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▶ ウーブン・プラネット・ホールディングス株式会社の特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024125172
(43)【公開日】2024-09-13
(54)【発明の名称】事象を検出及び報告するシステム及び方法
(51)【国際特許分類】
G08G 1/00 20060101AFI20240906BHJP
G08G 1/16 20060101ALI20240906BHJP
G07C 5/00 20060101ALI20240906BHJP
B60R 21/0134 20060101ALI20240906BHJP
B60R 21/013 20060101ALI20240906BHJP
【ＦＩ】
G08G1/00 J
G08G1/16 C
G07C5/00 Z
B60R21/0134 310
B60R21/013
【審査請求】有
【請求項の数】20
【出願形態】ＯＬ
【外国語出願】
(21)【出願番号】P 2024014445
(22)【出願日】2024-02-01
(31)【優先権主張番号】18/177,906
(32)【優先日】2023-03-03
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(71)【出願人】
【識別番号】521042770
【氏名又は名称】ウーブン・バイ・トヨタ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100099759
【弁理士】
【氏名又は名称】青木 篤
(74)【代理人】
【識別番号】100123582
【弁理士】
【氏名又は名称】三橋 真二
(74)【代理人】
【識別番号】100092624
【弁理士】
【氏名又は名称】鶴田 準一
(74)【代理人】
【識別番号】100147555
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 公一
(74)【代理人】
【識別番号】100123593
【弁理士】
【氏名又は名称】関根 宣夫
(74)【代理人】
【識別番号】100133835
【弁理士】
【氏名又は名称】河野 努
(74)【代理人】
【識別番号】100120499
【弁理士】
【氏名又は名称】平山 淳
(72)【発明者】
【氏名】ウィルソン ホン キー ラム
【テーマコード（参考）】
3E138
5H181
【Ｆターム（参考）】
3E138MB03
3E138MB08
3E138MB09
3E138MB11
3E138MD05
3E138MF08
5H181AA01
5H181AA21
5H181BB04
5H181CC02
5H181CC03
5H181CC04
5H181CC14
5H181LL01
5H181LL02
5H181LL04
5H181LL06
5H181MB07
5H181MB08
(57)【要約】
【課題】事象を検出及び報告する方法を提供すること。
【解決手段】事象を検出及び報告する方法、システム、及びデバイスが提供される。方法は、車両において、プログラムされた１つ以上のプロセッサによって実装され得、車両における少なくとも１つのセンサデバイスからセンサデータを取得することと、車両の外側での所定の事象が生じているかどうかを決定するように、取得されたセンサデータを処理することと、所定の事象が生じていると決定されたことに基づいて、所定の事象に対応する情報をサーバに送信することと、を含み得る。
【選択図】図４
【解決手段】事象を検出及び報告する方法、システム、及びデバイスが提供される。方法は、車両において、プログラムされた１つ以上のプロセッサによって実装され得、車両における少なくとも１つのセンサデバイスからセンサデータを取得することと、車両の外側での所定の事象が生じているかどうかを決定するように、取得されたセンサデータを処理することと、所定の事象が生じていると決定されたことに基づいて、所定の事象に対応する情報をサーバに送信することと、を含み得る。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
車両において、プログラムされた１つ以上のプロセッサによって実装される方法であって、
前記車両における少なくとも１つのセンサデバイスからセンサデータを取得することと、
前記取得されたセンサデータを処理して、前記車両の外側で所定の事象が生じているかどうかを決定することと、
前記所定の事象が生じていると決定されたことに基づいて、前記所定の事象に対応する情報をサーバに送信することと、
を含む、方法。
前記車両における少なくとも１つのセンサデバイスからセンサデータを取得することと、
前記取得されたセンサデータを処理して、前記車両の外側で所定の事象が生じているかどうかを決定することと、
前記所定の事象が生じていると決定されたことに基づいて、前記所定の事象に対応する情報をサーバに送信することと、
を含む、方法。
【請求項2】
前記送信される情報は、前記取得されたセンサデータを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記取得されたセンサデータの前記処理は、所定の一連の前記取得されたセンサデータを、前記所定の事象を検出するように訓練される機械学習モデルに入力することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項4】
前記取得されたセンサデータは、画像データ、ＬｉＤＡＲセンサデータ、加速度計データ、音声データ、及び赤外線画像データのうちの少なくとも１つを備える、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項5】
前記取得されたセンサデータは、音声データを備え、
前記取得されたセンサデータの前記処理は、前記音声データが、所定のキーワードを含むかどうか又は所定の閾値よりも大声であるかどうかを決定することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
前記取得されたセンサデータの前記処理は、前記音声データが、所定のキーワードを含むかどうか又は所定の閾値よりも大声であるかどうかを決定することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項6】
前記取得されたセンサデータは、赤外線画像データを備え、
