JP2022084758A - 車両監視方法、装置、電子機器、記憶媒体、コンピュータプログラム、クラウド制御プラットフォームおよび車路連携システム - Google Patents

Abstract

【課題】特定の車両に対して交通イベントのリアルタイムで、直感的かつ正確な監視を実現する。【解決手段】事前設定車両セット内の各車両のリアルタイム走行データを取得するステップと、各車両の走行経路で発生したイベントのイベント情報を受信したことに応答して、イベント情報と各車両のリアルタイム走行データとを照合し、イベントが発生した対象車両を確定するステップと、イベント情報に基づいて、対象車両のイベント発生時の映像情報を取得するステップと、を含む。【選択図】図２

Description

本出願は、コンピュータ技術分野に関し、詳しくは、モノのインターネットおよび高度道路交通分野に関し、特に、車両監視方法、装置、電子機器、記憶媒体、コンピュータプログラム、クラウド制御プラットフォームおよび車路連携システムに関する。

都市の継続的な発展に伴い、様々な都市道路を走る搬送車両（例えば、物流貨物車両および建設現場でのマック車両）が絶えず増加している。このような種類の車両は乗用車に比べて大型で、重量が大きいなどの特徴があり、また、運転者には関連法律法規に対する一般的な認識が足りなく、規制への頻繁な違反、違法な運転行動が現れ、都市の交通、都市の外観および市民の生命および財産の安全に多くの隠れた危険を引き起こした。

様々な都市道路を走る搬送車両の管理の問題を効果的に解決することが急務となっている。

本出願は、車両監視方法、装置、電子機器、記憶媒体、コンピュータプログラム、クラウド制御プラットフォームおよび車路連携システムを提供する。

第１の態様によれば、事前設定車両セット内の各車両のリアルタイム走行データを取得するステップと、各車両の走行経路で発生したイベントのイベント情報を受信したことに応答して、イベント情報とリアルタイム走行データとを照合し、イベントが発生した対象車両を確定するステップと、イベント情報に基づいて、対象車両のイベント発生時の映像情報を取得するステップと、を含む車両監視方法を提供する。

第２の態様によれば、事前設定車両セット内の各車両のリアルタイム走行データを取得するように構成されるデータ取得ユニットと、各車両の走行経路で発生したイベントのイベント情報を受信したことに応答して、イベント情報と各車両のリアルタイム走行データとを照合し、イベントが発生した対象車両を確定するように構成される車両確定ユニットと、イベント情報に基づいて、対象車両のイベント発生時の映像情報を取得するように構成される映像確定ユニットと、を備える車両監視装置を提供する。

第３の態様によれば、少なくとも一つのプロセッサと、前記少なくとも一つのプロセッサに通信可能に接続されるメモリとを備える電子機器であって、メモリには、少なくとも一つのプロセッサによって実行可能な指令が格納され、前記指令が少なくとも一つのプロセッサによって実行されると、少なくとも一つのプロセッサに第１の態様に記載の車両監視方法を実行させる電子機器を提供する。

第４の態様によれば、コンピュータに第１の態様に記載の車両監視方法を実行させるためのコンピュータ指令が格納されている非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。

第５の態様によれば、プロセッサによって実行されると、第１の態様に記載の車両監視方法を実施するコンピュータプログラムを提供する。

第６の態様によれば、第３の態様に記載の電子機器を備えるクラウド制御プラットフォームを提供する。

第７の態様によれば、第６の態様に記載のクラウド制御プラットフォームと、路側計算装置とを備える車路連携システムを提供する。

本出願の技術によれば、特定の車両に対する交通イベントのリアルタイムで、直感的かつ正確な監視を実現することができる。

本明細書により説明される内容は、本出願の実施例のかなめとなる特徴または重要な特徴を限定することを意図するものではなく、本出願の範囲を限定するものでもないことを理解すべきである。本出願のその他の特徴は以下の説明により容易に理解されるようになる。

図面は本技術的手段をよく理解するためのものであって、本出願を限定するためのものではない。
本出願の一実施例が適用可能な例示的システムアーキテクチャである。 本出願による車両監視方法の一実施例のフローチャートである。 本出願による車両監視方法の一応用シーンの概略図である。 本出願による車両監視方法のもう一つの実施例のフローチャートである。 本出願による車両監視装置の一実施例の構造概略図である。 本出願の実施例の車両監視方法を実施するための電子機器のブロック図である。

