JP2015501459A - センサー駆動型車両遠隔計測アプリケーションおよびサービスの開発および配備のための演算プラットフォーム - Google Patents

Abstract

車両遠隔計測アプリケーションのインテリジェント開発、配備および管理のための演算プラットフォームが開示される。さらに、本発明は、交通測定、交通成形、車両監視およびその他の車両関連サービスを可能とするよう構成された車両遠隔計測アプリケーションの生成および配備を容易とするクラウドベースのプラットフォーム上へのインテリジェント輸送サービスの提供を可能とする。【選択図】図１

Description

本発明は、インド国特許出願第２６５１／ＭＵＭ／２０１１号に基づく優先権を主張する。

本発明は、スマートユビキタス(ubiquitous:社会において演算環境がいつでも、どこにでも存在し、コンピューターの存在を意識せずに利用できる仕組み、またはコンセプト)演算システム（computing system）、サイバーフィジカルシステム(cyber-physical system:実世界(physical system)に浸透したセンサーネットワーク等の情報を、サイバー世界(cyber system)の演算能力と結び付け、高度なサービスを提供する仕組み、またはコンセプト)、およびＩｏＴ（Internet of Things:あらゆるモノがインターネットを通じて接続され、情報交換により相互に制御する仕組み、またはコンセプト）の分野一般に関する。より具体的には、本発明は、スマートユビキタス輸送環境内におけるセンサー駆動型車両遠隔計測アプリケーション（sensor-driven vehicular telemetry application）の開発および配備（deployment:アプリケーションまたはシステムを利用可能な状態にすること）のための１式のサービスを提供することができる統合プラットフォームを可能とする方法およびシステムに関する。

一般的に、インテリジェント車両輸送は、テレマティクス（telematics:携帯電話等の移動体通信システムを用いて移動体にサービスを提供すること）および遠隔計測（telemetry）データ分析を用いた車両、道路状況、リモート車両監視および運転状況等のリモートモニタリングを含む。テレマティクスは、車両のようなリモートオブジェクト上の様々な通信デバイスによって取得されたデータを分析するために、世界中で広く実施されている。例えば、車両内に配備されたＧＰＳ（Global Positioning System）デバイスと組み合わせたテレマティクスを利用することによって、車両の正確な位置を追跡することができる。同様に、テレマティクスは、トレーラー追跡（trailer tracking:追跡デバイスを用いてトレーラーの位置を追跡すること）および車両のフリート管理（fleet management:会社が有する輸送車両（フリート）の効率的な管理）に有用である。テレマティクスは、車両の制御下にある車両内に組み込まれた様々な通信およびセンシングデバイスを含む。テレマティクスに対比して、遠隔計測は、発信（source）の位置から演算および分析の位置までのパラメーターを測定し、車両内のオブジェクトに対する制御に影響を与えることなく、測定したパラメーターの分析のタスクを実行する処理である。分析プラットフォームそれ自体は、車両内にあってもよいし、「クラウド（cloud）」内のようなリモート位置にあってもよく、これら２つの間の何らかの方法であってもよい。

背景技術として、様々な車両アプリケーションが、それらアプリケーションに登録されたエンドユーザーのスマートフォン上、またはテレマティクスプラットフォーム上に提供されている。本出願人は、いくつかのスマート車両アプリケーションの開発を行っており、さらに、特許を出願している。これら特許出願のいくつかを以下に示す。Purushothaman、Balamuralidhar、その他によるインド国特許出願第３１４／ＭＵＭ／２０１２号は、車両通信のためのシステム、方法および装置を開示している。この発明では、車両内に組み込まれたスマート警笛（smart horn/vehicle horn）を介して音声情報が発信（broadcast）され、当該音声情報が、さらなる工程を実行するために、受信ステーションにインストールされたアプリケーションによって読み取られる。Arpan、Pal、その他によるインド国特許出願第７７３／ＭＵＭ／２０１２号は、ドライバーの運転習慣および様々な道路状況に対するドライバーの反応に基づいて、車両の診断および予測を組み合わせるシステムを開示している。Arpan、Pal、その他によるインド国特許出願第２３３５／ＭＵＭ／２０１１は、無人鉄道検査ポスト（unmanned Railway check posts）を管理するためのシステムおよび方法を開示している。この発明では、電車が無人の踏切（level crossing）に接近したときに、システムが該踏切の近辺にあるモバイル機器の全てに通知を行う。インド国特許出願第２７５１／ＭＵＭ／２０１１号は、オブジェクトのビジュアルデータを多次元（ＭＤ）表現（Multi-Dimensional representation）に変換し、さらに、オブジェクトの該ＭＤ表現から１セットの特徴点および１セットの等高線図を識別することによって、オブジェクトの損害評価を容易にするシステムおよび方法を開示している。K S Chidanand、その他によるインド国特許出願第２０３６／ＭＵＭ／２００８号は、ドライバーが寝ているかどうかを判別するために、ＩＲ（赤外線）カメラを用いてドライバーの顔画像を取得し、さらに、顔検出、２値化、瞳検出および瞳追跡の工程を実行する発明を開示している。Chidanand K.S、その他によるインド国特許出願第２７８４／ＭＵＭ／２００９号は、車両上に設けられた近赤外線（ＩＲ）カメラによって取得された画像を用いることによりドライバーの眼の眠気状態を見つけ出し、さらに、追跡する費用効率が高くかつロバストな方法を開示している。Chidanand K.S、その他によるインド国特許出願第１２６４／ＭＵＭ／２００９号は、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）／人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Network）を用いて、ドライバーが起きているか寝ているかを推定するために、ドライバーの眼の強膜（sclera）の形状を効率的にトレースする居眠り検出システムを開示している。Sinha、Aniruddha、その他によるインド国特許出願第３３６７／ＭＵＭ／２０１１は、可聴周波数超えの信号でエンコードされたメタデータを発信し、該エンコードされた信号を受信および解析し、エンコードされたメタデータと共に受信されたバーコードを抽出およびデコーディングし、さらに、複数のウェブベースのサービス用に、エンコードされたメタデータと共に受信されたウェブリンクにアクセスすることにより旅行者情報を読み出すための方法およびシステムを開示している。インド国特許出願第３５５０／ＭＵＭ／２０１１は、受信した標準疲労時間（SFT: Standard Fatigue Time）および１つ以上の外部パラメーターに対応する疲労指標（fatigue index）に基づいて、活動のための実疲労時間（AFT: Actual Fatigue Time）を判別するための方法およびシステムを開示している。インド国特許出願第２７５０／ＭＵＭ／２０１１は、車両コンポーネントの状態をセンシングする車両の様々なオンボード／オフボードセンサーから受信したセンサーデータに基づくラフな（rough）車両検出用の方法およびシステムを開示している。Chakravarty、Kingshuk、その他によるインド国特許出願第２９９９／ＭＵＭ／２０１１号は、クラウド演算バックエンド（back-end:ユーザーが直接操作することのないシステム部分）サーバーを用いたリアルタイム画像分析のための方法およびシステムを開示している。この発明では、分析データは、該サーバー上での分析のために、受信され、タグ付けされた画像を介して識別された、承認された関係者に対してのみ、送信される。Jayaraman、Srinivasan、その他によるＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＩＮ２０１０／０００５８１号は、車両セキュリティー、パーソナル化およびドライバーの心臓活動モニタリングのためのシステムを開示している。この発明では、ドライバーの心電図がモニタリングされ、登録され、心電図が車両内に入る人間の識別およびユーザー選択に基づく車両のパーソナル化のために用いられ、それにより、車両セキュリティーに対する侵入者検出として機能する。Nag、Sudip、その他によるＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＩＮ２０１０／０００８１１号は、ユーザーの心臓活動をモニタリングするためのシステム、方法および装置を開示している。この発明では、該システムは、心臓活動を効率的にトレースするために複数の無線モードで動作し、さらに、病気の予測を実行する、着用可能（wearable）で自己完結型（self-contained）の心臓活動モニタリングデバイスを含む。インド国特許出願第３５５０／ＭＵＭ／２０１１号は、受信した標準疲労時間（ＳＦＴ）および１つ以上の外部パラメーターに対応する疲労指標に基づいて、活動のための実疲労時間（ＡＦＴ）を判別するための方法およびシステムを開示している。インド国特許出願第２７５０／ＭＵＭ／２０１１号は、車両コンポーネントの状態をセンシングする車両の様々なオンボード／オフボードセンサーから受信したセンサーデータに基づくラフな車両検出用の方法およびシステムを開示している。