前記取得されたセンサデータの前記処理は、前記赤外線画像データが、所定の閾値よりも高い温度を有する車両形状のオブジェクトを含むかどうかを決定することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
前記取得されたセンサデータの前記処理は、前記赤外線画像データが、所定の閾値よりも高い温度を有する車両形状のオブジェクトを含むかどうかを決定することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項7】
前記取得されたセンサデータは、ＬｉＤＡＲセンサデータを備え、
前記取得されたセンサデータの前記処理は、前記ＬｉＤＡＲセンサデータに基づいて、車両と歩行者との間の衝突が生じているかどうかを決定することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
前記取得されたセンサデータの前記処理は、前記ＬｉＤＡＲセンサデータに基づいて、車両と歩行者との間の衝突が生じているかどうかを決定することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項8】
前記情報の前記送信は、複数の車両から受信されるセンサデータに基づいて、前記事象が生じているかどうかを決定又は確認するように構成された前記サーバに前記情報を送信することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項9】
前記情報の前記送信は、前記所定の事象が生じていると決定されたことに基づいて、前記所定の事象を決定するように処理される前記取得されたセンサデータとは別の他のセンサデータを前記サーバに送信することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項10】
前記取得されたセンサデータの前記処理は、複数のセンサデバイスから取得された前記センサデータを処理して、前記所定の事象が生じているかどうかを決定することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項11】
前記取得されたセンサデータの前記処理は、前記取得されたセンサデータを複数の事象検出モジュールに入力して、前記所定の事象が生じているかどうかを決定することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項12】
前記複数のセンサデバイスは、前記車両の外部のデータを検出するための、及び前記車両の内部のデータを検出するためのセンサデバイスを備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項13】
車両であって、
少なくとも１つのセンサデバイスと、
命令を記憶するメモリと、
少なくとも１つのプログラムされたプロセッサであって、前記命令を実行して、
前記少なくとも１つのセンサデバイスからセンサデータを取得し、
前記取得されたセンサデータを処理して、前記車両の外側での所定の事象が生じているかどうかを決定し、
前記所定の事象が生じていると決定されたことに基づいて、前記所定の事象に対応する情報をサーバに送信するように構成された、少なくとも１つのプログラムされたプロセッサと、
を備える、車両。
少なくとも１つのセンサデバイスと、
命令を記憶するメモリと、
少なくとも１つのプログラムされたプロセッサであって、前記命令を実行して、
前記少なくとも１つのセンサデバイスからセンサデータを取得し、
前記取得されたセンサデータを処理して、前記車両の外側での所定の事象が生じているかどうかを決定し、
前記所定の事象が生じていると決定されたことに基づいて、前記所定の事象に対応する情報をサーバに送信するように構成された、少なくとも１つのプログラムされたプロセッサと、
を備える、車両。
【請求項14】
前記送信される情報は、前記取得されたセンサデータを備える、請求項１３に記載の車両。
【請求項15】
前記少なくとも１つのプログラムされたプロセッサは、前記命令を実行して、所定の一連の前記取得されたセンサデータを、前記所定の事象を検出するように訓練される機械学習モデルに入力することによって、前記取得されたセンサデータを処理するように構成されている、請求項１３又は１４に記載の車両。
【請求項16】
前記取得されたセンサデータは、画像データ、ＬｉＤＡＲセンサデータ、加速度計データ、音声データ、及び赤外線画像データのうちの少なくとも１つを備える、請求項１３又は１４に記載の車両。
【請求項17】
前記取得されたセンサデータは、音声データを備え、
前記少なくとも１つのプログラムされたプロセッサは、前記命令を実行して、前記音声データが、所定のキーワードを含むかどうか又は所定の閾値よりも大声であるかどうかを決定することによって、前記取得されたセンサデータを処理するように構成されている、請求項１３又は１４に記載の車両。
前記少なくとも１つのプログラムされたプロセッサは、前記命令を実行して、前記音声データが、所定のキーワードを含むかどうか又は所定の閾値よりも大声であるかどうかを決定することによって、前記取得されたセンサデータを処理するように構成されている、請求項１３又は１４に記載の車両。
【請求項18】
前記取得されたセンサデータは、赤外線画像データを備え、
前記少なくとも１つのプログラムされたプロセッサは、前記命令を実行して、前記赤外線画像データが、所定の閾値よりも高い温度を有する車両形状のオブジェクトを含むかどうかを決定することによって、前記取得されたセンサデータを処理するように構成されている、請求項１３又は１４に記載の車両。
前記少なくとも１つのプログラムされたプロセッサは、前記命令を実行して、前記赤外線画像データが、所定の閾値よりも高い温度を有する車両形状のオブジェクトを含むかどうかを決定することによって、前記取得されたセンサデータを処理するように構成されている、請求項１３又は１４に記載の車両。
【請求項19】
前記取得されたセンサデータは、ＬｉＤＡＲセンサデータを備え、
前記少なくとも１つのプログラムされたプロセッサは、前記命令を実行して、前記ＬｉＤＡＲセンサデータに基づいて、車両と歩行者との間の衝突が生じているかどうかを決定することによって、前記取得されたセンサデータを処理するように構成されている、請求項１３又は１４に記載の車両。
