DE102020102670A1

DE102020102670A1 - Systeme und verfahren zur vorhersage eines fahrziels eines automobils basierend auf der von einer person getragenen kleidung

Info

Publication number: DE102020102670A1
Application number: DE102020102670.6A
Authority: DE
Inventors: Scott Mayberry
Original assignee: Ford Global Technologies LLC
Current assignee: Ford Global Technologies LLC
Priority date: 2019-02-04
Filing date: 2020-02-03
Publication date: 2020-08-06
Also published as: CN111523371A; US20200249046A1

Abstract

Die Offenbarung stellt Systeme und Verfahren zur Vorhersage eines Fahrziels eines Automobils basierend auf der von einer Person getragenen Kleidung bereit. In dieser Offenbarung beschriebene beispielhafte Ausführungsformen betreffen allgemein Systeme und Verfahren zum Vorhersagen eines Fahrziels eines Automobils basierend zumindest teilweise auf dem Identifizieren einer Kategorie einer Kleidung, die von einer Person getragen wird, die ein Insasse des Automobils ist oder sich mit der Absicht, in das Fahrzeug einzusteigen, in Richtung des Automobils bewegt. Die Kleidung kann eine von verschiedenen Kategorien sein, wie etwa eine Geschäftskleidungskategorie, eine legere Geschäftskleidungskategorie, eine Freizeitkleidungskategorie oder eine Gesellschaftskleidungskategorie. Das Fahrziel kann zusätzlich basierend auf anderen Faktoren vorhergesagt werden, wie etwa einer von einem Mitinsassen des Automobils getragenen Kleidung und historischen Daten in Zusammenhang mit dem Insassen und/oder Mitinsassen. Die historischen Daten können eine Aufzeichnung von Zeiten, zu denen der Insasse zu einem bestimmten Zielort gefahren ist, und der Kleidung, die der Insasse bei der Fahrt zu dem Zielort getragen hat, beinhalten.

Description

GEBIET DER OFFENBARUNG
Diese Offenbarung betrifft im Allgemeinen Autofahrten und insbesondere automatisierte Merkmale, die in einem Automobil bereitgestellt sind, um eine Person bei der Benutzung des Automobils zu unterstützen.
ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
Automobilhersteller sind ständig bemüht, in ihren Automobilen verschiedene Merkmale anzubieten, die ihre Produkte für Käufer attraktiver machen. Diese Merkmale zielen in der Regel darauf ab, Fahrern und Fahrgästen Komfort, Bequemlichkeit und Zufriedenheit zu bieten. Beispielsweise verfügen einige Automobile über Bluetooth®-fähige Systeme, mit denen ein Fahrer mithilfe von Sprachbefehlen verschiedene Aktionen ausführen kann, beispielsweise Freisprechanrufe tätigen, ein Radio mit Sprachbefehlen steuern oder ein Navigationssystem konfigurieren. Als ein anderes Beispiel weisen einige Automobile ein Computersystem auf, das die Fahreigenschaften eines Fahrers, wie beispielsweise eines Minderjährigen, überwacht und eine Geschwindigkeit des Autos gemäß einigen in das Computersystem programmierten Regeln steuert. In einem weiteren Beispiel umfassen einige Automobile Sensoren, die einen Fahrer auf Anzeichen von Trunkenheit oder Schläfrigkeit überwachen. Beim Erfassen eines solchen Zustands kann ein Computersystem, das mit den Sensoren gekoppelt ist, einen Summer betätigen, um den Fahrer zu warnen, oder das Automobil zum Anhalten zwingen.
Es ist wünschenswert, solche Komfort-, Bequemlichkeits- und Zufriedenheitsmerkmale nicht nur in Automobilen bereitzustellen, die gegenwärtig von menschlichen Fahrern betrieben werden, sondern auch in autonomen Automobilen, die in letzter Zeit in den Mittelpunkt verschiedener Entwicklungsbemühungen gerückt sind.
KURZDARSTELLUNG
In dieser Offenbarung beschriebene beispielhafte Ausführungsformen betreffen allgemein Systeme und Verfahren zum Vorhersagen eines Fahrziels eines Automobils, basierend zumindest teilweise auf dem Identifizieren einer Kategorie einer Kleidung, die von einer Person getragen wird, die ein Insasse des Automobils ist oder sich mit der Absicht, in das Fahrzeug einzusteigen, in Richtung des Automobils bewegt. Die Kleidung kann eine von verschiedenen Kategorien sein, wie beispielsweise eine Geschäftskleidungskategorie, eine legere Geschäftskleidungskategorie, eine Freizeitkleidungskategorie oder eine Gesellschaftskleidungskategorie. Das Fahrziel kann zusätzlich basierend auf anderen Faktoren vorhergesagt werden, wie etwa einer von einem Mitinsassen des Automobils getragenen Kleidung und historischen Daten in Zusammenhang mit dem Insassen und/oder Mitinsassen. Die historischen Daten können eine Aufzeichnung von Zeiten, zu denen der Insasse zu einem bestimmten Zielort gefahren ist, und der Kleidung, die der Insasse bei der Fahrt zu dem Zielort getragen hat, beinhalten.
Figurenliste
Eine detaillierte Beschreibung ist nachstehend unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen dargelegt. Die Verwendung der gleichen Bezugszeichen kann ähnliche oder identische Elemente angeben. Verschiedene Ausführungsformen können andere Elemente und/oder Komponenten nutzen als die in den Zeichnungen veranschaulichten und einige Elemente und/oder Komponenten können in verschiedenen Ausführungsformen nicht vorhanden sein. Elemente und/oder Komponenten in den Figuren sind nicht zwingend maßstabsgetreu gezeichnet. In dieser Offenbarung können je nach Kontext Singular- und Pluralausdrücke austauschbar verwendet werden.

1 zeigt ein System, das einige beispielhafte Komponenten beinhaltet, die der Vorhersage eines Fahrziels eines Automobils gemäß einer beispielhaften Ausführungsform der Offenbarung zugeordnet sind.
2 zeigt eine beispielhafte Ansicht eines Innenraums eines Automobils mit einem Fahrzielvorhersage-System gemäß der Offenbarung.
3 zeigt ein erstes beispielhaftes Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Vorhersagen eines Fahrziels eines Automobils gemäß einer beispielhaften Ausführungsform der Offenbarung.
4 zeigt ein zweites beispielhaftes Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Vorhersagen eines Fahrziels eines Automobils gemäß einer beispielhaften Ausführungsform der Offenbarung.
5 zeigt ein drittes beispielhaftes Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Vorhersagen eines Fahrziels eines Automobils gemäß einer beispielhaften Ausführungsform der Offenbarung.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Die Offenbarung wird nachstehend unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen, in denen beispielhafte Ausführungsformen der Offenbarung gezeigt sind, ausführlicher beschrieben. Diese Offenbarung kann jedoch in vielen verschiedenen Formen ausgeführt sein und sollte nicht als auf die hierin dargelegten beispielhaften Ausführungsformen beschränkt ausgelegt werden. Der Fachmann wird erkennen, dass verschiedene Änderungen bezüglich Form und Detail an verschiedenen Ausführungsformen vorgenommen werden können, ohne vom Wesen und Schutzumfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Somit sollten die Breite und der Schutzumfang der vorliegenden Offenbarung nicht durch eine der vorstehend beschriebenen beispielhaften Ausführungsformen eingeschränkt sein, sondern lediglich gemäß den folgenden Ansprüchen und ihren Äquivalenten definiert sein. Die nachstehende Beschreibung wurde zu Veranschaulichungszwecken dargelegt und ist nicht als umfassend anzusehen und soll die Offenbarung nicht auf die spezifische offenbarte Form beschränken. Es versteht sich, dass alternative Umsetzungen in einer beliebigen gewünschten Kombination genutzt werden können, um zusätzliche Hybridumsetzungen der vorliegenden Offenbarung zu bilden. Zum Beispiel können beliebige der unter Bezugnahme auf eine bestimmte Vorrichtung oder Komponente beschriebenen Funktionen durch eine andere Vorrichtung oder Komponente durchgeführt werden. Darüber hinaus können, während spezifische Geräteeigenschaften beschrieben wurden, sich Ausführungsformen der Offenbarung auf zahlreiche andere Geräteeigenschaften beziehen. Ferner versteht es sich, dass, obwohl die Ausführungsformen in für Strukturmerkmale und/oder methodische Handlungen spezifischer Sprache beschrieben worden sind, die Offenbarung nicht notwendigerweise auf die konkreten beschriebenen Merkmale oder Handlungen beschränkt ist. Die spezifischen Merkmale und Handlungen werden vielmehr als veranschaulichende Formen der Implementierung der Ausführungsformen offenbart.
Bestimmte Wörter und Ausdrücke werden hier nur zur Vereinfachung verwendet, und solche Wörter und Ausdrücke sollten so interpretiert werden, dass sie sich auf verschiedene Objekte und Handlungen beziehen, die von Fachleuten auf dem Gebiet allgemein in verschiedenen Formen und Äquivalenten verstanden werden. Beispielsweise kann das Wort „Automobil“ austauschbar mit dem Wort „Fahrzeug“ verwendet werden. Der Ausdruck „autonomes Fahrzeug“ kann alternativ so verstanden werden, dass er sich auf ein „Roboterfahrzeug“, ein „selbstfahrendes Fahrzeug“ und ähnliche Ausdrücke bezieht. Der Ausdruck „Fahrdienste“, wie er hier verwendet wird, bezieht sich auf verschiedene Arten von Transportdiensten wie Taxidienste, Limousinendienste, Shuttle-Dienste, Fahrgemeinschaftsdienste und Mitfahrgelegenheiten wie Über™ und Lyft™. Weiterhin versteht es sich, dass das Wort „Beispiel“, wie es hier verwendet wird, so verstanden werden, dass es dem Wesen nach nicht ausschließend und nicht einschränkend ist. Insbesondere bezeichnet das Wort „beispielhaft“, wie es hier verwendet wird, eines von mehreren Beispielen, und es versteht sich, dass keine übermäßige Betonung oder Bevorzugung auf das bestimmte beschriebene Beispiel gerichtet ist.
