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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Zuordnung einer gemeinsamen Geoposition zu einer Mehrzahl von durch eine gemeinsame Grundursache bewirkten und durch mindestens ein Fahrzeug erfassten Ereignissen gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1.
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Mit der Sensorik von Fahrzeugen werden zunehmend Ereignisse und Objekte in der Fahrzeugumgebung erfasst, denen eine Geolokalisation zugeordnet werden kann. Dabei handelt es sich beispielsweise um Schlaglöcher, mittels Kamera erfassbare Objekte wie beispielsweise Schilder oder Ampeln, mittels Radar erfassbare Objekte wie beispielsweise Brücken oder mittels Light Detection and Ranging (LIDAR) erfassbare Objekte sowie Landmarken, die die Fahrzeuglokalisierung unterstützen. Derartige Objekte können auch mit einer Mehrzahl von Erfassungsverfahren erfassbar sein. Weiterhin sind Systemeingriffe der Assistenzsysteme oder Car2X-Events, also sinngemäß Ereignisse, die im Fahrzeug stattfinden, erfassbar und können einer Geoposition des Fahrzeuges zum Zeitpunkt des Eintritts des Ereignisses zugeordnet werden.
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Allen diesen Objekten oder Ereignissen ist gemeinsam, dass ihre Position auf der Welt als möglichst exakte Geolokation von mindestens einem Fahrzeug mindestens einmalig, potenziell aber mehrfach erfasst und gespeichert wird. Jede Positionsmessung ist aber grundsätzlich mit einer Ungenauigkeit verbunden, so dass bei Mehrfachüberfahrten ein bestimmtes konkretes Ereignis, beispielsweise ein Durchfahren eines Schlaglochs, eine Ampel oder der Eingriff eines Fahrerassistenzsystems, immer an mehr oder weniger unterschiedlichen Geopositionen lokalisiert wird. Diese Streuung wird beispielsweise durch Messfehler des Global Positioning System (GPS) und/oder durch unbestimmte Latenzen in der Signalverarbeitung im Fahrzeug bewirkt und verhindert, dass das in mehreren Überfahrten erkannte Schlagloch oder die in mehreren Überfahrten erkannte Ampel durch einfachen Vergleich der jeweils zugeordneten Geoposition als dasselbe Schlagloch beziehungsweise dieselbe Ampel erkannt werden kann. Ebenso wird die wiederholte Auslösung eines Assistenzsystems an einem bestimmten Ort nicht ohne weiteres als Auslösung aufgrund der gleichen Umstände erkannt. Aufgrund des Messfehlers werden lokal beschränkte Häufungen von beispielsweise Ampelpositionen erhalten. Nachfolgend ist zu entscheiden, ob es sich um ein und dieselbe Ampel handelt oder um mehrere Ampeln. Die zu untersuchenden Teilmengen aus der Gesamtmenge von erfassten Ereignissen, die potentiell einer gemeinsamen Grundursache (Schlagloch, Ampel) zuzuordnen sind, wächst exponentiell mit der Gesamtzahl gemessener Ereignisse und entzieht sich dadurch einer einfachen sequenziellen Untersuchung derartiger Teilmengen.
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Aus dem Stand der Technik sind Clusteringverfahren bekannt, die nahe beieinander liegende Geopositionen in Clustern zusammenfassen. Ein derartiges bekanntes Verfahren ist als Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) Verfahren veröffentlicht, beispielsweise in Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander, Xiaowei Xu: A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. In: Evangelos Simoudis, Jiawei Han, Usama M. Fayyad (Hrsg.): Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96). AAAI Press, 1996, ISBN 1-57735-004-9, Seiten 226-231.
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Das Dokument
DE 10 2015 002 158 A1 beschreibt ein Verfahren zur Ermittlung einer in einer Funktion eines Fahrzeugsystems zu berücksichtigenden, die Verkehrsdichte im Umfeld des Kraftfahrzeugs beschreibenden Verkehrsdichteinformation in einem Kraftfahrzeug, wobei mittels wenigstens eines auf das Umfeld des Kraftfahrzeugs gerichteten, auf Halbleitertechnologie basierenden Radarsensors Objekte im Umfeld des Kraftfahrzeugs beschreibende Radardaten aufgenommen werden, durch Auswertung der Radardaten eine die in statische und dynamische Objekte klassifizierten, detektierten Objekte enthaltende Umfeldkarte ermittelt wird und die Verkehrsdichteinformation aus wenigstens einem Teil der in der Umfeldkarte enthaltenen Positionen dynamischer Objekte ermittelt wird.