前記少なくとも１つのプログラムされたプロセッサは、前記命令を実行して、前記ＬｉＤＡＲセンサデータに基づいて、車両と歩行者との間の衝突が生じているかどうかを決定することによって、前記取得されたセンサデータを処理するように構成されている、請求項１３又は１４に記載の車両。
【請求項20】
前記少なくとも１つのプログラムされたプロセッサは、前記命令を実行して、複数の車両から受信されるセンサデータに基づいて、前記事象が生じているかどうかを決定又は確認するように構成された前記サーバに前記情報を送信することによって、前記情報を送信するように構成されている、請求項１３又は１４に記載の車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示の例示的な実施形態と整合するシステム及び方法は、車両に関し、より具体的には、車両によって取得されるデータにより事象を検出及び報告するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【0002】
通常、緊急事象、例えば、火災、自動車事故、人的傷害、及び同種のものは、時間の影響を受けやすく、対応付けられる当局（例えば、医療チーム、消防署、警察署など）から適時、適切な措置が提供され得るように当該対応付けられる当局からの早急な対処を必要とする。
【0003】
従来、当局は、人が事象を観察及び識別し、次いで手動で当局に連絡した後にのみ当該事象に対する警告を受ける。更に、一部の緊急事象は、人の観察によって識別されない場合がある。例えば、ヘッドホンをしている人又は難聴の人に救助の要請が聞こえない場合、車両の背後で生じる事例が車両の運転者に気付かれない場合、及び同種の場合がある。
【0004】
したがって、人が、緊急事象を直ちに識別及び報告することができない場合があって、当局は、警告を適時受けない場合があり、緊急事象に応答する措置を提供することができない場合がある。その結果、緊急事象は、傷害又は死亡をもたらす場合があって、これは、適切な措置が当局によって適時提供される場合に回避され得るものである。
【0005】
加えて、人の報告は、不正確な情報、例えば、不正確な事象場所情報、事象の誤った識別、及び同種のものを含む場合があって、これらは、結果として誤った警告となり、当局のリソース（例えば、時間、労力など）の無駄をもたらし得る。
【発明の概要】
【0006】
実施形態によれば、事象を自動的に検出及び報告する方法、システム、及びデバイスが提供される。例えば、本開示の例示的な実施形態は、車両における搭載デバイスを利用して、当局からの対処を必要とし得る事象を自動的に検出し、自動的に、対応付けられる当局を検出し、対応付けられる当局との連絡を開始して事象を報告する方法、システム、及びデバイスを提供する。更に、例示的な実施形態の方法、システム、及びデバイスは、事象を当局に報告する前に、事象が正確に検出されているかを自動的に検証し得る。
【0007】
実施形態によれば、方法は、車両において、プログラムされた１つ以上のプロセッサによって実装され得、方法は、車両における少なくとも１つのセンサデバイスからセンサデータを取得することと、車両の外側での所定の事象が生じているかどうかを決定するように、取得されたセンサデータを処理することと、所定の事象が生じていると決定されたことに基づいて、所定の事象に対応する情報をサーバに送信することと、を含み得る。
【0008】
送信される情報は、取得されたセンサデータを含み得る。少なくとも１つのセンサデバイスは、車両の外部のデータを検出するための、及び車両の内部のデータを検出するためのセンサデバイスを含み得る。
【0009】
取得されたセンサデータは、画像データ、ＬｉＤＡＲセンサデータ、加速度計データ、音声データ、及び赤外線画像データのうちの少なくとも１つを含み得る。
【0010】
取得されたセンサデータの処理は、所定の一連の取得されたセンサデータを、所定の事象を検出するように訓練される機械学習モデルに入力することを含み得る。
【0011】
取得されたセンサデータは、音声データを含み得、取得されたセンサデータの処理は、音声データが、所定のキーワードを含むかどうか又は所定の閾値よりも大声であるかどうかを決定することを含み得る。
【0012】
追加的に又は代替的に、取得されたセンサデータは、赤外線画像データを含み得、取得されたセンサデータの処理は、赤外線画像データが、所定の閾値よりも高い温度を有する車両形状のオブジェクトを含むかどうかを決定することを含み得る。
【0013】
追加的に又は代替的に、取得されたセンサデータは、ＬｉＤＡＲセンサデータを含み得、取得されたセンサデータの処理は、ＬｉＤＡＲセンサデータに基づいて、車両と歩行者との間の衝突が生じているかどうかを決定することを含み得る。
【0014】
更に、情報の送信は、複数の車両から受信されるセンサデータに基づいて、事象が生じているかどうかを決定又は確認するように構成されたサーバに情報を送信することを含み得る。
【0015】
追加的に又は代替的に、情報の送信は、所定の事象が生じていると決定されたことに基づいて、所定の事象を決定するように処理される取得されたセンサデータとは別の他のセンサデータをサーバに送信することを含み得る。
【0016】
更に、取得されたセンサデータの処理は、複数のセンサデバイスから取得された、取得されたセンサデータを処理して、所定の事象が生じているかどうかを決定することを含み得る。
【0017】
追加的に又は代替的に、取得されたセンサデータの処理は、取得されたセンサデータを複数の事象検出モジュールに入力して、所定の事象が生じているかどうかを決定することを含み得る。
【0018】
実施形態によれば、車両は、少なくとも１つのセンサデバイスと、命令を記憶するメモリと、少なくとも１つのプログラムされたプロセッサであって、命令を実行して、少なくとも１つのセンサデバイスからセンサデータを取得し、車両の外側での所定の事象が生じているかどうかを決定するように、取得されたセンサデータを処理し、所定の事象が生じていると決定されたことに基づいて、所定の事象に対応する情報をサーバに送信するように構成された、少なくとも１つのプログラムされたプロセッサと、を含み得る。
【0019】
送信される情報は、取得されたセンサデータを含み得る。少なくとも１つのセンサデバイスは、車両の外部のデータを検出するための、及び車両の内部のデータを検出するためのセンサデバイスを含み得る。
【0020】
取得されたセンサデータは、画像データ、ＬｉＤＡＲセンサデータ、加速度計データ、音声データ、及び赤外線画像データのうちの少なくとも１つを含み得る。
【0021】
