的乘客可穿戴计算装置(例如，可穿戴计算装置160)指示的心率升高的响亮或高调噪声。
汽车118计算装置可基于传感器输出与一或多个异常分类器模型的比较确定异常事件的性质。所述比较的结果不限于确定可发生单个异常事件。计算装置可确定存在可发生多种类型的异常的可能性。举例来说，突然应用刹车可产生当与多个异常分类器模型相比较时指示道路可阻塞，轿车可在溜滑道路上滑动，驾驶者可患健康紧急情况等的刹车传感器输出。计算装置可确定哪些异常事件适用。
响应于确定发生一或多个异常事件，计算装置可选择其输出与特定类型的潜在异常事件相关的传感器。计算装置可起始确定为与潜在的异常事件相关的任何机载传感器进行的录入(在尚未发生录入的情况下)。计算装置可例如通过信息娱乐系统136的收发器将广播消息发射到任何邻近计算装置(例如，乘客智能电话、行人智能电话、智能交通灯、道路传感器、其它汽车)。如参考图3更详细地论述，广播消息可指示输出例如所请求的传感器的性质并且可以任选地包含预期异常事件的性质。接收计算装置202、204可接收所述广播消息。
在各种实施方案中，接收计算装置1 202可接收广播消息，确定装置是否具有所请求的传感器以及那些传感器是否可用。在操作220中，接收计算装置可录入广播消息请求中提及的任何可用传感器的输出。因此，接收计算装置可开始录入所请求的传感器数据，或如果已经在录入相关传感器输出，那么可存储传感器数据以准备用于稍后发射到请求计算装置。举例来说，如果广播消息指示应录入麦克风、相机和GPS信息，那么接收计算装置1 202可启动机载麦克风并且起始记录；起始已经在作用中的GPS位置传感器进行的录入；和因为装置不具有相机而忽略对相机输出的请求。类似地，另一接收计算装置2 204可接收广播消息请求但可确定其不具有产生所请求的输出必需的传感器，或传感器以其它方式参与更重要活动。如此，接收计算装置2 204可忽略广播请求消息并且可能不录入传感器输出。
在操作212中，汽车118计算装置可确定实际上确实发生异常事件(例如，刹车汽车实际上确实在冰上侧滑并且离开道路)。可以与已发生事件的预测几乎相同的方式确定事件的实际发生。计算装置可使用分类器模型、传感器输出或机器学习技术测定实际事件发生的性质和范围。计算装置接着可将传感器输出请求发射到邻近计算装置。此传感器输出请求可含有特定通信连接信息并且可向符合广播消息的请求的任何邻近接收计算装置请求传感器输出录入。
与广播消息一样，任何邻近接收计算装置可接收传感器输出消息。接收计算装置2204可因为未参与作用中传感器录入而忽略所述消息。相反地，接收计算装置1 202可通过尝试与汽车118信息娱乐系统136配对而对传感器输出请求作出响应。一旦配对，接收计算装置1 202就可将其录入的传感器输出发射到汽车计算装置(例如，麦克风和GPS位置信息)。如果装置已经配对或例如当第一计算装置和接收计算装置1 202两者经由相同WLAN连接时不需要直接配对，那么接收计算装置1 202可跳过配对并且可经由共享网络连接将录入的传感器输出发射到汽车计算装置。
在一些实施方案中，汽车118计算装置可基于异常事件的实际发生确定并非需要最初所请求的全部传感器输出，或将在意外事件分析中使用不同传感器输出。这可例如在汽车118计算装置最初确定具有发生多个异常事件的潜在可能性但实际上仅发生一个异常事件的的情况下发生。因此，原始广播消息可具有与多个潜在的异常事件相关的所请求的传感器输出，而所述计算装置发射的随后传感器输出请求可仅包含最初所请求的传感器输出的子集。如果例如当实际上发生的异常事件在性质和范围上与预测的事件不同时请求额外传感器输出，那么接收计算装置1 202可发送此类输出(如果可用)，或忽略额外请求。
在操作214中，汽车118计算装置可从不同计算装置(例如，接收计算装置1 202)接收传感器输出。计算装置可使这些传感器输出与其自身的录入的传感器输出相关并且可产生意外事件报告。意外事件报告可以任选地将数据按传感器输出的类型进行分组，可在位置、时间、观测位置或其它准则上相关。以此方式，汽车计算装置可构建多个装置如何从多个视点感知和记录意外事件的报告。此类意外事件报告可提供意外事件周围的事实的高度详细的概述，而不需要对邻近计算装置的所有传感器输出的穷举分析。因此，方法200可实现用于预期特定异常事件的资源高效、动态传感器录入，以便监测和录入事件发生。
图3说明根据各个实施方案和实施例的用于维持异常事件和传感器关联的数据结构300。参考图1A-3，数据结构300可以计算装置(例如，参考图1A-1B描述的汽车118中的计算装置)的硬件和软件(例如，车辆控制系统130)予以实施。举例来说，数据结构300可维持于耦合到汽车118的车辆控制系统130的易失性或非易失性存储器或其它第一计算装置中。
在各种实施方案中，第一计算装置(例如，汽车118计算装置)可维持含有不同类型或分类的异常事件与相关传感器信息的关联的数据结构。在数据结构300中，数据库或其它组织性数据结构可含有用于事件描述302、事件识别符304和相关传感器输出306的条目。第一计算装置可在确定可能发生一或多个潜在的异常事件之后使用数据结构300，以便选择与监测异常事件相关的输出来自的传感器。第一计算装置可包含发射到邻近计算装置的广播消息中的这些传感器的列表。举例来说，如果第一计算装置确定可能发生医学紧急情况和汽车碰撞两者，那么第一计算装置(例如，汽车118)可在产生含有GPS信息、冲击传感器、相机、生物计量传感器的列表的广播消息时使用数据结构300条目。
在各种实施方案中，第一计算装置可在产生传感器输出请求之前再次接入数据结构300。第一计算装置可基于数据结构300确定传感器输出可能与实际上发生的异常事件相关。第一计算装置可将这些传感器与关联于所述发生的广播消息中提供的传感器列表进行比较。如果相关传感器的列表是不同的，那么第一计算装置可在传感器输出请求中包含可能与实际上发生的异常事件相关的输出来自的那些传感器。
在各种实施方案中，第一计算装置可在广播消息或传感器输出消息中包含事件描述符和/或事件识别符。这可将额外信息提供到接收计算装置以实现更详细或额外传感器数据的收集。