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein verbessertes Verfahren zur Zuordnung einer gemeinsamen Geoposition zu einer Mehrzahl von durch eine gemeinsame Grundursache bewirkten und durch mindestens ein Fahrzeug erfassten Ereignissen anzugeben.
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Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch die Merkmale des unabhängigen Anspruchs 1. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
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Bei einem Verfahren zur Zuordnung einer gemeinsamen Geoposition zu einer Mehrzahl von Ereignissen, die von mindestens einem Fahrzeug erfasst werden, wobei zu jedem einzelnen Ereignis eine einzelne Geoposition erfasst wird und wobei die Ereignisse von einer gemeinsamen Grundursache bewirkt sind, werden die erfassten Ereignisse erfindungsgemäß lexikografisch sortierbar indiziert. Beispielsweise werden die erfassten Ereignisse in der Reihenfolge der Erfassung durchnummeriert.
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Jede lexikografisch sortierte Menge von k unterschiedlichen Ereignissen wird als Hotspot
der Kardinalität k bezeichnet. Potenziell bildet ein solcher Hotspot alle auf eine gemeinsame Grundursache, der eine einzige, gemeinsame Geoposition zuzuordnen ist, zurückführbaren Ereignisse ab.
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Aus der Potenzmenge der Menge aller erfassten Ereignisse werden sämtliche Teilmengen der Kardinalität Eins gebildet und lexikografisch sortiert einer Hotspotliste zugeordnet.
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Beginnend bei der Kardinalität Eins (k = 1) wird aus einer Hotspotliste H
(k) einer Kardinalität k fortlaufend eine neue Hotspotliste H
(k+1) der nächsthöheren Kardinalität k + 1 dadurch gebildet, dass aus je zwei lexikografisch sortiert aufeinanderfolgenden Hotspots
der Hotspotliste H
(k) dann ein neuer Hotspot
umfassend die lexikografisch sortierte Vereinigungsmenge der Ereignisse beider Hotspots
erzeugt und der neuen Hotspotliste H
(k+1) hinzugefügt wird, wenn das Maximum der mindestens anhand der Geopositionen der Ereignisse paarweise ermittelten Entfernungen zwischen den Ereignissen eine vorbestimmte maximale Entfernung d
mαx nicht überschreitet. Mit anderen Worten: in einen bereits gebildeten Hotspot, dem eine Menge von Ereignissen zugeordnet ist, wird unter Bildung eines neuen Hotspots dann ein neues Ereignis aufgenommen, wenn dadurch die größtmögliche Entfernung zwischen zwei Ereignissen die vorbestimmte maximale Entfernung nicht überschreitet. Damit ist sichergestellt, dass die Ausdehnung eines Hotspots die vorgegebene maximale Entfernung d
mαx nicht überschreitet.
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Dieser Schritt der Bildung neuer Hotspots mit einer um Eins inkrementierten Kardinalität wird erneut durchlaufen, wenn die neu gebildete Hotspotliste H(k+1) mindestens zwei Hotspots umfasst. Die Bildung neuer Hotspots ist in endlich vielen Schritten abgeschlossen, da die größtmögliche Kardinalität eines Hotspots durch die Gesamtzahl der Ereignisse vorgegeben und somit endlich ist.
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In einem anschließenden Filterschritt werden aus der Menge aller derart gebildeter Hotspots diejenigen eliminiert werden, deren zugeordnete Menge von Ereignissen eine Teilmenge von mindestens einer anderen Menge von Ereignissen ist, die einem anderen Hotspot zugeordnet ist. Im Ergebnis dieses Filterschritts verbleiben maximale Hotspots, deren Ereignismenge keine Teilmenge irgendeines anderen Hotspots ist.
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Für jeden der derart gebildeten maximalen Hotspots wird aus der Gesamtheit der den jeweiligen Ereignissen zugeordneten Geopositionen eine gemeinsame Geoposition ermittelt. Einer allen Ereignissen eines maximalen Hotspots gemeinsamen Grundursache wird diese gemeinsame Geoposition zugeordnet.