Allgemein gesehen, betreffen bestimmte, in dieser Offenbarung beschriebene Ausführungsformen Systeme und Verfahren zum Vorhersagen eines Fahrziels eines Automobils, basierend zumindest teilweise auf dem Identifizieren einer Kategorie einer Kleidung, die von einer Person getragen wird, die ein Insasse des Automobils ist oder sich mit der Absicht, in das Fahrzeug einzusteigen, in Richtung des Automobils bewegt. Die Kleidung kann eine von verschiedenen Kategorien sein, wie beispielsweise eine Geschäftskleidungskategorie, eine legere Geschäftskleidungskategorie, eine Freizeitkleidungskategorie oder eine Gesellschaftskleidungskategorie. Das Fahrziel kann zusätzlich basierend auf anderen Faktoren vorhergesagt werden, wie etwa einer von einem Mitinsassen des Automobils getragenen Kleidung und historischen Daten des Insassen und/oder Mitinsassen. Die historischen Daten können eine Aufzeichnung von Zeiten, zu denen der Insasse zu einem bestimmten Zielort gefahren ist, und der Kleidung, die der Insasse bei der Fahrt zu dem Zielort getragen hat, beinhalten.
1 zeigt ein Fahrzielvorhersagesystem 100, das einige beispielhafte Komponenten beinhaltet, die der Vorhersage eines Fahrziels eines Automobils gemäß einer beispielhaften Ausführungsform der Offenbarung zugeordnet sein können. Die beispielhaften Komponenten können vollständig oder in einer verteilten Anordnung in einem autonomen Fahrzeug 120, einem fahrerbetriebenen Fahrzeug 105, einem Server-Computersystem 145 und/oder einem Cloud-Speicher 150 enthalten sein. Wenn die Komponenten in einer verteilten Anordnung bereitgestellt werden, können das autonome Fahrzeug 120, das fahrerbetriebene Fahrzeug 105, das Server-Computersystem 145 und/oder der Cloud-Speicher 150 per Kommunikation über ein Netzwerk 160 miteinander interagieren. Das Netzwerk 160 kann ein beliebiges oder eine Kombination verschiedener Netzwerke umfassen, wie beispielsweise ein lokales Netzwerk (LAN), ein Weitverkehrsnetz (WAN), ein Telefonnetz, ein Mobilfunknetz, ein Kabelnetz, ein drahtloses Netzwerk und/oder private/öffentliche Netzwerke wie etwa das Internet. In einigen Fällen kann das Netzwerk 160 Kommunikationstechnologien wie Bluetooth, Mobilfunk, Nahfeldkommunikation (NFC), Wi-Fi, Wi-Fi Direct, Maschine-Maschine-Kommunikation und/oder Mensch-Maschine-Kommunikation unterstützen.
Eine erste beispielhafte Komponente, die ein Teil des Fahrzielvorhersagesystems 100 sein kann, ist ein Computersystem 130, das in dem autonomen Fahrzeug 120 installiert ist. In einer beispielhaften Umsetzung ist das autonome Fahrzeug 120 Teil eines Mitfahrdienstes (wie etwa Uber™ oder Lyft™), eines Taxidienstes, eines Limousinendienstes oder eines Shuttle-Dienstes. In einer anderen beispielhaften Umsetzung kann das autonome Fahrzeug 120 einer Person 140 gehören und von ihr betrieben werden.
Das Computersystem 130 kann mehrere Komponenten beinhalten, wie etwa einen Prozessor 131 und einen Speicher 132. Der Speicher 132, der ein Beispiel für ein nicht transitorisches computerlesbares Medium ist, kann verwendet werden, um ein Betriebssystem (OS) 139 und verschiedene andere Codemodule wie etwa ein Navigationssystem 133, ein Kommunikationsmodul 134 und ein Zielortvorhersagemodul 136 zu speichern. Der Speicher 132 kann auch verwendet werden, um Daten und Informationen wie etwa historische Daten 137 und Zusatzdaten 138 zu speichern. Die verschiedenen Codemodule können dazu konfiguriert sein, verschiedene Vorgänge in Zusammenarbeit mit verschiedenen Arten von Hardware auszuführen, die in dem autonomen Fahrzeug 120 vorgesehen sind. Beispielsweise kann das Navigationssystem 133 ein oder mehrere Codemodule enthalten, die mit verschiedenen Hardwarekomponenten des autonomen Fahrzeugs 120 zusammenarbeiten, um das autonome Fahrzeug 120 beim Navigieren um Fahrzeuge, Fußgänger und Objekte zu unterstützen, auf die das autonome Fahrzeug 120 treffen kann, wenn es eine Straße hinunterfährt. Einige Beispiele solcher Hardwarekomponenten können die Navigationshilfeausrüstung 121 des autonomen Fahrzeugs 120, einen Lenkmechanismus des autonomen Fahrzeugs 120, einen Zündschalter des autonomen Fahrzeugs 120, ein Gaspedal des autonomen Fahrzeugs 120, einen Bremsmechanismus des autonomen Fahrzeugs 120, einen Türverriegelungsmechanismus des autonomen Fahrzeugs 120 und eine globale Positionierungssystem(GPS)-Vorrichtung beinhalten.
Die Navigationshilfeausrüstung 121, die auf dem Dach des autonomen Fahrzeugs 120 montiert sein kann, kann verschiedene Elemente wie etwa Transponder, Sensoren und Abbildungsvorrichtungen beinhalten. Einige beispielhafte Sensoren, die ein Teil der Navigationshilfeausrüstung 121 sein können, sind Bewegungsdetektoren, Abstandssensoren, Näherungssensoren und Audiosensoren. Einige beispielhafte Abbildungsvorrichtungen, die Teil der Navigationshilfeausrüstung 121 sein können, beinhalten eine Digitalkamera, die zum Aufnehmen von Digitalbildern konfiguriert ist, oder eine Videokamera, die zum Aufnehmen von Videomaterial konfiguriert ist.
Das Kommunikationsmodul 134 kann von dem autonomen Fahrzeug 120 in Zusammenarbeit mit einem Transponder in der Navigationshilfeausrüstung 121 verwendet werden, um mit verschiedenen Einheiten wie etwa dem Server-Computersystem 145, dem Cloud-Speicher 150, einem Fahrdienstbetreiber (nicht gezeigt) eines Fahrdienstes und/oder einem Computersystem des Fahrdienstbetreiber zu kommunizieren. Die Kommunikation kann in Form von Maschine-zu-Maschine durchgeführt werden, wenn das Computersystem 130 des autonomen Fahrzeugs 120 mit dem Server-Computersystem 145, dem Cloud-Speicher 150 und/oder dem Computersystem des Fahrdienstbetreibers kommuniziert. Kommunikationen zwischen dem Computersystem 130 und dem Fahrdienstbetreiber können über Maschine-Mensch-Kommunikation (zum Beispiel mit einer synthetisierten Stimme) und/oder Mensch-Maschine-Kommunikation (sprachgesteuerte Anwendungen) durchgeführt werden.
Das Zielortvorhersagemodul 136 kann ein oder mehrere Softwaremodule enthalten, die mit Hardware in dem autonomen Fahrzeug 120 zusammenarbeiten, wie beispielsweise der Navigationshilfeausrüstung 121, die auf dem Dach des autonomen Fahrzeugs 120 montiert ist, und/oder einem Abbildungssystem 124, das in einem inneren Teil des autonomen Fahrzeugs 120 montiert ist. In einer beispielhaften Ausführungsform empfängt das Ziel ortvorhersagemodul 136 ein oder mehrere Bilder, die von einer Abbildungsvorrichtung(Kamera, Videokamera usw.) der Navigationshilfeausrüstung 121 und/oder einem Abbildungssystem 122 aufgenommen wurden. In einer beispielhaften Umsetzung kann das Abbildungssystem 122 an einer Befestigung 123 in der Nähe des autonomen Fahrzeugs 120 montiert sein. Die Befestigung 123 kann zum Beispiel eine Säule in einer Garage sein, in der das autonome Fahrzeug 120 geparkt ist, eine Stange auf einem Parkplatz oder eine Wand eines Gebäudes. In einer anderen beispielhaften Umsetzung kann das Abbildungssystem 122 ein Teil eines Smart-Home-Systems sein und kann sich innerhalb einer Wohnstätte der Person 140 befinden. Zum Beispiel kann das Abbildungssystem 122 an einer Tür oder Wand innerhalb der Wohnstätte installiert sein oder kann in eine Set-Top-Box eingebaut sein, die Teil des Smart-Home-Systems ist. Das Abbildungssystem 122 kann auch Teil einer internetfähigen Vorrichtung, die außerhalb des autonomen Fahrzeugs 120 angeordnet ist, sein und kann drahtlose Kommunikationsausrüstung beinhalten, die die aufgenommenen Bilder an die Navigationshilfeausrüstung 121 sendet, die auf dem Dach des autonomen Fahrzeugs 120 montiert ist, von wo aus die Bilder zur Verarbeitung an das Computersystem 130 übertragen werden können, ein Fahrziel vorherzusagen.
In einer weiteren beispielhaften Ausführungsform empfängt und verarbeitet das Computersystem 130 ein oder mehrere Bilder, die von dem Abbildungssystem 124 aufgenommen wurden, das in einem inneren Teil des autonomen Fahrzeugs 120 montiert ist. Das Abbildungssystem 124 kann eine oder mehrere Kameras beinhalten, wie etwa eine Digitalkamera, die digitale Bilder eines inneren Teils des autonomen Fahrzeugs 120 aufnimmt, und/oder eine Videokamera, die Videomaterial eines inneren Teils des autonomen Fahrzeugs 120 aufnimmt. Das Abbildungssystem 124 kann an verschiedenen Stellen innerhalb des autonomen Fahrzeugs 120 montiert sein, beispielsweise an einer Innenfläche einer vorderen Windschutzscheibe des autonomen Fahrzeugs 120, an einem Rückspiegel in dem autonomen Fahrzeug 120 oder an einer Säule des Fahrzeugrahmens des autonomen Fahrzeugs 120, um digitale Bilder eines Sitzbereichs in dem autonomen Fahrzeug 120 aufzunehmen. In einigen Umsetzungen kann sich eine einzelne Digitalkamera oder Videokamera als unzureichend erweisen, um digitale Bilder eines gesamten Sitzbereichs in dem autonomen Fahrzeug 120 aufzunehmen. Folglich können mehrere Kameras an verschiedenen Stellen innerhalb des autonomen Fahrzeugs 120 montiert sein, um digitale Bilder des Sitzbereichs aus mehreren Winkeln aufzunehmen.