しかしながら、全てのこれら車両アプリケーションは、その種類に特有であり、特定の活動モニタリング用である。これらは、バックエンドサーバーの利用の有無に関わらず、スマートフォンまたは任意のテレマティクスプラットフォーム上に配備された特定のアプリケーションの提供に対する制限である。これらアプリケーションのそれぞれは、ユーザーのスマートフォン上に配備可能なスタンドアローンアプリケーションとして機能し、さらに、スマート車両環境内の専用／特定の活動を追跡する。しかしながら、これらアプリケーションは、各スタンドアローンアプリケーションが開発された車両領域（vehicular domain）に基づくアルゴリズムおよびソフトウェア開発ロジックを用いることによって、車両領域に関する様々な他のアプリケーションを開発および配備するために利用可能である。より具体的には、これらアプリケーションのそれぞれは、データおよびシステムコンポーネント再利用性（reusability）によって、多数のアプリケーションの開発、テストおよび配備を容易にするプラットフォームベースのインテリジェント輸送システム内における様々なサービスとして提供可能である。

よって、このようなことを考慮すれば、ソフトウェア開発者コミュニティーが、該領域に共通した新たな車両遠隔計測アプリケーションを開発することを可能とし、それにより、データ再利用性を容易とするよう構成された複数のサービスをホスティングするインテリジェント輸送ソリューションのためのプラットフォームベースのソリューションを提供することについての長年のニーズが存在している。

本発明の主たる目的は、センサー駆動型車両遠隔計測アプリケーションを開発するための複数のまとめられた（束にされた）サービスをホスティングするインテリジェント輸送プラットフォームを可能とする方法およびシステムを提供することにある。

本発明のさらに別の目的は、アプリケーション開発者が、プラットフォームのまとめられた（束にされた）サービスから、開発されるセンサー駆動型アプリケーションの領域に関するサービスおよびアルゴリズムを選択できるようにすることにある。

本発明のさらに別の目的は、輸送領域での配備のために開発かつ準備されたアプリケーションのテストのために、テストデータおよび開発サンドボックス（sandbox:プログラムがシステムの他の部分に悪影響を及ぼすことのないよう設計された環境）を、アプリケーション開発者に提供することにある。

本発明のさらに別の目的は、同じ領域でのさらなるアプリケーション開発を容易にするため、新たに開発されたアプリケーションを前記プラットフォームのまとめられたサービス（サービスの束）内にプラグインすることにある。

本発明のさらに別の目的は、開発されたセンサーベースのアプリケーションが、車両、ドライバー、乗客およびその他道路ユーザー用の安全性およびセキュリティーを可能とするようフォーカスされた車両異常検出およびその予測を容易にする方法およびシステムを提供することにある。

本発明のさらに別の目的は、インテリジェント輸送システムのアプリケーションに登録されたエンドユーザーに、車両運行（vehicle transit）における異常に関して通知するための方法およびシステムを可能とすることにある。

本発明のもう１つの別の目的は、乗員の行動および運転習慣のリアルタイム追跡に基づいて、車両の乗員への的を絞った広告（targeted advertisements）の配信のための方法およびシステムを可能とすることにある。

本発明に係る方法、システムおよびハードウェアの実施可能性を説明する前に、本開示において明示的に説明されていない本発明の複数の可能な実施形態が存在し得るので、本発明は、説明される特定のシステムおよび手順に限定されないと理解されたし。また、本説明において用いられた手順は、特定の形態または実施形態の説明するためのものでしかなく、本発明の範囲を限定する意図はないと理解されたし。

実施形態の１つにおいて、本発明は、プラットフォーム上の複数のサービスから構成されるインテリジェント輸送システムベースのクラウド演算プラットフォーム（cloud-computing platform）を提供する。本実施形態において、センサーベースの分析は、特徴抽出、分類、クラスタリングおよび可視化を含むプラットフォーム上のサービスとして提供される。本実施形態において、サービスのこれらセットは、車両システム上、およびプラットフォームへセンサーデータ供給を提供可能なユーザーのスマートフォン上において提供される。これらサービスは、加速度計分析、位置ベースのサービスおよびアプリケーション開発用のその他ツールを含む。サービスは、可視化、報告および作動（actuation）等と共に行われる特徴抽出、分類およびクラスタリングのための束（bundle）を含む。本実施形態において、これらサービスは共に、多数の新規なアプリケーションを開発し、さらに、同じ領域でのさらなるアプリケーション開発のためのファシリテーター（facilitator）を提供するのに用いられるクラウド演算プラットフォーム上に配備された１束のインテリジェント輸送サービスを形成する。

本実施形態において、インテリジェント輸送サービス（ITS: Intelligent Transportation Service）プラットフォームは、リアルタイムセンサーデータ取得、保存、分析、並びに、任意の種類のセンサーデバイスから取得したデータ用の該サービスを用いて構築された遠隔計測アプリケーションの開発および配備のための１式のサービスを統合する。プラットフォームは、スマート車両システム近傍において観測された異常およびその予測を、登録された演算デバイスに報告するセンサーベースの遠隔計測アプリケーションを開発、テストおよび配備するために、プラットフォーム内部にまとめられた１式のサービスから、関連サービスの利用および選択することを可能とする。より具体的には、本発明の本実施形態において、インテリジェント輸送システムは、車両内の異常、道路状況、ドライバーの運転習慣、環境状況および乗客行動等をモニタリングおよび追跡する複数の車両遠隔計測アプリケーションの開発および配備を容易にする１式のサービスを用いて、配備される。プラットフォームは、さらに、新規なセンサーベースのアプリケーションの識別および構築のため、データ再利用性が、特徴抽出、クラスタリングおよび分類等のようなアルゴリズムを含むサービスの既存のセットを構成することを可能としている。

本実施形態において、ＩＴＳは、車両内の乗客の習慣の追跡に基づいて、コンテクストアウェア（context-aware:周囲の状況からその場に適したコンテンツやサービスを提供する技術）サービスをエンドコンシューマーに提供するよう構成されている。つまり、ＩＴＳプラットフォームは、車両内部の複数のユーザーがそれぞれ、車両内に配備された様々なセンサーを介して追跡され、彼らの興味、習慣および行動に関連のある広告を自動的に受け取るよう構成されており、それらが（広告用の）コンテキストを生成する。例えば、典型的には車両の乗客席に座っているユーザーがスポーツに興味を持っている場合、彼または彼女には、シューズ、ジャージおよびスポーツ用品等のような様々なスポーツ製品に関連する広告が提供（pushed）される。もし、後部席の乗客が何か他のもの（例えば、アクションゲーム）に興味を持っている場合、乗客席の乗員がスポーツ広告を受け取ったのと同時に、適切な広告が、乗員に対して提供される。

以下の好ましい実施形態の詳細な説明と同様、上述の概要も、添付の図面と併せて参照されることにより、より良く理解される。本発明の説明の目的のため、本発明の例示的な構造が図示されているが、本発明は図面に開示された特定の方法および構成に限定されない。

図１は、本発明の実施形態に係るクラウド演算プラットフォーム上にまとめられた１式のサービスを用いて配備されたインテリジェント輸送システム（１００）を説明するブロック図である。

図２は、本発明の例示的な実施形態に係るプラットフォームサービスを用いたインテリジェント輸送システムによって配備された道路状況モニタリングおよび警告アプリケーションを説明する実施例である。