在各种实施方案中，第一计算装置可在训练异常分类器模型时或在向所述装置添加或从所述装置移除传感器时更新数据结构300以反映相关传感器信息的改变。
图4说明根据各个实施方案和实施例的用于传感器的基于情境的临时启动以抢先执行异常监测的方法400。参考图1A-4，方法400可以计算装置(例如，参考图1A-1B描述的汽车118)的硬件和软件(例如，信息娱乐系统136和车辆控制系统130)予以实施。举例来说，方法200可由第一计算装置(例如，汽车118的计算装置)、一或多个接收计算装置202、204以及任选地远程服务器120进行。
在框402中，第一计算装置可获得第一传感器的输出。可在装置操作的正常进程期间收集第一传感器的输出，或可响应于事件请求所述输出。第一传感器可集成到第一计算装置中或可关联于与第一计算装置通信的计算装置(例如，可穿戴计算装置160)相关联。
在确定框404中，第一计算装置可基于第一传感器的输出确定是否可能发生异常事件。如参考图2所论述，第一计算装置可将第一传感器的输出与一或多个异常分类器模型进行比较以确定所述输出是否与正常装置操作和/或用户行为一致。第一计算装置可确定可能不发生事件，可能发生单个事件，或可能发生多个事件。
响应于确定不大可能发生异常事件(即，框404＝“否”)，第一计算装置可继续在框402中监测第一传感器(以及其它传感器)的输出。
响应于确定可能发生异常事件(即，框404＝“是”)，第一计算装置可在框406中将广播消息发射到邻近计算装置(例如，接收计算装置202、204)。广播消息可为不针对于任何特定接收装置的一般广播或推送消息。所述消息可含有有关第一计算装置将基于框404中检测到的异常事件的类型而希望收集的传感器输出的类型的信息第一计算装置也可以启动其自身的额外传感器，且/或开始录入已经在作用中的额外传感器。在一些实施例中，广播请求可发射到由第一计算装置确定为可能记录、测量与潜在的异常事件相关的传感器输出数据，具有可用的所述传感器输出数据，提供或能够提供所述传感器输出数据的邻近计算装置。
在确定框408中，第一计算装置可确定实际上是否发生异常事件。这可通过监测经确定产生预期事件的数据特性的选定传感器例如加速计、麦克风、安全气囊启动器等完成。
响应于确定不发生异常事件(即，框408＝“否”)，第一计算装置可继续在框402中监测第一传感器(以及其它传感器)的输出。
响应于确定确实发生异常事件，在不考虑实际事件是否与预测的异常事件中的任一个匹配的情况下，(即，框408＝“是”)，第一计算装置可在框410中将传感器输出请求发射到邻近计算装置(例如，接收计算装置202、204)。传感器输出请求消息可提供与第一计算装置相关联的通信信息以使接收装置能够将收集的传感器输出信息发射到第一计算装置。在各种实施例中，传感器输出请求可发射到由第一计算装置确定为记录、测量与潜在的异常事件相关的传感器输出数据，具有可用的所述传感器输出数据，提供或能够提供所述传感器输出数据的邻近计算装置。
在框412中，第一计算装置可从邻近计算装置接收传感器输出，并且在框414中使所接收的传感器输出数据与第一计算装置的自身收集的传感器输出相关、进行比较、证实以及以其它方式分析所述所接收的传感器输出数据。
在框416中，第一计算装置可产生意外事件报告，其概述、分类或以其它方式列举所接收的传感器输出与第一计算装置的自有传感器的传感器输出相关的结果。在一些实施方案中，意外事件报告可存储在第一计算装置的存储器中，发射到邻近计算装置(例如，接收计算装置202、204)，和/或发射到远程服务器(例如，远程服务器120)。
第一计算装置可继续在框402中监测第一传感器(以及其它传感器)的输出。
各种实施例可实施于多种市售服务器装置中的任一个例如图5中说明的服务器500上。此类服务器500通常包含耦合到易失性存储器502和大容量非易失性存储器例如磁盘驱动器503的处理器501。服务器500还可包含耦合到处理器501的软盘驱动器、压缩光盘(CD)或数字多功能光盘(DVD)光盘驱动器504。服务器500还可包含耦合到处理器501以用于建立与网络505例如耦合到其它广播系统计算机和服务器的局域网的数据连接的网络接入端口506。
处理器501可为可通过软件指令(应用程序)配置以执行多种功能(包含下文描述的各种实施例的功能)的任何可编程微处理器、微型计算机或多处理器芯片。在一些移动装置中，可以提供多个处理器501，例如一个处理器专用于无线通信功能，且一个处理器专用于运行其它应用程序。通常，软件应用程序在被存取和加载到处理器501中之前可存储于内部存储器502中。处理器501可包含足以存储应用程序软件指令的内部存储器。
各种实施例可实施于多种计算装置中的任一个中，在图6中说明其实例(例如，通信装置600)。参考图1-6，通信装置600可类似于移动装置102并且可实施如所描述的方法200和/或方法400。
通信装置600可包含耦合到触摸屏控制器604和内部存储器606的处理器602。处理器602可以是为一般或专有处理任务指定的一或多个多核心集成电路。内部存储器606可为易失性或非易失性存储器，并且还可为安全和/或经加密的存储器，或不安全和/或未加密的存储器，或其任何组合。触摸屏控制器604和处理器602也可耦合到触摸屏面板612，例如电阻式感测触摸屏、电容式感测触摸屏、红外感测触摸屏等。另外，通信装置600的显示器不必具有触摸屏能力。
通信装置600可具有耦合到处理器602并且耦合到一或多个天线610并被配置成用于发送和接收蜂窝式通信的一或多个蜂窝式网络收发器608。蜂窝式网络收发器608和天线610可与本文中提及的电路一起用以实施各种实施例的方法。通信装置600可包含耦合到蜂窝式网络收发器608和/或处理器602并且如描述地被配置的一或多个订户身份模块(SIM)卡(例如，SIM 613)。通信装置600可包含蜂窝式网络无线调制解调器芯片617，其能够经由蜂窝式网络通信，并耦合到处理器602。