取得されたセンサデータは、音声データを含み得、少なくとも１つのプログラムされたプロセッサは、命令を実行して、音声データが、所定のキーワードを含むかどうか又は所定の閾値よりも大声であるかどうかを決定することによって、取得されたセンサデータを処理するように構成され得る。
【0022】
追加的に又は代替的に、取得されたセンサデータは、赤外線画像データを含み得、少なくとも１つのプログラムされたプロセッサは、命令を実行して、赤外線画像データが、所定の閾値よりも高い温度を有する車両形状のオブジェクトを含むかどうかを決定することによって、取得されたセンサデータを処理するように構成され得る。
【0023】
追加的に又は代替的に、取得されたセンサデータは、ＬｉＤＡＲセンサデータを含み得、少なくとも１つのプログラムされたプロセッサは、命令を実行して、ＬｉＤＡＲセンサデータに基づいて、車両と歩行者との間の衝突が生じているかどうかを決定することによって、取得されたセンサデータを処理するように構成され得る。
【0024】
更に、少なくとも１つのプログラムされたプロセッサは、命令を実行して、複数の車両から受信されるセンサデータに基づいて、事象が生じているかどうかを決定又は確認するように構成されたサーバに情報を送信することによって、情報を送信するように構成され得る。
【0025】
追加の態様は、部分的に以下の説明で記載され、部分的に当該説明から明らかになるか、又は本開示の提示される実施形態の実施によって実現され得る。
【図面の簡単な説明】
【0026】
本開示の好ましい実施形態の特徴、利点、及び重要性は、添付図面を参照して以下に記載され、当該添付図面では、同様の参照番号は同様の要素を示す。
【発明を実施するための形態】
【0027】
好ましい実施形態の以下の詳細な説明は、添付図面を参照する。以上の開示は、例示及び説明を提供するが、網羅的であることを意図したものでもなく、開示される正確な形態に実装態様を限定することを意図したものでもない。修正物及び変形物は、上記の開示に鑑みて可能であるか、又は実装態様の実施から得られてもよい。更に、一実施形態の１つ以上の特徴又は構成要素は、別の実施形態（若しくは別の実施形態の１つ以上の特徴）に組み込まれ得るか、又はそれと組み合わされ得る。更に、以下で提供される動作のフローチャート及び説明において、１つ以上の動作が省略されてもよく、１つ以上の動作が追加されてもよく、１つ以上の動作が（少なくとも部分的に）同時に行われてもよく、１つ以上の動作の順序が切り替えられてもよいことが理解される。
【0028】
本明細書に記載されるシステム及び／又は方法は、ハードウェア、ファームウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの組合せの様々な形態で実装され得ることが明らかであろう。当該システム及び／又は方法を実装するために使用される実際の専用制御ハードウェア又はソフトウェアコードは、実装態様の限定ではない。したがって、システム及び／又は方法の動作及び挙動は、特定のソフトウェアコードを参照することなく本明細書に記載されており、ソフトウェア及びハードウェアは、本明細書の説明に基づいてシステム及び／又は方法を実装するように設計され得ることが理解される。
【0029】
特徴の特定の組合せが特許請求の範囲で列挙され及び／又は本明細書に開示されていても、当該組合せは、可能性のある実装態様の開示を限定することを意図したものではない。実際、当該特徴の多くは、具体的に特許請求の範囲で列挙されていない方法及び／又は本明細書に開示されていない方法で組み合わされ得る。以下に列挙される各従属請求項は、１つの請求項のみに直接的に従属し得るが、可能性のある実装態様の開示は、請求項のセットにおける全ての他の請求項と組み合わされた各従属請求項を含む。
【0030】
本明細書で使用される要素、行為、又は命令は、特に明示的に記載されていない限り、重要又は必須であると解釈されるべきではない。また、本明細書で使用される冠詞「ａ」及び「ａｎ」は、１つ以上の事項を含むことを意図したものであり、「１つ以上」と交換可能に使用され得る。１つの事項のみを意図したものである場合、「１つ」という用語又は同様の用語が使用される。また、本明細書で使用される用語「有する（ｈａｓ）」、「有する（ｈａｖｅ）」、「有している（ｈａｖｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」、「含んでいる（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、又は同種のものは、オープンエンドの用語であることを意図したものである。更に、「～に基づいて」というフレーズは、特に明示的に述べられていない限り、「～に少なくとも部分的に基づいて」を意味することを意図したものである。更に、「［Ａ］及び［Ｂ］のうちの少なくとも一方」又は「［Ａ］又は［Ｂ］のうちの少なくとも一方」などの表現は、Ａのみ、Ｂのみ、又はＡ及びＢの両方を含むものとして理解されるべきである。
【0031】
本明細書全体を通じた、「一実施形態」、「実施形態」、「非限定的な好ましい実施形態」、又は同様の用語に対する言及は、示される実施形態と関連して記載される特定の特徴、構造、又は特質が本ソリューションの少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書全体を通じたフレーズ「一実施形態では」、「実施形態では」、「非限定的な好ましい一実施形態では」、及び同様の用語は全て、同じ実施形態を参照し得るが、必ずしもそうであるわけではない。
【0032】
更に、記載される本開示の特徴、利点、及び特質は、１つ以上の実施形態において、任意の好適な方法で組み合わされ得る。当業者は、本明細書の説明に鑑みて、本開示は、特定の実施形態の特定の特徴又は利点のうちの１つ以上を伴うことなく実施され得ることを認識するであろう。他の例では、本開示の全ての実施形態で存在しない場合がある特定の実施形態において、追加の特徴及び利点が認識され得る。
【0033】