図３は、例示的な実施形態に係る車両輸送のリアルタイム分析のタスクを実行するためのプラットフォームサービスのサポートを用いたＩＴＳプラットフォームを可能とするよう設計された工程を示すフロー図である。

本説明は、本発明の例示的な実施形態を参照して提供される。本発明が属する分野および技術における当業者であれば、本発明の原理、概念および範囲から有意に離れることなく、説明された動作の方法およびシステムにおける代替および変更が可能であることは、認識できるであろう。

本発明の１つの様態において、１式のサービスは、スマート車両環境内において様々な車両遠隔計測アプリケーションを生成および配備するために利用されるインテリジェント輸送サービスベースのソリューションの形態で、ＲＩＰＳＡＣ（Real-Time Platform for Services & Analytics:サービスおよび分析用リアルタイムプラットフォーム）のようなインテリジェントクラウド演算プラットフォーム上にまとめられる。これらＲＩＰＳＡＣプラットフォーム上のインテリジェント輸送サービスは、運転習慣、交通状況、道路状況、乗客の行動および位置追跡等を含む車両輸送に関連する様々な様態のリアルタイムモニタリングのために利用可能である。インテリジェント輸送システムは、ＲＩＰＳＡＣプラットフォーム内にまとめられたサービスのいくつかのセットを用いることにより、可能とされている。ＲＩＰＳＡＣは、再利用可能なアルゴリズムおよびコンポーネントと同様、アプリケーションの開発を可能とするインテリジェント輸送ベースのサービスを、プラットフォーム内へ提供する統合プラットフォームとして機能する。本発明のインテリジェント輸送システムの様々な実施形態は、図１、図２および図３を参照することにより、以下に説明される。

参照する図１は、ＲＩＰＳＡＣプラットフォーム上にまとめられた１式のサービスを用いて配備され、以下ＩＴＳと称される、インテリジェント輸送システム（１００）を説明するブロック図である。図示のように、インテリジェント輸送システム（１００）は、輸送システム用の様々なセンサーベースのアプリケーションをインテリジェントに管理および配備するために、センシングサービスモジュール（１０１）と、エッジ分析サービスモジュール（１０３）と、バックエンド保存サービスモジュール（１０５）と、バックエンド分析サービスモジュール（１０７）と、報告サービスモジュール（１０９）とを形成するよう構成されている。

実施形態の１つにおいて、センシングサービスモジュール（１０１）は、スマートフォン、または、オンボード若しくは任意のバス／無線インターフェースを介して接続されたセンサーアレイを備えた車内テレマティクスプラットフォームからのセンサーデータ供給を提供するよう構成されている。エッジ分析サービスモジュール（１０３）は、センサーから受信したデータ供給に対する分析を実行し、前処理および特徴抽出を可能とする。この前処理および特徴抽出は、データ整理（data reduction:そのままでは処理できない複雑なデータから、集計可能なデータを抽出するプロセス）に繋がり、生のセンサーデータ以外の特徴のみの保存を可能とする。バックエンド保存サービスモジュール（１０５）は、センサー観測サービス（SOS: Sensor Observation Service）を用いたセンサーデータの保存および検索を可能とするＳＷＥ（Sensor Web Enablement）を実行する。バックエンド分析サービスモジュール（１０７）は、分類、クラスタリング等のようなアルゴリズムの実行を含むバックエンドサブシステムに対する分析を実行するよう構成されている。報告／サービスモジュール（１０９）は、センサーデータに対して実行した分析に基づいて、登録されたエンドユーザーデバイス（１１１）に対して、音声／ビジュアル警告または可視化を提供するユーザーインターフェースサービスモジュールである。より具体的には、車両輸送内において検出された異常およびその予測の形態での分析結果が、ＲＩＰＳＡＣサービスおよびそれから開発されたアプリケーションに登録されたエンドユーザー演算デバイス（１１１）に送信される。よって、本発明は、ＲＩＰＳＡＣプラットフォームの形態で、ＳＷＥベースのプラットフォームの上部のサービスの束（Service bundle）として、インテリジェント輸送を提供する。ＩＴＳ（１００）は、車両、ドライバー、乗客およびその他道路ユーザー用の安全性およびセキュリティーにフォーカスされた１式のサービスを包含する。ＩＴＳ（１００）は、アプリケーション開発者／テナント（１１３）が、領域用に最も適した１セットのアルゴリズムから選別する（pick and choose）ことを可能とする。ＩＴＳ（１００）は、アプリケーション開発者が、プラットフォームからのいくつかのテストデータを用いて、彼らのアルゴリズムをテストすることを可能とする。ＲＩＰＳＡＣ上に構築されたインテリジェント輸送システム（ＩＴＳ）は、新しいアルゴリズムの開発と、開発されたアルゴリズムのサービス束の（スタック）後部への追加を可能とし、さらに、アプリケーション開発者が、プラットフォームからのいくつかのテストデータを用いて、彼らのアルゴリズムをテストすることを可能とするために、柔軟性（flexible）を有する。

実施形態の１つにおいて、センシングサービスモジュール（１０１）は、様々なオンボード／オフボード車両センサーからのセンサーデータ供給を提供する位置サービス、モーションサービス、診断サービスおよび車両内音声−ビジュアルセンシングサービス（in-vehicle audio-visual sensing service）を含む様々なセンサーサービスをサポートする。位置サービスは、エンティティー（entity）またはデバイスの位置を解明するよう構成されている。一般的に、位置は、緯度、経度および標高情報によって規定される。建物内のような局所的な場合では、位置は、フロアーやゾーン等のような、より細かな粒度（granular）位置を指すであろう。位置は、ＧＰＳシステムによって提供されてもよいし、ＲＦＩＤタグ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）またはＷｉ−Ｆｉのような近傍のセンサーから得られてもよい。また、位置は、ツイッターハッシュタグ、ブログのテキスト分析のフェイスブック位置サービスのような個人の公開情報から得られてもよい。また、近い時間において、ユーザーによってアップロードされた画像の地理タグ（Geo-tag）をインターフェースとして用いてもよい。

実施形態の１つにおいて、モーションサービスは、所定の座標システムを用いたＸ、ＹおよびＺ軸に沿った車両のモーションパラメーター（典型的には、速度や加速度）を描写する生もしくは処理されたセンサーアウトプットのセットとして、車両から提供される。モーションは、典型的には、センサーとして、加速度計および随意にコンパスを用いて検出および推定される。しかしながら、警察によってスピードを検出するのに以前から使われているような基盤（infrastructure）からの放射およびビーム技術を用いて、間接的に推定することもできる。しかしながら、この２つ目の形態の使用は稀なので、無視してもよい。さらに、モーションは、異なる車両への接近センシングまたは道路（ルート）に沿った基盤ポイントを用いて、予測されることもできる。診断サービスは、車両の接続された計器盤（ダッシュボードの計器類）に対する分析によって提供される。診断サービスは、燃料の残り量、バッテリー、酸素センサー、ＭＰＦＩ示数および加速度計等に対する分析を含む。非常に多くの車両安全性および信頼性は、診断情報から得られる車両状態に依存するので、診断は、重要なサービスを形成する。この情報は、オンボード診断（OBD: On-Board Diagnostic）を用いる車両の大部分から利用可能である。実施形態の１つにおいて、車両内音声−ビジュアルセンシングサービスは、ゲートウェイに接続された車両内カメラまたはスマートフォンベースのカメラを用いて、車内部または車周辺からの音声信号およびビジュアル（画像／ビデオ）を提供する。典型的なマルチメディア信号処理技術は、このデータ（音声信号やビジュアルデータ）から、オブジェクト識別または分類等のような有用な情報を抽出するのに用いることができる。例示的な実施形態において、リアルタイム処理およびそれから派生する推定や推論（derive inferences thereof）のために用いられる画像のリアルタイムアップロードの１つの方法は、係属中のインド国特許出願第２９９９／ＭＵＭ／２０１１に開示されている。