以下、図面に合わせて本出願の例示的な実施例を説明し、その中には理解を助けるために本出願の実施例の様々な細部が含まれており、それらは単なる例示的なものとして見なされるべきである。従って、当業者は、本出願の範囲および思想から逸脱することなく、本明細書に記載された実施例に対して様々な変更および修正を行うことができることを理解すべきである。また、明確および簡潔にするために、以下の説明では周知の機能および構成に対する説明は省略されている。

なお、本出願における実施例および実施例における特徴は、矛盾を生じない限り、相互に組み合わせることができる。以下、添付図面を参照し、実施例に合わせて本出願を詳細に説明する。

ビークルツーエブリシング（Ｖ２Ｘ、Ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｏ Ｅｖｅｒｙｔｈｉｎｇ）技術では、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）ナビゲーション技術、車－車間通信技術、ワイヤレス通信およびリモートセンシング技術を統合することで、自動車技術開発の新たな方向性を築いた。Ｖ２Ｘ技術では、路側検知技術を通じて道路情報を取得し、高度道路交通、自動運転などの対策に必要な情報を提供することができる。一部の応用では、道路の付近に設置された路側検知装置を通じて必要な道路情報を取得することができる。例えば、直線道路の両側または交差点に設置された路側検知装置を介して道路情報を取得することができる。

高度道路交通の車路連携のシステムアーキテクチャでは、路側装置は、路側検知装置および路側計算装置を含んでもよい。路側検知装置（例えば、路側カメラ）は路側計算装置（例えば、路側コンピューティングユニットＲＳＣＵ）に接続され、路側計算装置はクラウド制御プラットフォームに接続されている。別のシステムアーキテクチャでは、路側検知装置自体がコンピューティング機能を有する。すなわち、路側装置は、コンピューティング機能を備えた路側検知装置であり得、路側検知装置は、クラウド制御プラットフォームに直接接続され得る。以上の接続は有線または無線で行うことができる。クラウド制御プラットフォームは、車路連携管理プラットフォーム、中央システム、エッジコンピューティングプラットフォーム、クラウドコンピューティングプラットフォーム、クラウドサーバなどと呼ぶこともある。クラウド制御プラットフォームはクラウドで処理を行い、クラウド制御プラットフォームに含まれる電子機器は、検知装置（例えば、路側カメラ）のデータ、例えば、画像および映像などを取得し、画像および映像の処理およびデータの計算を行うことができる。

路側検知技術は、路側センサと検知アルゴリズムを介して検知された障害物を車両に送信し、車両が自動運転機能を実現するのを支援する技術である。現在、路側検知センサにはカメラおよびライダー（ｌｉｄａｒ）などが含まれている。カメラは通過する車両の映像を採集することができる。

図１は、本出願の車両監視方法または車両監視装置の実施例を適用することができる例示的なシステムアーキテクチャ１００を示している。

図１に示されるように、システムアーキテクチャ１００は、映像サーバ１０１、車両情報管理プラットフォーム１０２、車載端末１０３、クラウド制御プラットフォーム１０４、検知融合エンジン１０５、および路側装置１０６を含み得る。各デバイス間はネットワークを介して通信し、前記ネットワークは有線ネットワークおよび無線ネットワークを含み得る。

映像サーバ１０１は、路側装置１０６によって採集された映像などの情報を格納するために使用される。他の電子機器は、映像サーバ１０１にアクセスすることで、車両の映像ストリームを取得する。

車両情報管理プラットフォーム１０２は、車両の情報を管理するために使用され、焦点を当てた車両を監視することができる。前記車両は、例えば、商用車両（Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ、設計および技術特徴の面で人および貨物を搬送するための車両である）であり得、この場合、車両情報管理プラットフォームは商用車両管理プラットフォームであり得る。車両情報管理プラットフォーム１０２は、商用車両のナンバープレート番号、自動車検査証などの情報を格納してもよい。

車載端末１０３は、例えば、リアルタイム走行データなどの車両の情報を採集するために使用することができる。リアルタイム走行データには、位置、時間、速度、加速度などが含まれる。車載端末１０３は、採集した情報を車両情報管理プラットフォーム１０２にアップロードすることができる。

クラウド制御プラットフォーム１０４は、車両情報管理プラットフォーム１０２から車両関連情報を取得することができ、路側装置１０６からイベント情報を取得することができる。また、検知融合エンジン１０５を使用して、車両関連情報およびイベント情報を照合及び融合して、イベントが発生した車両を確定することができる。