本明細書に記載される本開示の一実装態様では、表示ページは、計算デバイスのメモリに存在する情報を含み得、当該情報は、ネットワーク上で計算デバイスからデータセンタに送信され、逆もまた同様であり得る。情報は、各計算デバイスにおけるメモリ、ネットワークのエッジに存在するデータストレージ、又はデータセンタにおけるサーバ上に記憶され得る。計算デバイス又はモバイルデバイスは、非一時的コンピュータ可読媒体を受け入れ得、当該非一時的コンピュータ可読媒体は、命令、ロジック、データ、又はコードを含み得、それらは、モバイルデバイスの永久的又は一時的なメモリに記憶され得るか、又は何らかの方法でモバイルデバイスによる動作に影響を与え得るか若しくは当該動作を開始し得る。同様に、１つ以上のサーバは、ネットワーク中で１つ以上のモバイルデバイスと通信し得、メモリに存在するコンピュータファイルを送信し得る。例えば、ネットワークは、インターネット、無線通信ネットワーク、又は１つ以上のモバイルデバイスを１つ以上のサーバに接続する任意の他のネットワークを含み得る。
【0034】
本開示の例示的な実施形態は、車両における搭載デバイスを利用して、当局からの対処を必要とし得る事象を自動的に検出する方法及びシステムを提供する。更に、事象を検出すると、例示的な実施形態の方法及びシステムは自動的に、事象を当局に報告し得る。更に、例示的な実施形態の方法及びシステムは、事象を当局に報告する前に、事象が正確に検出されているかどうかを検証し得る。
【0035】
最終的に、本開示の例示的な実施形態は、事象の効率的且つ効果的な識別及び報告を提供する。例えば、事象の識別及び報告は、人の識別及び報告よりも少ない遅延で生じ得る。更に、人によって検出されないか又は検出可能でない事象は、効果的且つ自動的に検出され得る。更に、事象は、より高い精度で確認又は検出され得、そしてこれにより、誤った警告又は偽の報告の割合が低減され、それによって、当局のリソースが保たれる。
【0036】
図１は、１つ以上の実施形態に係る、サーバとの１台以上の車両の通信に関する例示的なシステム１００のブロック図を示す。図１を参照して、システム１００は、サーバ１１０と、ネットワーク１２０と、複数の車両（車両１３０－１及び１３０－２）と、を含み得る。
【0037】
サーバ１１０は、ネットワーク１２０を介して複数の車両に対して通信可能に接続され得る。サーバ１１０及び複数の車両は、互いに１つ以上の情報を送信及び受信するように構成され得る。情報は、信号の形態、ネットワークデータ、及び任意の他の好適な形態でサーバ１１０及び複数の車両間で交換され得る。
【0038】
ネットワーク１２０は、サーバ１１０と複数の車両と（そこに含まれる構成要素又はシステムと）の間の電子データの移送を可能にする１つ以上のデータリンクを含み得る。この点に関して、ネットワーク１２０は、１つ以上の有線及び／又は無線ネットワークを含み得る。例えば、ネットワーク１２０は、セルラネットワーク（例えば、第５世代（５Ｇ）ネットワーク、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）ネットワーク、第３世代（３Ｇ）ネットワーク、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）ネットワークなど）、公衆陸上移動体ネットワーク（ＰＬＭＮ）、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）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、電話ネットワーク（例えば、公衆交換電話ネットワーク（ＰＳＴＮ））、ワイヤレスフィディリティ（ＷｉＦｉ）ネットワーク、プライベートネットワーク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク、アドホックネットワーク、イントラネット、インターネット、光ファイバベースのネットワーク、若しくは同種のもの、及び／又はこれらのタイプ若しくは他のタイプのネットワークの組合せを含み得る。実施形態によれば、複数の車両は、ネットワーク１２０を使用した無線（ＯＴＡ）送信により情報又はデータをサーバ１１０に送信し得る。
【0039】
サーバ１１０は、情報又はデータを受信、生成、記憶、処理、計算、及び／又は提供することが可能な１つ以上のデバイスを含み得る。実施形態によれば、サーバ１１０は、クラウドサーバ又はクラウドサーバのグループ（例えば、サーバクラスタなど）を含み得る。実施形態によれば、サーバ１１０は、複数のサーバによって構成され得、その一部は、異なる場所で展開され得る。例えば、サーバ１１０は、車両１３０－１及び／又は車両１３０－２の近くで展開されるエッジサーバ、車両１３０－１及び／又は車両１３０－２の遠くで展開されるセントラルサーバ、並びに同種のものを含み得る。更に、サーバ１１０は、当局に対応付けられる１つ以上のデバイス（例えば、当局の警告システム、緊急事象報告デバイスなど）に対して通信可能に接続され得る。実施形態によれば、サーバ１１０は、１つ以上の当局によって管理又は操作され得る。
【0040】
車両１３０－１及び車両１３０－２は、人及び／又は貨物を搬送又は移送し得る任意の動力付き及び／又は機械式の機械、例えば、乗用車、トラック、オートバイ、バス、自転車、移動スクータ、航空車両、及び同種のものを含み得る。車両１３０－１及び車両１３０－２は、１つ以上の事象を検出して、検出される事象の情報をサーバ１１０に提供するように構成された１つ以上の構成要素を含み得る。
【0041】
図２は、１つ以上の実施形態に係る、車両２００の例示的な構成要素の図を示す。車両２００は、図１における車両１３０－１及び／又は車両１３０－２と同様であってもよく、したがって、車両２００及び車両１３０－１／車両１３０－２に対応する説明は、特に明示的に記載されていない限り、互いに適用可能であり得ることが理解され得る。
【0042】
図２を参照して、車両２００は、バス２１０と、プロセッサ２２０と、メモリ２３０と、ストレージ構成要素２４０と、入力構成要素２５０と、出力構成要素２６０と、センサ２７０と、通信インターフェース２８０と、を含み得る。
【0043】
バス２１０は、車両２００の構成要素間の通信を許可する１つ以上の構成要素を含み得る。プロセッサ２２０は、ハードウェア、ファームウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの組合せで実装され得る。プロセッサ２２０は、中央処理装置（ＣＰＵ）、画像処理装置（ＧＰＵ）、加速処理装置（ＡＰＵ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、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）、及び／又は別のタイプの処理若しくは計算構成要素であり得る。一部の実装態様では、プロセッサ２２０は、機能を行うようにプログラム可能な１つ以上のプロセッサを含み得る。メモリ２３０は、プロセッサ２２０が使用する情報及び／又は命令を記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、並びに／又は別のタイプの動的若しくは静的ストレージデバイス（例えば、フラッシュメモリ、磁気メモリ、及び／若しくは光メモリ）を含み得る。