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Ein Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens besteht darin, dass der Aufwand zur Bildung von Hotspots oder Teilmengen von Ereignissen, die potenziell auf eine gemeinsame Grundursache zurückführbar sind, gegenüber dem Stand der Technik verringert ist. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass nach dem erfindungsgemäßen Verfahren gebildete Hotspots eine besonders hohe Passgenauigkeit zu den interessierenden, aber unbekannten Geolokalisationen von Grundursachen aufweisen, welche den mittels Sensorik oder Erfassung von Steuersignalen beobachteten Ereignissen zugrunde liegen. Ein Vorteil gegenüber aus dem Stand der Technik bekannten Clusteringverfahren besteht darin, dass in einem maximalen Hotspot zusammengefasste Ereignisse eine geringe, über die vorbestimmte maximale Entfernung dmαx steuerbare örtliche Streuung aufweisen. Dadurch wird vermieden, dass eine Vielzahl von im Einzelnen voneinander unabhängigen Grundursachen mit geringfügig abweichender, aber unterscheidbarer Geolokalisation in einem einzelnen Cluster zusammengefasst werden. Beispielsweise wird dadurch vermieden, dass unabhängige, unterscheidbare Grundursachen, die als Kette beispielsweise entlang einer Straße angeordnet sind, zu einem einzigen Cluster zusammengefasst werden. Somit wird die örtliche Auflösung von Grundursachen gegenüber dem Stand der Technik verbessert.
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Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung wird im Folgenden anhand einer Zeichnung näher erläutert.
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Dabei zeigt:
- 1 einen Programmablaufplan für ein iteratives Verfahren zur Ermittlung von Hotspots einer vorgegebenen Kardinalität.
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Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
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Mittels mindestens eines Sensors eines Fahrzeugs wird das Auftreten eines Ereignisses ei ermittelt. Ein Ereignis ei kann beispielsweise als Durchfahren eines Schlaglochs mittels eines Fahrwerksensors ermittelt werden. Ein Ereignis ei kann auch als Eingriff eines Fahrzeugassistenzsystems in die Steuerung des Fahrzeugs ermittelt werden. Alternativ kann ein Ereignis ei durch eine Fahrzeugumfeldsensorik ermittelt werden, beispielsweise als ein Ampelsignal, eine Straßenausstattung oder eine Landmarke. Die Fahrzeugumfeldsensorik kann beispielsweise eine Kamera oder einen Light Detection and Ranging (LIDAR) Sensor umfassen.
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Jedes Ereignis ei umfasst eine Geoposition, die von einer Geopositioniereinrichtung des Fahrzeugs im Moment der Ermittlung des Ereignisses ei für das Fahrzeug bestimmt wurde. Die bestimmte und dem Ereignis ei zugeordnete Geoposition ist im Allgemeinen fehlerbehaftet, das heißt: sie weicht von der physikalischen Geoposition der das Ereignis ei kausal auslösenden physikalischen Gegebenheit ab. Mit anderen Worten: die beispielhaft einem Durchschlagen eines Stoßdämpfers zugeordnete Geoposition weicht im Allgemeinen von der Geoposition des Schlaglochs ab, welches das Durchschlagen des Stoßdämpfers auslöst; die beispielhaft für eine Ampel bestimmte Geoposition weicht im Allgemeinen von der physikalischen Geoposition des Ampelmastes ab. Natürlich sind auch für andere Ereignisse ei Abweichungen zwischen der ermittelten Geoposition und der wirklichen Geoposition, welche der Grundursache zuzuordnen ist, möglich.
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Ereignisse ei können weitere Parameter umfassen, beispielsweise Angaben zu dem Fahrzeug und/oder einen Zeitstempel. In einem Ausführungsbeispiel umfasst ein Ereignis ei zusätzlich zu der Geoposition einen ebenfalls von der Geopositioniereinrichtung des Fahrzeugs bestimmten Geschwindigkeitsvektor, dessen Richtung die aktuelle Bewegungsrichtung des Fahrzeugs beschreibt und dessen Betrag die aktuelle Bewegungsgeschwindigkeit des Fahrzeugs beschreibt.
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Eine Auswertevorrichtung oder ein Backend ist zum Empfang von Ereignissen ei eingerichtet, die von mindestens einem Fahrzeug übermittelt werden. Die Auswertevorrichtung ordnet jedem Ereignisei umkehrbar eindeutig einen Index i = 1, 2, ... n zu. In einem Ausführungsbeispiel wird der Index i ermittelt, indem n Ereignisse ei in der Reihenfolge des Empfangs durch die Auswertevorrichtung aufeinanderfolgend durchnummeriert werden.
