JP2022000776A - 交通流監視測定システムのテスト方法、装置及び機器 - Google Patents

交通流監視測定システムのテスト方法、装置及び機器 Download PDF

Info

Publication number
JP2022000776A
JP2022000776A JP2021144902A JP2021144902A JP2022000776A JP 2022000776 A JP2022000776 A JP 2022000776A JP 2021144902 A JP2021144902 A JP 2021144902A JP 2021144902 A JP2021144902 A JP 2021144902A JP 2022000776 A JP2022000776 A JP 2022000776A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
traffic flow
flow monitoring
measurement system
obstacle data
actual
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2021144902A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7267363B2 (ja
Inventor
ユアン チー、
Yuan Chi
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Apollo Intelligent Connectivity Beijing Technology Co Ltd
Original Assignee
Apollo Intelligent Connectivity Beijing Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Apollo Intelligent Connectivity Beijing Technology Co Ltd filed Critical Apollo Intelligent Connectivity Beijing Technology Co Ltd
Publication of JP2022000776A publication Critical patent/JP2022000776A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7267363B2 publication Critical patent/JP7267363B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
    • G06F11/3668—Software testing
    • G06F11/3672—Test management
    • G06F11/3688—Test management for test execution, e.g. scheduling of test suites
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
    • G06F11/3664—Environments for testing or debugging software
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
    • G06F11/3668—Software testing
    • G06F11/3696—Methods or tools to render software testable
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G06V20/54—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects of traffic, e.g. cars on the road, trains or boats
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0116—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from roadside infrastructure, e.g. beacons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/012—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from other sources than vehicle or roadside beacons, e.g. mobile networks
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/15—Vehicle, aircraft or watercraft design
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0145—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for active traffic flow control

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Operations Research (AREA)

Abstract

【課題】交通流監視測定システムのテスト方法、装置及び機器を提供する。【解決手段】実の交通シーンで収集された実の障害物データを取得し、実の障害物データに基づき、実の交通シーンでの障害物及びその移動状態をシミュレートするためのシミュレーション障害物データを生成し、シミュレーション障害物データを第１の交通流監視測定システムに送信し、第１の交通流監視測定システムをテストするようになっている。上記プロセスによって第１の交通流監視測定システムのテスト結果の精度は確保される。【選択図】図３