【0044】
ストレージ構成要素２４０は、車両２００の動作及び使用に関する情報及び／又はソフトウェアを記憶し得る。例えば、ストレージ構成要素２４０は、対応するドライブと共に、ハードディスク（例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び／若しくはソリッドステートディスク）、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、フロッピーディスク、カートリッジ、磁気テープ、並びに／又は別のタイプの非一時的コンピュータ可読媒体を含み得る。
【0045】
入力構成要素２５０は、ユーザ入力などを介して車両２００が情報を受信することを許可する１つ以上の構成要素（例えば、タッチスクリーンディスプレイ、ボタン、スイッチ、マイクなど）を含み得る。実施形態によれば、入力構成要素２５０は、（以下で更に記載される）センサ２７０の少なくとも一部を含み得る。出力構成要素２６０は、車両２００からの出力情報を提供する１つ以上の構成要素（例えば、ディスプレイ、スピーカ、１つ以上の発光ダイオード（ＬＥＤ）など）を含み得る。
【0046】
センサ２７０は、（本明細書において「センサデータ」と称され得る）それぞれのデータを検出、測定、及び捕捉するように構成された１つ以上のデバイスを含み得る。例えば、センサ２７０は、車両の加速度／減速度、車両速度、車両走行距離、及び同種のものに対応付けられるデータを測定及び捕捉する加速度計と、車両の内部、外部、周囲、又は近くの画像データを検出及び捕捉する画像センサ（例えば、カメラなど）と、可視スペクトル、赤外スペクトル、紫外スペクトル、及び／又は任意の他の光スペクトルなどの１つ以上の光スペクトルでの光に対応付けられるデータを検出及び捕捉する光検出及び測距（ＬｉＤＡＲ）センサと、車両の内部及び／又は外部の音声データを検出及び捕捉し得る音声センサ（例えば、マイクなど）と、車両の内部及び／又は外部の温度に対応付けられるデータを測定及び捕捉する温度センサと、車両の場所、位置、及び／又は向きに対応付けられるデータを測定及び捕捉する場所センサ（例えば、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）、慣性計測装置（ＩＭＵ）など）と、車両の一部及びオブジェクト間のデータを検出及び捕捉する接触センサ（例えば、圧力検出器、衝撃検出器など）と、車両の内部及び／又は外部の空気に対応付けられるデータ（例えば、酸素レベル、汚染レベル、湿度レベルなど）を測定及び捕捉する空気センサと、車両での展開に好適な任意の他のセンサと、を含み得る。
【0047】
前述のセンサの一部は、特定の動作を行うように互いに動作し得ることが理解され得る。例えば、加速度計及び場所センサは、車両の現在の位置を測定し、車両の今後の位置を推定するように相互に動作してもよく、画像センサは、ビデオ記録ファイルを生成するように音声センサと相互に動作してもよく、場所センサは、上記センサによって測定／捕捉されるデータが、測定／捕捉される対応の場所及び時間に結び付けられ得るように、前述のセンサの各々に位置情報及びタイミング情報を提供してもよく、同種のことが行われてもよい。
【0048】
更に、センサ２７０は、ネットワークを介して車両が別のデバイスと通信することを可能にするモノのインターネット（ＩｏＴ）ベースであり得る。例えば、車両は、測定されたセンサデータが内部に記憶される１つ以上の外部記憶媒体と通信してもよく、更なる処理のために、測定されたセンサデータの一部若しくは全てを提供するようにサーバと通信してもよく、（例えば、データ検証、データ強化、データ修正などのために）データを交換するように別の車両と通信してもよく、又は同種のことを行ってもよい。
【0049】
更に、センサデータは、所定の期間永続的に又は半永続的に、車両２００に記憶（例えば、メモリ２３０及び／又はストレージ構成要素２４０などに記憶）され得る。一部の実施形態では、少なくとも一部のセンサデータは、（例えば、ネットワーク上の無線送信により）車両２００から１つ以上の記憶媒体（例えば、サーバ又はクラウドストレージなど）に移され得る。移されるセンサデータのメタデータ若しくはログ、又は移されるデータを示す他の情報は、車両に記憶され得るか、又は車両の制御ロジックにおいて暗黙的に認識され得る。センサデータは、定期的に、連続的に、断続的に、又はトリガ事象（例えば、大きい声、警笛の作動、急な減速又は激しいブレーキ、急な方向転換など）に基づいて捕捉され得る。
【0050】
図３を参照すると、１つ以上の実施形態に係る、センサデータの情報を含む記録ファイル３００の例が示されている。記録ファイル３００は、車両において展開される１つ以上のセンサデバイス（例えば、図２におけるセンサ２７０）によって捕捉されるセンサデータと、データが測定及び捕捉される場所、データが測定及び捕捉される時間、センサタイプ（例えば、画像タイプ、データソースなど）に固有のパラメータ、並びに同種のものなどの対応付けられる情報と、を含み得る。
【0051】
記録ファイル３００は、車両に（例えば、メモリ２３０及び／若しくはストレージ構成要素２４０などに）記憶されてもよく、並びに／又は車両の外部の１つ以上のデバイス（例えば、クラウドサーバ、外部記憶媒体など）に記憶されてもよい。更に、複数の記録ファイルが生成及び記憶されてもよいことが理解され得る。例えば、温度センサによって提供されるセンサデータを記録する第１の記録ファイルが生成されてもよく、画像センサによって提供されるセンサデータを記録する第２の記録ファイルが生成されてもよく、同種のものが生成されてもよい。
【0052】
更に、記録ファイルが、図３に示されるものよりも多い／少ない情報を含んでもよいことも理解され得る。例えば、センサデータ（例えば、メタデータなど）が外部記憶媒体に記憶されるような場合、記録ファイルは、アクセスリンク、記憶時間、及び同種のものなどの外部記憶媒体の情報を含み得る。
【0053】