検知融合エンジン１０５は、車両関連情報およびイベント情報を取得し、二者を照合及び融合して、イベントが発生した車両を確定することができる。

路側装置１０６は、路側検知装置および路側計算装置を含んでもよい。採集された車両の映像に基づいて、事前設定イベントが発生したか否かを判断することができる。前記事前設定イベントは、赤信号無視、事故、異常停滞、スピードオーバー、逆走、物の落下・飛散などを含んでもよい。路側装置１０６は、採集した映像を映像サーバ１０１にアップロードすることができる。前記事前設定イベントの一部は、例えば、赤信号無視、スピードオーバー、逆走などの違反イベントと呼ばれることもある。

なお、本出願の実施例によって提供される車両監視方法は、一般に、検知融合エンジン１０５によって実行される。対応して、車両監視装置は、一般に、検知融合エンジン１０５に設置される。

図１における端末装置、ネットワークおよびサーバの数は単なる例示的なものであることを理解すべきである。実施の必要に応じて、任意の数の端末装置、ネットワークおよびサーバを有してもよい。

続けて図２を参照し、本出願による車両監視方法の一実施例のプロセス２００を示す。本実施例の車両監視方法は、以下のステップを含む。

ステップ２０１では、事前設定車両セット内の各車両のリアルタイム走行データを取得する。

本実施例では、車両監視方法の実行主体は、事前設定車両セット中の各車両の情報を格納する電子機器（例えば、車両情報管理プラットフォーム１０２）から各車両のリアルタイム走行データを取得することができる。前記事前設定車両セットには、複数の車両が含まれてもよく、各車両は、関連部門に事前に登録された車両であってもよく、商用車両または危険物を搬送するための車両であってもよい。前記リアルタイム走行データは、ＧＰＳデータ（例えば、位置、時間、ヨー角、速度など走行状態に関連する情報）を含んでもよく、さらに、路面情況、気象情況など運転環境に関連する情報を含んでもよい。いくつかの具体的な実践では、前記車両は、建設現場に出入りし、建築材料を搬送するための車両であり得る。

ステップ２０２では、各車両の走行経路で発生したイベントのイベント情報を受信したことに応答して、イベント情報と各車両のリアルタイム走行データとを照合し、前記イベントが発生した対象車両を確定する。

本実施例では、実行主体はさらに、各車両の走行経路で発生したイベントのイベント情報を受信することができる。前記イベントは、赤信号無視、事故、異常停滞、スピードオーバー、逆走、物の落下・飛散などを含むが、これらに限定されない。イベント情報には、イベント発生位置、発生時間、レベルなどが含まれるが、これらに限定されない。前記イベントの確定は、路側装置（例えば、図１に示される路側装置１０６）によって実施され得る。具体的には、路側装置は、従来の視覚検知アルゴリズムを使用して、採集された映像を解析処理し、事前設定イベントが発生したか否かを判断する。技術者は事前にイベントにテンプレートを設定し、特定のパラメータまたはいくつかのパラメータがテンプレート中の要求を満たしている場合、イベントが発生したと判定することができる。例えば、スピードオーバーイベントの場合、路側装置は路側検知装置を介して車両の速度を確定することができ、前記速度が走行経路の最高速度値よりも大きい場合、スピードオーバーの可能性が高いと判定することができる。次に、路側装置はさらに車載端末によって採集された速度情報に基づいてスピードオーバーであるか否かを判断してもよい。

イベントの発生を確定した後、路側装置はイベント情報を確定し、イベント情報をアップロードすることができる。実行主体は前記イベント情報を受信した後、イベント情報を各車両のリアルタイム走行データと照合し、前記イベントが発生した対象車両を確定する。具体的には、実行主体は、リアルタイム走行データ中の位置および時間をイベント情報中のイベント発生位置および発生時間と比較し、リアルタイム走行データの位置および時間がイベント情報中のイベント発生位置および発生時刻と照合する場合、照合結果に基づいてイベントが発生した対象車両を確定することができる。

ステップ２０３では、イベント情報に基づいて、対象車両の前記イベントの発生時の映像情報を取得する。

対象車両を確定した後、実行主体はさらに、前記イベント情報に基づいて、対象車両の前記イベントの発生時の映像情報を取得することができる。具体的には、実行主体は、イベント情報におけるイベント発生位置に基づいて、前記イベント発生位置を採集した路側検知装置の識別子を確定することができる。次に、前記路側検知装置によって採集された映像を格納するための電子機器（例えば、図１に示す映像サーバ）から、対象車両の前記イベントの発生時の映像情報を取得する。