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Zu zwei Ereignissen ei, ej kann als ein Ähnlichkeitsmaß eine räumliche Entfernung di,j = d(ei, ej) bestimmt werden, wobei di,j = 0 für i = j und di,j ≥ 0 für i ≠ j ist. In einer Ausführungsform ist die räumliche Entfernung d(ei, ej) als der euklidische Abstand zwischen den Geopositionen der Ereignisse ei, ej bestimmt, es sind jedoch auch andere Metriken als ein euklidischer Abstand möglich.
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In einer alternativen Ausführungsform gehen in das Ähnlichkeitsmaß d(ei, ej) neben dem Abstand der Geopositionen auch die Richtungsvektoren der Ereignisse ei, ej ein. Beispielsweise kann ein maximaler Winkelabstand derart vorgegeben werden, dass zwei räumlich nahe Ereignisse ei, ej, i ≠ j, einander nur dann ähnlich sind, wenn auch die beiden jeweils mit einem Ereignis verknüpften Fahrrichtungen einen Winkel einschließen, der kleiner als der vorgegebene maximale Winkelabstand ist.
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In analoger Weise können auch andere, im Zusammenhang mit Ereignissen ei, ej ermittelte Parameter, beispielsweise der jeweils ermittelte Geschwindigkeitsbetrag, in die Berechnung des Ähnlichkeitsmaßes di,j = d(ei, ej) eingehen. Beispielsweise kann die Entfernung d(ei, ej) als gewichtete Summe aus dem euklidischen Abstand der Geopositionen und dem Sinuswert des von den Geschwindigkeitsvektoren eingeschlossenen Winkels gebildet werden.
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Ein Hotspot h
(k) = [e
l
1 , e
l
2 , ... e
l
k ] ist eine geordnete Menge von k unterschiedlichen Ereignissen e
i aus einer n ≥ k Ereignisse e
i umfassenden Ereignismenge {e
i, i = 1, 2,...n}, welche nach dem Index aufsteigend sortiert sind:
und deren Entfernung untereinander eine vorbestimmte maximale Entfernung d
mαx nicht überschreitet:
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Mit anderen Worten: ein Hotspot h(k) der Kardinalität k = |h(k)| ist eine k-stellige inversionsfreie Permutation ohne Wiederholung von solchen Ereignissen el der Ereignismenge, die untereinander eine Entfernung von höchstens dmαx aufweisen.
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Als m - Präfix eines Hotspots h
(k) der Kardinalität k > m werden die m ersten Ereignisse e
l
1 , e
l
2 ,... e
l
m bezeichnet, die in diesem Hotspot h
(k) in der Reihenfolge ihrer Indizes l
p sortiert vorliegen. Zwei Hotspots
gleicher Kardinalität k, die einen gemeinsamen k - 1 Präfix
aufweisen, bilden dann einen neuen Hotspot
wenn die Ereignisse e
l1
k , e
l2
k , l1
k < l2
k, welche sich an der k-ten Position jeweils eines der Hotspots
gleicher Kardinalität k befinden, eine Entfernung aufweisen, die die vorbestimmte maximale Entfernung nicht überschreitet:
Somit können Hotspots einer nächsthöheren Kardinalität k = k + 1 in besonders einfacher Weise aus Hotspots der Kardinalität k gebildet werden, indem entlang einer lexikografisch sortierten Liste H
(k) aller Hotspots der Kardinalität k in dieser Liste aufeinanderfolgende (benachbarte) Hotspots dahingehend untersucht werden, ob sie einen gemeinsamen k - 1 Präfix h
(k-1) aufweisen und ob die Entfernung zwischen den beiden Ereignissen dieser benachbarten Hotspots, die jeweils nicht Element des anderen Hotspots sind, die vorbestimmte maximale Entfernung d
mαx nicht überschreitet. Zwei Hotspots
heißen dann lexikografisch sortiert, wenn die Indizes [l1
1, l1
2, ... l1
k], [l2
1, l2
2,... l2
k] der Ereignisse lexikografisch sortiert sind.
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1 zeigt einen Ablaufplan für eine Ausführungsform eines Teilschritts des erfindungsgemäßen Verfahrens, in welchem lexikografisch sortierte Listen von Hotspots erstellt werden. Jede erstellte Liste H(k) umfasst Hotspots einer gleichen Kardinalität k.
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In einem ersten Schritt
1 wird eine lexikografisch sortierte Liste H
(1) aller Hotspots der Kardinalität
erstellt. Ein Hotspot der Kardinalität
1 umfasst genau ein Ereignis e
i.
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Nachfolgend wird die Laufvariable k, die die Kardinalität der Hotspots in der aktuell durchsuchten lexikografisch sortierten Liste H(k) bezeichnet, auf k = 1 gesetzt.