図２に戻って参照して、車両２００のプロセッサ２２０は、センサデータを記憶媒体に記憶する前及び／又は後のセンサデータの一部又は全てを処理するように構成され得る。例えば、プロセッサ２２０は、センサデータの一部又は全てに対する以下の動作、すなわち、前処理（例えば、規格化、エンコード、デコード、強化など）、変換（例えば、発話対テキスト及び／又は音声データについて理解する自然言語）、照合（例えば、目録作成など）、並びにフィルタリング（例えば、特にオブジェクトを検出若しくは分類することによって、又はある閾値（例えば、捕捉される音声データについての閾値音量レベル）に対して閾値を比較することによってデータの一部を除外することなど）のうちの１つ以上を行うように構成され得る。更に、プロセッサ２２０は、受信データの一部又は全てを匿名化するように構成され得る。例えば、１つ以上のプロセッサは、どの受信データを匿名化する必要があるか（例えば、車両又は車両のユーザの特徴、車両の走行履歴などの機密情報など）を決定し、上記データに対して１つ以上の好適なデータ匿名化（例えば、消去、暗号化など）を行うように構成され得る。
【0054】
実施形態によれば、プロセッサ２２０は、１つ以上の人工知能（ＡＩ）モデル又は機械学習（ＭＬ）モデルの利用により前述の動作のうちの１つ以上を行い得る（例えば、前述の動作を行うように訓練される１つ以上のＡＩ／ＭＬモデルに受信データの少なくとも一部を入力し得る、など）。１つ以上のＡＩ／ＭＬモデルは、予め訓練されて１つ以上の記憶媒体に記憶されてもよく、必要とされる場合にプロセッサ２２０によって取得及び利用されてもよい。実施形態によれば、１つ以上のＡＩ／ＭＬモデルを利用して前述の動作を行うことに加えて、プロセッサ２２０はまた、センサデータを用いて１つ以上のＡＩ／ＭＬモデルを訓練し得る。更に、プロセッサ２２０はまた、１つ以上のＡＩ／ＭＬモデル及び／又は任意の好適なルールベースのモジュール（例えば、キーワードマッピングアルゴリズムなど）を利用して、１つ以上の事象（及び／又はそれに対応付けられる事象特質）を検出し得る。
【0055】
通信インターフェース２８０は、有線接続、無線接続、又は有線及び無線接続の組合せなどを介して車両２００が他のデバイスと通信することを可能にする送受信機のような構成要素（例えば、送受信機並びに／又は別々の受信機及び送信機）を含み得る。通信インターフェース２８０は、車両２００が別のデバイス（例えば、サーバ１１０、別の車両など）から情報を受信し及び／又は情報を上記別のデバイスに提供することを許可し得る。例えば、通信インターフェース２８０は、イーサネットインターフェース、光インターフェース、同軸インターフェース、赤外線インターフェース、無線周波数（ＲＦ）インターフェース、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インターフェース、Ｗｉ－Ｆｉインターフェース、セルラネットワークインターフェース、又は同種のものを含み得る。実施形態によれば、通信インターフェース２８０は、ネットワーク（例えば、ネットワーク１２０）を介して車両２００（及びそこに含まれる１つ以上の構成要素）をサーバ（例えば、サーバ１１０）に対して通信可能に接続して、車両及びサーバ間の情報又はデータの交換を可能にし得る。
【0056】
上記を考慮して、車両は、センサデータを捕捉して、センサデータ及び／又は対応付けられる情報（例えば、センサデータに基づいて検出される事象など）を別のデバイス（例えば、サーバ、別の車両など）に通信する構成要素を含み得る。
【0057】
捕捉されるセンサデータは、自律運転、オブジェクト検出、音声作動、及び同種のものを含む様々な目的で利用され得る。本開示の例示的な実施形態によれば、センサデータは、当局からの対処を必要とし得る事象を検出するために利用され得る。具体的には、センサデータは、所定の事象（及び／又は所定の事象特質）を検出するように処理及び分析され得、その後、所定の事象に対応する情報は、サーバに送信され得る。
【0058】
図４は、１つ以上の実施形態に係る、所定の事象を検出し、対応する情報を提供する例示的な方法４００のフロー図を示す。方法４００は、センサ２７０によって捕捉されたセンサデータ並びにメモリ２３０及び／又はストレージ構成要素２４０に記憶された情報（例えば、記録ファイル、ＡＩモデル、ＭＬモデル、ルールベースのアルゴリズムなど）に基づいて、車両２００のプロセッサ２２０によって行われ得る。
【0059】
図４を参照して、動作Ｓ４１０で、車両は、１つ以上のセンサデータを取得し得る。例えば、車両の１つ以上のプロセッサ（例えば、プロセッサ２２０）は、１つ以上の記憶媒体（例えば、メモリ２３０、ストレージ構成要素２４０、外部記憶媒体など）から、上記１つ以上の記憶媒体に記憶されたセンサデータを取得するように構成され得る。
【0060】
代替的に又は追加的に、１つ以上のプロセッサは、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、１つ以上のセンサ（例えば、センサ２７０）又は対応付けられるデバイスから直接的にセンサデータを取得するように構成され得る。実施形態によれば、１つ以上のプロセッサは定期的に（又は連続的に）、それぞれのセンサデータを提供するように１つ以上のセンサに照会又は要求し得る。
【0061】
実施形態によれば、１つ以上のプロセッサは、１つ以上の記憶媒体から記録ファイル（例えば、図３における記憶ファイル３００など）を取得し、記録ファイルを分析することによって、センサデータにおいて更新が生じているかどうか（例えば、新しいセンサデータが取得されるかどうかなど）を分析し、その後、更新に対応付けられるセンサデータ（例えば、新しく追加又は取得されるセンサデータなど）を取得し得る。
【0062】
実施形態によれば、取得されるセンサデータは、画像データ、ＬｉＤＡＲセンサデータ、加速度計データ、音声データ、赤外線画像データ、及び車両での展開に好適な任意のセンサのデータのうちの少なくとも１つを含み得る。
【0063】
動作Ｓ４２０で、車両は、取得されるセンサデータを処理し得る。例えば、車両の１つ以上のプロセッサは、センサデータを分析して、所定の事象が生じているかどうかを決定するように構成され得る。所定の事象は、車両製造者、車両所有者／運転者、当局、及び同種のものによって「緊急」と定められる任意の事象であり得る。更に、所定の事象は、車両の内側（内部）、外側（外部）、及び／又は近くで生じる事象であり得る。
【0064】