実施形態の１つにおいて、バックエンド分析サービスモジュール（１０７）は、加速度計分析サービス、位置分析サービス、マルチメディア信号処理サービスおよびモデリング／シミュレーションサービスを含む様々な分析サービスをサポートする。本実施形態において、加速度計分析サービスは、悪路検出（bad trail detection）、危険ドライバー識別および車両の状態診断のような様々な用途に用いることができる。加速度計分析サービスは、分析を実行するために、生の加速度計データを利用し、さらに、特徴抽出および分類等のようなアルゴリズムを実行する。位置分析サービスは、対応するデバイスへのより良い洞察(insights)または推定（interferences）を提供するために、位置ベースのデータの集約に繋がる位置のクラスタリングまたは分類を実行する。位置分析サービス束は、「誰が誰のより近くにいるのか（who is nearer to whom）」および「それは同じ場所なのか（was it the same place）」のような分析を提供するために、ＧＰＳ、Ａ−ＧＰＳ等のようなセンサーによって生成された位置データを処理するアルゴリズムのセットを含む。

本実施形態において、マルチメディア信号処理サービスは、ドライバー支援（assistance）および車両モニタリングユーティリテーを提供するための、音声およびビデオ処理に基づいた分析である。これにより、ドライバーの行動（例えば、居眠り検出、注意検出等）のモニタリングを行い、路上の歩行者の存在をドライバーに警告し、さらに、道路標識をドライバーに警告することが可能となる。ビデオ処理サービスは、歩行者および車から歩行者までの距離を検出し、道路標識を検出し、さらに、ドライバーの顔および閉眼を検出する。例示的な実施形態の１つにおいて、車両内に設けられた近赤外（ＩＲ）カメラによって取得された画像を用いることによって、ドライバーの眼の眠気状態を見つけ出し、追跡する１つの方法が、係属中のインド国特許出願第２７８４／ＭＵＭ／２００９号に開示されている。さらに、インド国特許出願第１２６４／ＭＵＭ／２００９号は、車両運行における居眠り検出の１つの方法を開示している。運転中におけるドライバーの居眠りを検出するために利用される別の技術が、インド国特許出願第２０３６／ＭＵＭ／２００９号に開示されている。検出されたイベントおよび警告は、本サービスの出力である。

実施形態の１つにおいて、モデリング／シミュレーションサービス束は、地形または車両さらにドライバーをモデリングするために、位置、モーションおよび診断ベースのサービスからの入力を受け取るよう構成されている。これにより、アルゴリズムの学習およびリアル実行時間（real runtime）用のシステムから、状況をシミュレーションし、さらに、合成データを生成するための方法が提供される。また、このデータは、将来の分類のために利用可能である。本実施形態において、報告／サービスモジュール（１０９）は、音声／ビジュアル警告を提供し、さらに、様々な登録者によって要求された輸送サービスを報告する。それはナビゲーション、診断若しくは道路予測警告、または車の正常性や運転パターン等に関する報告であってもよい。

実施形態の１つにおいて、ＩＴＳは、既存の輸送システム、並びに、発信源、目的地およびＰＯＩ（places of interests: 興味対象物の場所）に関する位置情報を用いて、ユーザーにルートプランを提供可能なＲＩＰＳＡＣ上のプランニングサービス１式を使用する。さらに、ＲＩＰＳＡＣ上の安全サービスは、ユーザーへ安全関連の警告および作動を提供するために、様々なセンサー分析サービスおよび警告／報告サービスを用いるよう構成されている。これには、例えば、オブジェクト検出および識別、加速度計分析、並びに、車両のオンボードデバイス（ＯＢＤ）を介したサスペンションセンサーおよびＲＰＭからの示数のような、同時に実行される複数のタイプの分析と組み合わされた、画像処理、診断、位置およびモーションサービスを含む。

参照する図２は、本発明の例示的な実施形態に係るＲＩＰＳＡＣサービスを用いたＩＴＳによって配備された道路状況モニタリングおよび警告アプリケーションを説明する実施例である。この実施例は、道路上の穴（potholes）を検出し、避けるためのＩＴＳ（１００）の機能を説明する。道路上の穴は、うっとうしいだけでなく、車両にダメージを与え得る。しかしながら、ドライバーが事前に道路上の穴の位置をよく知っているのであれば、道路上の穴を避けることができ、さらに、それに注意を払うことができる。これを可能とするため、複数の車両が協働してＩＴＳセンシングおよび警告システムを行う。図示のように、車両加速度計（２１１．１）がｚ軸への異常（２０９）を経験したときはすぐに、車両加速度計（２１１．１）は、その位置および異常データ（２１７）をバックエンド（２００）にアップロードする。バックエンド（２００）は、多数のそのような車両（２１１．２、２１１．３、２１１．４および２１１．５）からのデータを分析し、さらに、検出した位置が道路上の穴を含んでいるかの推定を導出する。これに続き、同じルート上の車両（２１３、２１５）には、その位置が通知され、そのため、道路上の穴を首尾よく避けられる。

この例示的な実施形態において、道路状況モニタリングアプリケーションは、ＩＴＳ用にＲＩＰＳＡＣ内にまとめられた１式のサービスを用いて、可能とされている。最初のステップにおいて、モーション用センサーサービス（２０３）は、ユーザーのスマートフォン（２１１．１）からの加速度計示数を取得するために用いられる。次のステップで、分析サービス（２０５）は、現在の道路状況を識別するため、ユーザーのスマートフォン（２１１．１）上のデータの前処理、特徴抽出および分類を行うために用いられる。これは、各分類器（classifier）のスコアとして得られる。その後、位置用センサーサービス（２０３）は、バックエンド（２００）に提示されたデータおよび現在の位置を取得するために用いられる。このようなデータは、多数の車両内電話（２１１．２、２１１．３、２１１．４および２１１．５）から提示される。最終的に、これらのデータに対する統合（Fusion）が実行される。データの統合は、得られたスコアに関連付けられた位置データに対するクラスタリングを実行し、集約されたスコアを手に入れる。この集約されたスコアは、その後、警告／報告サービス（２１９）を用いて、可聴警告および街／地域の道路上の穴マップとしてユーザーに提供される。

同様に、インテリジェント輸送システム（ＩＴＳ）（１００）は、ＲＩＰＳＡＣ上にまとめられた１式のサービスを用いて、車両輸送システム内における異常のリアルタイムモニタリングを可能とする多くのセンサーベースのアプリケーションを開発するよう構成することができる。例えば、１つ以上のセンサーは、保険料およびリスク担保を決定する保険会社によって利用可能である加速および減速習慣、ドライバーの警戒（alertness）等のようなエンドユーザー車両運転のモニタリングに有用である。さらに、車両内に位置するセンサーによって収集されたデータは、動的なリスク要因の判断に用いることができるとともに、事故回避にも有用であり、これにより、保険会社のクレームや被保険物が減失毀損する事態（claims and exposure）を減らすことができ、同時に、エンドユーザーの保険料を低下させることができる。センサーによって収集されたデータは、道路状況、車両密度等に関するデータを収集することによって、街レベルでの動的な交通制御を可能とする。また、センサーによって収集されたデータは、ＧＰＳナビゲーションと組み合わせて用いられたとき、全てのドライバーのために、交通難所（bottlenecks）を減らすことができるとともに、通勤時間を最適化することができる動的なスケジュール作成を可能とする。

例示的な実施形態において、プラットフォームは、ビジュアルインターフェースまたは音声ベースのインターフェースを介して、乗員による車内でのワードおよびパワーポイント文書のリアルタイム編集を可能とする。さらに別の例示的な実施形態において、プラットフォームは、コンシューマーの行動および習慣のリアルタイム追跡を可能とする。追跡された行動は、その後、車の乗員への広告主による広告のため、車内の広告の対象の役割を考慮に入れた上で利用される。例えば、車を運転する乗員用には、広告主は、音声広告を用いて乗員をターゲットとするであろうし、後部席にいる乗員用には、ビジュアル広告を用いて乗員をターゲットとするであろう。いずれの場合においても、広告は、全ての乗員の追跡された行動に関連する製品またはサービスに関連するものである。