Das Bild (oder die Bilder), das bzw. die von dem Abbildungssystem 124, das in dem inneren Abschnitt des autonomen Fahrzeugs 120 montiert ist, dem Abbildungssystem 122, das an der Befestigung 123 montiert ist, und/oder der Abbildungsvorrichtung, die ein Teil der Navigationshilfeausrüstung 121 ist, aufgenommen wurden, beinhalten mindestens einen Abschnitt einer von der Person 140 getragenen Kleidung. Die Person 140 kann ein Mann oder eine Frau sein, die sich in Richtung des autonomen Fahrzeugs 120 bewegt, um in das autonome Fahrzeug 120 einzusteigen.
Ein einzelnes Bild, das von einem der verschiedenen Abbildungssysteme aufgenommen wurde, oder mehrere Bilder, die von zwei oder mehr der Abbildungssysteme aufgenommen wurden, können von dem Zielortvorhersagemodul 136 in dem Computersystem 130 verarbeitet werden, um eine Kategorie der von der Person 140 getragenen Kleidung zu identifizieren. Die Kategorie der Kleidung, die von der Person 140 getragen wird, kann eine aus einem Satz von Kategorien sein, von denen jede auf Grundlage verschiedener Attribute kategorisiert ist. Zum Beispiel kann der Satz von Kategorien eine erste Kategorie, die auf Grundlage eines oder mehrerer Attribute einer Geschäftskleidung kategorisiert ist, eine zweite Kategorie, die auf Grundlage eines oder mehrerer Attribute einer legeren Geschäftskleidung kategorisiert ist, eine dritte Kategorie, die auf Grundlage eines oder mehrerer Attribute einer Freizeitkleidung kategorisiert ist, und eine vierte Kategorie, die auf Grundlage eines oder mehrerer Attribute einer Gesellschaftskleidung kategorisiert ist, beinhalten.
Beispielsweise können verschiedene Attribute der Geschäftskleidung Artikel wie etwa einen Anzug, eine Krawatte und/oder ein Jackett beinhalten, die von der Person 140 getragen werden, wenn sie an bestimmten Tagen zur Arbeit in dem autonomen Fahrzeug 120 fährt (beispielsweise an Tagen, an denen ein formeller Termin erwartet wird). Verschiedene Attribute der legeren Geschäftskleidung können Artikel wie etwa ein langärmliges Hemd, eine langärmlige Bluse oder eine Hose mit Bügelfalte beinhalten, die von der Person 140 getragen werden können, wenn sie an anderen Tagen zur Arbeit geht (zum Beispiel an Tagen, an denen sich die Person 140 möglicherweise nicht mit Kunden trifft). Verschiedene Attribute der Freizeitkleidung können Artikel wie etwa ein kurzärmliges Hemd oder ein T-Shirt beinhalten, die von der Person 140 getragen werden, wenn sie an bestimmten Tagen (z. B. freitags) zur Arbeit geht, wenn sie einen Freund oder Bekannten trifft, der nichts mit der Arbeit zu tun hat, oder wenn sie einen anderen Ort als einen Arbeitsplatz (beispielsweise ein Fitnessstudio oder ein Geschäft) aufsucht. Verschiedene Attribute der Gesellschaftskleidung können Artikel wie etwa Kleidung mit bunten Mustern beinhalten, die von der Person 140 getragen werden können, wenn sie zum Beispiel auf eine Party geht.
In einigen Umsetzungen können weniger oder mehr als vier Kategorien verwendet werden, und eine oder mehrere dieser Kategorien können unter Verwendung anderer Kriterien charakterisiert werden. In einigen anderen Umsetzungen können die verschiedenen Kategorien unter Verwendung historischer Daten 137 charakterisiert werden. Die historischen Daten 137 können Daten beinhalten, die von Bildern abgeleitet sind, die von dem Abbildungssystem 122, dem Abbildungssystem 124 und/oder dem Abbildungssystem in der Navigationshilfeausrüstung 121 aufgenommen wurden.
Einige Beispiele von historischen Daten 137 können verschiedene Attribute einer Kleidung betreffen, die von der Person 140 an bestimmten Tagen oder zu bestimmten Zeiten getragen wird. Beispielsweise kann die Person 140 ein Arzt, ein Polizist, ein Feuerwehrmann, eine Krankenschwester oder ein Wachmann sein. Eine solche Person kann eine Kleidung tragen, die ein bestimmtes Design, eine bestimmte Farbe und/oder ein bestimmtes Logo aufweist, wenn sie an Wochentagen zur Arbeit fährt. Andererseits kann diese Person am Wochenende eine Freizeitkleidung tragen. Die historischen Daten 137 können auch Informationen wie etwa einen Zeitpunkt (beispielsweise 6 Uhr morgens) beinhalten, zu dem die Person 140 in das autonome Fahrzeug 120 steigt. Ein solcher Zeitpunkt würde darauf hindeuten, dass sich die Person 140 auf den Weg zur Arbeit macht, und würde auch darauf hindeuten, dass das Fahrziel des autonomen Fahrzeugs 120 zu diesem Zeitpunkt ein Arbeitsplatz der Person 140 ist. Als ein weiteres Beispiel würde ein Zeitpunkt, zu dem die Person 140 in das autonome Fahrzeug 120 steigt (beispielsweise 17:00 Uhr), darauf hindeuten, dass die Person 140 vom Arbeitsplatz nach Hause fährt. Derartige zeitbezogene Parameter können auch vom Computersystem 130 verwendet werden, um ein Fahrziel vorherzusagen.
Die historischen Daten 137 können auch Ortsdaten enthalten, die von einer GPS-Vorrichtung in dem autonomen Fahrzeug 120 erhalten wurden. Beispielsweise können die Ortsdaten auf verschiedene Arten verwendet werden, um eine vom Computersystem 130 vorgenommene Bestimmung zu bestätigen, dass das Fahrziel um 17:00 Uhr eine Wohnstätte der Person 140 ist. Die Bestätigung kann durchgeführt werden, indem bestätigt wird, dass die von der GPS-Vorrichtung zu diesem Zeitpunkt erhaltenen GPS-Koordinaten einem Bürogebäude oder einer Fabrik entsprechen.
Das Zielortvorhersagemodul 136 kann die historischen Daten 137 und/oder die in dem Speicher 132 gespeicherten Zusatzdaten 138 zum Vorhersagen eines Fahrziels des autonomen Fahrzeugs 120 verwenden. Die Zusatzdaten 138 können beispielsweise Kleidungsinformationen, Kategorieninformationen, Zielinformationen und/oder Korrekturen von Fehlern sein, die dem Zielortvorhersagemodul 136 unterlaufen können. In einer beispielhaften Ausführungsform kann das Computersystem 130 in einem Lernmodus arbeiten, der das Auffüllen und/oder Aktualisieren der Zusatzdaten 138 und/oder historischen Daten 137 beinhalten kann, sowie das automatische Korrigieren von Fehlern, die von dem Zielortvorhersagemodul 136 gemacht wurden. Der Lernmodus kann unter Verwendung verschiedener Techniken ausgeführt werden, beispielsweise unter Verwendung von Lernalgorithmen, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. In einer anderen beispielhaften Ausführungsform kann ein menschlicher Bediener die Zusatzdaten 138 und/oder die historischen Daten 137 auffüllen, bearbeiten und/oder aktualisieren.
Das fahrerbetriebene Fahrzeug 105 kann verschiedene Komponenten des Fahrzielvorhersagesystems 100 beinhalten, wie etwa ein Abbildungssystem 107 und ein Abbildungssystem 108. Das Computersystem 110 in dem fahrerbetriebenen Fahrzeug 105 kann zumindest einige Komponenten wie etwa einen Prozessor 111 und einen Speicher 112 enthalten, die funktional den Komponenten in dem Computersystem 130 des autonomen Fahrzeugs 120 ähneln. Der Speicher 112, der ein weiteres Beispiel für ein nicht transitorisches computerlesbares Medium ist, kann verwendet werden, um ein Betriebssystem (OS) 118 und verschiedene andere Codemodule wie etwa ein Kommunikationsmodul 113 und ein Fahrzielvorhersagemodul 114 zu speichern. Der Speicher 112 kann auch historische Daten 116 und Zusatzdaten 117 speichern. Das Kommunikationsmodul 113 und das Zielortvorhersagemodul 114 in dem Speicher 112 können dem Kommunikationsmodul 134 und dem Zielortvorhersagemodul 136 in dem Speicher 132 des autonomen Fahrzeugs 120 ähneln oder modifizierte Versionen davon sein. Die historischen Daten 116 in dem Speicher 112 können auch den historischen Daten 137 in dem Speicher 132 des autonomen Fahrzeugs 120 ähneln. Das Navigationssystem 133, das in dem Computersystem 130 des autonomen Fahrzeugs 120 beinhaltet ist, kann jedoch in dem Computersystem 110 weggelassen werden, das in dem System fahrerbetriebenen Fahrzeug 105 installiert ist, da der Fahrer 106 die Navigationsfunktionen in dem fahrerbetriebenen Fahrzeug 105 ausübt.