通信装置600可具有耦合到处理器602并且耦合到一或多个天线611并被配置成用于发送和接收WLAN通信的一或多个WLAN收发器616(例如，一或多个Wi-Fi收发器)。收发器616和天线611可与本文中提及的电路一起用以实施各种实施例的方法。通信装置600可包含能够经由WLAN通信并且耦合到处理器602的WLAN无线调制解调器芯片618。
通信装置600可具有耦合到处理器602并且耦合到一或多个天线629并被配置成用于发送和接收蓝牙通信的一或多个蓝牙收发器621。蓝牙收发器621和天线629可与本文中提及的电路一起用以实施各种实施例的方法。通信装置600可包含能够经由蓝牙通信并且耦合到处理器602的蓝牙无线调制解调器芯片623。
通信装置600可具有耦合到处理器602并且耦合到一或多个天线625并被配置成用于发送和接收蓝牙通信的一或多个卫星收发器624。卫星收发器624和天线625可与本文中提及的电路一起用以实施各种实施例的方法。通信装置600可包含能够经由卫星网络通信并且耦合到处理器602的卫星无线调制解调器芯片626。
通信装置600还可包含用于提供音频输出的扬声器614。通信装置600还可包含用于容纳本文中所论述的所有或一些组件的壳体620，其由塑料、金属或材料组合构造而成。通信装置600可包含耦合到处理器602的电源622，例如一次性或可再充电电池。可再充电电池也可耦合到外围装置连接端口以从通信装置600外部的来源接收充电电流。外围装置连接端口例如USB端口可连接到处理器602，并且可被配置成经由有线接口技术建立有线网络连接并且可与本文中提及的电路一起用以实施各种实施例的方法。通信装置600还可包含用于接收用户输入的物理按钮628。通信装置600还可包含用于接通和关断通信装置600的电源按钮627。
在将来可使用或预期若干不同广播标准，其中的任一个或全部可在各种实施例中使用。此类服务和标准包含例如开放移动联盟移动广播业务启用套件(Open MobileAlliance Mobile Broadcast Services Enabler Suite，OMA BCAST)、数字视频广播IP数据广播(DVB-IPDC)、手持设备数字视频广播(DVB-H)、对手持设备的卫星数字电视广播服务(DVB-SH)、手持设备数字视频广播2(DVB-H2)、移动/手持设备高级电视系统委员会(ATSC-M/H)和中国多媒体移动广播(CMMB)。这些广播格式中的每一个涉及例如广播通信信道。
所说明和描述的各种实例仅作为实例提供来说明所附权利要求书的各个特征。然而，相对于任何给定实施例示出和描述的特征未必受限于相关联的实施例并且可与其它示出和描述的实施例一起使用或组合。此外，权利要求书并不意图受任何一个实例实施例限制。
前述方法描述和过程流程图仅仅作为说明性实例提供，并且其并不打算要求或暗示各种实施例的步骤必须以所呈现的顺序进行。如所属领域的技术人员将了解，可以任何次序执行前述实施例中的次序的步骤。例如“此后”、“接着”、“接下来”等词并不希望限制步骤的次序；这些词仅用以引导读者浏览对方法的描述。此外，例如，使用冠词“一”、“一个”或“所述”对单数形式的权利要求要素的任何参考不应解释为将所述要素限制为单数。
结合本文中所揭示的实施例描述的各种说明性逻辑块、电路和算法步骤可实施为电子硬件、计算机软件，或两者的组合。为清晰地说明硬件与软件的此可互换性，上文已大体就各种说明性组件、块、模块、电路和步骤的功能性加以描述。此类功能性是实施为硬件还是软件取决于特定应用和强加于整个系统的设计约束。本领域技术人员可针对每一特定应用以不同方式来实施所描述的功能性，但这样的实施决策不应被解释为会引起脱离本发明的范围。
用于实施结合本文中所揭示的实施例而描述的各种说明性逻辑、逻辑块、模块和电路的硬件可用以下各项来实施或执行：通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或经设计以执行本文中所描述的功能的其它可编程逻辑装置、离散门或晶体管逻辑、离散硬件组件，或其任何组合。通用处理器可为多处理器，但在替代方案中，处理器可为任何常规的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以被实施为计算装置的组合，例如，DSP和多处理器的组合、多个多处理器、一或多个多处理器结合DSP核心，或任何其它此类配置。替代地，可由特定地针对给定功能的电路来执行一些步骤或方法。
在一或多个示范性实施例中，所描述的功能可实施在硬件、软件、固件或其任何组合中。如果在软件中实施，那么所述功能可以作为一或多个处理器可执行指令或代码存储在非暂时性计算机可读储存媒体或非暂时性处理器可读存储媒体上。本文中揭示的方法或算法的步骤可体现于可驻留在非暂时性计算机可读或处理器可读存储媒体上的处理器可执行软件模块中。非暂时性计算机可读或处理器可读媒体可为可由计算机或处理器存取的任何存储媒体。举例来说但非限制，此类非暂时性计算机可读或处理器可读媒体可包含RAM、ROM、EEPROM、快闪存储器、CD-ROM或其它光盘存储装置、磁盘存储器或其它磁性存储装置，或可用于以指令或数据结构的形式存储所要的程序代码且可由计算机存取的任何其它媒体。如本文所使用的磁盘和光盘包含压缩光盘(CD)、激光光盘、光学光盘、数字多功能光盘(DVD)、软盘和蓝光光盘，其中磁盘通常是以磁性方式再现数据，而光盘是用激光以光学方式再现数据。以上各者的组合也包括在非暂时性计算机可读和处理器可读媒体的范围内。另外，一种方法或算法的操作可作为代码和/或指令的一个或任何组合或集合而驻留在非暂时机器可读媒体和/或计算机可读媒体上，所述媒体可并入到计算机程序产品中。
提供对所揭示的实施例的先前描述以使所属领域的技术人员能够制作或使用本发明。对实施例的各种修改对于所属领域的技术人员来说将是显而易见的，并且本文中的一般原则可应用于其它实施例。因此，本发明并不希望限于本文中所示的实施例，而应被赋予与随附权利要求书和本文中所揭示的原理和新颖特征相一致的最广泛范围。

Claims (30)

1.一种传感器的基于情境的监测的方法，其包括：