Description

本願は、データ処理分野におけるインテリジェント交通、車両と道路のコラボレーション、クラウドプラットフォーム技術に関し、特に、交通流監視測定システムのテスト方法、装置及び機器に関する。
インテリジェント交通システムのアーキテクチャにおいて、車載機器及び路側機器は、道路上の障害物データを収集し、障害物データを交通流監視測定システムに報告する。交通流監視測定システムが障害物データに対して感知処理を行うことにより、交通流の監視測定を実現させる。
通常、交通流監視測定システムはオンラインになる前にテストされる必要がある。従来技術において、交通流監視測定システムをテストするために、モック（ｍｏｃｋ）ツールを採用してシミュレーション障害物データを作成し、シミュレーション障害物データを交通流監視測定システムに入力する必要がある。
しかしながら、ｍｏｃｋツールによって作成されるシミュレーション障害物は、静的な障害物であり、実の交通シーンでの障害物の移動特徴をシミュレートできないため、交通流監視測定システムのテスト結果の精度を確保することができなくなっている。
本願は、交通流監視測定システムのテスト方法、装置及び機器を提供する。
本願の第１の態様によれば、交通流監視測定システムのテスト方法を提供し、前記テスト方法は、
実の交通シーンで収集された実の障害物データを取得することと、
前記実の障害物データに基づき、前記実の交通シーンでの障害物及びその移動状態をシミュレートするためのシミュレーション障害物データを生成することと、
前記シミュレーション障害物データをテスト対象である第１の交通流監視測定システムに送信し、前記交通流監視測定システムをテストすることと、を含む。
本願の第２の態様によれば、交通流監視測定システムのテスト装置を提供し、前記テスト装置は、
実の交通シーンで収集された実の障害物データを取得するための取得モジュールと、
前記実の障害物データに基づき、前記実の交通シーンでの障害物及びその移動状態をシミュレートするためのシミュレーション障害物データを生成するための処理モジュールと、
前記シミュレーション障害物データをテスト対象である第１の交通流監視測定システムに送信し、前記交通流監視測定システムをテストするための送信モジュールと、を含む。
本願の第３の態様によれば、電子機器を提供し、前記電子機器は、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに通信可能に接続されるメモリと、を含み、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが第１の態様のいずれか１項に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行される。
本願の第４の態様によれば、コンピュータ命令が記憶された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、前記コンピュータ命令は、コンピュータに第１の態様のいずれか１項に記載の方法を実行させるために用いられる。
本願の第５の態様によれば、コンピュータプログラムを提供し、前記コンピュータプログラムは、読み取り可能な記憶媒体に記憶されており、電子機器の少なくとも１つのプロセッサは、前記読み取り可能な記憶媒体から前記コンピュータプログラムを読み取ることができ、前記少なくとも１つのプロセッサは、電子機器が第１の様態に記載の方法を実行するように、前記コンピュータプログラムを実行する。
なお、この一部に記載されている内容は、本願の実施例の主要な又は重要な特徴を特定することを意図しておらず、本願の範囲を限定するものでもない。本願の他の特徴は、以下の説明を通じて容易に理解される。
図面は、本技術案をよりよく理解するために使用され、本願を限定するものではない。
本願の実施例により提供される交通流監視測定シーンの概略図である。 本願の実施例により提供される交通流監視測定システムのテストシーンの概略図である。 本願の実施例により提供される交通流監視測定システムのテスト方法のフローチャートである。 本願の実施例により提供される実の障害物データに基づいてシミュレーション障害物データを生成するフローチャートである。 本願の実施例により提供される他の交通流監視測定システムのテスト方法のフローチャートである。 本願の実施例により提供される交通流監視測定システムのテストプロセスの概略図である。 本願の実施例により提供される交通流の視覚的表示インタフェースの概略図である。 本願の実施例により提供される交通流監視測定システムのテスト装置の構造概略図である。 本願の実施例により提供される他の交通流監視測定システムのテスト装置の構造概略図である。 本願の実施例により提供される電子機器の構造概略図である。
以下、図面を組み合わせて本願の例示的な実施例を説明し、理解を容易にするために、その中には本願の実施例の様々な詳細事項が含まれており、それらは単なる例示的なものと見なされるべきである。したがって、当業者は、本願の範囲及び精神から逸脱することなく、ここで説明される実施例に対して様々な変更と修正を行うことができる。同様に、わかりやすくかつ簡潔にするために、以下の説明では、周知の機能及び構造の説明を省略する。
本願は、データ処理分野におけるインテリジェント交通、及び、車両と道路のコラボレーション、クラウドプラットフォーム技術に適用され、交通流監視測定システムのテスト結果の精度を向上させる交通流監視測定システムのテスト方法、装置及び機器を提供する。
車両と道路のコラボレーションシステムは、インテリジェント交通システム（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｓｙｓｔｅｍ、ＩＴＳ）の１つの発展方向である。車両と道路のコラボレーションシステムは、先進的な無線通信及び新世代のインターネットなどの技術を採用し、車両・車両間及び車両・道路間の動的且つリアルタイムな情報インタラクションを全方位的に実施し、全時空にわたる動的交通情報収集と融合に基づいて車両のアクティブな安全制御及び道路協調管理を展開し、人・車両・道路間の効果的協調を十分実現させ、交通安全を確保し、通行効率を向上させることにより、安全で効率が高い、且つ環境に優しい道路交通システムを形成する。
車両と道路のコラボレーションシステムは、交通流に対して監視測定を行うために用いられることができる。図１は、本願の実施例により提供される交通流監視測定シーンの概略図である。図１に示すように、当該適用シーンは、車載機器、路側機器及び交通流監視測定システムを含む。交通流監視測定システムは、クラウドにあるサーバ、クラウドプラットフォーム、車両・道路間システム管理プラットフォーム、中央サブシステムなどであってもよい。
図１に示すように、車載機器は、路側機器に接続され、路側機器は、交通流監視測定システムに接続されることができ、車載機器は、さらに、交通流監視測定システムに直接接続されることができる。路側機器は、路側感知機器及び路側計算機器を含むことができ、路側感知機器が路側計算機器に接続され、路側計算機器が交通流監視測定システムに接続される。他のシステムのアーキテクチャにおいて、路側感知機器自体は、計算機能を持っており、路側感知機器は、交通流監視測定システムに直接接続されることができる。以上の接続は有線或いは無線であってもよい。
いくつかの例において、車載機器は、車載端末、車載ユニット（Ｏｎ ｂｏａｒｄ Ｕｎｉｔ、ＯＢＵ）などを含むことができる。路側機器は、カメラ、監視カメラ、路側ユニット（Ｒｏａｄ Ｓｉｄｅ Ｕｎｉｔ、ＲＳＵ）、路側計算ユニットなどを含むことができる。車載機器及び路側機器は、現在の交通シーンでの障害物を収集して障害物データを得ることができる。障害物は、交通シーンでの歩行者、車両、自転車、オートバイなどを含むが、それらに限定されない。車載機器及び路側機器は、収集された障害物データを交通流監視測定システムに報告する。交通流監視測定システムは、車載機器及び／又は路側機器により報告される障害物データに対して総合感知分析を行うことにより、交通流状態を決定する。
通常、交通流監視測定システムはオンラインになる前にテストされる必要があるが、オフラインでテストされてもよい。オフラインになった交通流監視測定システムは、実のデータソース（すなわち、車載機器、路側機器により収集された障害物データを取得できない）がないため、いくつかの実施形態において、交通流監視測定システムをテストするために、モック（ｍｏｃｋ）ツールを採用してシミュレーション障害物データを作成し、シミュレーション障害物データを交通流監視測定システムに入力する必要がある。
しかしながら、ｍｏｃｋツールによって作成されるシミュレーション障害物は、静的な障害物であり、実の交通シーンでの障害物の移動特徴をシミュレートできないため、交通流監視測定システムのテスト結果の精度を確保することができなくなっている。
他のいくつかの実施形態において、ｍｏｃｋツールを利用して静的な障害物を作成した場合に、静的な障害物にランダムな移動を追加することで動的な障害物を作成することができる。しかしながら、このようにして作成された障害物は、移動状態であるが、障害物の移動はランダム的であるため、実の交通シーンでの障害物の走行軌跡を形成するには困難である。いわゆる、このように作成された障害物は、依然として実の交通シーンでの障害物の移動特徴をシミュレートすることができず、これにより交通流監視測定システムのテスト結果の精度を確保することができなくなっている。
上記技術的問題のうちの少なくとも１つを解決するために、本願の実施例は、交通流監視測定システムのテスト方法を提供する。以下、図２を参照しながら本願の実施例における交通流監視測定システムのテストシーンについて説明する。
図２は、本願の実施例により提供される交通流監視測定システムのテストシーンの概略図である。図２に示すように、当該テストシーンは、第１の交通流監視測定システム及びテスト機器を含む。第１の交通流監視測定システムは、テストされる目標として、テスト機器は、第１の交通流監視測定システムをテストするために用いられる。テスト機器は、第１の交通流監視測定システムにシミュレーション障害物データを送信することができる。選択的に、テスト機器は、さらに、監視測定結果に基づいてテスト結果を決定することを容易にさせるように、第１の交通流監視測定システムから監視測定結果を取得することができる。テスト機器はデータ処理及びデータ受送信機能を持つ任意の電子機器であってもよく、デスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、タブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータなどを含むが、それらに限定されない。