Die verschiedenen Codemodule können dazu konfiguriert sein, mit verschiedenen Arten von Hardware zusammenzuarbeiten, die in dem fahrerbetriebenen Fahrzeug 105 vorgesehen sind, um verschiedenen Vorgänge auszuführen. In einer ersten beispielhaften Umsetzung kann das Zielortvorhersagemodul 114 die verschiedenen hierin beschriebenen Fahrzielvorhersagevorgänge ausführen, indem es mit einem oder mehreren von dem Abbildungssystem 107, dem Abbildungssystem 108, einem an einer Befestigung montierten Abbildungssystem (ähnlich dem Abbildungssystem 122) und/oder einer internetfähigen Vorrichtung außerhalb des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105 (zum Beispiel innerhalb einer Wohnstätte oder eines Büros) zusammenarbeitet. Die Vorgänge des Zielortvorhersagemoduls 114 können ohne Eingreifen des Fahrers 106 ausgeführt werden. In einer alternativen Umsetzung kann der Fahrer 106 einige Funktionen ausführen, wie etwa manuelles Betreiben des Abbildungssystems 107 zum Initiieren der Bildaufnahme durch das Abbildungssystem 107 und/oder zum Senden einer Eingabe in die in dem Speicher 112 gespeicherten Zusatzdaten 117.
Die Zusatzdaten 117 können beispielsweise Kleidungsinformationen, Kategorieninformationen, Zielinformationen und/oder Korrekturen von Fehlern sein, die dem Zielortvorhersagemodul 114 unterlaufen können. In einer beispielhaften Ausführungsform kann das Computersystem 110 in einem Lernmodus arbeiten, der das Auffüllen und/oder Aktualisieren der Zusatzdaten 117 und/oder historischen Daten 116 beinhalten kann, sowie das automatische Korrigieren von Fehlern, die von dem Zielortvorhersagemodul 114 gemacht wurden. Der Lernmodus kann unter Verwendung verschiedener Techniken ausgeführt werden, wie etwa künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. In einer anderen beispielhaften Ausführungsform kann ein menschlicher Bediener die Zusatzdaten 117 und/oder die historischen Daten 116 auffüllen, bearbeiten und/oder aktualisieren.
Das Server-Computersystem 145 kann einen oder mehrere Computer beinhalten, die einige Komponenten des Fahrzielvorhersagesystems 100 aufweisen, wie beispielsweise einen Prozessor 146 und einen Speicher 147. Der Speicher 147, der ein weiteres Beispiel für ein nicht transitorisches computerlesbares Medium ist, kann verwendet werden, um ein Betriebssystem (OS) 153 und verschiedene andere Codemodule wie etwa ein Kommunikationsmodul 148 und ein Zielortvorhersagemodul 149 zu speichern. Der Speicher 147 kann auch historische Daten 151 und Zusatzdaten 152 speichern. Das Kommunikationsmodul 148 und das Zielortvorhersagemodul 149 in dem Speicher 147 können dem Kommunikationsmodul 134 und dem Zielortvorhersagemodul 136 in dem Speicher 132 des autonomen Fahrzeugs 120 ähneln oder modifizierte Versionen davon sein. Die historischen Daten 151 und die Zusatzdaten 152 in dem Speicher 147 können auch den historischen Daten 116 und den Zusatzdaten 117 in dem Speicher 112 des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105 ähneln oder modifizierte Versionen davon sein. Das Navigationssystem 133, das in dem Computersystem 130 des autonomen Fahrzeugs 120 beinhaltet ist, kann in dem Servercomputersystem 145 weggelassen sein.
In einigen beispielhaften Umsetzungen kann das Kommunikationsmodul 148 des Server-Computersystems 145 mit dem Kommunikationsmodul 113 des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105 und/oder dem Kommunikationsmodul 134 des autonomen Fahrzeugs 120 kommunizieren, um dem Server-Computersystem 145 zu ermöglichen, einige oder alle der Fahrzielvorhersageoperationen auszuführen. Solche Vorgänge, die von dem Server-Computersystem 145 ausgeführt werden, können zur Unterstützung von Vorgängen erfolgen, die von dem fahrerbetriebenen Fahrzeug 105 bzw. dem autonomen Fahrzeug 120 ausgeführt werden, oder im Auftrag des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105 bzw. des autonomen Fahrzeug 120.
Der Cloud-Speicher 150 kann eine oder mehrere Speichervorrichtungen enthalten, die verschiedene Arten von Daten speichern, die dem Fahrzielvorhersagesystem 100 zugeordnet sind, wie etwa Kopien der historischen Daten 116, die historischen Daten 151, die historischen Daten 137, die Zusatzdaten 117, die Zusatzdaten 152 und/oder die Zusatzdaten 138. Das Computersystem 110 des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105 und/oder das Computersystem 130 des autonomen Fahrzeugs 120 kann auf den Cloud-Speicher 150 zugreifen, um gespeicherte Daten zu erhalten. In einigen Umsetzungen kann der Inhalt von Speichervorrichtungen wie der Speicher 112 des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105 und/oder der Speicher 132 des autonomen Fahrzeugs 120 vollständig oder teilweise im Cloud-Speicher 150 gespeichert sein. In einigen Umsetzungen können Daten, die in dem Cloud-Speicher 150 gespeichert sind, in dem Speicher 112 des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105 und/oder dem Speicher 132 des autonomen Fahrzeugs 120 dupliziert oder weggelassen werden.
Eine Speichervorrichtung wie etwa der Speicher 112, der Speicher 132 und der in 1 gezeigte Speicher 147 kann ein beliebiges Speicherelement oder eine Kombination aus flüchtigen Speicherelementen (z. B. Direktzugriffsspeicher (Random Access Memory - RAM, wie etwa DRAM, SRAM, SDRAM usw.)) und nichtflüchtigen Speicherelementen (z.B. ROM, Festplatte, Band, CD-ROM usw.) beinhalten. Ferner kann die Speichervorrichtung elektronische, magnetische, optische und/oder andere Arten von Speichermedien einschließen. Im Zusammenhang mit diesem Dokument kann ein „nicht transitorisches computerlesbares Medium“ beispielsweise unter anderem ein elektronisches, magnetisches, optisches, elektromagnetisches, Infrarot- oder Halbleitersystem, eine entsprechende Vorrichtung oder ein entsprechendes Gerät sein. Spezifischere Beispiele (eine nicht erschöpfende Liste) des computerlesbaren Mediums würden Folgendes beinhalten: eine tragbare Computerdiskette (magnetisch), ein Direktzugriffsspeicher (random-access memory - RAM) (elektronisch), ein Nurlesespeicher (read-only memory - ROM) (elektronisch), ein löschbarer programmierbarer Nurlesespeicher (EPROM, EEPROM oder Flash-Speicher) (elektronisch) und einen tragbaren CD-Nurlesespeicher (CD-ROM) (optisch). Es sei darauf hingewiesen, dass das computerlesbare Medium sogar Papier oder ein anderes geeignetes Medium sein könnte, auf das das Programm gedruckt ist, da das Programm beispielsweise durch optisches Abtasten des Papiers oder ein anderes Medium elektronisch erfasst, dann kompiliert, interpretiert oder gegebenenfalls auf andere Weise verarbeitet und daraufhin in einem Computerspeicher gespeichert werden kann.
2 zeigt eine beispielhafte Ansicht des Innenraums eines Automobils 120 (oder des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105) mit einem Fahrzielvorhersagesystem 100 gemäß der Offenbarung. In dieser beispielhaften Ausführungsform ist eine Abbildungsvorrichtung 215 an einem Rückspiegel 216 des autonomen Fahrzeugs 120 montiert oder kann in ähnlicher Weise in dem fahrerbetriebenen Fahrzeug 105 montiert sein. Die Abbildungsvorrichtung 215 kann verwendet werden, um ein oder mehrere Bilder der Person 140 aufzunehmen, wenn sie in dem autonomen Fahrzeug 120 (oder dem fahrerbetriebenen Fahrzeug 105) sitzt. Das eine oder die mehreren Bilder können mindestens einen oberen Abschnitt einer Kleidung beinhalten, die von einer Person 140 getragen wird (beispielsweise einem Hemd). Dieser Abschnitt der Kleidung kann von dem Computersystem 130 verarbeitet werden, um eine Kategorie der Kleidung zu identifizieren und ein Fahrziel basierend auf der Identifikation vorherzusagen.
In einigen Ausführungsformen kann die Bestätigung einer von dem Computersystem 130 getroffenen Fahrzielvorhersage durch Aufnehmen eines Bildes einer zweiten Person 210, die in dem autonomen Fahrzeug 120 sitzt, durchgeführt werden. Die erste Person (Person 140) kann ein Fahrer des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105 sein, und die zweite Person 210 kann ein Fahrgast in dem fahrerbetriebenen Fahrzeug 105 sein. Die Informationen, die durch Identifizieren einer von der zweiten Person 210 getragenen Kleidung abgeleitet werden, können das Fahrziel bestätigen, wenn beispielsweise sowohl die Person 140 als auch die zweite Person 210 eine Kleidung trägt, die zu derselben Kategorie gehört. Einige Beispiele eines solchen Vorkommnisses können auftreten, wenn das autonome Fahrzeug 120 als Fahrgemeinschaftsdienst für beide Insassen benutzt wird, um zur Arbeit zu fahren (beispielsweise sind beide Kollegen in Geschäftskleidung), oder für beide Personen, die zu einer Party gehen (beispielsweise Ehemann und Ehefrau in Freizeitkleidung).