通过第一计算装置获得第一传感器的输出；
通过所述第一计算装置至少部分地基于所述第一传感器的所述获得的输出确定是否可能发生异常事件；和
响应于确定可能发生所述异常事件而发射消息，所述消息被配置成致使接收计算装置录入所述接收计算装置的传感器的输出。
2.根据权利要求1所述的方法，其另外包括：
通过所述第一计算装置确定是否已发生所述异常事件；
响应于确定确实发生所述异常事件，发射传感器输出请求；和
通过所述第一计算装置从所述接收计算装置接收传感器输出数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其另外包括：
通过所述第一计算装置使所述第一传感器的所述输出与从所述接收计算装置接收的传感器输出数据相关；和
通过所述第一计算装置至少部分地基于相关的传感器输出产生意外事件报告。
4.根据权利要求3所述的方法，其另外包括将来自所述第一计算装置的所述产生的意外事件报告发射到远程服务器。
5.根据权利要求3所述的方法，其另外包括将所述产生的意外事件报告存储在所述第一计算装置上的存储器中。
6.根据权利要求3所述的方法，其另外包括将所述产生的意外事件报告发射到所述接收计算装置。
7.根据权利要求1所述的方法，其另外包括确定可能提供与确定为可能发生的所述异常事件相关的信息的一或多种类型的传感器输出，其中所述发射的消息指示将由所述接收计算装置录入的一或多种类型的传感器输出。
8.根据权利要求1所述的方法，其中广播所述发射的消息以供被邻近计算装置接收。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述发射的消息发射到由所述第一计算装置确定为可能记录、测量与所述异常事件相关的传感器数据，具有可用的所述传感器数据或能够提供所述传感器数据的计算装置。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一计算装置是在汽车内。
11.根据权利要求1所述的方法，其中通过所述第一计算装置至少部分地基于所述第一传感器的所述获得的输出确定可能发生所述异常事件包括：
通过所述第一计算装置将所述第一传感器的所述输出与行为模型进行比较。
12.一种计算装置，其包括：
传感器；
收发器；
存储器；和
处理器，其耦合到所述传感器、所述收发器和所述存储器，并且配置有处理器可执行指令以执行包括以下操作的操作：
从所述传感器获得输出；
至少部分地基于所述传感器的所述获得的输出确定是否可能发生异常事件；和
响应于确定可能发生所述异常事件，经由所述收发器发射消息，所述消息被配置成致使接收计算装置录入所述接收计算装置的传感器的输出。
13.根据权利要求12所述的计算装置，其中所述处理器配置有处理器可执行指令以执行另外包括以下操作的操作：
确定是否已发生所述异常事件；
响应于确定确实发生所述异常事件，发射传感器输出请求；和
从所述接收计算装置接收传感器输出数据。
14.根据权利要求13所述的计算装置，其中所述处理器配置有处理器可执行指令以执行另外包括以下操作的操作：
使所述传感器的所述输出与从所述接收计算装置接收的传感器输出数据相关；和至少部分地基于相关的传感器输出产生意外事件报告。
15.根据权利要求14所述的计算装置，其中所述处理器配置有处理器可执行指令以执行另外包括将所述产生的意外事件报告发射到远程服务器的操作。
16.根据权利要求14所述的计算装置，其中所述处理器配置有处理器可执行指令以执行另外包括将所述产生的意外事件报告存储在所述存储器中的操作。
17.根据权利要求14所述的计算装置，其中所述处理器配置有处理器可执行指令以执行另外包括将所述产生的意外事件报告发射到所述接收计算装置的操作。
18.根据权利要求12所述的计算装置，其中所述处理器配置有处理器可执行指令以执行另外包括确定可能提供与确定为可能发生的所述异常事件相关的信息的一或多种类型的传感器输出的操作，其中所述发射的消息指示将由所述接收计算装置录入的一或多种类型的传感器输出。
19.根据权利要求12所述的计算装置，其中所述处理器配置有处理器可执行指令以执行使得广播所述发射的消息以供被邻近计算装置接收的操作。
20.根据权利要求12所述的计算装置，其中所述处理器配置有处理器可执行指令以执行使得所述发射的消息发射到由所述第一计算装置确定为可能记录、测量与所述异常事件相关的传感器数据，具有可用的所述传感器数据或能够提供所述传感器数据的其它计算装置的操作。
21.根据权利要求12所述的计算装置，其中所述计算装置是在汽车内。
22.根据权利要求12所述的计算装置，其中所述处理器配置有处理器可执行指令以执行操作以使得至少部分地基于所述传感器的所述获得的输出确定可能发生所述异常事件包括将所述传感器的所述输出与行为模型进行比较。
23.一种计算装置，其包括：
用于从传感器获得输出的装置；
用于至少部分地基于所述传感器的所述获得的输出确定是否可能发生异常事件的装置；和
用于响应于确定可能发生所述异常事件而发射消息的装置，所述消息被配置成致使接收计算装置录入所述接收计算装置的传感器的输出。
24.根据权利要求23所述的计算装置，其另外包括：
用于确定是否已发生所述异常事件的装置；
用于响应于确定确实发生所述异常事件，发射传感器输出请求的装置；和
用于从所述接收计算装置接收传感器输出数据的装置。
25.根据权利要求24所述的计算装置，其另外包括：
用于使所述传感器的所述输出与从所述接收计算装置接收的传感器输出数据相关的装置；和
用于至少部分地基于相关的传感器输出产生意外事件报告的装置。
26.根据权利要求25所述的计算装置，其另外包括用于将所述产生的意外事件报告发射到远程服务器的装置。
27.根据权利要求25所述的计算装置，其另外包括用于存储所述产生的意外事件报告的装置。
28.根据权利要求25所述的计算装置，其另外包括用于将所述产生的意外事件报告发射到所述接收计算装置的装置。
29.根据权利要求23所述的计算装置，其另外包括用于确定可能提供与确定为可能发生的所述异常事件相关的信息的一或多种类型的传感器输出的装置，其中所述发射的消息指示将由所述接收计算装置录入的一或多种类型的传感器输出。