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Nachfolgend wird die Laufvariable l, die in der lexikografisch sortierten Liste H(k+1) von Hotspots der nächsthöheren Kardinalität k + 1 die erste freie Listenposition nach dem Listenende indiziert, auf l = 1 gesetzt.
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Nachfolgend wird die Laufvariable i, die einen ersten zu vergleichenden Hotspot
aus der aktuell durchsuchten lexikografisch sortierten Liste H
(k) indiziert, auf i = 1 gesetzt.
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Nachfolgend wird die Laufvariable j, die einen zweiten zu vergleichenden Hotspot
aus der aktuell durchsuchten lexikografisch sortierten Liste H
(k) indiziert, auf j = i + 1 gesetzt. Die zu vergleichenden Hotspots
sind somit zwei in der aktuell durchsuchten lexikografisch sortierten Liste H
(k) unmittelbar aufeinanderfolgende Hotspots.
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In einem zweiten Schritt
2 wird die Länge des zwischen dem ersten zu vergleichenden Hotspot
und dem zweiten zu vergleichenden Hotspot
der aktuell durchsuchten lexikografisch sortierten Liste H
(k) gemeinsamen Präfixes bestimmt. Die Länge des gemeinsamen Präfixes kann 0 sein; dann unterscheiden sich bereits die in den zu vergleichenden Hotspots
an erster Stelle befindlichen Ereignisse e
l1
1 ≠ e
l2
1 . Die Länge des gemeinsamen Präfixes kann maximal k - 1 sein, wenn alle Ereignisse bis auf das an jeweils letzter Position in den zu vergleichenden Hotspots
angeordnete Ereignis übereinstimmen.
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In einem dritten Schritt
3 wird geprüft, ob die Länge des den zu vergleichenden Hotspots
gemeinsamen Präfixes gleich k - 1 ist. Bei erfolgreicher Prüfung wird mit einem vierten Schritt
4 fortgesetzt. Bei nicht erfolgreicher Prüfung wird die Laufvariable i inkrementiert und mit dem fünften Schritt
5 fortgesetzt.
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Im vierten Schritt
4 wird geprüft, ob die Entfernung zwischen dem k-ten Element des ersten zu vergleichenden Hotspots, dem Ereignis e
l1
k , und dem k-ten Element des zweiten zu vergleichenden Hotspots, dem Ereignis e
l2
k , die vorbestimmte maximale Entfernung d
mαx nicht überschreitet. Bei erfolgreicher Prüfung wird ein Hotspot
der Kardinalität k + 1 gebildet, welcher sämtliche Ereignisse aus den zu vergleichenden Hotspots
in lexikografischer Sortierung umfasst. Dieser neugebildete Hotspot
der Kardinalität k + 1 wird an das Ende der lexikografisch sortierten Liste H
(k+1) von Hotspots der Kardinalität k + 1 geschrieben. Der Index l dieser Liste wird inkrementiert.
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Nachfolgend wird die Laufvariable i, die den ersten zu vergleichenden Hotspot
aus der aktuell durchsuchten lexikografisch sortierten Liste H
(k) indiziert, inkrementiert i = i + 1.
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In einem nachfolgenden fünften Schritt 5 wird geprüft, ob das Ende der aktuell durchsuchten lexikografisch sortierten Liste H(k) erreicht ist. Das Ende der aktuell durchsuchten lexikografisch sortierten Liste H(k) ist erreicht, wenn die Laufvariable i auf das letzte Element dieser Liste zeigt. Falls das Ende erreicht ist, wird der Wert der Kardinalität k der zu durchsuchenden Liste inkrementiert und mit einem sechsten Schritt 6 fortgesetzt.
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Falls das Ende der aktuell durchsuchten lexikografisch sortierten Liste H
(k) noch nicht erreicht ist, wird die Laufvariable j, die den zweiten zu vergleichenden Hotspot
aus der aktuell durchsuchten lexikografisch sortierten Liste H
(k) indiziert, so angepasst, dass der zweite Hotspot
in der Liste auf den ersten Hotspot
folgt: j = i + 1. Danach wird mit dem zweiten Schritt
2 fortgesetzt.