本願により提供される技術案において、テスト機器は、実の交通シーンで収集された実の障害物データを取得し、実の障害物データに基づき、実の交通シーンでの障害物及びその移動状態をシミュレートするためのシミュレーション障害物データを生成し、さらに、シミュレーション障害物データを第１の交通流監視測定システムに送信し、第１の交通流監視測定システムをテストすることができる。
いくつかの可能な実施形態において、図２に示すように、当該テストシーンは、さらに、第２の交通流監視測定システムを含むこともできる。第２の交通流監視測定システムは、オンラインになった交通流監視測定システムであってもよい。第２の交通流監視測定システムは、車載機器、路側機器などから実の障害物データを取得することができる。このようにして、テスト機器は、第２の交通流監視測定システムと通信接続が確立され、第２の交通流監視測定システムから実の障害物データを取得することができる。
本願の技術案において、シミュレーション障害物データは、実の交通シーンで収集された実の障害物データに基づいて生成されるものであり、そして、シミュレーション障害物データは、実の交通シーンでの障害物及びその移動状態をシミュレートしたため、前記シミュレーション障害物データを利用して第１の交通流監視測定システムをテストすることにより、第１の交通流監視測定システムに入力される障害物及びその移動状態の信頼性を確保し、さらに、第１の交通流監視測定システムのテスト結果の精度を確保することができる。
以下、いくつかの具体的な実施例を参照しながら本願の技術案について詳細に説明する。以下のいくつかの実施例は、組み合わせられることができ、同様又は類似の内容は、いくつかの実施例において繰り返して説明しない場合もある。
図３は、本願の実施例により提供される交通流監視測定システムのテスト方法のフローチャートである。本実施例に係る方法は、第１の交通流監視測定システムをテストするために用いられることができ、すなわち、本実施例に係る方法のテストされる対象が第１の交通流監視測定システムである。図３に示すように、本実施例に係る方法は、以下を含むことができる。
Ｓ３０１において、実の交通シーンで収集された実の障害物データを取得する。
本実施例の実行主体は、図２でのテスト機器であってもよい。テスト機器は、第１の交通流監視測定システムに通信可能に接続されており、第１の交通流監視測定システムをテストするために用いられる。
実の障害物データは、実の交通シーンでの各障害物に関連するデータを含む。本願の実施例における障害物は、車両、歩行者、自転車、オートバイなどの交通参加者であってもよい。実の障害物データは、実の交通シーンでの車載機器及び／又は路側機器により収集されて得られるものである。実の障害物データの形として、画像データ、ビデオデータ、レーダーデータ、赤外線データ、点群データなどを含むが、それらに限定されず、さらに、上記１つ又は複数のデータに対して計算や分析などの処理を行って得られた結果データであってもよい。
選択的に、実の障害物データは、オンラインになった第２の交通流監視測定システムによって取得されたものであってもよい。例示的に、テスト機器は、第２の交通流監視測定システムに通信可能に接続されており、テスト機器は、第２の交通流監視測定システムに入力された実の障害物データをモニターリングすることにより、実の障害物データを取得することができる。
選択的に、実の障害物データは、さらに、データベースから取得されたものであってもよい。例示的に、データベースは、各道路セクション／領域における車載機器及び／又は路側機器により収集された履歴障害物データを記憶するために用いられる。テスト機器は、テストの必要に応じてデータベースから履歴障害物データを取得することができる。これらの履歴障害物データは、すなわち実の障害物データである。
１つの可能な実施形態において、テスト機器は、実際のテスト必要に応じて第１の交通流監視測定システムに対応するテスト対象となるシーンの交通流タイプを決定する。交通流タイプは、高トラフィックシーン、中トラフィックシーン、低トラフィックシーン、朝のピークシーン、夕方のピークシーン、混雑したシーン、ブロックされていないシーンなどのいずれか１つであってもよい。テスト対象となるシーンの交通流タイプを決定した後に、第１の実の交通シーンで収集された実の障害物データを取得し、前記第１の実の交通シーンの交通流タイプがテスト対象となるシーンの交通流タイプに一致する。
当該実施形態において、当該テスト対象となるシーンの交通流タイプに一致する実の交通シーンに対応する実の障害物データを選択することにより、多種のテストシーンの必要を満たし、異なるテストシーンのテスト結果の精度を確保する。
Ｓ３０２において、前記実の障害物データに基づき、前記実の交通シーンでの障害物及びその移動状態をシミュレートするためのシミュレーション障害物データを生成する。
本実施例において、実の障害物データに対して変換処理を行うことでシミュレーション障害物データを得ることができる。実の障害物データを変換するとき、生成されたシミュレーション障害物データが実の交通シーンでの障害物及び移動状態をシミュレートできるように、実の障害物データの中の障害物及びその移動状態に関連する情報を保留することができる。
いくつかの可能な実施形態において、第１の交通流監視測定システムのインタフェースルールに基づき、実の障害物データに対して変換処理を行い、シミュレーション障害物データを得ることができる。第１の交通流監視測定システムのインタフェースルールとは、第１の交通流監視測定システムに入力される障害物データが満たす必要のある条件のことである。選択的に、インタフェースルールは、第１の交通流監視測定システムのインタフェースパラメータとインタフェースデータフォーマットを指示するために用いられる。
第１の交通流監視測定システムのインタフェースルールに基づき、実の障害物データに対して変換処理を行うことにより、変換して得られたシミュレーション障害物データは第１の交通流監視測定システムのインタフェースルールを満たし、そして、第１の交通流監視測定システムによるシミュレーション障害物データの認識や分析を可能にさせた。
なお、第１の交通流監視測定システムのインタフェースルールに基づき、実の障害物データに対して変換処理を行う方法は、本実施例において、限定されない。可能な実施形態は、この後の実施例に関する詳細の説明を参照することができる。
Ｓ３０３において、前記シミュレーション障害物データをテスト対象となる第１の交通流監視測定システムに送信し、前記第１の交通流監視測定システムをテストする。
本実施例において、テスト機器は、シミュレーション障害物データを作成した後に、シミュレーション障害物データを第１の交通流監視測定システムに送信し、第１の交通流監視測定システムがシミュレーション障害物データに対して感知分析処理を行うようにトリガーし、これにより第１の交通流監視測定システムのテストを実現することができる。
シミュレーション障害物データを第１の交通流監視測定システムに送信した後に、第１の交通流監視測定システムのテストの多様化を実現させることができ、リンク接続性テスト、性能安定性テスト、監視測定結果の精度テストなどを含むが、それらに限定されないと理解すべきである。本実施例において、これは限定されない。
本実施例により提供される交通流監視測定システムのテスト方法は、実の交通シーンで収集された実の障害物データを取得し、前記実の障害物データに基づき、前記実の交通シーンでの障害物及びその移動状態をシミュレートするためのシミュレーション障害物データを生成し、シミュレーション障害物データを第１の交通流監視測定システムに送信し、第１の交通流監視測定システムをテストする。上記プロセスでは、シミュレーション障害物データは実の交通シーンで収集された実の障害物データに基づいて生成されるものであり、また、シミュレーション障害物データは実の交通シーンでの障害物及びその移動状態をシミュレートしたため、前記シミュレーション障害物データを利用して第１の交通流監視測定システムをテストすることにより、第１の交通流監視測定システムに入力される障害物及びその移動状態の信頼性を確保し、さらに、第１の交通流監視測定システムのテスト結果の精度を確保することができる。
上記実施例に基づき、以下、１つの具体的な実施例を参照しながら如何に実の障害物データに基づいてシミュレーション障害物データを生成するかについて説明する。本実施例は、図３に示す実施例におけるＳ３０２の詳細化されたものとされることができる。
図４は、本願の実施例により提供される実の障害物データに基づいてシミュレーション障害物データを生成するフローチャートである。図４に示すように、本実施例に係る方法は、以下を含む。
Ｓ４０１において、実の障害物データに対応するデータフォーマットに基づいて前記実の障害物データを解析し、解析結果を得る。
いくつかの適用シーンには、実の障害物データは、第２の交通流監視測定システムから取得されたものである可能性があるが、第２の交通流監視測定システムに採用されるデータフォーマットは第１の交通流監視測定システムのインタフェースルールを満たさない可能性があるため、先に、実の障害物データに対応するデータフォーマットに基づき、実の障害物データを解析して解析結果を得てから、第１の交通流監視測定システムのインタフェースルールに基づき、解析結果に対して変換処理を行い、シミュレーション障害物データを得る必要がある。
例示的に、実の障害物データのデータフォーマットはプロトコルバッファ（ｐｒｏｔｏｃｏｌ ｂｕｆｆｅｒ，ＰＢ）データ構造であると仮定すると、テスト機器はＰＢデータ構造にしたがって実の障害物データを解析し、解析結果を得る。
Ｓ４０２において、第１の交通流監視測定システムのインタフェースパラメータに基づき、前記解析結果から前記インタフェースパラメータの値を抽出して得る。
インタフェースパラメータは、第１の交通流監視測定システムの入力に必要なパラメータを指示し、障害物及びその移動状態を描くパラメータを含むが、それらに限定されない。例示的に、インタフェースパラメータは、障害物の識別子、時速、ヘッディング角、緯度と経度の座標、３Ｄ視点、交通イベントなどを含むが、それらに限定されない。解析結果から上記インタフェースパラメータの値を抽出して得ることができる。