30.一种非暂时性处理器可读存储媒体，其上存储有处理器可执行指令，所述处理器可执行指令被配置成致使计算装置的处理器执行包括以下操作的操作：
从传感器获得输出；
至少部分地基于所述传感器的所述获得的输出确定是否可能发生异常事件；和
响应于确定可能发生所述异常事件而发射消息，所述消息被配置成致使接收计算装置录入所述接收计算装置的传感器的输出。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111882728A (zh) * 2020-06-30 2020-11-03 同方威视技术股份有限公司 闸机系统以及闸机系统的控制方法
CN113119981A (zh) * 2021-04-09 2021-07-16 东风汽车集团股份有限公司 车辆主动安全控制方法、系统及存储介质
US20220279001A1 (en) * 2018-12-28 2022-09-01 Snap Inc. Detecting anomalous resources and events in social data

Families Citing this family (50)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8416067B2 (en) 2008-09-09 2013-04-09 United Parcel Service Of America, Inc. Systems and methods for utilizing telematics data to improve fleet management operations
US11482058B2 (en) 2008-09-09 2022-10-25 United Parcel Service Of America, Inc. Systems and methods for utilizing telematics data to improve fleet management operations
US9208626B2 (en) 2011-03-31 2015-12-08 United Parcel Service Of America, Inc. Systems and methods for segmenting operational data
US9953468B2 (en) 2011-03-31 2018-04-24 United Parcel Service Of America, Inc. Segmenting operational data
US9805521B1 (en) 2013-12-03 2017-10-31 United Parcel Service Of America, Inc. Systems and methods for assessing turns made by a vehicle
US20160334221A1 (en) * 2015-05-11 2016-11-17 United Parcel Service Of America, Inc. Determining street segment headings
US20180081972A1 (en) * 2016-09-19 2018-03-22 Sap Se Filtering and processing data related to internet of things
JP2018078434A (ja) * 2016-11-09 2018-05-17 富士通株式会社 送信装置、情報処理システムおよび送信方法
US10293818B2 (en) * 2017-03-07 2019-05-21 Uber Technologies, Inc. Teleassistance data prioritization for self-driving vehicles
US10162357B2 (en) * 2017-03-15 2018-12-25 Toyota Research Institute, Inc. Distributed computing among vehicles
JP6722347B2 (ja) * 2017-03-31 2020-07-15 本田技研工業株式会社 行動支援システム、行動支援装置、行動支援方法およびプログラム
US10292034B2 (en) * 2017-08-18 2019-05-14 Motorola Solutions, Inc. Method and device for dispatching data carrier devices
US10042879B1 (en) * 2017-11-13 2018-08-07 Lendingclub Corporation Techniques for dynamically enriching and propagating a correlation context
US11354301B2 (en) 2017-11-13 2022-06-07 LendingClub Bank, National Association Multi-system operation audit log
JP7118757B2 (ja) * 2018-01-22 2022-08-16 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ サーバ、プログラム、及び、方法
CN109727331A (zh) * 2018-12-17 2019-05-07 深圳市道通智能航空技术有限公司 飞行日志的读取方法及其无人机组件
DE102019205900A1 (de) 2019-04-25 2020-10-29 Robert Bosch Gmbh Situationsabhängige Steuerung von Fahrzeugsensoren und/oder Komponenten