例示的な実施形態において、ハードウェアおよびソフトウェアプラットフォームの統合は、同じ車両内の複数の乗員が、現在は自宅またはオフィス内で行っているビジネス、エンターテイメントおよび通信に関連付けられた様々なタスクを実行することを可能とする。例えば、統合プラットフォームは、乗客席に座っている間に、法律家が、車内で法律文書に取り組むこと、後部席に乗っている間に、子供が宿題に取り組むまたはビデオゲームをプレイすること、保険会社がドライバーの行動をリアルタイムでモニタリングすること、ドライバーが車を運転している間、警察（法執行機関）が飲酒運転規則をモニタリングすることを可能にする。プラットフォームによってサポートされる様々なサービスおよびアプリケーションが以下に述べられる。

例示的な実施形態において、ＩＴＳ（１００）は、ＲＩＰＳＡＣプラットフォーム内にまとめられた１式のセンサー、保存、分析サービスを用いて、車両内の乗員の行動追跡を可能とするよう構成されている。アプリケーションは、車両の乗員の行動を学習するため、現在および過去の双方のセンサー観測の使用を含む。これは、他の乗客やドライバーの運転習慣およびドライバーの動作／活動も含む。例示的な実施形態において、ドライバーの心臓活動をモニタリングする１つの方法が、ＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＩＮ２０１０／０００５８１号に開示されている。この発明では、ドライバーの心電図がモニタリングされる。心臓モニタリングの別の技術が、ＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＩＮ２０１０／０００８１１号に開示されている。この発明は、複数のモードで動作可能な、着用可能で自己完結型の心臓活動モニタリングデバイスを含む。このモードの１つにおいて、デバイスは、記録された心電図示数を、リモート通信デバイスへ無線で送信する。運転以外の活動は、車内エンターテイメントシステム、接続されたコンピューター、車内システムを用いた車両制御およびコンテンツの消費を含む。学習された行動を用いて、乗員および彼らの動作を、リアルタイムで検出および追跡することができる。これは、乗員へのカスタマイズされたコンテンツ、情報および広告の配信を含む様々なアプリケーションのために用いることができる豊富な状況（contextual）情報を提供する。

例示的な実施形態の１つにおいて、ＩＴＳ（１００）は、ＲＩＰＳＡＣプラットフォーム内にまとめられた１式のセンサー、保存、分析サービスを用いて、車両内異常検出を可能とするよう構成されている。この例示的な実施形態において、車両内異常検出は、車両のモニタリングおよび監視を含む。異常は、センサー類の組み合わされた分析出力を含む。例えば、異常は、任意の予期せぬ動き、予期せぬ音声若しくはキャビン（車室、運転室）内の温度の突然の変化、または車両の軽荷状態（light condition）の検出を含む。異常追跡の主たるアプリケーションは、定期的および連続的な手動モニタリングというよりも、モニタリングの結果に基づいた警告を生成するものである。パターンマッチング、例外検出、動き検出および音声マッチングアルゴリズムは、車両内の任意の予期せぬ状況を検出するため、キャビンカメラ、キャビンマイク、キャビン気候検出および通知デバイスのような車両内デバイスからの入力を受信する。車両内異常は、さらに、温度、湿度およびサーモスタット等のようなパラメーターを分析することにより、キャビン内環境状況を追跡することを含む。これは、車両内で用いられている気候制御の測定とみなすことができる。このデータは、車両が、ドライバーの好みに基づいて、自動で状況を調整することを可能とするので、このデータは有用である。

例示的な実施形態の１つにおいて、ＩＴＳ（１００）は、ＲＩＰＳＡＣプラットフォーム内にまとめられた１式のセンサー、保存、分析サービスを用いて、車両コンポーネントの診断を可能とするよう構成されている。診断は、様々な異なる環境状況における車両安全性および信頼性を確保するため、燃料の残り量、バッテリー容量、酸素レベル、計器盤上の加速度計示数の分析を含む。これら示数は、計器盤センサーや加速度計センサーやエンジン、トランスミッションおよび他のサブシステムをモニターする他のセンサーのような異なるセンサーによってセンシングされる。これらセンサーから取得された値は、推定および効率計算アルゴリズムを用いて、分析される。診断追跡の出力は、潜在的な事故を避けるため、車両の異なるエンジン部分の機能における車両の正常性および潜在的な問題領域を追跡またはモニタリングするためのものである。さらに、ロギング（logging:コンピューターシステムの使用に関連した一連のイベントを時間経過に従って記録するプログラムまたは行為）およびトレーシングレポートは、車両内部において診断追跡が進行している間に、バックエンドにおいて生成可能であり、診断データの詳細な活動報告を提供する。例示的な実施形態の１つにおいて、診断およびそれの予測のための車両センサーからのセンシングデータの取得の１つの方法が、係属中のインド国特許出願第７７３／ＭＵＭ／２０１１号に開示されている。

例示的な実施形態の１つにおいて、ＩＴＳ（１００）は、ＲＩＰＳＡＣプラットフォーム内にまとめられた１式のセンサー、保存、分析サービスを用いて、リモート車両からのＥ−ＣＡＬＬサービスを可能とするよう構成されている。Ｅ−ＣＡＬＬは、ドライバーまたは乗客が、車両から緊急コールを行うことを可能とするサービスである。テレマティクスの使用は、携帯電話受信可能範囲（cellular coverage）が妨げられるような場合に、重要となり得る。さらに、ユーザーが携帯電話を持っておらず、また、事故の間に、損傷してしまったような場合に、Ｅ−ＣＡＬＬは、必須となる。Ｅ−ＣＡＬＬは、救難ライン（distress line）を利用して救急サービスに電話をかけ、乗客が反応できない場合には自動的に助けを求める。Ｅ−ＣＡＬＬの目的は、災害の検出と、任意の利用可能な接続を用いて電話をかけること、さらに、その電話を転送することである。

例示的な実施形態の１つにおいて、ＩＴＳ（１００）は、ＲＩＰＳＡＣプラットフォーム内にまとめられた１式のセンサー、保存、分析サービスを用いて、リモート車両からの領域ベース追跡サービス（Region-based Tracking Service）を可能とする。領域ベース追跡は、ある特定の領域に位置する車両の台数に関する車両情報の追跡を含む。これは、集約位置ベースサービス（aggregated location-based service）と称される。このサービスでは、モニタリングされている特定の領域用に対して、交通密度と共に複数の車両の領域ベースのモーション検出が追跡される。

例示的な実施形態の１つにおいて、ＩＴＳ（１００）は、より良い交通管理のために輸送システムへの車両センサーデータのポスティングを行うＩＴＳ（インテリジェント輸送システム）テレマティクスサービスへのポストを可能とする。このサービスは、ＩＴＳへの車両データのワンタイムおよび周期的ポスティングを可能とするよう構成されている。車両内の異なるセンサーによってセンシングされた全てのテレマティクス分析データは、交通管理のため、ＩＴＳにポスティングされる。

例示的な実施形態の１つにおいて、ＩＴＳ（１００）は、市民センサー／一般参加型センシングサービス（Citizen Sensor / Participatory Sensing service）を可能とするよう構成されている。市民センサー／一般参加型センシングサービスは、市民センサーとして機能する市民の能動的な参加を含み、それらは、特定の領域における、犯罪、自然災害等の危険状況を観測し、それぞれの携帯型デバイスを用いて、関連当局に音声またはテキストデータの形態でそれらの観測を報告する。人々の多様なスキルレベルを用いて報告され得る広範かつ様々なイベントが存在し得るので、報告のための標準化されたフォーマットは困難である。したがって、関連情報抽出用のＮＬＰベースのアルゴリズムを用いて、市民報告データの意味分析（semantic analysis）が実行される。さらに、ＩＴＳプラットフォームは、データの関連性および信頼性に基づいて、提供者を褒賞するためのメカニズムをサポートする。例示的な実施形態の１つにおいて、上記開示された様々なサービスが、車両追跡および交通管理に関連付けられた様々なリアルタイム車両アプリケーションの実施のために用いられる。アプリケーションのいくつかは、以下に述べられる。