3 zeigt ein erstes beispielhaftes Ablaufdiagramm 300 eines Verfahrens zum Vorhersagen eines Fahrziels eines Automobils, wie etwa des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105 oder des autonomen Fahrzeugs 120, gemäß einer beispielhaften Ausführungsform der Offenbarung. Das Ablaufdiagramm 300 (und das unten beschriebene Ablaufdiagramm 400) veranschaulichen eine Abfolge von Vorgängen, die in Hardware, Software oder einer Kombination davon umgesetzt werden können. Im Kontext von Software stellen die Vorgänge computerausführbare, auf einem oder mehreren nicht transitorischen computerlesbaren Medien wie etwa dem Speicher 112, dem Speicher 147 und dem Speicher 132 gespeicherte Anweisungen dar, die bei Ausführung durch einen oder mehrere Prozessoren wie etwa dem Prozessor 111, dem Prozessor 146 bzw. dem Prozessor 131 die genannten Vorgänge durchführen. Allgemein beinhalten computerausführbare Anweisungen Routinen, Programme, Objekte, Komponenten, Datenstrukturen und dergleichen, die bestimmte Funktionen durchführen oder bestimmte abstrakte Datentypen umsetzen. Die Reihenfolge, in der die Vorgänge beschrieben sind, soll nicht als Einschränkung aufgefasst werden, und eine beliebige Anzahl der beschriebenen Vorgänge kann in einer anderen Reihenfolge durchgeführt, weggelassen, in einer beliebigen Reihenfolge kombiniert und/oder parallel durchgeführt werden. Einige oder alle der in dem Ablaufdiagramm 300 beschriebenen Vorgänge können unter Verwendung einer Anwendung durchgeführt werden, beispielsweise dem Zielortvorhersagemodul 136 in dem Speicher 132 des Computersystems 30 in dem autonomen Fahrzeug 120, dem Zielortvorhersagemodul 114 in dem Speicher 112 des Computersystems 110 in dem fahrerbetriebenen Fahrzeug 105 oder dem Zielvorhersagemodul 149 in dem Speicher 147 des Server-Computersystems 145.
Bei Block 305 wird ein Abbildungssystem verwendet, um mindestens ein Bild einer Person aufzunehmen. Beispielsweise kann die Navigationshilfeausrüstung 121 verwendet werden, um ein Bild der Person 140 aufzunehmen, die auf das autonome Fahrzeug 120 zugeht, und/oder das Abbildungssystem 124 kann verwendet werden, um ein Bild der Person 140 aufzunehmen, wenn sie in dem autonomen Fahrzeug 120 sitzt. Im Falle des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105 kann das Abbildungssystem 108 verwendet werden, um ein Bild der Person 140 aufzunehmen, die auf das fahrerbetriebene Fahrzeug 105 zugeht, und/oder das Abbildungssystem 107 kann verwendet werden, um ein Bild der Person 140 aufzunehmen, wenn sie in dem fahrerbetriebenen Fahrzeug 105 sitzt.
Bei Block 310 werden das Bild oder die Bilder der Person von einem Computersystem verarbeitet, um eine von der Person getragene Kleidung zu identifizieren. Beispielsweise kann das Bild der Person 140 vom Prozessor 131 des Computersystems 130 im autonomen Fahrzeug 120 verarbeitet werden, um eine von der Person 140 getragene Kleidung zu identifizieren.
Bei Block 315 bestimmt das Computersystem, dass die Kleidung zu einer bestimmten Kategorie in einem Satz von Kategorien gehört. Beispielsweise kann das Zielortvorhersagemodul 136 des Computersystems 130 in dem autonomen Fahrzeug 120 bestimmen, dass die Person 140 Geschäftskleidung trägt. Die Bestimmung kann durch Verarbeiten des/der Bilder durchgeführt werden, die von der Navigationshilfeausrüstung 121 (und/oder dem Abbildungssystem 124) bereitgestellt werden, und/oder durch Verwenden von einem oder beiden der historischen Daten 137 und der Zusatzdaten 138. Im Falle des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105 kann die Bestimmung durch Verarbeiten des/der Bilder durchgeführt werden, die von der Navigationshilfeausrüstung 108 (und/oder dem Abbildungssystem 107) bereitgestellt werden, und/oder durch Verwenden von einem oder beiden der historischen Daten 116 und der Zusatzdaten 117.
Bei Block 320 sagt das Computersystem ein Fahrziel eines Automobils (wie beispielsweise des autonomen Fahrzeugs 120 oder des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105) basierend beispielsweise auf der Bestimmung der Kategorie der von der Person 140 getragenen Kleidung vor. Das Fahrziel kann auch auf Grundlage anderer Faktoren vorhergesagt werden, beispielsweise einer von einem Mitinsassen des Automobils getragenen Kleidung, einem Zeitpunkt der Fahrt, vergangenen Ereignissen (historische Daten) und/oder Zusatzdaten.
4 zeigt ein zweites beispielhaftes Ablaufdiagramm 400 eines Verfahrens zum Vorhersagen eines Fahrziels eines Automobils, wie etwa des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105 oder des autonomen Fahrzeugs 120, gemäß einer beispielhaften Ausführungsform der Offenbarung. In Block 405 wird eine erste Kleidung basierend auf einem oder mehreren Attributen der ersten Kleidung charakterisiert. Beispielsweise kann die erste Kleidung als Geschäftskleidung basierend auf Artikeln wie einem Anzug, einer Krawatte und/oder einem Jackett charakterisiert werden. Die Charakterisierung der Kleidung kann auf verschiedene Arten erfolgen, beispielsweise durch Verarbeitung mehrerer Bilder einer Person unter Verwendung historischer Daten und/oder durch Verwendung von Zusatzdaten. Als ein anderes Beispiel kann die erste Kleidung basierend auf einem oder mehreren Kleidungsartikeln, wie etwa ein kurzärmliges Hemd oder ein T-Shirt, als Freizeitkleidung charakterisiert werden. Als noch ein weiteres Beispiel kann die erste Kleidung basierend auf einem oder mehreren Kleidungsartikeln, die bunte Muster aufweisen, als Gesellschaftskleidung charakterisiert werden.
Bei Block 410 wird ein Abbildungssystem verwendet, um mindestens ein Bild einer Person aufzunehmen. Beispielsweise kann die Navigationshilfeausrüstung 121 verwendet werden, um ein Bild der Person 140 aufzunehmen, die auf das autonome Fahrzeug 120 zugeht, und/oder das Abbildungssystem 124 kann verwendet werden, um ein Bild der Person 140 aufzunehmen, wenn sie in dem autonomen Fahrzeug 120 sitzt. Im Falle des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105 kann das Abbildungssystem 108 verwendet werden, um ein Bild der Person 140 aufzunehmen, die auf das fahrerbetriebene Fahrzeug 105 zugeht, und/oder das Abbildungssystem 107 kann verwendet werden, um ein Bild der Person 140 aufzunehmen, wenn sie in dem fahrerbetriebenen Fahrzeug 105 sitzt.
Bei Block 415 werden das Bild oder die Bilder der Person von einem Computersystem verarbeitet, um zu bestimmen, dass die Person die erste Kleidung trägt. Beispielsweise kann das Bild der Person 140 vom Prozessor 131 des Computersystems 130 im autonomen Fahrzeug 120 verarbeitet werden, um zu bestimmen, dass die erste Kleidung eine Geschäftskleidung ist.
Bei Block 420 sagt das Computersystem ein Fahrziel eines Automobils, wie etwa des autonomen Fahrzeugs 120 oder des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105, basierend beispielsweise auf der Bestimmung dessen vorher, dass die Person 140 die Geschäftskleidung trägt. Das Fahrziel kann auch auf Grundlage anderer Faktoren vorhergesagt werden, beispielsweise einer von einem Mitinsassen des Automobils getragenen Kleidung, einem Zeitpunkt der Fahrt, vergangenen Ereignissen (historische Daten) und/oder Zusatzdaten.
5 zeigt ein drittes beispielhaftes Ablaufdiagramm 500 eines Verfahrens zum Vorhersagen eines Fahrziels eines Automobils, wie etwa des fahrerbetriebenen Fahrzeugs 105 oder des autonomen Fahrzeugs 120, gemäß einer beispielhaften Ausführungsform der Offenbarung. Bei Block 505 steigt die Person 140 in ein Fahrzeug ein, wie etwa das fahrerbetriebene Fahrzeug 105 oder das autonome Fahrzeug 120. Bei Block 510 erfasst ein Abbildungssystem, wie etwa das Abbildungssystem 107 oder das Abbildungssystem 124, ein oder mehrere Bilder der Person 140. Bei Block 515 kann Gesichtserkennung verwendet werden, um das/die aufgenommenen Bilder der Person 140 und/oder Parametern wie etwa Fahrzielen und Kleidungspräferenzen der Person 140 zuzuordnen. Der Gesichtserkennungsvorgang kann in einigen Ausführungsformen weggelassen werden.
Bei Block 520 kann das Computersystem im Automobil, wie etwa das Computersystem 110 im fahrerbetriebenen Fahrzeug 105 oder das Computersystem 130 in dem autonomen Fahrzeug 120, das/die Bilder in den Cloud-Speicher 150 hochladen. Das Hochladen kann zum Beispiel unter Verwendung des Kommunikationsmoduls 134 und der Navigationshilfeausrüstung 121 des autonomen Fahrzeugs 120 oder unter Verwendung des Kommunikationsmoduls 113 und eines Transponders (nicht gezeigt), der sich in dem fahrerbetriebenen Fahrzeug 105 befindet, durchgeführt werden.
In Block 525 kann das Server-Computersystem 145 auf das oder die in dem Cloud-Speicher 150 gespeicherten Bilder zugreifen und das/die Bilder verarbeiten, um die von der Person 140 getragene Kleidung zu charakterisieren, und/oder das/die Bilder verarbeiten, um die von der Person 140 getragene Kleidungskategorie zu bestimmen. Bei Block 530 kann das Server-Computersystem 145 eine Liste von Zielorten zusammenstellen, die von der Person 140 besucht wurden, während sie diese Kleidungskategorie trug. Bei Block 535 kann die kompilierte Liste von Zielorten und/oder ein von dem Fahrzielvorhersagesystem 100 auf Grundlage der von der Person 140 getragenen Kleidung vorhergesagter Zielort an das Computersystem in dem Automobil gesendet werden.