続けて図３を参照し、本出願による車両監視方法の一応用シーンの概略図である。図３の応用シーンでは、トラックの車載端末が車両の走行データをリアルタイムで採集するとともに、リアルタイム走行データを車両情報管理プラットフォームにアップロードする。トラックの走行経路における路側装置が、トラックのスピードオーバーを検知した場合、スピードオーバーイベントの時間情報をクラウド制御プラットフォームにアップロードする。クラウド制御プラットフォームは、車両情報管理プラットフォームからトラックのリアルタイム走行データを取得する。検知融合エンジンにより、スピードオーバー車両を照合して確定するとともに、車両のスピードオーバー時の映像情報を確定する。これにより車両の監視を実現する。

本出願の前記実施例によって提供される車両監視方法は、特定の車両に対してイベント監視を行うことができ、車両走行の安全性を向上させることができる。

続けて図４を参照し、本出願による車両監視方法のもう一つの実施例のプロセス４００を示す。図４に示すように、本実施例の方法は、以下のステップを含んでもよい。

ステップ４０１では、事前設定車両セット内の各車両のリアルタイム走行データを取得する。

ステップ４０２では、各車両の走行経路で発生したイベントのイベント情報を受信したことに応答して、車両ごとに、当該車両の軌跡点に対応する採集時間と発生時間との間の時間間隔が所定時間閾値未満であることと、当該車両の軌跡点とイベント発生位置との間の距離が所定距離閾値未満であることとが確定されたことに応答して、当該車両を候補車両とする。

本実施例では、実行主体は、各車両の走行経路で発生したイベントのイベント情報を受信すると、各々の車両のリアルタイム走行データを解析することができる。前記イベント情報にはイベント発生位置および発生時間が含まれる。リアルタイム走行データは、軌跡点および対応する採集時間を含んでもよい。実行主体は、まず、各車両の軌跡点に対応する採集時間をイベント発生時間と比較し、二者間の時間間隔が所定時間閾値未満である場合、続けて、軌跡点とイベント発生場所とを比較することができる。二者間の距離が所定距離閾値未満である場合、当該車両を候補車両とする。ここで、まず、時間の次元から比較を行い、このプロセスは予備スクリーニングと見なすことができ、マッチングしていない場合は、次の車両の情報に対して照合を直接行うことができる。

ステップ４０３では、候補車両から対象車両を確定する。

候補車両が確定された後、実行主体はさらに候補車両から対象車両を確定することができる。具体的には、候補車両の数が１の場合、候補車両を直接対象車両とすることができる。候補車両の数が２以上の場合、各候補車両のリアルタイム走行データを処理し、処理されたリアルタイム走行データに基づいて再照合を行うことができる。

本実施例のいくつかのオプション的な実施形態では、候補車両の数が２を超えた場合、実行主体は、さらに、ステップ４０３１を通じて照合を行うことができる。

ステップ４０３１では、各候補車両のヨー角に基づいて、候補車両から対象車両を確定する。

本実施形態において、実行主体は、ヨー角に基づいて各候補車両の走行方向を確定することができ、それにより、イベントが発生した（例えば、逆走、赤信号無視）車両を確定することができる。

本実施例のいくつかのオプション的な実施形態では、ヨー角の照合によって得た候補車両の数が依然として２を超えた場合、実行主体は、さらに、ステップ４０３２を通じて各候補車両のリアルタイム走行データを処理することができる。

ステップ４０３２では、候補車両の数が所定閾値を超えたことを判定したことに応答して、各候補車両の車種情報を取得し、車種情報に基づいて再照合をする。

本実施形態では、実行主体はさらに各候補車両の車種情報を取得することができる。車種情報には、車両のサイズ、輪郭などの情報が含まれてもよい。実行主体はそれぞれ、路側装置から車種情報を取得することができ、さらに、車両情報管理プラットフォームから各候補車両の車種情報を取得することもできる。次に、路側装置により取得した車種情報と車両情報管理プラットフォームから取得した車種情報とを比較し、マッチングすれば、マッチングした候補車両を対象車両とすることができる。マッチングしなければ、実行主体は、さらなる手動確認のために各候補車両を直接出力してもよい。

ステップ４０４では、イベント情報を送信した対象路側計算装置を確定し、対象路側計算装置および事前に設定された路側計算装置と路側検知装置との対応関係に基づいて、イベントの映像を採集した対象路側検知装置を確定し、対象路側検知装置が採集した映像を格納する電子機器から、対象車両のイベント発生時の映像情報を取得する。