Ｓ４０３において、第１の交通流監視測定システムのインタフェースデータフォーマットに基づき、前記インタフェースパラメータの値に対してフォーマットのカプセル化処理を行い、シミュレーション障害物データを得る。
インタフェースデータフォーマットは、第１の交通流監視測定システムに入力される各インタフェースパラメータが満たす必要のあるデータフォーマットを指示するために用いられる。本実施例において、インタフェースデータフォーマットは限定されない。
例示的に、第１の交通流監視測定システムに採用されるインタフェースデータフォーマットはＪＳオブジェクト表記(ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ，JＳＯＮ) データフォーマットであると仮定すると、Ｓ４０２で抽出されたインタフェースパラメータの値をJＳＯＮフォーマットにカプセル化する必要がある。
フォーマットのカプセル化処理を行うとき、さらに、例えば、時速の単位を変換し、ヘッディング角のマーキングルールを変換し、緯度と経度の座標の座標系を変換するなどして、所定の変換ルールにしたがってインタフェースパラメータの値を変換処理することにより、インタフェースパラメータの値を第１の交通流監視測定システム要件が満たされる形に変換することもできる。
本実施例において、第１の交通流監視測定システムのインタフェースルールに基づき、実の障害物データに対して変換処理を行い、シミュレーション障害物データを得ることにより、シミュレーション障害物データは第１の交通流監視測定システムのインタフェースルールを満たし、さらに、第１の交通流監視測定システムによるシミュレーション障害物データの認識や分析をも可能にさせる一方、上記変換処理プロセスにより、実の障害物データの中の障害物及びその移動状態に関連する情報は保留され、生成されたシミュレーション障害物データは実の交通シーンでの障害物及び移動状態をシミュレートすることも可能になった。
図５は、本願の実施例により提供される他の交通流監視測定システムのテスト方法のフローチャートである。本実施例において、図３に示す実施例についてさらに詳細に説明する。図５に示すように、本実施例に係る方法は、以下を含む。
Ｓ５０１において、オンラインになった第２の交通流監視測定システムから実の障害物データを取得し、前記実の障害物データが車載機器及び／又は路側機器により実の交通シーンで収集して前記第２の交通流監視測定システムに送信されるものである。
本実施例において、第２の交通流監視測定システムはオンラインになったシステムである。図２に示すテストシーンを参照すると、第２の交通流監視測定システムには、車載機器及び／又は路側機器が接続されている。車載機器及び／又は路側機器は、実の交通シーンで実の障害物データを収集して得て、実の障害物データを第２の交通流監視測定システムに送信する。
テスト機器は、第２の交通流監視測定システムと通信接続が確立され、テスト機器は、第２の交通流監視測定システムに入力された実の障害物データをモニターリングすることにより、実の障害物データを取得することができる。例示的に、テスト機器は、ｗｅｂｓｏｃｋｅｔプロトコルを採用して第２の交通流監視測定システムをモニターリングすることができる。ｗｅｂｓｏｃｋｅｔは、伝送制御プロトコル（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ、ＴＣＰ）に基づく全二重通信プロトコルである。このようにして、テスト機器は、第２の交通流監視測定システムと通信接続が確立された後に、第２の交通流監視測定システムは、車載機器及び／又は路側機器から実の障害物データを受信した場合、実の障害物データをテスト機器にプッシュする。これにより、テスト機器は、実の障害物データを取得する。
選択的に、テスト機器は、第２の交通流監視測定システムをモニターリングする期間、例えば、毎日の朝８時から夜８時までを設定することができる。このようにして、テスト機器は、当該期間内の実の障害物データを取得することができる。モニターリング期間を設定することにより、テストの必要に応じて異なる期間内の実の障害物データを採用し、第１の交通流監視測定システムをテストし、十分且つ柔軟なテストを確保することができる。
選択的に、テスト機器は、第２の交通流監視測定システムから実の障害物データをモニターリングした後に、先に、実の障害物データをデータベースに記憶することができる。第１の交通流監視測定システムをテストする必要があるときになったら、また、データベースから実の障害物データを取得することができる。このようにして、テストを繰り返す必要を満たすように、同様な実の障害物データを利用してテストを複数回繰り返すことを可能にさせた一方、テスト実行の利便性をも向上可能にさせた。
選択的に、テスト機器は、実の障害物データをデータベースに記憶するとき、さらに、実の障害物データのために、高トラフィックシーン、中トラフィックシーン、低トラフィックシーン、朝のピークシーン、夕方のピークシーン、混雑したシーン、ブロックされていないシーンなどのタグを設定することもでき、これらのタグが実の障害物データに対応する交通流タイプを指示できる。このようにして、テスト機器は、第１の交通流監視測定システムをテストする必要があると、タグに基づいてデータベースからテスト対象となるシーンの交通流タイプに対応する実の障害物データを選択することができる。これにより、多種のテストシーンの必要は満たされ、そして、異なるテスト対象となるシーンタイプのテスト結果の精度も確保されるようになった。
Ｓ５０２において、前記第２の交通流監視測定システムのシーン構成情報を取得し、前記シーン構成情報を使用して前記第１の交通流監視測定システムを構成し、前記シーン構成情報が地図情報、道路座標ルール情報、路側機器情報の少なくとも１つを含む。
交通流監視測定システムは、障害物に対して感知分析処理を行うとき、現在のシーンのシーン構成情報に依存して行う必要がある。例えば、依存される必要があるシーン構成情報は、現在のシーンに対応する地図情報、現在のシーンの道路座標ルール情報、現在のシーンでの路側機器の位置情報、現在のシーンでの路側機器のタイプ情報などを含む。したがって、本実施例において、第２の交通流監視測定システムから取得された実の障害物データを利用して第１の交通流監視測定システムをテストする前に、さらに、第２の交通流監視測定システムのシーン構成情報を第１の交通流監視測定システムに同期させる必要がある。
Ｓ５０３において、テスト対象となる第１の交通流監視測定システムのインタフェースルールに基づき、前記実の障害物データに対して変換処理を行い、前記実の交通シーンでの障害物及びその移動状態をシミュレートするためのシミュレーション障害物データを得る。
Ｓ５０３の実施形態は図４に示す実施例に関する詳細の説明を参照することができ、ここで繰り返して説明しないと理解すべきである。
Ｓ５０４において、前記シミュレーション障害物データをテスト対象となる第１の交通流監視測定システムに送信し、前記第１の交通流監視測定システムをテストする。
具体的に、第１の交通流監視測定システムに採用される通信プロトコルに基づき、Ｓ５０３で生成されたシミュレーション障害物データに対してプロトコルのカプセル化を行う。例えば、第１の交通流監視測定システムはハイパーテキスト転送プロトコル（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ，ＨＴＴＰ）を採用する場合、ＨＴＴＰを採用してシミュレーション障害物データをカプセル化し、カプセル化されたデータを第１の交通流監視測定システムに送信する。
１つの可能な実施形態において、Ｓ５０１は、第１の交通流監視測定システムの受信周波数を取得し、前記受信周波数にしたがって第２の交通流監視測定システムから実の障害物データを取得することを含むことができる。受信周波数とは、第１の交通流監視測定システムに必要な障害物データの入力周波数のことである。相応的に、Ｓ５０４は、前記受信周波数にしたがってシミュレーション障害物データを第１の交通流監視測定システムに送信することを含むことができる。
例示的に、第１の交通流監視測定システムの受信周波数は７ｈｚであると仮定すると、第２の交通流監視測定システムをモニターリングするときに採用されるモニターリング周波数は７ｈｚとなる。このようにして、第２の交通流監視測定システムからモニターリングされた実の障害物データは第１の交通流監視測定システムの受信周波数を満たしたものであるため、テスト機器は、実の障害物データを変換してシミュレーション障害物データを得た後に、シミュレーション障害物データに対して周波数適応処理を行う必要がなくなり、直接に受信周波数にしたがって第１の交通流監視測定システムに入力することができるようになり、これによりテストの利便性は向上し、テスト効率も高くなる。
本実施例において、実の障害物データには、障害物データが多数含まれてもよく、それぞれの障害物データに対していずれも上記Ｓ５０３での変換処理ステップとＳ５０４での送信ステップを実行する必要がある。障害物データの変換処理にあたるデータ量が大きいため、変換処理を実行するには時間が多くかかる。また、Ｓ５０４では、受信周波数にしたがって変換されたシミュレーション障害物データを第１の交通流監視測定システムに送信する必要があるので、第１の交通流監視測定システムの受信周波数を確保するために、本実施例において、マルチスレッドを採用してデータ変換処理のロジックとデータ送信ロジックとを別々に処理することができ、例示的に、第１のスレッドを採用して上記したＳ５０３を実行し、第２のスレッドを採用して上記したＳ５０４を実行することができる。このようにして、第１の交通流監視測定システムに入力されたデータの適時性を確保することができる。
上記各実施例に基づき、シミュレーション障害物データを第１の交通流監視測定システムに入力した後に、第１の交通流監視測定システムを多項目でテストすることができ、テスト可能な項目としては、リンク接続性テスト、性能安定性テスト、監視測定結果の精度テストなどを含むが、それらに限定されない。
以下、図６を参照しながらリンク接続性のテストプロセスを例として説明する。
図６は、本願の実施例により提供される交通流監視測定システムのテストプロセスの概略図である。図６に示すように、テスト機器は、第１の交通流監視測定システムに通信可能に接続されており、また、テスト機器は、第２の交通流監視測定システムにも通信可能に接続されている。第１の交通流監視測定システムの内部には、プラットフォームの基盤となる基本コンポーネント、永続データ処理コンポーネント、分散データ記憶コンポーネントなどの複数の処理コンポーネントがある。