Bei Block 540 kann die Person 140 einen Zielort aus der Liste der Zielorte und/oder den vorhergesagten Zielort auswählen. Bei Block 545 kann die Auswahl in dem Speicher des Automobils (Speicher 112 oder Speicher 132) gespeichert werden, um die Auswahl dem Automobil und/oder der Einzelperson 140 zuzuordnen. Bei Block 550 kann die Person 140 einen Zielort aus der Liste der Zielorte und/oder den vorhergesagten Zielort auswählen. Bei Block 555 fährt die Person 140 das Automobil zu einem alternativen Zielort, der sich von dem vorhergesagten Zielort unterscheidet. Die GPS-Koordinaten des alternativen Zielorts können im Speicher gespeichert werden (beispielsweise in Form von Zusatzdaten). Ein Filterverfahren kann eingesetzt werden, um das Speichern von Informationen zu Zwischenstopps wie etwa an Tankstellen und Ampeln zu eliminieren. Das Filterverfahren kann auch in einigen Situationen angewendet werden, um das Speichern von Informationen bezüglich des alternativen Zielorts und/oder die von der Person 140 getragene Kleidung, wenn sie zu dem alternativen Zielort fährt, zu eliminieren. Beispielsweise kann das Filterverfahren angewendet werden, wenn der alternative Zielort der Person 140 fälschlicherweise ausgewählt und entweder vor Erreichen des alternativen Zielorts oder nach Erreichen des alternativen Zielorts korrigiert wurde. Ein solches Vorkommnis, das als Sonderfall oder falsch positives Vorkommnis betrachtet werden kann, kann auch durch Verwendung des Lernmodus und/oder unter Verwendung statistischer Berechnungsverfahren eliminiert werden. In einigen Umsetzungen können Informationen, die Sonderfälle betreffen, als Zusatzdaten 138 gespeichert und verwendet werden, um die Vorhersagegenauigkeit von da an zu verbessern. Bei Block 560 kann die Person 140 eine mit dem Computersystem 130 gekoppelte Tastatur verwenden, um beispielsweise Daten einzugeben, die sich auf den alternativen Zielort beziehen. Daten, die dem alternativen Zielort zugeordnet sind, können in dem Speicher gespeichert sein (beispielsweise in Form von Zusatzdaten). und/oder in den Cloud-Speicher 150 hochgeladen werden.
Ausführungsbeispiele
In einigen Fällen können die folgenden Beispiele gemeinsam oder getrennt durch die in der vorliegenden Schrift beschriebenen Systeme und Verfahren umgesetzt sein.
Beispiel 1 kann ein Verfahren umfassen, das Folgendes umfasst: Aufnehmen mindestens eines Bildes einer ersten Person durch ein Abbildungssystem; Verarbeiten des mindestens einen Bildes der ersten Person durch mindestens ein erstes Computersystem, um eine erste Kleidung zu identifizieren, die von der ersten Person getragen wird; Bestimmen durch mindestens das erste Computersystem, dass die erste Kleidung zu einer ersten Kategorie in einem Satz von Kategorien gehört; und Vorhersagen, durch mindestens das erste Computersystem und zumindest teilweise basierend auf dem Bestimmen, dass die erste Kleidung zu der ersten Kategorie gehört, eines Fahrziels eines Automobils, das betrieben werden kann, um die erste Person zu dem Fahrziel zu befördern.
Beispiel 2 kann das Verfahren von Beispiel 1 umfassen, wobei: die erste Person ein Fahrer des Automobils ist, das Abbildungssystem in dem Automobil angeordnet ist und die erste Kategorie auf Grundlage eines oder mehrerer Attribute von einer Geschäftskleidung, einer legeren Geschäftskleidung, einer Freizeitkleidung oder einer Gesellschaftskleidung kategorisiert ist.
Beispiel 3 kann das Verfahren nach Beispiel 1 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei die erste Person ein Fahrer des Automobils ist, wobei die erste Kategorie auf Grundlage eines oder mehrerer Attribute einer Geschäftskleidung kategorisiert ist, und wobei der Satz von Kategorien ferner eine zweite Kategorie, die auf Grundlage eines oder mehrerer Attribute einer legeren Geschäftskleidung kategorisiert ist, eine dritte Kategorie, die auf Grundlage eines oder mehrerer Merkmale einer Freizeitkleidung kategorisiert ist, und eine vierte Kategorie, die auf Grundlage eines oder mehrerer Merkmale einer Gesellschaftskleidung kategorisiert ist, beinhaltet.
Beispiel 4 kann das Verfahren nach Beispiel 1 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei das Vorhersagen des Fahrziels des Automobils durch zumindest das erste Computersystem zumindest in einem weiteren Teil auf einer Historie von vorherigen Fahrzielen des Automobils basiert.
Beispiel 5 kann das Verfahren nach Beispiel 4 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei die Historie vorheriger Fahrziele des Automobils in mindestens einer von einer globalen Positionierungssystem(GPS)-Vorrichtung, einer oder mehreren Speichervorrichtungen in dem ersten Computersystem, einer oder mehreren Speichervorrichtungen in einem zweiten Computersystem oder einer oder mehreren Speichervorrichtungen im Cloud-Speicher gespeichert ist.
Beispiel 6 kann das Verfahren nach Beispiel 1 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, ferner Folgendes umfassend: Aufnehmen mindestens eines Bildes einer zweiten Person durch ein Abbildungssystem; Verarbeiten des mindestens einen Bildes der zweiten Person durch mindestens ein erstes Computersystem, um eine zweite Kleidung zu identifizieren, die von der zweiten Person getragen wird; Bestimmen durch mindestens das erste Computersystem, dass die zweite Kleidung zu einer ersten Kategorie in einem Satz von Kategorien gehört; und Vorhersagen, durch mindestens das erste Computersystem, des Fahrziels des Automobils basierend zumindest teilweise auf dem Bestimmen, dass jede von der ersten Kleidung und der zweiten Kleidung zu der ersten Kategorie gehört.
Beispiel 7 kann das Verfahren nach Beispiel 6 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei jedes von dem Abbildungssystem und dem ersten Computersystem in dem Automobil angeordnet ist, und wobei die zweite Person ein Fahrgast in dem Automobil ist.
Beispiel 8 kann ein Verfahren beinhalten, das Folgendes umfasst: Charakterisieren einer ersten Kleidung zumindest teilweise basierend auf einem oder mehreren Attributen der ersten Kleidung; Aufnehmen, durch ein Abbildungssystem, von mindestens einem Bild einer ersten Person; Verarbeiten, durch mindestens ein erstes Computersystem des mindestens einen Bildes, um zu bestimmen, dass die erste Person die erste Kleidung trägt; und Vorhersagen, durch mindestens das erste Computersystem und basierend zumindest teilweise auf dem Bestimmen, dass die erste Person die erste Kleidung trägt, eines Fahrziels eines Automobils, das dazu betrieben werden kann, die erste Person zu dem Fahrziel zu befördern.
Beispiel 9 kann das Verfahren nach Beispiel 8 beinhalten, wobei: die erste Person ein Fahrer des Automobils ist, das Abbildungssystem in dem Automobil angeordnet ist und das eine oder die mehreren Attribute der ersten Kleidung eines von einer Geschäftskleidung, einer legeren Geschäftskleidung, einer Freizeitkleidung oder einer Gesellschaftskleidung angeben.
Beispiel 10 kann das Verfahren nach Beispiel 9 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei: das eine oder die mehreren Attribute der Geschäftskleidung mindestens eines von einem Anzug, einer Krawatte oder einem Jackett umfassen, das eine oder die mehreren Attribute der legeren Geschäftskleidung mindestens eines von einem langärmlichen Hemd, einer langärmligen Bluse oder einer Hose mit Bügelfalte umfassen, das eine oder die mehreren Attribute der Freizeitkleidung mindestens eines von einem kurzärmlichen Hemd oder einem T-Shirt umfassen, und das eine oder die mehreren Attribute der Gesellschaftskleidung mindestens ein Kleidungsstück mit bunten Mustern umfassen.
Beispiel 11 kann das Verfahren nach Beispiel 9 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei das Vorhersagen des Fahrziels des Automobils durch zumindest das erste Computersystem zumindest in einem weiteren Teil auf einer Historie von vorherigen Fahrzielen des Automobils, zwei oder mehr vorherigen zeitbezogenen Fahrparametern der ersten Person in dem Automobil oder einem Lernalgorithmus, der mindestens in dem ersten Computersystem ausgeführt wird, basiert.
Beispiel 12 kann das Verfahren nach Beispiel 11 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei die Historie vorheriger Fahrziele des Automobils in mindestens einer von einer globalen Positionierungssystem(GPS)-Vorrichtung, einer oder mehreren Speichervorrichtungen in dem ersten Computersystem, einer oder mehreren Speichervorrichtungen in einem zweiten Computersystem oder einer oder mehreren Speichervorrichtungen im Cloud-Speicher gespeichert ist.
Beispiel 13 das Verfahren nach Beispiel 8 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, ferner umfassend: Aufnehmen, durch das Abbildungssystem, von mindestens einem Bild einer zweiten Person, die ein Insasse des Fahrzeugs ist; Verarbeiten, durch mindestens das erste Computersystem, des mindestens einen Bildes, um zu bestimmen, dass die zweite Person die erste Kleidung trägt; und Vorhersagen, durch mindestens das erste Computersystem, des Fahrziels des Automobils, ferner zumindest teilweise basierend auf dem Bestimmen, dass die zweite Person die erste Kleidung trägt.
Beispiel 14 kann das Verfahren nach Beispiel 13 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei das Automobil ein autonomes Fahrzeug ist.
Beispiel 15 kann ein System umfassen, das Folgendes umfasst: ein Abbildungssystem, das zum Aufnehmen mindestens eines Bildes einer ersten Person konfiguriert ist; und ein erstes Computersystem, das Folgendes umfasst: mindestens einen Speicher, der computerausführbare Anweisungen speichert; und mindestens einen Prozessor, der dazu konfiguriert ist, auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und die computerausführbaren Anweisungen mindestens zu Folgendem auszuführen: Verarbeiten des mindestens einen Bildes der ersten Person, um eine erste Kleidung zu identifizieren, die von der ersten Person getragen wird; Bestimmen, dass die erste Kleidung zu einer ersten Kategorie in einer Gruppe von Kategorien gehört; und Vorhersagen eines Fahrziels eines Automobils zumindest teilweise basierend auf dem Bestimmen, dass die erste Kleidung zu der ersten Kategorie gehört, wobei das Automobil dazu konfiguriert ist, der ersten Person eine Beförderung bereitzustellen.