例示的な実施形態の１つにおいて、ＲＩＰＳＡＣプラットフォームのサポートを用いたＩＴＳ（１００）は、車ブラックボックスアプリケーション（Car Black-box application）の開発を可能とする。航空機のブラックボックスと類似して、このアプリケーションは、組み込み型センサーを用いて、車両の異なるパラメーターのセンシングに対して責任を負う。このアプリケーションは、車両の状態およびそれを利用した車両の診断をリモートモニタリングするために利用される。さらに、このアプリケーションは、医師および保険会社が、モニタリングされた結果に基づいて、事故後のタスク（post-accident task）を実行するために、ドライバーの運転習慣のモニタリングに利用される。

例示的な実施形態の１つにおいて、本発明は、ＩＴＳプラットフォーム（１００）が、それぞれの車両を運転する異なるユーザーをリアルタイムで位置特定することを可能とする。例えば、ＩＴＳプラットフォーム（１００）は、参加しているユーザーの車両の位置データをセンシングすることによって、ルートマップや時刻等のような運転詳細をモニタリングする。この分析に基づいて、特定の領域でそれぞれの車両を運転する潜在的なユーザーを含むソーシャルグラフがリアルタイムで生成される。

例示的な実施形態の１つにおいて、１式のまとめられたセンサー、分析および保存サービスを用いるＩＴＳプラットフォーム（１００）は、保険会社が、個々人の運転習慣に基づいて、異なる個人用のリスク担保および保険料総額を決定するのに有用な、非常に重要な役割を果たす。例えば、交通量、運転時間、頻繁に通る道路のタイプ、移動距離のような運転特性のリアルタイム取得は、事故に関連するリスクを判別するために分析される。さらに、個人それぞれの観測された交通特性に基づいて、保険プロバイダーおよび保険を受ける個人の双方に利益があるように、保険料総額およびリスク担保が決定される。例示的な実施形態の１つにおいて、異なるセンサーを含む車両内のエッジプラットフォームは、保険請求プロセス管理の迅速かつ効率的な支援を行うことができる。例えば、加速度計センサーデータから、ドライバーの運転パターンおよび衝突事故を検出可能である。タイムスタンプ（timestamp）から、運転時間および実際に事故が発生した時間を検出可能である。保険会社が事故についてより素早く知ることは、請求総額が少なくなることに繋がる。例示的な実施形態の１つにおいて、交通特性は、モーション、位置、時間および診断センサーからの入力の分析に基づいて、リアルタイムでモニタリングされる。交通詳細の分析は、保険プロバイダーが、より少ない金額の請求を受けるための、迅速な事故検出を可能とする。一方、もしドライバーが良い運転習慣を有する安全なドライバーである場合、彼または彼女は、担保される保険金を、より少ない保険料の支払で受ける権利を有する。これら分析は、詐欺請求の低減を可能とし、保険プロバイダーは、車両および車両ドライバーの様々な特性のリアルタイムでのモニタリングを実行することができる。

例示的な実施形態の１つにおいて、ＩＴＳ（１００）は、リモート車両監視システムとして実施することができる。車両への無許可の侵入または泥棒についての高い可能性が存在する。このような災難を避けるため、リモート監視システムは、車両の所有者のスマートフォンに車両のキャビン内の全景を表示することによって、リモート地からの車両内の活動のリアルタイムモニタリングを可能とする。

例示的な実施形態の１つにおいて、ＩＴＳ（１００）は、１式のＲＩＰＳＡＣサービスを用いた自動化された安全性警告アプリケーションを開発するために実施することができる。しばしば、事故および災難の原因は、ドライバーが安全性サインおよび／または交通信号を見落とす、または、無視したようなことにある。また、時々、コーナーや急カーブ近辺における他の車両の接近が、ドライバーによって認識されない。このような場合、安全規範の無視に関するドライバーへの音声またはビジュアル警告が命を救い得る。例示的な実施形態の１つにおいて、本発明は、接近センサーや通知アクチュエーターを交通信号や道路標識内に設けることによって、このような警告を可能とする。さらに、車両モーションに対する集約され、ローカライズされた分析の実行は、道路上における衝突を予測する接近および推定に関する詳細を提供する。これら詳細は、その後、リアルタイム分析され、さらに、警告を生成するために用いられる。さらに、看板の形態のどのような標識も無い現在の悪路状況関連情報は、クラウドソーシング（crowd sourcing）を用いる異なるモバイルユーザーから集めることができ、さらに、この情報は、リアルタイムで生成された通知警告によって、ドライバーに配信される。

例示的な実施形態の１つにおいて、ＲＩＰＳＡＣサービス１式を用いるＩＴＳ（１００）は、交通案内アプリケーションを開発および配備するよう構成されている。ラッシュアワー交通管理は、どの街管理主体にとっても主要な関心事である。また、特に丘陵地形での断絶および封鎖が発生した場合、リスク無しの交通迂回は、道路の利用制限およびそれらの制限されたキャパシティのために、主要な関心事となる。さらに、災害が発生した場合、災害後管理の１つの主要な関心事は、避難である。この際、特定の発生源からの多量の交通によって、混雑およびパニックの問題が引き起こされる。したがって、適切な交通管理および、それによる交通成形（traffic shaping）が必要とされている。例示的な実施形態によれば、交通成形は、混雑の特定、若しくは、封鎖または断絶、適切なサイズ区分および問題の臨時分析（casual analysis）、緊急サービスのルーティング、並びに、通常交通の経路指定のような主要な尺度（criterion）に依存する。実施形態の１つにおいて、潜在的な交通難所の特定は、緊急通知を生成するために、領域ベースの車両密度の分析を介して実行される。交通混雑の潜在的な理由は、社会的なイベントまたは集団行動（procession）、自然災害または天災、および橋／トンネルの封鎖等の事故等である。問題の特定の後には、２つの主たるアクションアイテムが存在する。１つは、可能な限り最速の経路を介した救急サービスのルーティングであり、もう１つは、その後に人々を彼らの目的地まで素早くかつ安全に誘導することである。これら２つは、相反しており、インテリジェント交通成形を必要とする依存性要求である。交通成形の結果、関係官庁によって、交通混雑を避けることができ、緊急サービスはオンタイムに提供され、さらに、スムーズな避難が効率的に管理され得る。

例示的な実施形態の１つにおいて、ＲＩＰＳＡＣサービス１式のサポートを用いるＩＴＳ（１００）は、危険ドライバー検出（Rouge Driver Detection）の開発および配備をするよう構成されている。例示的な実施形態の１つにおいて、本発明は、ドライバーの運転習慣に基づいて、危険ドライバーのリアルタイム検出を可能とする。例示的な実施形態の１つにおいて、ラフな運転を検出し、それによりそのラフな車両を検出する１つの方法が、係属中のインド国特許出願第２７５０／ＭＵＭ／２０１１号に開示されている。自身の運転習慣が追跡されることから逃げるために、車両内にインストールされたテレマティクスデバイスが、ドライバーによって緩和調整または非アクティブ化された場合、同じ領域内で運転する個々人から受け取ったテキストまたは音声に基づいて、報告が生成される。

例示的な実施形態の１つにおいて、ＲＩＰＳＡＣサービス１式を用いるＩＴＳ（１００）は、車両警笛内に組み込まれた音声コマンドを用いて、ソースデバイスから目的地まで情報を送信する方法およびシステムを開発および配備するよう構成されている。これを実施するための１つの方法が、インド国特許出願第３１４／ＭＵＭ／２０１２号に開示されている。この発明では、車両内に組み込まれたスマート警笛（smart horn/vehicle horn）を介して音声情報が発信（broadcast）され、当該音声情報が、さらなる工程を実行するために、受信ステーションにインストールされたアプリケーションによって読み取られる。さらに、ＲＩＰＳＡＣサービス１式を用いるＩＴＳ（１００）は、無人鉄道検査ポストを管理するために構成されている。無人鉄道検査ポストを管理する１つの方法が、インド国特許出願第２３３５／ＭＵＭ／２０１１号に開示されている。この発明では、電車が無人の踏切に接近したときに、システムが該踏切の近傍に存在するモバイル機器の全てに通知を行う。