本実施例では、前記イベント情報は、路側計算装置（ＲＳＣＵ）によって、路側検知装置が採集した映像情報を解析することで確定された後に送信されたものである。実行主体は、イベント情報を受信すると、イベント情報を送信した対象路側計算装置を確定することができる。すなわち、対象路側計算装置の識別子を記録する。その後、事前に設定された路側計算装置と路側検知装置との対応関係を取得し、前記対応関係から対象路側計算装置の識別子を検索し、イベントの映像を採集した対象路側検知装置を確定する。その後、実行主体は、対象路側検知装置によって採集された映像を格納するための電子機器から、対象車両のイベント発生時の映像情報を取得することができる。

本出願の前記実施例によって提供された車両監視方法は、車両のＧＰＳデータを、高度道路交通の路側装置によって得られた検知データと融合し、軌跡フィッティングを通じて、路側装置によって認識された運転イベントを車両と関連付けることができ、プラットフォームに登録されている車両情報に基づいて、関係車両、関係運転者、関係企業のチェーン全体を照合して、追跡可能性および自動監視を実現することができる。ナンバープレートを認識する必要がないため、路側検知装置はナンバープレートの認識機能を備えない場合、または、照明、遮蔽などの条件による認識不能な場合、または、関係車両のナンバープレートが偽物の場合でも照合機能を果たすことができる。

さらに図５を参照し、上記各図に示された方法の実施として、本出願は車両監視装置の一実施例を提供し、該装置の実施例は図２に示された方法の実施例に対応し、該装置は様々な電子機器に適用可能である。

図５に示すように、本実施例の車両監視装置５００は、データ取得ユニット５０１、車両確定ユニット５０２、および映像確定ユニット５０３を備える。

データ取得ユニット５０１は、事前設定車両セット内の各車両のリアルタイム走行データを取得するように構成される。

車両確定ユニット５０２は、各車両の走行経路で発生したイベントのイベント情報を受信したことに応答して、イベント情報を各車両のリアルタイム走行データと照合し、イベントが発生した対象車両を確定するように構成される。

映像確定ユニット５０３は、イベント情報に基づいて、対象車両のイベント発生時の映像情報を取得するように構成される。

本実施例のいくつかのオプション的な実施形態では、リアルタイム走行データは軌跡点および対応する採集時間を含み、イベント情報はイベント発生位置および発生時間を含む。車両確定ユニット５０２はさらに、車両ごとに、当該車両の軌跡点に対応する採集時間と発生時間との間の時間間隔が所定時間閾値未満であることと、当該車両の軌跡点とイベント発生位置との間の距離が所定距離閾値未満であることとを判定したことに応答して、当該車両を候補車両とし、候補車両から対象車両を確定するように構成される。

本実施例のいくつかのオプション的な実施形態では、リアルタイム走行データはヨー角を含む。車両確定ユニット５０２はさらに、候補車両の数が所定閾値を超えたことを判定したことに応答して、各候補車両のヨー角に基づいて、候補車両から対象車両を確定するように構成される。

本実施例のいくつかのオプション的な実施形態では、車両確定ユニット５０２はさらに、候補車両の数が所定閾値を超えたことを判定したことに応答して、各候補車両の車種情報を取得し、車種情報に基づいて再照合をするように構成される。

本実施例のいくつかのオプション的な実施形態では、イベント情報は、路側計算装置によって、路側検知装置が採集した映像情報を解析することで確定された後に送信される。映像確定ユニット５０３はさらに、イベント情報を送信した対象路側計算装置を確定し、対象路側計算装置および、事前に設定された路側計算装置と路側検知装置との対応関係に基づいて、イベントの映像を採集した対象路側検知装置を確定し、対象路側検知装置が採集した映像を格納するための電子機器から、対象車両のイベント発生時の映像情報を取得するように構成される。

車両監視装置５００に記載されているユニット５０１からユニット５０３はそれぞれ図２に記載されている方法の各々のステップに対応することを理解すべきである。したがって、上記車両監視方法に対して説明した動作および特徴は同様に装置５００およびそれに備えられているユニットに適用可能であり、ここではその説明を繰り返さない。