図６を参照すると、テスト機器は第２の交通流監視測定システムから実の障害物データをモニターリングし、現在の交通流タイプに基づいて、実の障害物データのためにタグを設定し、実の障害物データをデータベースに種類別に記憶する。データベースは、テスト機器にあってもよく、テスト機器以外の他の機器にあってもよい。具体的なモニターリングプロセスは、前述した実施例に類似するため、ここで繰り返して説明しないと理解すべきである。
引き続き図６を参照すると、テスト機器は、第１の交通流監視測定システムをテストする必要があると、テスト対象となるシーンの交通流タイプに基づき、データベースからタグがテスト対象となるシーンの交通流タイプに一致する実の障害物データを取得する。テスト機器は、実の障害物データに対して変換処理を行い、シミュレーション障害物データを生成する。障害物データに対して変換処理を行うプロセスは前述した実施例に関する詳細な説明を参照することができ、ここで繰り返して説明しない。テスト機器は、生成されたシミュレーション障害物データを第１の交通流監視測定システムに送信する。第１の交通流監視測定システムは、上記複数の処理コンポーネントを利用してシミュレーション障害物データを処理した後に、監視測定結果を出力する。
さらに、テスト機器は、さらに、第１の交通流監視測定システムが監視測定結果を出力するかどうかに基づき、前記第１の交通流監視測定システムのリンク接続性のテスト結果を決定することもできる。例示的に、第１の交通流監視測定システムは監視測定結果を出力する場合、第１の交通流監視測定システムにおける複数の処理コンポーネント間のリンク接続性が正常であると決定するが、第１の交通流監視測定システムは監視測定結果を出力しない場合、第１の交通流監視測定システムにおける複数の処理コンポーネント間のリンク接続性が異常であると決定する。このようにして、第１の交通流監視測定システムのリンク接続性のテストは実現される。
いくつかの可能な実施形態において、引き続き図６を参照すると、第１の交通流監視測定システムは、さらに、監視測定結果を視覚的に表示することもできる。例示的に、図７は、本願の実施例により提供される交通流の視覚的表示インタフェースの概略図である。図７に示すように、当該表示インタフェースには、第１の交通流監視測定システムの監視測定結果をリアルタイムに視覚的に表示（図７での右側領域に示すように）することができる。当該表示インタフェースには、さらに、リアルタイムなデータ統計結果と累積データ統計結果（図７での左側領域に示すように）を表示することもできる。なお、図７に示す表示インタフェースは、１つの可能な例にすぎず、本願の実施例において、視覚的なインタフェースの表示の形及び表示内容は限定されない。本実施例において、第１の交通流監視測定システムが図７に示す視覚的な監視測定結果を表示するかどうかを決定することができ、表示する場合は、第１の交通流監視測定システムのリンク接続性が正常であると決定するが、そうでない場合は、第１の交通流監視測定システムのリンク接続性が異常であると決定する。
図８Ａは、本願の実施例により提供される交通流監視測定システムのテスト装置の構造概略図である。本実施例に係る装置として、ソフトウェア及び／又はハードウェアの形であってもよい。本実施例に係る装置は、テスト機器とされるか、または、テスト機器内に集積されることができる。図８Ａに示すように、本実施例により提供される交通流監視測定システムのテスト装置８００は、取得モジュール８０１、処理モジュール８０２及び送信モジュール８０３を含む。
取得モジュール８０１は、実の交通シーンで収集された実の障害物データを取得するために用いられ、
処理モジュール８０２は、前記実の障害物データに基づき、前記実の交通シーンでの障害物及びその移動状態をシミュレートするためのシミュレーション障害物データを生成するために用いられ、
送信モジュール８０３は、前記シミュレーション障害物データをテスト対象となる第１の交通流監視測定システムに送信し、前記第１の交通流監視測定システムをテストするために用いられる。
本実施例により提供される交通流監視測定システムのテスト装置は、図３に示す方法の実施例における技術案を実行するために用いられることができ、その実現原理及び技術的効果が類似するため、ここで繰り返して説明しない。
図８Ｂは、本願の実施例により提供される他の交通流監視測定システムのテスト装置の構造概略図である。本実施例において、図８Ａに示す実施例に係る装置を詳細に説明する。
１つの可能な実施形態において、図８Ｂに示すように、前記処理モジュール８０２は、変換処理ユニット８０２１を含み、前記変換処理ユニット８０２１は、前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースルールに基づき、前記実の障害物データに対して変換処理を行い、前記シミュレーション障害物データを得るために用いられる。
１つの可能な実施形態において、前記インタフェースルールは、前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースパラメータとインタフェースデータフォーマットを指示するために用いられ、前記変換処理ユニット８０２１は、具体的に、
前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースパラメータに基づき、前記実の障害物データから前記インタフェースパラメータの値を抽出して得ること、及び
前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースデータフォーマットに基づき、前記インタフェースパラメータの値に対してフォーマットのカプセル化処理を行い、前記シミュレーション障害物データを得ること、に用いられる。
１つの可能な実施形態において、前記変換処理ユニット８０２１は、具体的に、
前記実の障害物データに対応するデータフォーマットに基づき、前記実の障害物データを解析し、解析結果を得ること、及び
前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースパラメータに基づき、前記解析結果から前記インタフェースパラメータの値を抽出して得ること、に用いられる。
１つの可能な実施形態において、前記取得モジュール８０１は、具体的に、オンラインになった第２の交通流監視測定システムから、車載機器及び／又は路側機器により前記実の交通シーンで収集されて前記第２の交通流監視測定システムに送信される前記実の障害物データを取得するために用いられる。
１つの可能な実施形態において、前記取得モジュール８０１は、具体的に、前記第１の交通流監視測定システムの受信周波数を取得し、前記受信周波数にしたがって前記第２の交通流監視測定システムから前記実の障害物データを取得するために用いられ、
前記送信モジュール８０３は、具体的に、前記受信周波数にしたがって前記シミュレーション障害物データをテスト対象となる第１の交通流監視測定システムに送信するために用いられる。
１つの可能な実施形態において、図８Ｂに示すように、前記処理モジュール８０２は、さらに、構成処理ユニット８０２２を含み、
前記構成処理ユニット８０２２は、前記第２の交通流監視測定システムのシーン構成情報を取得し、地図情報、道路座標ルール情報、路側機器情報の少なくとも１つを含む前記シーン構成情報を使用して前記第１の交通流監視測定システムを構成するために用いられる。
１つの可能な実施形態において、前記取得モジュール８０１は、決定ユニット８０１１及び取得ユニット８０１２を含み、
前記決定ユニット８０１１は、前記第１の交通流監視測定システムに対応するテスト対象となるシーンの交通流タイプを決定するために用いられ、
前記取得ユニット８０１２は、第１の実の交通シーンで収集された実の障害物データを取得し、前記第１の実の交通シーンの交通流タイプが前記テスト対象となるシーンの交通流タイプに一致するために用いられる。
１つの可能な実施形態において、前記第１の交通流監視測定システムには、複数の処理コンポーネントがあり、図８Ｂに示すように、前記装置は、さらに、決定モジュール８０４を含み、当該決定モジュール８０４は、
前記第１の交通流監視測定システムが監視測定結果を出力する場合、前記第１の交通流監視測定システムにおける前記複数の処理コンポーネント間のリンク接続性が正常であると決定し、
前記第１の交通流監視測定システムが監視測定結果を出力しない場合、前記第１の交通流監視測定システムにおける前記複数の処理コンポーネント間のリンク接続性が異常であると決定するために用いられる。
本実施例により提供される装置は、上記いずれか１つの方法の実施例における技術案を実行するために用いられることができ、その実現原理及び技術的効果が類似するため、ここで繰り返して説明しない。
本願の実施例によれば、本願は、さらに、電子機器及び読み取り可能な記憶媒体を提供する。当該電子機器は、テスト機器とされることができる。
本願の実施例によれば、本願は、さらに、コンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品を提供し、コンピュータプログラムが読み取り可能な記憶媒体に記憶されており、電子機器の少なくとも１つのプロセッサは、読み取り可能な記憶媒体からコンピュータプログラムを読み取ることができ、少なくとも１つのプロセッサは、電子機器が上記いずれか１つの実施例により提供される解決案を実行するように、コンピュータプログラムを実行する。
図９は、本願の実施例を実施するために利用可能な例示的な電子機器９００の概略ブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及び他の適切なコンピュータなどの様々な形態のデジタルコンピュータを表すことを目的とする。電子機器は、パーソナルデジタルアシスタント、セルラ電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、他の類似する計算デバイスなどの様々な形態のモバイルデバイスを表すこともできる。本明細書で示されるコンポーネント、それらの接続と関係、及びそれらの機能は単なる例であり、本明細書の説明及び／又は要求される本願の実施を制限することを意図したものではない。