US11080568B2 (en) 2019-04-26 2021-08-03 Samsara Inc. Object-model based event detection system
US11494921B2 (en) 2019-04-26 2022-11-08 Samsara Networks Inc. Machine-learned model based event detection
US11787413B2 (en) 2019-04-26 2023-10-17 Samsara Inc. Baseline event detection system
US10999374B2 (en) 2019-04-26 2021-05-04 Samsara Inc. Event detection system
US11097688B2 (en) 2019-09-20 2021-08-24 GM Cruise Holdings, LLC Journey verification for ridesharing via audible signals
US11267401B2 (en) 2019-09-27 2022-03-08 GM Cruise Holdings, LLC Safe passenger disembarking for autonomous vehicles via audible signals
US10953852B1 (en) 2019-09-27 2021-03-23 GM Cruise Holdings, LLC. Pick-up authentication via audible signals
US11122488B1 (en) 2020-03-18 2021-09-14 Samsara Inc. Systems and methods for providing a dynamic coverage handovers
US11675042B1 (en) 2020-03-18 2023-06-13 Samsara Inc. Systems and methods of remote object tracking
US11479142B1 (en) 2020-05-01 2022-10-25 Samsara Inc. Estimated state of charge determination
US11190373B1 (en) 2020-05-01 2021-11-30 Samsara Inc. Vehicle gateway device and interactive graphical user interfaces associated therewith
US11046205B1 (en) 2020-07-21 2021-06-29 Samsara Inc. Electric vehicle charge determination
US11490458B2 (en) * 2020-08-04 2022-11-01 Abl Ip Holding Llc Wireless hub emulator
US11352013B1 (en) 2020-11-13 2022-06-07 Samsara Inc. Refining event triggers using machine learning model feedback
US11341786B1 (en) 2020-11-13 2022-05-24 Samsara Inc. Dynamic delivery of vehicle event data
US11643102B1 (en) 2020-11-23 2023-05-09 Samsara Inc. Dash cam with artificial intelligence safety event detection
US11365980B1 (en) 2020-12-18 2022-06-21 Samsara Inc. Vehicle gateway device and interactive map graphical user interfaces associated therewith
US11132853B1 (en) 2021-01-28 2021-09-28 Samsara Inc. Vehicle gateway device and interactive cohort graphical user interfaces associated therewith
US11126910B1 (en) 2021-03-10 2021-09-21 Samsara Inc. Models for stop sign database creation
US11838884B1 (en) 2021-05-03 2023-12-05 Samsara Inc. Low power mode for cloud-connected on-vehicle gateway device
US11356605B1 (en) 2021-05-10 2022-06-07 Samsara Inc. Dual-stream video management
CN113282433B (zh) * 2021-06-10 2023-04-28 天翼云科技有限公司 集群异常检测方法、装置和相关设备
US11961402B2 (en) * 2021-06-23 2024-04-16 International Business Machines Corporation Anomaly detection for vehicle in motion using external views by established network and cascading techniques