本出願の技術的手段において、関連するユーザの個人情報の取得、保存および適用などは、関連する法律法規の規定に適合し、公序良俗に反することはない。

本出願の実施例によれば、本出願はさらに、電子機器、可読記憶媒体、コンピュータプログラムを提供する。

図６は、本出願の実施例による、車両監視方法を実施する電子機器６００のブロック図を示す。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、ワークベンチ、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、その他の適切なコンピュータなど、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している。電子機器は、パーソナル・デジタル・アシスタント、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、およびその他の類似の計算装置など、様々な形態のモバイルデバイスを表すこともできる。本明細書に示されているコンポーネント、それらの接続と関係、およびそれらの機能は単なる例示であり、本明細書で説明および／または要求されている本出願の実施を制限するものではない。

図６に示すように、電子機器６００は、プロセッサ６０１を備え、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）６０２に格納されているコンピュータプログラム、またはメモリ６０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６０３にロードされたコンピュータプログラムによって、様々な適切な動作および処理を実行することができる。ＲＡＭ６０３には、電子機器６００の動作に必要な様々なプログラムおよびデータがさらに格納されていてもよい。プロセッサ６０１、ＲＯＭ ６０２およびＲＡＭ６０３は、バス６０４を介して互いに接続される。Ｉ／Ｏインターフェース（入／出力インターフェース）６０５もバス６０４に接続される。

電子機器６００内の複数のコンポーネント、例えば、キーボード、マウスなどの入力ユニット６０６と、例えば、様々なタイプのディスプレイ、スピーカなどの出力ユニット６０７と、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどのメモリ６０８と、例えば、ネットワークカード、モデム、無線通信トランシーバなどの通信ユニット６０９とを含むコンポーネントはＩ／Ｏインターフェース６０５に接続される。通信ユニット６０９は、電子機器６００が、インターネットなどのコンピュータネットワークおよび／または様々な電気通信ネ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する。

プロセッサ６０１は、処理およびコンピューティング機能を有する様々な汎用および／または専用の処理コンポーネントであってもよい。プロセッサ６０１のいくつかの例は、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、様々な専用人工知能（ＡＩ）コンピューティングチップ、機械学習モデルアルゴリズムを実行する様々なプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、および任意の適切なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラなどを含むが、これらに限定されない。プロセッサ６０１は、上述した様々な方法および処理、例えば、車両監視方法を実行する。例えば、いくつかの実施例では、車両監視方法は、例えば、メモリ６０８のような機械可読媒体に有形的に含まれるコンピュータソフトウェアプログラムとして実装されてもよい。いくつかの実施例では、コンピュータプログラムの一部または全部は、ＲＯＭ６０２および／または通信ユニット６０９を介して電子機器６００にロードおよび／またはインストールされてもよい。コンピュータプログラムがＲＡＭ６０３にロードされ、プロセッサ６０１によって実行されるとき、上述した車両監視方法の一つまたは複数のステップを実行することができる。選択的に、他の実施例では、プロセッサ６０１は、他の任意の適切な方法（例えば、ファームウェア）によって、車両監視方法を実行するように構成されてもよい。

ここで記述するシステムおよび技術の様々な実施形態は、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）、プレックス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、および／またはそれらの組み合わせにおいて実施され得る。これらの様々な実施形態は以下を含んでもよい。つまり、一つまたは複数のコンピュータプログラムにおいて実施され、該一つまたは複数のコンピュータプログラムは、少なくとも一つのプログラマブルプロセッサを含むプログラム可能なシステムで実行、および／または解釈されてよく、該プログラマブルプロセッサは、専用または汎用のプログラマブルプロセッサであってもよく、ストレージシステム、少なくとも一つの入力装置、および少なくとも一つの出力装置からデータおよび指令を受信するとともに、データおよび指令を該ストレージシステム、該少なくとも一つの入力装置、および該少なくとも一つの出力装置に伝送することができる。

本出願の方法を実施するためのプログラムコードは、一つまたは複数のプログラミング言語の任意の組み合わせを使用して作成することができる。前記プログラムコードはコンピュータプログラムとしてパッケージ化されてもよい。これらのプログラムコードまたはコンピュータプログラムは、プログラムコードがプロセッサ６０１によって実行されるときに、フローチャートおよび／またはブロック図に規定された機能／動作が実施されるように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサまたはコントローラに提供されてもよい。プログラムコードは、完全に機械上で実行されるか、部分的に機械上で実行されてもよく、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして機械上で一部実行され且つ一部が遠隔機械上で実行されるかまたは完全に遠隔機械またはサーバ上で実行されてもよい。