図９に示すように、電子機器９００は、計算ユニット９０１を含み、計算ユニット９０１は読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）９０２に記憶されたコンピュータプログラム、または、記憶ユニット９０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）９０３にロードされたコンピュータプログラムに基づき、さまざまな、適当な動作及び処理を実行することができる。ＲＡＭ ９０３には、さらに、電子機器９００の操作に必要なさまざまなプログラム及びデータが記憶されることができる。計算ユニット９０１、ＲＯＭ ９０２及びＲＡＭ ９０３は、バス９０４を介して接続される。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース９０５も、バス９０４に接続される。
機器９００における複数のコンポーネントは、Ｉ／Ｏインタフェース９０５に接続され、キーボードやマウスなどの入力ユニット９０６と、さまざまなタイプのモニタやスピーカーなどの出力ユニット９０７と、磁気ディスクや光ディスクなどの記憶ユニット９０８と、ネットワークカードや、モデム、無線通信トランシーバーなどの通信ユニット９０９と、を含む。通信ユニット９０９は、機器９００がインターネットなどのコンピュータネットワーク及び／又はさまざまな電気通信デットワークを介して他の機器と情報／データを交換することを可能にさせる。
計算ユニット９０１は、処理能力や計算能力を有するさまざまな汎用及び／又は専用処理コンポーネントであってもよい。計算ユニット９０１のいくつかの例は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、さまざまな専用な人工知能（ＡＩ）計算チップ、機械学習モデルアルゴリズムを実行するさまざまな計算ユニット、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、および任意の適当なプロセッサ、コントローラー、マイクロコントローラーなどを含むが、それらに限定されない。計算ユニット９０１は、交通流監視測定システムのテスト方法などの上記に記載の各方法や処理を実行する。例えば、いくつかの実施例において、交通流監視測定システムのテスト方法は、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現されることができ、記憶ユニット９０８などの機械読み取り可能な媒体に有形的に含まれている。いくつかの実施例において、コンピュータプログラムの一部またはすべては、ＲＯＭ ９０２及び／又は通信ユニット９０９を介して機器９００にロード及び／又はインストールされることができる。コンピュータプログラムは、ＲＡＭ ９０３にロードされて計算ユニット９０１により実行されると、上記に記載の交通流監視測定システムのテスト方法の１つ又は複数のステップを実行することができる。選択的に、他の実施例において、計算ユニット９０１は、他の任意の適当な手段（例えば、ファームウェアに頼る）を用いて交通流監視測定システムのテスト方法を実行するように構成されることができる。
本明細書において、上記に記載のシステム及び技術のさまざまな実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップのシステム（ＳＯＣ）、複雑なプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせにより実施されることができる。これらのさまざまな実施形態は、１つまたは複数のコンピュータプログラムに実施され、当該１つまたは複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサが含まれるプログラマブルシステムで実行及び／又は解釈されることができ、当該プログラマブルプロセッサは、専用または汎用プログラマブルプロセッサであってもよく、記憶システムや、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置からデータや命令を受信し、且つ、データや命令を当該記憶システム、当該少なくとも１つの入力装置、及び当該少なくとも１つの出力装置に伝送することができる。
本開示に係る方法を実施するためのプログラムコードは、１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせを採用してプログラミングすることができる。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ又はその他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサ又はコントローラーに提供されることができ、これにより、プログラムコードは、プロセッサ又はコントローラーにより実行されると、フロー図及び／又はブロック図に示される機能／操作が実施される。プログラムコードは、完全に機械で実行され、部分的に機械で実行されてもよく、独立したソフトウェアパッケージとして部分的に機械で実行され、且つ、部分的にリモートマシンで実行されるか、又は完全にリモートマシン又はサーバで実行されることができる。
本開示のコンテキストでは、機械読み取り可能な媒体は、有形的な媒体であってもよく、命令実行システム、装置又は機器に使用されるプログラム、または、命令実行システム、装置又は機器と組み合わせて使用されるプログラムを含むか又は記憶することができる。機械読み取り可能な媒体は、機械読み取り可能な信号媒体又は機械読み取り可能な記憶媒体であってもよい。機械読み取り可能な媒体は、電子的なもの、磁気的なもの、光学的なもの、電磁気的なもの、赤外線的なもの、又は半導体システム、装置又は機器、または上記に記載の任意の適合な組み合わせを含むが、それらに限定されない。機械読み取り可能な記憶媒体のより具体的な例として、１つ又は複数の配線に基づく電気的接続、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光学的記憶デバイス、磁気的記憶デバイス、又は上記に記載の任意の適合な組み合わせを含む。
ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータ上で、ここで説明されているシステム及び技術を実施することができ、当該コンピュータは、ユーザに情報を表示するためのディスプレイ装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、キーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール）とを有し、ユーザは、当該キーボード及び当該ポインティングデバイスによって入力をコンピュータに提供することができる。他の種類の装置も、ユーザとのインタラクションを提供することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態のセンシングフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、任意の形態（音響入力と、音声入力と、触覚入力とを含む）でユーザからの入力を受信することができる。
ここで説明されるシステム及び技術は、バックエンドコンポーネントを含む計算システム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェアコンポーネントを含む計算システム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンドコンポーネントを含む計算システム（例えば、グラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータであり、ユーザは、当該グラフィカルユーザインタフェース又は当該ウェブブラウザによってここで説明されるシステム及び技術の実施形態とインタラクションする）、又はこのようなバックエンドコンポーネント、ミドルウェアコンポーネント、フロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含む計算システムで実施することができる。任意の形態又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によってシステムのコンポーネントを相互に接続することができる。通信ネットワークの例は、ローカルネットワーク（ＬＡＮ）と、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）と、インターネットとを含む。
コンピュータシステムは、クライアントとサーバとを含むことができる。クライアントとサーバは、一般に、互いに離れており、通常に通信ネットワークを介してインタラクションする。対応するコンピュータ上で実行され、かつ互いにクライアント−サーバの関係を有するコンピュータプログラムによって、クライアントとサーバとの関係が生成される。サーバは、クラウドサーバであってもよく、クラウドコンピューティングサーバ又はクラウドホストとも呼ばれ、クラウドコンピューティングサービスシステムにおけるホスト製品であり、伝統的な物理ホスト及びＶＰＳサービス（「Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｓｅｒｖｅｒ」、又は「ＶＰＳ」と略称）に存在する管理が難しく、ビジネスのスケーラビリティが弱い欠点を解決する。サーバは、さらに、分散システムのサーバであるか、またはブロックチェーンと組み合わせたサーバであってもよい。
上記に示される様々な形態のフローを使用して、ステップを並べ替え、追加、又は削除することができる。例えば、本願に記載されている各ステップは、並列に実行されてもよいし、順次的に実行されてもよいし、異なる順序で実行されてもよいが、本願で開示されている技術案が所望の結果を実現することができれば、本明細書では限定しない。
上記の発明を実施するための形態は、本願の保護範囲を制限するものではない。当業者は、設計要件と他の要因に基づき、様々な修正、組み合わせ、サブコンビネーション、及び代替を行うことができることを明瞭すべきである。本願の精神と原則内で行われる任意の修正、同等の置換、及び改善などは、いずれも本願の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (21)