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Im sechsten Schritt
6 wird geprüft, ob die zu durchsuchende lexikografisch sortierte Liste H
(k) mindestens zwei zu vergleichende Hotspots
der Kardinalität k umfasst. Falls die zu durchsuchende lexikografisch sortierte Liste H
(k) leer ist oder nur einen einzigen Hotspot umfasst, wird der Teilschritt zur Erstellung der Listen von Hotspots beendet. Falls die zu durchsuchende lexikografisch sortierte Liste H
(k) mehrere Hotspots der Kardinalität k umfasst, wird der Index i des ersten zu vergleichenden Hotspots auf i = 1 gesetzt, der Index des zweiten zu vergleichenden Hotspots auf j = i + 1 = 2 gesetzt und mit dem zweiten Schritt
2 fortgesetzt.
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Auf den in
1 schematisch dargestellten Teilschritt zur Erstellung von lexikografisch sortierten Listen von Hotspots folgt ein Filterschritt, in welchem die erstellten lexikografisch sortierten Listen von Hotspots reduziert werden. In dem Filterschritt werden alle Hotspots
entfernt, für die gilt: die Ereignisse e
i
1 , e
i
2 ,...e
i
k sind auch Elemente eines Hotspots
Mit anderen Worten: es werden all diejenigen Hotspots
entfernt, die (echte) Teilmenge eines anderen Hotspots
sind. Die verbleibenden Hotspots, also jene, die nicht Teilmenge eines anderen Hotspots sind, werden als maximale Hotspots bezeichnet.
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Erfindungsgemäß werden im Filterschritt für jeden Hotspot
aus der lexikografisch sortierten Liste H
(k+1) der Kardinalität k + 1 alle Teilmengen der Kardinalität k [e
i
2 ,..., e
l
k , e
i
k+1 ], [e
i
1 , e
i
3 ,..., e
i
k , e
i
k+1 ],...[e
i
1 , e
i
2 ,..., e
i
k-1 , e
i
k+1 ], [e
i
1 , e
i
2 ,..., e
i
k-1 , e
i
k ] erzeugt und in einer Hashdatenstruktur abgelegt. Dann wird für jeden Hotspot
aus der lexikografisch sortierten Liste H
(k) der nächstniedrigeren Kardinalität k durch Vergleich mit der Hashdatenstruktur überprüft, ob er Teilmenge eines Hotspots der Kardinalität k + 1 ist. Falls nicht, wird der Hotspot einer Liste Ĥ von maximalen Hotspots zugefügt. Die maximalen Hotspots können unterschiedliche Kardinalität aufweisen.
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Diese Filterung wird mit absteigender Kardinalität der untersuchten Listen von Hotspots, beginnend bei der lexikografisch sortierten Liste mit der höchsten Kardinalität, fortgesetzt, bis schließlich alle Hotspots auf ihre Teilmengenbeziehung zu Hotspots der nächsthöheren Kardinalität untersucht wurden. Damit ist die Liste der maximalen Hotspots vollständig erstellt.
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Ein Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens besteht darin, dass der Aufwand zur Bildung von Hotspots gegenüber dem Stand der Technik verringert ist. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass nach dem erfindungsgemäßen Verfahren gebildete Hotspots eine besonders hohe Passgenauigkeit zu den interessierenden, aber unbekannten Geolokalisationen von Grundursachen aufweisen, welche den mittels Sensorik oder Erfassung von Steuersignalen beobachteten Ereignissen e1, e2,...en zugrunde liegen. Ein Vorteil gegenüber aus dem Stand der Technik bekannten Clusteringverfahren besteht darin, dass in einem maximalen Hotspot zusammengefasste Ereignisse eine geringe, über die vorbestimmte maximale Entfernung dmαx steuerbare örtliche Streuung aufweisen. Dadurch wird vermieden, dass eine Vielzahl von im Einzelnen voneinander unabhängigen Grundursachen mit geringfügig abweichender, aber unterscheidbarer Geolokalisation in einem einzelnen Cluster zusammengefasst werden. Beispielsweise wird dadurch vermieden, dass unabhängige, unterscheidbare Grundursachen, die als Kette beispielsweise entlang einer Straße angeordnet sind, zu einem einzigen Cluster zusammengefasst werden. Somit wird die örtliche Auflösung von Grundursachen gegenüber dem Stand der Technik verbessert.
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Bezugszeichenliste
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- 1 bis 6
- erster bis sechster Schritt
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102015002158 A1 [0005]
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Zitierte Nicht-Patentliteratur
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- Evangelos Simoudis, Jiawei Han, Usama M. Fayyad (Hrsg.): Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96). AAAI Press, 1996, ISBN 1-57735-004-9, Seiten 226-231 [0004]