本出願の文脈では、機械可読記憶媒体は、指令実行システム、装置または機器が使用するため、または指令実行システム、装置、または機器と組み合わせて使用するためのプログラムを含むかまたは格納することができる有形の媒体であってもよい。機械可読記憶媒体は、機械可読信号記憶媒体または機械可読記憶媒体であってもよい。機械可読記憶媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁気的、赤外線の、または半導体のシステム、装置または機器、または上記の任意の適切な組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。機械可読記憶媒体のより具体的な例示は、一本または複数本の導線による電気的接続、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）、消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまた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）、光ストレージデバイス、磁気ストレージデバイス、またはこれらの任意の適切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、明細書で説明したシステムおよび技術を実施してもよく、該コンピュータは、ユーザに情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）、およびユーザがコンピュータに入力を提供するためのキーボードおよびポインティングデバイス（例えば、マウスまたはトラックボール）を有する。他の種類の装置はユーザとのインタラクションを提供するために用いられても良く、例えば、ユーザへのフィードバックは、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、または触覚フィードバック）であってもよく、任意の形態（音入力、音声入力または触覚入力を含む）でユーザからの入力を受信することができる。

本明細書で説明されるシステムおよび技術は、バックエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、データサーバとして）、または、ミドルウェアコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、または、フロントエンドコンポーネント（例えば、グラフィカルユーザインタフェースまたはウェブブラウザを備えたユーザコンピュータは、ユーザが該グラフィカルユーザインタフェースまたは該ウェブブラウザを介して、本明細書で説明するシステムおよび技術の実施形態とやり取りすることができる）、または、これらの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またはフロントエンドコンポーネント任意の組み合わせのコンピューティングシステムで実施することができる。また、システムのコンポーネントは、任意の形態または媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）を介して相互に接続することができる。通信ネットワークの例示は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）およびインターネットを含む。

コンピュータシステムはクライアントおよびサーバを含んでもよい。クライアントとサーバは一般に互いに離れており、通常は通信ネットワークを介してやり取りする。クライアントとサーバとの関係は、互いにクライアント－サーバの関係を持つコンピュータプログラムを対応するコンピュータに実行することによって生成される。サーバは、クラウドコンピューティングサーバまたはクラウドホストとも呼ばれる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ビスシステムにおける一つのホスト製品であり、従来の物理ホストおよびＶＰＳサービス（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｓｅｒｖｅｒ、または「ＶＰＳ」）に存在する管理が難しく、業務の拡張性が弱いという欠陥を解決する。サーバは、分散システムのサーバ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。

なお、上述した様々な形態のフローを用いて、ステップを改めて並び替え、追加または削除を行うことができる。例えば、本出願に記載された各ステップは、本出願に開示された技術案の所望の結果が達成できる限り、並行して実行されてもよいし、順番で実行されてもよいし、異なる順番で実行されてもよい。本明細書はここで制限しない。

上記具体的な実施形態は、本出願の保護範囲を制限するものではない。当業者は、設計要件およびその他の要因に基づいて、様々な修正、組み合わせ、副次的な組み合わせおよび置換を行うことができることを理解すべきである。本出願の趣旨および原理を逸脱せずに行われたあらゆる修正、均等な置換および改善などは、いずれも本出願の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (16)