  1. 交通流監視測定システムのテスト方法であって、
    実の交通シーンで収集された実の障害物データを取得することと、
    前記実の障害物データに基づき、前記実の交通シーンでの障害物及びその移動状態をシミュレートするためのシミュレーション障害物データを生成することと、
    前記シミュレーション障害物データをテスト対象である第１の交通流監視測定システムに送信し、前記交通流監視測定システムをテストすることと、を含む交通流監視測定システムのテスト方法。
  2. 前記実の障害物データに基づき、シミュレーション障害物データを生成することは、
    前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースルールに基づき、前記実の障害物データに対して変換処理を行い、前記シミュレーション障害物データを得ることを含む請求項１に記載の方法。
  3. 前記インタフェースルールは、前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースパラメータとインタフェースデータフォーマットを指示するために用いられ、前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースルールに基づき、前記実の障害物データに対して変換処理を行い、前記シミュレーション障害物データを得ることは、
    前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースパラメータに基づき、前記実の障害物データから前記インタフェースパラメータの値を抽出して得ることと、
    前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースデータフォーマットに基づき、前記インタフェースパラメータの値に対してフォーマットのカプセル化処理を行い、前記シミュレーション障害物データを得ることと、を含む請求項２に記載の方法。
  4. 前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースパラメータに基づき、前記実の障害物データから前記インタフェースパラメータの値を抽出して得ることは、
    前記実の障害物データに対応するデータフォーマットに基づき、前記実の障害物データを解析し、解析結果を得ることと、
    前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースパラメータに基づき、前記解析結果から前記インタフェースパラメータの値を抽出して得ることと、を含む請求項３に記載の方法。
  5. 実の交通シーンで収集された実の障害物データを取得することは、
    オンラインになった第２の交通流監視測定システムから、車載機器及び／又は路側機器により前記実の交通シーンで収集されて前記第２の交通流監視測定システムに送信される前記実の障害物データを取得することを含む請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
  6. オンラインになった第２の交通流監視測定システムから前記実の障害物データを取得することは、
    前記第１の交通流監視測定システムの受信周波数を取得し、前記受信周波数にしたがって前記第２の交通流監視測定システムから前記実の障害物データを取得することを含み、
    前記シミュレーション障害物データをテスト対象となる第１の交通流監視測定システムに送信することは、
    前記受信周波数にしたがって前記シミュレーション障害物データをテスト対象となる第１の交通流監視測定システムに送信することを含む請求項５に記載の方法。
  7. 前記シミュレーション障害物データをテスト対象となる第１の交通流監視測定システムに送信する前に、さらに、
    前記第２の交通流監視測定システムのシーン構成情報を取得し、前記シーン構成情報を使用して前記第１の交通流監視測定システムを構成することを含み、
    前記シーン構成情報が地図情報、道路座標ルール情報、及び路側機器情報の少なくとも１つを含む請求項５に記載の方法。
  8. 実の交通シーンで収集された実の障害物データを取得することは、
    前記第１の交通流監視測定システムに対応するテスト対象となるシーンの交通流タイプを決定することと、
    第１の実の交通シーンで収集された実の障害物データを取得し、前記第１の実の交通シーンの交通流タイプが前記テスト対象となるシーンの交通流タイプに一致することと、を含む請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
  9. 前記第１の交通流監視測定システムには、複数の処理コンポーネントが含まれ、前記シミュレーション障害物データをテスト対象となる第１の交通流監視測定システムに送信した後に、さらに、
    前記第１の交通流監視測定システムが監視測定結果を出力する場合、前記第１の交通流監視測定システムにおける前記複数の処理コンポーネント間のリンク接続性が正常であると決定し、
    前記第１の交通流監視測定システムが監視測定結果を出力しない場合、前記第１の交通流監視測定システムにおける前記複数の処理コンポーネント間のリンク接続性が異常であると決定することを含む請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
  10. 交通流監視測定システムのテスト装置であって、
    実の交通シーンで収集された実の障害物データを取得するための取得モジュールと、
    前記実の障害物データに基づき、前記実の交通シーンでの障害物及びその移動状態をシミュレートするためのシミュレーション障害物データを生成するための処理モジュールと、
    前記シミュレーション障害物データをテスト対象となる第１の交通流監視測定システムに送信し、前記第１の交通流監視測定システムをテストするための送信モジュールと、を含む交通流監視測定システムのテスト装置。
  11. 前記処理モジュールは、変換処理ユニットを含み、
    前記変換処理ユニットは、前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースルールに基づき、前記実の障害物データに対して変換処理を行い、前記シミュレーション障害物データを得るために用いられる請求項１０に記載の装置。
  12. 前記インタフェースルールは、前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースパラメータとインタフェースデータフォーマットを指示するために用いられ、前記変換処理ユニットは、具体的に、
    前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースパラメータに基づき、前記実の障害物データから前記インタフェースパラメータの値を抽出して得ること、及び
    前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースデータフォーマットに基づき、前記インタフェースパラメータの値に対してフォーマットのカプセル化処理を行い、前記シミュレーション障害物データを得ること、に用いられる請求項１１に記載の装置。
  13. 前記変換処理ユニットは、具体的に、
    前記実の障害物データに対応するデータフォーマットに基づき、前記実の障害物データを解析し、解析結果を得ること、及び
    前記第１の交通流監視測定システムのインタフェースパラメータに基づき、前記解析結果から前記インタフェースパラメータの値を抽出して得ること、に用いられる請求項１２に記載の装置。
  14. 前記取得モジュールは、具体的に、
    オンラインになった第２の交通流監視測定システムから、車載機器及び／又は路側機器により前記実の交通シーンで収集されて前記第２の交通流監視測定システムに送信される前記実の障害物データを取得するために用いられる請求項１０〜１３のいずれか１項に記載の装置。
  15. 前記取得モジュールは、具体的に、前記第１の交通流監視測定システムの受信周波数を取得し、前記受信周波数にしたがって前記第２の交通流監視測定システムから前記実の障害物データを取得するために用いられ、
    前記送信モジュールは、具体的に、前記受信周波数にしたがって前記シミュレーション障害物データをテスト対象となる第１の交通流監視測定システムに送信するために用いられる請求項１４に記載の装置。
  16. 前記処理モジュールは、さらに、構成処理ユニットを含み、
    前記構成処理ユニットは、前記第２の交通流監視測定システムのシーン構成情報を取得し、前記シーン構成情報を使用して前記第１の交通流監視測定システムを構成するために用いられ、
    前記シーン構成情報が地図情報、道路座標ルール情報、及び路側機器情報の少なくとも１つを含む請求項１４に記載の装置。
  17. 前記取得モジュールは、決定ユニット及び取得ユニットを含み、
    前記決定ユニットは、前記第１の交通流監視測定システムに対応するテスト対象となるシーンの交通流タイプを決定するために用いられ、
    前記取得ユニットは、第１の実の交通シーンで収集された実の障害物データを取得するために用いられ、前記第１の実の交通シーンの交通流タイプが前記テスト対象となるシーンの交通流タイプに一致する請求項１０〜１３のいずれか１項に記載の装置。
  18. 前記第１の交通流監視測定システムには、複数の処理コンポーネントが含まれ、前記装置は、さらに、決定モジュールを含み、
    前記決定モジュールは、
    前記第１の交通流監視測定システムが監視測定結果を出力する場合、前記第１の交通流監視測定システムにおける前記複数の処理コンポーネント間のリンク接続性が正常であると決定し、
    前記第１の交通流監視測定システムが監視測定結果を出力しない場合、前記第１の交通流監視測定システムにおける前記複数の処理コンポーネント間のリンク接続性が異常であると決定するために用いられる請求項１０〜１３のいずれか１項に記載の装置。
  19. 電子機器であって、
    少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサに通信可能に接続されるメモリと、を含み、
    前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行される電子機器。
  20. コンピュータ命令が記憶された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータ命令は、コンピュータに請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法を実行させるために用いられる非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
  21. コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、プロセッサにより実行されると、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法を実施するコンピュータプログラム。
JP2021144902A 2021-03-05 2021-09-06 交通流監視測定システムのテスト方法、装置及び機器 Active JP7267363B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110247184.1A CN113032249B (zh) 2021-03-05 2021-03-05 交通流量监测系统的测试方法、装置及设备
CN202110247184.1 2021-03-05

