JP2010533903A5 - - Google Patents

Claims (20)

1. 幹線フローシステムのセンサ性能を状況依存的に監視するためのシステムであって、以下のコンピュータ実行可能コンポーネント、すなわち、
   センサデータを複数のセンサから取得するセンサインターフェースコンポーネントと、
   少なくとも１つのデータソースから受信した状況的データを分析する状況分析コンポーネントであって、前記状況的データは前記センサデータに関連する、状況分析コンポーネントと、
   前記状況的データの分析に少なくとも部分的に基づき、どのセンサデータが劣化しているかを識別するセンサ分析コンポーネントと、
   前記劣化したセンサデータの識別に少なくとも部分的に基づき、出力されたセンサデータを提供する出力コンポーネントと
   であることを特徴とするシステム。
2. 前記複数のセンサが、異種であることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記出力されたセンサデータは、前記センサデータに少なくとも部分的に基づき、フィルタされて、前記劣化したセンサデータを除去するか、または、センサエラーモデルに従って前記センサデータを適切に使用することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
4. 前記出力されたセンサデータが、前記センサデータの劣化を記述する確率論的機能を含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
5. 機械学習を採用して、エラーモデルおよび／または故障モデルを含む、前記複数のセンサの出力を予測および／または解釈するために使用される少なくとも１つのモデルを構築する作成コンポーネントをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
6. 劣化したセンサデータの機能としての警告を発する通知コンポーネントをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
7. サブセットの前記複数のセンサの故障を予測するセンサ予測コンポーネントと、
   前記予測された故障の機能としての警告を生成する通知コンポーネントと
   をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
8. 前記センサデータの分析に使用された前回のセンサデータを保持するセンサデータストアをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
9. 前記センサ分析コンポーネントが、物理的に近接するセンサからのセンサデータに少なくとも部分的に基づき、前記センサデータ内の劣化を識別することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
10. 前記センサ分析コンポーネントが、劣化したセンサデータの識別時に交通のフロー表現を利用することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
11. 問題のあるセンサデータを識別するためのコンピュータに実行される方法であって、
    複数のセンサからセンサデータを取得するステップと、
    前記複数のセンサを有する少なくとも１つのデータソースから状況を分析するステップと、
    前記分析された状況に少なくとも部分的に基づき、疑わしいデータを識別するステップと
    を含むことを特徴とする方法。
12. 前記識別された疑わしいデータ、および、前記識別された疑わしいデータが正しくない確率を出力するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. 前記複数のセンサが、異種のセンサの組み合わせを含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
14. 前記識別された疑わしいデータの機能として、前記複数のセンサの少なくとも１つの故障を予測するステップと、
    前記複数のセンサの少なくとも１つの前記予測された故障の機能としての通知を生成するステップと
    をさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
15. 特定の期間内における前記複数のセンサの少なくとも１つの故障の確率を予測するステップと、
    前記確率に基づき通知を生成するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
16. 前記状況が、曜日、時刻、および／または、気象条件の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
17. 第１のデータソースの前記状況が、物理的に近接するデータソースから取得されたデータを含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
18. 幹線フローシステムのセンサ性能を状況依存的に監視するためのシステムであって、以下のコンピュータ実行可能なコンポーネント、すなわち
    複数のセンサからセンサデータを受信する手段と、
    少なくとも１つのデータソースから受信される状況に少なくとも部分的に基づき、前記センサデータを分析する手段であって、前記状況は前記センサデータに関連する、手段と、
    前記センサデータの分析に少なくとも部分的に基づき、出力されたデータをフィルタリングする手段と
    を備えることを特徴とするシステム。
19. 前記センサデータの分析が、交通のフロー表現を利用することを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
20. サブセットの前記複数のセンサの故障を予測する手段と、
    前記予測されたセンサの故障をユーザに通知する手段と
    をさらに備えることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。