1. 事前設定車両セット内の各車両のリアルタイム走行データを取得するステップと、
   前記各車両の走行経路で発生したイベントのイベント情報を受信したことに応答して、前記イベント情報と前記各車両のリアルタイム走行データとを照合し、前記イベントが発生した対象車両を確定するステップと、
   前記イベント情報に基づいて、前記対象車両の前記イベントの発生時の映像情報を取得するステップと、
   を含む、車両監視方法。
2. 前記リアルタイム走行データは、軌跡点および対応する採集時間を含み、前記イベント情報は、イベント発生位置および発生時間を含み、
   前記イベント情報と前記各車両のリアルタイム走行データとを照合し、前記イベントが発生した対象車両を確定するステップは、
   車両ごとに、当該車両の軌跡点に対応する採集時間と前記発生時間との間の時間間隔が所定時間閾値未満であることと、当該車両の軌跡点と前記イベント発生位置との間の距離が所定距離閾値未満であることとを判定したことに応答して、当該車両を候補車両とするステップと、
   前記候補車両から対象車両を確定するステップと、
   を含む請求項１に記載の車両監視方法。
3. 前記リアルタイム走行データはヨー角を含み、
   前記候補車両から対象車両を確定するステップは、
   前記候補車両の数が所定閾値を超えたことに応答して、各候補車両のヨー角に基づいて、前記候補車両から対象車両を確定するステップを含む請求項２に記載の車両監視方法。
4. 前記候補車両から対象車両を確定するステップは、
   前記候補車両の数が所定閾値を超えたことに応答して、各候補車両の車種情報を取得するステップと、
   前記車種情報に基づいて再照合をするステップと、
   を含む請求項２に記載の車両監視方法。
5. 前記イベント情報は、路側計算装置によって、路側検知装置が採集した映像情報を解析することにより確定された後に送信され、
   前記イベント情報に基づいて、前記対象車両の前記イベントの発生時の映像情報を取得するステップは、
   前記イベント情報を送信した対象路側計算装置を確定するステップと、
   前記対象路側計算装置および、予め設定された路側計算装置と路側検知装置との対応関係に基づいて、前記イベントの映像を採集した対象路側検知装置を確定するステップと、
   前記対象路側検知装置によって採集された映像を格納する電子機器から、前記対象車両の前記イベントの発生時の映像情報を取得するステップと、
   を含む請求項１～４のいずれか１項に記載の車両監視方法。
6. 事前設定車両セット内の各車両のリアルタイム走行データを取得するように構成されるデータ取得ユニットと、
   前記各車両の走行経路で発生したイベントのイベント情報を受信したことに応答して、前記イベント情報と前記各車両のリアルタイム走行データとを照合し、前記イベントが発生した対象車両を確定するように構成される車両確定ユニットと、
   前記イベント情報に基づいて、前記対象車両の前記イベントの発生時の映像情報を取得するように構成される映像確定ユニットと、
   を備える車両監視装置。
7. 前記リアルタイム走行データは、軌跡点および対応する採集時間を含み、前記イベント情報はイベント発生位置および発生時間を含み、
   前記車両確定ユニットはさらに、
   車両ごとに、当該車両の軌跡点に対応する採集時間と前記発生時間との間の時間間隔が所定時間閾値未満であることと、当該車両の軌跡点と前記イベント発生位置との間の距離が所定距離閾値未満であることとを判定したことに応答して、当該車両を候補車両とし、
   前記候補車両から対象車両を確定するように構成される、
   請求項６に記載の車両監視装置。
8. 前記リアルタイム走行データはヨー角を含み、
   前記車両確定ユニットはさらに、
   前記候補車両の数が所定閾値を超えたことに応答して、各候補車両のヨー角に基づいて、前記候補車両から対象車両を確定するように構成される、
   請求項６に記載の車両監視装置。
9. 前記車両確定ユニットはさらに、
   前記候補車両の数が所定閾値を超えたことに応答して、各候補車両の車種情報を取得し、
   前記車種情報に基づいて再照合をするように構成される、
   請求項６に記載の車両監視装置。
10. 前記イベント情報は、路側計算装置によって、路側検知装置が採集した映像情報を解析することにより確定された後に送信され、
    前記映像確定ユニットはさらに、
    前記イベント情報を送信した対象路側計算装置を確定し、
    前記対象路側計算装置および、予め設定された路側計算装置と路側検知装置との対応関係に基づいて、前記イベントの映像を採集した対象路側検知装置を確定し、
    前記対象路側検知装置によって採集された映像を格納する電子機器から、前記対象車両の前記イベントの発生時の映像情報を取得するように構成される、
    請求項６～９のいずれか１項に記載の車両監視装置。
11. 少なくとも一つのプロセッサと、
    前記少なくとも一つのプロセッサに通信可能に接続されるメモリと、を備える電子機器であって、
    前記メモリには、前記少なくとも一つのプロセッサによって実行可能な指令が格納され、前記指令が前記少なくとも一つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも一つのプロセッサに請求項１～５のいずれか１項に記載の車両監視方法を実行させる、電子機器。
12. コンピュータに請求項１～５のいずれか１項に記載の車両監視方法を実行させるためのコンピュータ指令が格納されている非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
13. プロセッサによって実行されると、請求項１～５のいずれか１項に記載の車両監視方法を実施するコンピュータプログラム。
14. 請求項１１に記載の電子機器を備えるクラウド制御プラットフォーム。
15. 請求項１４に記載のクラウド制御プラットフォームと、路側計算装置とを備える車路連携システム。
16. 路側検知装置をさらに備える請求項１５に記載の車路連携システム。

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