US11716639B2 (en) 2021-08-10 2023-08-01 Abl Ip Holding Llc Self-healing of repeater formation in a network
KR102658908B1 (ko) 2021-08-30 2024-04-19 한양대학교 에리카산학협력단 자율주행 차량의 위법 차량 신고 시스템
US11356909B1 (en) 2021-09-10 2022-06-07 Samsara Inc. Systems and methods for handovers between cellular networks on an asset gateway device
US11863712B1 (en) 2021-10-06 2024-01-02 Samsara Inc. Daisy chaining dash cams
US11386325B1 (en) 2021-11-12 2022-07-12 Samsara Inc. Ensemble neural network state machine for detecting distractions
US11352014B1 (en) 2021-11-12 2022-06-07 Samsara Inc. Tuning layers of a modular neural network
US11683579B1 (en) 2022-04-04 2023-06-20 Samsara Inc. Multistream camera architecture
US11741760B1 (en) 2022-04-15 2023-08-29 Samsara Inc. Managing a plurality of physical assets for real time visualizations
US11522857B1 (en) 2022-04-18 2022-12-06 Samsara Inc. Video gateway for camera discovery and authentication
US11861955B1 (en) 2022-06-28 2024-01-02 Samsara Inc. Unified platform for asset monitoring

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2799284A1 (fr) * 1999-10-01 2001-04-06 Peugeot Citroen Automobiles Sa Systeme de diagnostic du fonctionnement d'organes fonctionnels d'un vehicule automobile
CN1809012A (zh) * 2006-02-14 2006-07-26 北京邮电大学 支持环境自适应应用重构的无线传感器网络系统及方法
CN101441798A (zh) * 2008-03-05 2009-05-27 中科院嘉兴中心微系统所分中心 基于无线传感器网络的安全监控与应急指控系统
US20100058469A1 (en) * 2008-09-03 2010-03-04 Chui-Tin Yen Anomaly information distribution with threshold
WO2010117762A2 (en) * 2009-03-30 2010-10-14 Lord Corporation Land vehicles and systems with controllable suspension systems
EP2477421A1 (en) * 2011-01-14 2012-07-18 Cisco Technology, Inc. System and method for packet distribution in a vehicular network environment
US20120304007A1 (en) * 2011-05-23 2012-11-29 Hanks Carl J Methods and systems for use in identifying abnormal behavior in a control system
CN103167019A (zh) * 2013-02-01 2013-06-19 中国科学技术大学 一种车载自组网中的混合式信任系统及方法
US20140074315A1 (en) * 2012-09-07 2014-03-13 General Motors Llc Vehicle-incident detection method and system
US8903593B1 (en) * 2011-01-14 2014-12-02 Cisco Technology, Inc. System and method for analyzing vehicular behavior in a network environment
CN104917651A (zh) * 2015-06-09 2015-09-16 北京齐尔布莱特科技有限公司 监测网络异常的方法及装置
US20160082991A1 (en) * 2014-09-24 2016-03-24 Bartlett & West, Inc. Railway monitoring system

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4646652B2 (ja) * 2005-02-22 2011-03-09 三洋電機株式会社 画像記録装置及び画像記録システム
US7899611B2 (en) 2006-03-03 2011-03-01 Inrix, Inc. Detecting anomalous road traffic conditions