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022000776A true JP2022000776A (ja) 2022-01-04
JP7267363B2 JP7267363B2 (ja) 2023-05-01

Family

ID=76468336

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021144902A Active JP7267363B2 (ja) 2021-03-05 2021-09-06 交通流監視測定システムのテスト方法、装置及び機器

Country Status (5)

Country Link
US (1) US12106577B2 (ja)
EP (1) EP3933801B1 (ja)
JP (1) JP7267363B2 (ja)
KR (1) KR102606423B1 (ja)
CN (1) CN113032249B (ja)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114092915B (zh) * 2021-11-26 2023-06-23 阿波罗智联(北京)科技有限公司 一种路口交通流量验证方法、装置、设备及存储介质
CN114244741B (zh) * 2021-12-16 2023-11-14 阿波罗智联(北京)科技有限公司 一种链路测试方法、装置、系统、电子设备及存储介质
CN114443402A (zh) * 2021-12-27 2022-05-06 广东艾科智泊科技股份有限公司 一种基于mock的停车场模拟测试方法
CN114363207A (zh) * 2021-12-28 2022-04-15 阿波罗智联(北京)科技有限公司 云控平台的测试方法、装置、设备、存储介质及程序
CN115550980A (zh) * 2022-09-09 2022-12-30 中科南京移动通信与计算创新研究院 虚实协同通信测试系统、虚实协同通信测试方法及电子设备
CN116738812B (zh) * 2023-08-14 2023-11-21 中科三清科技有限公司 情景模拟系统、计算平台和存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017168093A (ja) * 2016-02-29 2017-09-21 株式会社リコー 物理的シーンモデルの構築方法及び装置、運転支援方法及び装置
US20190164007A1 (en) * 2017-11-30 2019-05-30 TuSimple Human driving behavior modeling system using machine learning
WO2019151427A1 (ja) * 2018-02-02 2019-08-08 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 情報送信方法及びクライアント装置
JP2019144985A (ja) * 2018-02-23 2019-08-29 トヨタ自動車株式会社 異常検知データ識別装置、異常識別システムおよび異常識別プログラム
JP2020074502A (ja) * 2018-08-24 2020-05-14 バイドゥ・ユーエスエイ・リミテッド・ライアビリティ・カンパニーＢａｉｄｕ ＵＳＡ ＬＬＣ カメラを用いた画像データ取得のための自動運転車両の画像データ取得ロジック
CN112188440A (zh) * 2020-09-30 2021-01-05 中国汽车工程研究院股份有限公司 一种车路协同平行仿真测试方法及系统

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7786855B2 (en) * 2005-08-08 2010-08-31 University Of Washington Through Its Center For Commercialization Mobile system and method for traffic detector simulations
CN103473925B (zh) * 2013-08-28 2016-08-10 惠州市德赛工业发展有限公司 一种道路车辆检测系统的验证方法
CN104539487B (zh) 2015-01-20 2018-04-17 成都益联科创科技有限公司 一种基于云平台的系统测试及可靠性评估方法
CN206772594U (zh) * 2016-12-14 2017-12-19 特路（北京）科技有限公司 自动驾驶车辆避让动态障碍物能力的测试场
KR102145723B1 (ko) 2017-12-15 2020-08-19 주식회사 웨이티즈 Ｖ2ｘ 적용 자율협력도로와 커넥티드카 시험 시스템 및 방법
CN108389399A (zh) * 2018-04-23 2018-08-10 白冰 一种智能交通车流量数据统计方法
EP3621052A1 (de) * 2018-09-05 2020-03-11 VITRONIC Dr.-Ing. Stein Bildverarbeitungssysteme GmbH Verfahren zur analyse des fahrverhaltens von kraftfahrzeugen, auch autonomer fahrzeuge
CN109714421B (zh) 2018-12-28 2021-08-03 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司 基于车路协同的智能网联汽车运行系统
CN110781578B (zh) 2019-09-23 2024-03-29 同济大学 一种基于事故场景的智能网联车算法的测试及评价方法
CN110798449B (zh) 2019-09-25 2021-10-26 苏州云控车路科技有限公司 智能网联汽车云控系统测试方法
CN110853393B (zh) * 2019-11-26 2020-12-11 清华大学 智能网联车辆测试场数据采集与融合方法及系统
CN111857094B (zh) * 2020-07-17 2021-10-22 联陆智能交通科技(上海)有限公司 一种车载单元测试软件的系统及方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017168093A (ja) * 2016-02-29 2017-09-21 株式会社リコー 物理的シーンモデルの構築方法及び装置、運転支援方法及び装置
US20190164007A1 (en) * 2017-11-30 2019-05-30 TuSimple Human driving behavior modeling system using machine learning
WO2019151427A1 (ja) * 2018-02-02 2019-08-08 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 情報送信方法及びクライアント装置
JP2019144985A (ja) * 2018-02-23 2019-08-29 トヨタ自動車株式会社 異常検知データ識別装置、異常識別システムおよび異常識別プログラム
JP2020074502A (ja) * 2018-08-24 2020-05-14 バイドゥ・ユーエスエイ・リミテッド・ライアビリティ・カンパニーＢａｉｄｕ ＵＳＡ ＬＬＣ カメラを用いた画像データ取得のための自動運転車両の画像データ取得ロジック
CN112188440A (zh) * 2020-09-30 2021-01-05 中国汽车工程研究院股份有限公司 一种车路协同平行仿真测试方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210128952A (ko) 2021-10-27
EP3933801A3 (en) 2022-03-23
US12106577B2 (en) 2024-10-01
EP3933801B1 (en) 2023-11-08
JP7267363B2 (ja) 2023-05-01
US20210390321A1 (en) 2021-12-16
CN113032249A (zh) 2021-06-25
EP3933801A2 (en) 2022-01-05
CN113032249B (zh) 2023-03-24
KR102606423B1 (ko) 2023-11-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2022000776A (ja) 交通流監視測定システムのテスト方法、装置及び機器
KR20220113881A (ko) 사전 훈련 모델의 생성 방법, 장치, 전자 기기 및 저장 매체
WO2017024058A1 (en) Network security monitoring and correlation system and method of using same
EP3951741B1 (en) Method for acquiring traffic state, relevant apparatus, roadside device and cloud control platform
JP7273129B2 (ja) 車線検出方法、装置、電子機器、記憶媒体及び車両
CN108109207B (zh) 一种可视化立体建模方法及系统
JP7348243B2 (ja) 交通流監視測定システムのテスト方法、装置及び機器
JP2022095860A (ja) 信号灯の故障監視方法、信号灯の故障監視装置、電子機器及び記憶媒体
CN112530021A (zh) 用于处理数据的方法、装置、设备以及存储介质
Seitz et al. Augmenting the industrial internet of things with emojis
CN112925297A (zh) 自动驾驶算法验证方法、装置、设备、存储介质及产品
KR20220098324A (ko) 보안 정보를 처리하는 방법과 장치, 전자 기기, 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램
JP2022091919A (ja) バックボーンネットワーク生成方法、装置、電子機器、記憶媒体およびコンピュータプログラム
CN110493218B (zh) 一种态势感知虚拟化的方法和装置
Nee et al. Task distribution of object detection algorithms in fog-computing framework
CN111047107A (zh) 公路通行时间预测方法、装置、电子设备和存储介质
CN115384526A (zh) 调试系统和调试方法
CN113438318B (zh) 云控平台的性能测试系统、方法、电子设备及存储介质
Yang et al. Design and implementation of a highly accurate spatiotemporal monitoring and early warning platform for air pollutants based on IPv6
US11772681B2 (en) Method and apparatus for processing autonomous driving simulation data, and electronic device
US20180056181A1 (en) System and method for data integration for a virtual environment
US20240340225A1 (en) Machine learning-based analysis of network devices utilization and forecasting
Kamińska-Chuchmała Forecast of internet network loads as a proposition to improving efficiency in communication of smart metering
CN116743508A (zh) 一种电力系统网络攻击链检测方法、装置、设备及介质
JP2022078339A (ja) 交通量の取得方法、交通量の取得装置及び電子機器

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210906

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20220930

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221011

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230110

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230322

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230419

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7267363

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150