Beispiel 16 kann das System nach Beispiel 15 beinhalten, wobei: die erste Person ein Fahrer des Automobils ist, und wobei die erste Kategorie auf Grundlage eines oder mehrerer Attribute einer von einer Geschäftskleidung, einer legeren Geschäftskleidung, einer Freizeitkleidung oder einer Gesellschaftskleidung kategorisiert ist.
Beispiel 17 kann das System nach Beispiel 16 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei das Abbildungssystem im Automobil oder an einer Befestigung außerhalb des Automobils montiert ist.
Beispiel 18 kann das Verfahren nach Beispiel 15 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei der mindestens eine Prozessor die computerausführbaren Anweisungen ausführt, um das Fahrziel des Automobils basierend zumindest in einem weiteren Teil auf einer Historie vorheriger Fahrziele des Automobils vorherzusagen, wobei die Historie der vorherigen Fahrziele in mindestens einer von einer globalen Positionierungssystem(GPS)-Vorrichtung, einer oder mehreren Speichervorrichtungen in dem ersten Computersystem, einer oder mehreren Speichervorrichtungen in einem zweiten Computersystem oder einer oder mehreren Speichervorrichtungen im Cloud-Speicher gespeichert ist.
Beispiel 19 kann das Verfahren nach Beispiel 15 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei das Automobil ein autonomes Fahrzeug ist.
Beispiel 20 kann das Verfahren nach Beispiel 15 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei der mindestens eine Prozessor die computerausführbaren Anweisungen zum Vorhersagen des Fahrziels des Automobils zumindest in einem weiteren Teil basierend auf Daten ausführt, die von einer internetfähigen Vorrichtung erhalten werden, die sich außerhalb des Automobils befindet.
In der vorstehenden Offenbarung ist auf die beigefügten Zeichnungen Bezug genommen worden, die einen Teil hiervon bilden und konkrete Umsetzungen veranschaulichen, in denen die vorliegende Offenbarung umgesetzt werden kann. Es versteht sich, dass andere Umsetzungen verwendet werden können und strukturelle Änderungen vorgenommen werden können, ohne vom Schutzumfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Bezugnahmen in der Beschreibung auf „eine Ausführungsform“, „ein Ausführungsbeispiel“ usw. weisen darauf hin, dass die beschriebene Ausführungsform ein(e) bestimmte(s) Merkmal, Struktur oder Eigenschaft beinhalten kann; es muss jedoch nicht notwendigerweise jede Ausführungsform diese(s) bestimmte Merkmal, Struktur oder Eigenschaft beinhalten. Darüber hinaus beziehen sich derartige Formulierungen nicht notwendigerweise auf dieselbe Ausführungsform. Außerdem wird, wenn ein(e) konkrete(s) Merkmal, Struktur oder Eigenschaft in Verbindung mit einer Ausführungsform beschrieben wird, ein Fachmann erkennen, dass diese(s) Merkmal, Struktur oder Eigenschaft in Verbindung mit anderen Ausführungsformen verwendet werden kann, ob dies nun ausdrücklich beschrieben ist oder nicht.
Umsetzungen der hier offenbarten Systeme, Vorrichtungen, Geräte und Verfahren können ein oder mehrere Geräte umfassen oder verwenden, der Computerhardware beinhaltet, wie zum Beispiel einen oder mehrere Prozessoren und Systemspeicher, wie sie hierin erläutert sind.
Eine Umsetzung der hierin offenbarten Geräte, Systeme und Verfahren kann über ein Computernetzwerk kommunizieren. Ein „Netzwerk“ ist als eine oder mehrere Datenverbindungen definiert, die den Transport elektronischer Daten zwischen Computersystemen und/oder Modulen und/oder anderen elektronischen Geräten ermöglichen. Wenn Informationen über ein Netzwerk oder eine andere Kommunikationsverbindung (entweder festverdrahtet, drahtlos oder eine beliebige Kombination aus festverdrahtet oder drahtlos) an einen Computer übertragen oder einem Computer bereitgestellt werden, sieht der Computer die Verbindung zweckgemäß als Übertragungsmedium an. Übertragungsmedien können ein Netz und/oder Datenverbindungen beinhalten, die verwendet werden können, um gewünschte Programmcodemittel in der Form computerausführbarer Anweisungen oder Datenstrukturen zu tragen, und auf die durch einen Universal- oder Spezialcomputer zugegriffen werden kann. Kombinationen aus den Vorstehenden sind ebenfalls als im Umfang nicht transitorischer computerlesbarer Medien enthalten zu betrachten.
Computerausführbare Anweisungen umfassen zum Beispiel Anweisungen und Daten, die bei Ausführung an einem Prozessor bewirken, dass der Prozessor eine bestimmte Funktion oder Gruppe von Funktionen durchführt. Die computerausführbaren Anweisungen können beispielsweise Binärdateien, Zwischenformatanweisungen, wie etwa Assemblersprache, oder sogar Quellcode sein. Obwohl der Gegenstand in für Strukturmerkmale und/oder methodische Handlungen typischer Sprache beschrieben ist, versteht es sich, dass der in den beigefügten Ansprüchen definierte Gegenstand nicht notwendigerweise auf die vorstehend beschriebenen Merkmale oder Handlungen beschränkt ist. Die beschriebenen Merkmale und Handlungen sind vielmehr als beispielhafte Formen zum Umsetzen der Ansprüche offenbart.
Fachleute werden verstehen, dass die vorliegende Offenbarung in einer Netzwerkrechenumgebung mit vielen Arten von Computersystemkonfigurationen umgesetzt werden kann, einschließlich Fahrzeugcomputern im Armaturenbrett, PCs, Desktop-Computern, Laptop-Computern, Nachrichtenprozessoren, Handgeräte, Multiprozessorsystemen, mikroprozessorbasierter oder programmierbarer Verbraucherelektronik, Netzwerk-PCs, Minicomputern, Mainframe-Computern, Mobiltelefonen, PDAs, Tablets, Pagern, Routern, Switches, verschiedener Speichergeräte und dergleichen. Die Offenbarung kann ebenfalls in Umgebungen mit verteilten Systemen angewendet werden, in denen sowohl lokale Computersysteme als auch Remotecomputersysteme, die durch ein Netzwerk (entweder durch festverdrahtete Datenverbindungen, drahtlose Datenverbindungen oder durch eine beliebige Kombination aus festverdrahteten und drahtlosen Datenverbindungen) verbunden sind, Aufgaben ausführen. In einer Umgebung mit verteilten Systemen können sich Programmmodule sowohl in lokalen als auch in entfernten Speichergeräten befinden.
Ferner können gegebenenfalls die in der vorliegenden Schrift beschriebenen Funktionen in einem oder mehreren von Hardware, Software, Firmware, digitalen Komponenten oder analogen Komponenten durchgeführt werden. Ein oder mehrere anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (application specific integrated ciruits - ASIC) können zum Beispiel dazu programmiert sein, ein oder mehrere der hierin beschriebenen Systeme und Verfahren auszuführen. Gewisse Ausdrücke, die in der gesamten Beschreibung und den Ansprüchen verwendet werden, beziehen sich auf bestimmte Systemkomponenten. Für den Fachmann liegt auf der Hand, dass die Komponenten mit unterschiedlichen Bezeichnungen bezeichnet werden können. Im vorliegenden Dokument soll nicht zwischen Komponenten unterschieden werden, die sich der Bezeichnung nach unterscheiden, nicht jedoch hinsichtlich ihrer Funktion.
Es ist anzumerken, dass die vorstehend erörterten Sensorausführungsformen Computerhardware, -software, -firmware oder eine beliebige Kombination davon umfassen können, um zumindest einen Teil ihrer Funktionen auszuführen. Ein Sensor kann zum Beispiel Computercode beinhalten, der dazu konfiguriert ist, in einem oder mehreren Prozessoren ausgeführt zu werden, und kann eine Hardware-Logikschaltung/elektrische Schaltung beinhalten, die durch den Computercode gesteuert wird. Diese beispielhaften Geräte sind in der vorliegenden Schrift zu Veranschaulichungszwecken bereitgestellt und sollen nicht der Einschränkung dienen. Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung können in weiteren Arten von Geräten umgesetzt werden, wie es einem Fachmann bekannt ist.
Mindestens einige Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung sind auf Computerprogrammprodukte ausgerichtet, die derartige Logik (z. B. in Form von Software) umfassen, die auf einem beliebigen computerverwendbaren Medium gespeichert ist. Derartige Software veranlasst ein Gerät bei Ausführung in einem oder mehreren Datenverarbeitungsgeräten dazu, wie hierin beschrieben zu funktionieren.
Wenngleich vorstehend verschiedene Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben sind, versteht es sich, dass diese lediglich als Beispiele und nicht der Einschränkung dienen. Der Fachmann wird erkennen, dass verschiedene Änderungen bezüglich Form und Detail daran vorgenommen werden können, ohne vom Wesen und Schutzumfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Somit sollten die Breite und der Schutzumfang der vorliegenden Offenbarung nicht durch eine der vorstehend beschriebenen beispielhaften Ausführungsformen eingeschränkt sein, sondern lediglich gemäß den folgenden Ansprüchen und ihren Äquivalenten definiert sein. Die vorstehende Beschreibung wurde zur Veranschaulichung und Beschreibung bereitgestellt. Sie erhebt keinerlei Anspruch auf Vollständigkeit und soll die vorliegende Offenbarung nicht auf die genaue offenbarte Form beschränken. Viele Modifikationen und Variationen sind in Anbetracht der vorstehenden Lehren möglich. Ferner ist anzumerken, dass eine beliebige oder alle der vorstehend genannten alternativen Umsetzungen in einer beliebigen gewünschten Kombination genutzt werden können, um zusätzliche Hybridumsetzungen der vorliegenden Offenbarung zu bilden. Zum Beispiel können beliebige der unter Bezugnahme auf ein bestimmtes Gerät oder Komponente beschriebenen Funktionen durch ein anderes Gerät oder eine andere Komponente durchgeführt werden. Während spezifische Geräteeigenschaften beschrieben wurden, können sich Ausführungsformen der Offenbarung auf zahlreiche andere Geräteeigenschaften beziehen. Ferner versteht es sich, dass, obwohl die Ausführungsformen in für Strukturmerkmale und/oder methodische Handlungen spezifischer Sprache beschrieben worden sind, die Offenbarung nicht notwendigerweise auf die konkreten beschriebenen Merkmale oder Handlungen beschränkt ist. Die spezifischen Merkmale und Handlungen werden vielmehr als veranschaulichende Formen der Umsetzung der Ausführungsformen offenbart. Bedingte Sprache, wie etwa unter anderem „kann“, „können“, „könnte“ oder „könnten“, ist im Allgemeinen so zu verstehen, dass sie bedeutet, dass gewisse Ausführungsformen gewisse Merkmale, Elemente und/oder Schritte beinhalten könnten, während es sein kann, dass andere Ausführungsformen diese nicht beinhalten, es sei denn, es ist ausdrücklich etwas anderes angegeben oder der verwendete Kontext legt etwas anderes nahe. Somit soll derartige bedingte Sprache im Allgemeinen nicht implizieren, dass Merkmale, Elemente und/oder Schritte in irgendeiner Weise für eine oder mehrere Ausführungsformen erforderlich sind.