JP5387847B2 (ja) * 2009-12-24 2014-01-15 株式会社エクォス・リサーチ 記録システム
JP5736881B2 (ja) * 2011-03-22 2015-06-17 日本電気株式会社 ログ収集システム、装置、方法及びプログラム
CN103890730B (zh) 2011-09-19 2017-07-11 塔塔咨询服务有限公司 用于传感器驱动的车辆遥测应用和服务的开发和部署的计算平台
US9218527B2 (en) 2011-09-29 2015-12-22 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Anomaly detection in streaming data
US9466196B2 (en) 2014-04-08 2016-10-11 Cubic Corporation Anomalous phenomena detector

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2799284A1 (fr) * 1999-10-01 2001-04-06 Peugeot Citroen Automobiles Sa Systeme de diagnostic du fonctionnement d'organes fonctionnels d'un vehicule automobile
CN1809012A (zh) * 2006-02-14 2006-07-26 北京邮电大学 支持环境自适应应用重构的无线传感器网络系统及方法
CN101441798A (zh) * 2008-03-05 2009-05-27 中科院嘉兴中心微系统所分中心 基于无线传感器网络的安全监控与应急指控系统
US20100058469A1 (en) * 2008-09-03 2010-03-04 Chui-Tin Yen Anomaly information distribution with threshold
WO2010117762A2 (en) * 2009-03-30 2010-10-14 Lord Corporation Land vehicles and systems with controllable suspension systems
EP2477421A1 (en) * 2011-01-14 2012-07-18 Cisco Technology, Inc. System and method for packet distribution in a vehicular network environment
US8903593B1 (en) * 2011-01-14 2014-12-02 Cisco Technology, Inc. System and method for analyzing vehicular behavior in a network environment
US20120304007A1 (en) * 2011-05-23 2012-11-29 Hanks Carl J Methods and systems for use in identifying abnormal behavior in a control system
US20140074315A1 (en) * 2012-09-07 2014-03-13 General Motors Llc Vehicle-incident detection method and system
CN103167019A (zh) * 2013-02-01 2013-06-19 中国科学技术大学 一种车载自组网中的混合式信任系统及方法
US20160082991A1 (en) * 2014-09-24 2016-03-24 Bartlett & West, Inc. Railway monitoring system
CN104917651A (zh) * 2015-06-09 2015-09-16 北京齐尔布莱特科技有限公司 监测网络异常的方法及装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220279001A1 (en) * 2018-12-28 2022-09-01 Snap Inc. Detecting anomalous resources and events in social data
CN111882728A (zh) * 2020-06-30 2020-11-03 同方威视技术股份有限公司 闸机系统以及闸机系统的控制方法
CN111882728B (zh) * 2020-06-30 2022-06-21 同方威视技术股份有限公司 闸机系统以及闸机系统的控制方法
CN113119981A (zh) * 2021-04-09 2021-07-16 东风汽车集团股份有限公司 车辆主动安全控制方法、系统及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
EP3473026B1 (en) 2020-07-29
JP6895998B2 (ja) 2021-06-30
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JP2019530912A (ja) 2019-10-24
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US9961496B2 (en) 2018-05-01
ES2829050T3 (es) 2021-05-28
EP3473026A1 (en) 2019-04-24
US20170366935A1 (en) 2017-12-21

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