例示的な実施形態の１つにおいて、ＲＩＰＳＡＣサービス１式を用いるＩＴＳ（１００）は、オブジェクトの損害評価のための方法およびシステムを開発および配備するよう構成されている。このような評価の１つの方法が、インド国特許出願第２７５１／ＭＵＭ／２０１１号に開示されている。この発明では、オブジェクトの損害評価は、オブジェクトのビジュアルデータを多次元（ＭＤ）表現に変換し、さらに、オブジェクトの該ＭＤ表現から１セットの特徴点および１セットの等高線図を識別することによって実行される。

例示的な実施形態の１つにおいて、ＲＩＰＳＡＣサービス１式を用いるＩＴＳ（１００）は、旅行者案内およびそのナビゲーションのアプリケーションを開発および配備するよう構成されている。そのような旅行者案内およびナビゲーションを容易にする１つの方法が、インド国特許出願第３３６７／ＭＵＭ／２０１１号に開示されている。その発明では、旅行者情報は、発信駅においてエンコードされたメタデータ内に埋め込まれており、目的地の駅において、当該エンコードされたメタデータと共に受信されたウェブリンクにアクセスすることにより検索することができるようになっている。さらに、別のもう１つの例示的な実施形態において、ＩＴＳ（１００）は、車両内の活動の疲労時間を判別するよう構成されている。活動の疲労時間を判別する１つの方法が、インド国特許出願第３５５０／ＭＵＭ／２０１１号に開示されている。この発明では、活動のための実疲労時間（ＡＦＴ）は、受信した標準疲労時間（ＳＦＴ）および１つ以上の外部パラメーターに対応する疲労指標に基づいて、判別される。

例示的な実施形態において、本発明は、車両内に配備された様々なセンサーによって収集されたデータに基づいて、リアルタイムコンテクストベースの広告をサポートする。例えば、本実施形態において、コンシューマーの行動および習慣のリアルタイムモニタリングは、様々なセンサーデバイスを利用して実施される。コンシューマーのこれらモニタリングされた行動および習慣は、車内の乗員への広告主によるコンテクストベースの広告のため、車内の広告の対象の役割を考慮に入れた上で利用される。例えば、車内のコンシューマーがドライバーであるならば、広告主は、彼または彼女の分析データに関連する音声広告を用いて、前方座席にいる彼または彼女をターゲットとするであろう。コンシューマーが後部席の乗客であるならば、後部座席のビデオ広告を用いて彼または彼女をターゲットとするであろう。よって、この例示的な実施形態に係るコンテクストベースの広告は、規制上の要件（例えば、前方座席における音声広告および後部座席におけるビデオ広告）をサポートする。さらに別の例示的な実施形態において、コンテクストベースの広告は、車両内の追跡されたテレマティクスデータに基づくユーザー固有分析データ（profiles）のリアルタイム生成を含む。生成された分析データに基づいて、各個人ユーザーが、異なる広告主からのユーザー固有分析データに関する広告を用いて、ターゲットとされる。より具体的には、複数のユーザーがターゲットとされる。

参照する図３は、例示的な実施形態に係る車両輸送のリアルタイム分析のタスクを実行するためのＲＩＰＳＡＣサービスのサポートを用いたＩＴＳプラットフォームを可能とするよう設計された工程を示すフロー図である。

ステップ３０１において、車両の近傍に配備された１つ以上のセンサーから、分類されたフォーマットのセンサーデータ供給が取得される。

ステップ３０３において、取得したセンサーベースのデータが前処理され、当該データから生データを除外する一方、異常検出のために必要な特徴センサーデータ（featured sensor data）をそのデータから抽出する。

ステップ３０５において、前述の特徴センサーデータを保存および読み出すため、ＳＷＥ（software-web enablement）サービスが有効化される。

ステップ３０７において、ＲＩＰＳＡＣ内において１セットのまとめられた分析サービスおよびアルゴリズムが、車両異常検出および予測を容易とする１つ以上のセンサーベースのアプリケーションを開発、テストおよび配備するために利用される。

ステップＳ３０９において、車両輸送において検出した異常に関して、登録されたデバイスにリアルタイム警告または可視化したものが送られる。

本発明の様々な実施形態を参照して、上述の説明が提供された。本発明が属する分野および技術における当業者であれば、本発明の原理、概念および範囲から有意に離れることなく、説明された構造および動作の方法における代替および変更が実行可能であることは、認識できるであろう。

上記議論された例示的な実施形態は、明確な利点を提供する。本開示の諸様相(aspects)を実行することが必要とされない場合であっても、これら利点は、以下の特徴によって提供される利点を含む。
・本発明は、車両、ドライバー、乗客およびその他道路ユーザー用の安全性およびセキュリティーにフォーカスされた１式のサービスを包含するインテリジェント輸送サービス（ＩＴＳ）プラットフォームを可能とする。
・提案のＩＴＳは、アプリケーション開発者が、領域用に最も適した１セットのアルゴリズムから、サービスと適切なアルゴリズムを選択することを可能とする。
・ＩＴＳは、アプリケーション開発者が、プラットフォームからのいくつかのテストデータを用いて、彼らのアルゴリズムをテストすることを可能とする。
・ＲＩＰＳＡＣ上のＩＴＳは、新しいアルゴリズムの開発にするとともに、同じ領域におけるさらなる開発のために、プラットフォームへのそれら新しいアルゴリズムのプラグインを可能とするための柔軟性を有する。
・本発明は、広告主が、ユーザーの習慣または行動を分析するリアルタイム分析データに基づいて、潜在的なコンシューマーをターゲットとすることを可能とする。

Claims (30)