Gemäß einer Ausführungsform ist die erste Person ein Fahrer des Automobils, und wobei die erste Kategorie auf Grundlage eines oder mehrerer Attribute einer von einer Geschäftskleidung, einer legeren Geschäftskleidung, einer Freizeitkleidung oder einer Gesellschaftskleidung kategorisiert ist.
Gemäß einer Ausführungsform ist das Abbildungssystem entweder im Automobil oder an einer Befestigung außerhalb des Automobils montiert.
Gemäß einer Ausführungsform führt der mindestens eine Prozessor die computerausführbaren Anweisungen aus, um das Fahrziel des Automobils basierend zumindest in einem weiteren Teil auf einer Historie vorheriger Fahrziele des Automobils vorherzusagen, wobei die Historie der vorherigen Fahrziele in mindestens einer von einer globalen Positionierungssystem(GPS)-Vorrichtung, einer oder mehreren Speichervorrichtungen in dem ersten Computersystem, einer oder mehreren Speichervorrichtungen in einem zweiten Computersystem oder einer oder mehreren Speichervorrichtungen im Cloud-Speicher gespeichert ist.
Gemäß einer Ausführungsform ist das Automobil ein autonomes Fahrzeug.
Gemäß einer Ausführungsform führt der mindestens eine Prozessor die computerausführbaren Anweisungen zum Vorhersagen des Fahrziels des Automobils zumindest in einem weiteren Teil basierend auf Daten aus, die von einer internetfähigen Vorrichtung erhalten werden, die sich außerhalb des Automobils befindet.

Claims

Verfahren, umfassend: Aufnehmen, durch ein Abbildungssystem, mindestens eines Bildes einer ersten Person; Verarbeiten, durch mindestens ein erstes Computersystem, des mindestens einen Bildes der ersten Person, um eine erste Kleidung zu identifizieren, die von der ersten Person getragen wird, Bestimmen, durch mindestens das erste Computersystem, dass die erste Kleidung zu einer ersten Kategorie aus einem Satz von Kategorien gehört; und Vorhersagen, durch mindestens das erste Computersystem und zumindest teilweise basierend auf dem Bestimmen, dass die erste Kleidung zu der ersten Kategorie gehört, eines Fahrziels eines Automobils, das betrieben werden kann, um die erste Person zu dem Fahrziel zu befördern.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei: die erste Person ein Fahrer des Automobils ist, das Abbildungssystem in dem Automobil angeordnet ist, und die erste Kategorie auf Grundlage eines oder mehrerer Attribute einer von einer Geschäftskleidung, einer legeren Geschäftskleidung, einer Freizeitkleidung oder einer Gesellschaftskleidung kategorisiert ist.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die erste Person ein Fahrer des Automobils ist, wobei die erste Kategorie auf Grundlage eines oder mehrerer Attribute einer Geschäftskleidung kategorisiert ist, und wobei der Satz von Kategorien ferner eine zweite Kategorie, die auf Grundlage eines oder mehrerer Attribute einer legeren Geschäftskleidung kategorisiert ist, eine dritte Kategorie, die auf Grundlage eines oder mehrerer Attribute einer Freizeitkleidung kategorisiert ist, und eine vierte Kategorie, die auf Grundlage eines oder mehrerer Attribute einer Gesellschaftskleidung kategorisiert ist, beinhaltet.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Vorhersagen des Fahrziels des Automobils durch zumindest das erste Computersystem zumindest in einem weiteren Teil auf einer Historie von vorherigen Fahrzielen des Automobils basiert.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Historie vorheriger Fahrziele des Automobils in mindestens einer von einer globalen Positionierungssystem(GPS)-Vorrichtung, einer oder mehreren Speichervorrichtungen in dem ersten Computersystem, einer oder mehreren Speichervorrichtungen in einem zweiten Computersystem oder einer oder mehreren Speichervorrichtungen im Cloud-Speicher gespeichert ist.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend: Aufnehmen, durch das Abbildungssystem, mindestens eines Bildes einer zweiten Person; Verarbeiten, durch mindestens das erste Computersystem, des mindestens einen Bildes der zweiten Person, um eine zweite Kleidung zu identifizieren, die von der zweiten Person getragen wird; Bestimmen, durch mindestens das erste Computersystem, dass die zweite Kleidung zu der ersten Kategorie aus dem Satz von Kategorien gehört; und Vorhersagen, durch mindestens das erste Computersystem, des Fahrziels des Automobils zumindest teilweise basierend auf dem Bestimmen, dass jede von der ersten Kleidung und der zweiten Kleidung zu der ersten Kategorie gehört.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei jedes von dem Abbildungssystem und dem ersten Computersystem in dem Automobil angeordnet ist, und wobei die zweite Person ein Fahrgast in dem Automobil ist.
Verfahren, umfassend: Charakterisieren einer ersten Kleidung basierend zumindest teilweise auf einem oder mehreren Attributen der ersten Kleidung; Aufnehmen, durch ein Abbildungssystem, mindestens eines Bildes einer ersten Person; Verarbeiten, durch mindestens ein erstes Computersystem, des mindestens einen Bildes der ersten Person, um zu bestimmen, dass die erste Person die erste Kleidung trägt; und Vorhersagen, durch mindestens das erste Computersystem und zumindest teilweise basierend auf dem Bestimmen, dass die erste Person die erste Kleidung trägt, eines Fahrziels eines Automobils, das betrieben werden kann, um die erste Person zu dem Fahrziel zu befördern.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei: die erste Person ein Fahrer des Automobils ist, das Abbildungssystem in dem Automobil angeordnet ist, und das eine oder die mehreren Attribute der ersten Kleidung eine von einer Geschäftskleidung, einer legeren Geschäftskleidung, einer Freizeitkleidung oder einer Gesellschaftskleidung angeben.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei: das eine oder die mehreren Attribute der Geschäftskleidung mindestens eines von einem Anzug, einer Krawatte oder einem Jackett umfassen, das eine oder die mehreren Attribute der legeren Geschäftskleidung mindestens eines von einem langärmligen Hemd, einer langärmligen Bluse oder einer Hose mit Bügelfalte umfassen, das eine oder die mehreren Attribute der Freizeitkleidung mindestens eines von einem kurzärmligen Hemd oder einem T-Shirt umfassen, und das eine oder die mehreren Attribute der Gesellschaftskleidung mindestens einen Kleidungsartikel umfassen, der bunte Muster aufweist.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei das Vorhersagen des Fahrziels des Automobils durch zumindest das erste Computersystem zumindest in einem weiteren Teil auf einer Historie von vorherigen Fahrzielen des Automobils, zwei oder mehr vorherigen zeitbezogenen Fahrparametern der ersten Person in dem Automobil oder einem Lernalgorithmus, der mindestens in dem ersten Computersystem ausgeführt wird, basiert.
Verfahren nach Anspruch 11, wobei die Historie vorheriger Fahrziele des Automobils in mindestens einer von einer globalen Positionierungssystem(GPS)-Vorrichtung, einer oder mehreren Speichervorrichtungen in dem ersten Computersystem, einer oder mehreren Speichervorrichtungen in einem zweiten Computersystem oder einer oder mehreren Speichervorrichtungen im Cloud-Speicher gespeichert ist.
Verfahren nach Anspruch 8, ferner umfassend: Aufnehmen, durch das Abbildungssystem, mindestens eines Bildes einer zweiten Person, die ein Insasse des Automobils ist, Verarbeiten, durch mindestens das erste Computersystem, des mindestens einen Bildes, um zu bestimmen, dass die zweite Person die erste Kleidung trägt; und Vorhersagen, durch mindestens das erste Computersystem, des Fahrziels des Automobils ferner zumindest teilweise basierend auf dem Bestimmen, dass die zweite Person die erste Kleidung trägt.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei das Automobil ein autonomes Fahrzeug ist.
System, umfassend: ein Abbildungssystem, das dazu konfiguriert ist, mindestens ein Bild einer ersten Person aufzunehmen, und ein erstes Computersystem, Folgendes umfassend: mindestens einen Speicher, der computerausführbare Anweisungen speichert; und mindestens einen Prozessor, der dazu konfiguriert ist, auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und die computerausführbaren Anweisungen mindestens zu Folgendem auszuführen: Verarbeiten des mindestens einen Bildes der ersten Person, um eine erste Kleidung zu identifizieren, die von der ersten Person getragen wird; Bestimmen, dass die erste Kleidung zu einer ersten Kategorie aus einem Satz von Kategorien gehört; und Vorhersagen eines Fahrziels eines Automobils zumindest teilweise basierend auf dem Bestimmen, dass die erste Kleidung zu der ersten Kategorie gehört, wobei das Automobil dazu konfiguriert ist, der ersten Person eine Beförderung bereitzustellen.