1. ａ）複数のハードウェアおよびソフトウェアコンポーネント、基盤サービス、アプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩｓ）、ソフトウェア開発キット（ＳＫＤｓ）を含む基盤プラットフォームと、
   ｂ）通信ネットワークによって前記基盤プラットフォームと断続的に接続している複数のセンサーデバイスと、
   ｃ）前記基盤プラットフォームおよび前記複数のセンサーデバイスに電気的に接続された車両遠隔計測アプリケーション開発手段と、
   ｄ）データおよび基盤再利用性を用いたアプリケーションの開発およびその配備を可能とするサービス指向アーキティクチャ（ＳＯＡ）によって容易とされる車両遠隔計測アプリケーション開発と、を含むことを特徴とするインテリジェント輸送システム。
2. 前記ハードウェアコンポーネントは、演算マシン、仮想マシン、サーバー、ディスク、ネットワークリソースまたはこれらの組み合わせを含む請求項１に記載のシステム。
3. 前記ハードウェアコンポーネントは、前記プラットフォーム内に組み込まれた複数のソフトウェアアプリケーションによって構成されている請求項２に記載のシステム。
4. 前記基盤サービスは、エッジ分析サービス、バックエンド保存サービス、バックエンド分析サービス、報告サービスまたはこれらの組み合わせを含む請求項１に記載のシステム。
5. 前記エッジ分析サービスは、データ整理に繋がり、生センサーデータ以外の特徴のみの保存を可能とする前処理および特徴抽出を用いて、センサーデータ供給に対する分析を実行するよう構成されている請求項４に記載のシステム。
6. 前記バックエンド保存サービスは、センサー観測サービスを用いて、センサーデータの保存および読み出しを可能とするよう構成されている請求項４に記載のシステム。
7. 前記バックエンド分析サービスは、記憶されたセンサーデータの分類およびクラスタリングを可能とするバックエンドサブシステムに対する分析を実行するために構成されている請求項４に記載のシステム。
8. 前記報告サービスは、前記センサーデータに対して実行された分析の結果に基づいて、複数のエンドユーザー登録者へ音声またはビジュアル警告を提供するよう構成されている請求項４に記載のシステム。
9. 前記センサーデバイスは、温度、圧力、位置、モーション、ジャイロスコープ、加速度、減速度、心臓データまたはこれらの組み合わせを含むがこれに限定されないスマート車両環境内の多様な物理量をセンシングするよう構成されている請求項１に記載のシステム。
10. 前記車両遠隔計測アプリケーション開発手段は、アプリケーション開発者が、前記プラットフォーム内において多様な車両遠隔計測アプリケーションを開発するために、前記ＡＰＩｓおよび前記ＳＤＫｓを用いて前記複数のサービスおよびそれらからの演算アルゴリズムを呼び出すことを可能とする請求項１に記載のシステム。
11. 前記車両遠隔計測アプリケーションは、道路上の穴検出、ラフな車両検出、心臓活動のモニタリング、車内診断およびその予測、リモート撮影、リモート旅行者案内、ドライバー眠気識別、リモート居眠り検出、リモート損害評価、無人鉄道検査ポスト管理、リモート車両通信またはこれらの組み合わせから構成されるがこれに限られないグループを含む請求項１に記載のシステム。
12. 前記車両遠隔計測アプリケーション開発手段は、前記プラットフォーム内の所望のサービスおよびアルゴリズムを用いて、アプリケーション開発者によって配備された追加的なカスタマイズされた車両遠隔計測アプリケーションのプラグインを可能とする請求項１に記載のシステム。
13. 前記センサーデバイスの複数の分類は、ソフトセンサー、物理センサーおよび仮想センサーまたはこれらの組み合わせを含み、前記プラットフォームによって統合されている請求項１に記載のシステム。
14. センサーデータ管理および車両遠隔計測アプリケーションの配備を提供するよう構成され、ネットワークを介して配信されるインテリジェント輸送基盤プラットフォームであって、
    アプリケーション開発者が、ＡＰＩｓおよびＳＤＫｓを用いて複数のセンサー駆動型アプリケーションを開発することを可能とする複数の基盤サービスと、
    前記開発されたアプリケーションのダウンロードおよび使用のために、前記プラットフォームに接続されている複数のエンドユーザー登録者と、
    アプリケーション開発者およびエンドユーザー登録者によって基盤サービスおよびセンサー駆動型アプリケーションをそれぞれ追跡する複数のウェブポータルと、を含むことを特徴とするプラットフォーム。
15. 前記アプリケーション開発者は、前記基盤サービスおよびそれからのアルゴリズムを用いて、車両遠隔計測アプリケーションの容易、迅速かつユーザーフレンドリーな方法での開発、テストおよび配備が可能とされている請求項１４に記載のプラットフォーム。
16. 前記プラットフォームは、センサーデータ取得、デバイス統合用のサービスに加えて前記センサーデータの保存および分析、データ可視化機能、音声またはビジュアル警告を介して可能とされた報告機能、プライバシーサポートまたはこれらの組み合わせ用のサービスを含む請求項１４に記載のプラットフォーム。
17. 前記プラットフォームは、道路上の穴検出、ラフな運転検出、心臓活動のモニタリング、車内診断およびその予測、リモート撮影、リモート旅行者案内、ドライバー眠気識別、リモート居眠り検出、リモート損害評価、無人鉄道検査ポスト管理、リモート車両通信またはこれらの組み合わせを含むがこれに限定されない車両遠隔計測アプリケーションの開発および配備に用いられる請求項１４に記載のプラットフォーム。
18. 様々な管理者が、テナントまたはアプリケーション開発者による車両遠隔計測アプリケーションの開発のための基本的ソフトウェアおよびハードウェア基盤、並びに、プラットフォームサービスの使用のモニタリング、管理および制御を行うことを可能とする管理者ポータルと、
    様々なアプリケーション開発者が、前記プラットフォームに登録し、彼らの車両遠隔計測アプリケーションを登録し、データベースを生成し、ソフトウェアプログラムをアップロードおよびテストすることを可能とするアプリケーション開発者ポータルと、
    様々な登録者が、車両遠隔計測アプリケーションをダウンロードし、それらに対する登録および登録取り消しを行い、プライバシー設定を制御し、さらに、利用履歴および支払情報の閲覧を行うことを可能とするエンドユーザー登録者ポータルと、をさらに含む請求項１４に記載のプラットフォーム。
19. インテリジェント輸送プラットフォームを提供するための方法であって、
    ａ）複数のセンサーデバイスから受け取ったセンサーデータ供給用の１式のセンサー駆動型アプリケーションを開発するために、アルゴリズム、関数および呼び出しを実行可能な前記プラットフォーム上の１式のまとめられたサービスを統合する工程と、
    ｂ）複数のアプリケーション開発者に、それらによって開発される前記センサー駆動型アプリケーションの領域に関するサービスおよびアルゴリズムを選択するための柔軟性を提供する工程と、
    ｃ）アプリケーション開発者が、前記１式のまとめられたサービスから選択されたサービスを用いて、新しいセンサー駆動型アプリケーションおよびそれのアルゴリズムを開発することを可能とするよう前記プラットフォームを構成する工程と、を含むことを特徴とする方法。
20. 前記センサーデバイスは、温度、圧力、位置、モーション、ジャイロスコープ、加速度、減速度、心臓データまたはこれらの組み合わせを含むがこれに限定されないスマート車両環境内の多様な物理量をセンシングするよう構成されている請求項１９に記載の方法。
21. 前記１式のまとめられたサービスは、データ整理に繋がり、生センサーデータ以外の特徴のみの保存を可能とする前処理および特徴抽出を用いて、センサーデータ供給に対する分析を実行するよう構成されたエッジ分析サービスを含む請求項１９に記載の方法。
22. 前記１式のまとめられたサービスは、センサー観測サービスを用いて、センサーデータの保存および読み出しを可能とするよう構成されたバックエンド保存サービスを含む請求項１９に記載の方法。
23. 前記１式のまとめられたサービスは、記憶されたセンサーデータの分類およびクラスタリングを可能とするバックエンドサブシステムに対する分析を実行するために構成されたバックエンド分析サービスを含む請求項１９に記載の方法。
24. 前記１式のまとめられたサービスは、前記センサーデータに対して実行された分析の結果に基づいて、複数のエンドユーザー登録者へ音声またはビジュアル警告を提供するよう構成された報告サービスを含む請求項１９に記載の方法。
25. 前記センサーデータ供給は、オンボードまたはオフボード車両センサー、スマートフォン、接近センサーゲートウェイデバイスおよびその他のインテリジェントセンシングデバイスまたはこれらの組み合わせを介して取得される請求項１９に記載の方法。
26. 前記センサーデバイスは、物理センサー、仮想センサー、ソフトセンサーまたはこれらの組み合わせのようなセンサーの多様な分類を含む請求項１９に記載の方法。
27. 前記センサー駆動型アプリケーションは、車両異常検出およびそれの予測を容易とし、さらに、車両、ドライバー、乗客およびその他道路ユーザーの安全性およびセキュリティーを可能とするようフォーカスされている請求項１９に記載の方法。
28. 前記アルゴリズム、関数および呼び出しは、サービスの性質、開発、テストおよび配備されるアプリケーションの状況に応じて実行される請求項１９に記載の方法。
29. 前記プラットフォームは、前記新たに開発されたセンサー駆動型アプリケーションおよびそのアルゴリズムをテストするために、前記アプリケーション開発者にテストデータを提供する請求項１９に記載の方法。
30. 前記プラットフォームは、さらなるアプリケーション開発、およびそれによるデータ再利用性を容易とするために、前記新たに開発されたセンサー駆動型アプリケーションおよびそのアルゴリズムを、前記まとめられたサービス上にプラグインすることを容易とする請求項１９に記載の方法。

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