例えば、１つ以上のプロセッサは、火災を示す（例えば、何らかの既定の閾値よりも高い）異常に高温であるオブジェクト（例えば、車両形状を有するオブジェクトなど）を検出するための赤外線カメラデータ、歩行者と車両との間の衝突後、歩行者が動いていないことを検出するためのＬｉＤＡＲセンサデータ、大きい騒音、車両の内部若しくは外部の特定のキーワード（例えば、「助けて」など）、若しくは（例えば、近くの建物からの）局所的なサイレン／警告を検出するようにマイクによって捕捉される音声データ、地震を検出するための加速度計データ及び地震計データ、血を示す赤色を検出するための、若しくは破損した本体部分を検出するための画像データ、（例えば、近くの車両及び／若しくは建物からの）ガス漏れを検出するための空気質データ、並びに／又は車両の内側、外側、及び／若しくは近くの任意の事象を検出するための任意の他の好適なセンサデータを分析し得る。
【0065】
実施形態によれば、取得されるセンサデータは、音声データを含み得、車両の１つ以上のプロセッサは、音声データが、１つ以上の所定のキーワードを含むかどうか、及び／又は所定の閾値よりも大声であるかどうかを決定することによって、取得されるセンサデータを処理し得る。
【0066】
実施形態によれば、取得されるセンサデータは、赤外線画像データを含み得、車両の１つ以上のプロセッサは、赤外線画像データが、所定の閾値よりも高い温度を有する１つ以上の車両形状のオブジェクトを含むかどうかを決定することによって、取得されるセンサデータを処理し得る。
【0067】
実施形態によれば、取得されるセンサデータは、ＬｉＤＡＲセンサデータを含み得、車両の１つ以上のプロセッサは、ＬｉＤＡＲセンサデータに基づいて、車両と歩行者との間の衝突が生じているかどうかを決定することによって、取得されるセンサデータを処理し得る。
【0068】
実施形態によれば、車両の１つ以上のプロセッサは、全ての又は一連のセンサデータ（例えば、データポイントの既定のサンプル、所定の時間間隔ごとの所定数のデータポイントなど）を処理して、１つ以上の所定の事象を分析及び検出し得る。
【0069】
例えば、１つ以上のプロセッサは、全ての又は一連のセンサデータを１つ以上の事象検出モデル又はモジュールに入力して、１つ以上の事象を検出し得る。１つ以上の事象検出モデル／モジュールは、任意の好適な人工知能（ＡＩ）／機械学習（ＭＬ）モデル（例えば、教師ありモデル、教師なしモデルなど）、任意の好適なアルゴリズム（例えば、ルールベースのアルゴリズムなど）、又はそれらの組合せを含み得、コンピュータ実行可能命令の形態で実装され得る。更に、１つ以上の事象検出モデル／モジュールは、１つ以上の所定の事象を検出するように訓練され得、車両における１つ以上の記憶媒体（例えば、メモリ２３０、ストレージ構成要素２４０など）に記憶され得る。
【0070】
例として、１つ以上のプロセッサは、１つ以上のルールベースのアルゴリズムを利用して、１つ以上の所定のルールに対してセンサデータを比較し得る（例えば、所定の閾値よりも大きい検出音声、所定のキーワードを含む検出音声、所定の閾値よりも高いオブジェクトの検出温度など）。したがって、１つ以上のプロセッサは、センサデータが１つ以上の所定のルールで収集されているかどうかの決定に基づいて、１つ以上の所定の事象が生じているかどうかを決定し得る。
【0071】
別の例として、１つ以上のプロセッサは、全ての又は一連のセンサデータを１つ以上のＡＩ／ＭＬモデルに入力して、対応する事象を検出し得る。１つ以上のＡＩ／ＭＬモデルはそれぞれ、同じ事象、部分的に異なる事象、又は異なる事象を検出又は予測するように訓練され得る。したがって、１つ以上のプロセッサは、センサデータを１つ以上のＡＩ／ＭＬモデルに入力し、その後上記ＡＩ／ＭＬモデルの出力を分析することによって、１つ以上の所定の事象が生じているかどうかを決定し得る。
【0072】
実施形態によれば、車両の１つ以上のプロセッサは、１つ以上の事象検出モジュールを利用して、１つ以上の所定の事象（及び／又はそれに対応付けられる１つ以上の特質）を検出し得る。例えば、１つ以上のプロセッサは、１つ以上のセンサデータを１つ以上の事象検出モジュールに入力又は提供し得、１つ以上の事象検出モジュールの出力から、１つ以上の所定の事象（及び／又はそれに対応付けられる１つ以上の所定の事象特質）が生じているかどうかを決定し得る。１つ以上の事象検出モジュールの各々は、ソフトウェアベースのモジュール、ハードウェアベースのモジュール、又はそれらの組合せであり得、１つ以上のルールベースのアルゴリズム、１つ以上のＡＩ／ＭＬモデル、又はそれらの組合せを利用してそれぞれの事象（及び／又はそれに対応付けられる所定の事象特質）を検出するように構成され得る。
【0073】
実施形態によれば、１つ以上の事象検出モジュールは、事象検出の結果（例えば、所定の事象が生じている／生じていない、など）を直接的に出力し得、それに応じて、１つ以上のプロセッサは単に、上記結果を利用し得る。他の実施形態によれば、１つ以上の事象検出モジュールは、事象を検出するのに必要とされる１つ以上のパラメータ（例えば、事象特質、事象カテゴリ化／分類、事象予測など）を出力し得、その後、１つ以上のプロセッサは、１つ以上のパラメータに基づいて事象検出の結果を決定し得る。
【0074】
【0075】
まず図５を参照すると、１つ以上の実施形態に係る、事象検出モジュールを利用して事象を検出する例示的な動作のブロック図が示されている。図５に示されるように、センサデータＡ（すなわち、センサＡによって捕捉及び提供されるデータ）は、車両の１つ以上のプロセッサによって事象検出モジュール１に提供又は入力され得、事象検出モジュール１の出力は、事象１が生じているかどうかを決定するために１つ以上のプロセッサによって利用され得る。
【0076】
例として、事象検出モジュール１は、１つ以上のオブジェクト（及び／又は１つ以上のオブジェクトに対応付けられる１つ以上の特質）を検出するために利用され得、センサデータＡは、赤外線カメラ（すなわち、画像センサ）から捕捉される画像データを含み得る。実施形態によれば、センサデータＡは、捕捉される画像データが、所定の閾値よりも高い温度を有する任意のオブジェクトを含むかどうかを決定するために、事象検出モジュール１に入力又は提供され得る。画像データが、所定の閾値よりも高い温度を有するオブジェクトを含むことを事象検出モジュール１の出力が示しているという決定に基づいて、１つ以上のプロセッサは、事象１が生じていることを決定し、逆もまた同様であり得る。他の実施形態によれば、センサデータＡは、捕捉される画像データが、ある温度範囲内の温度を有する任意のオブジェクトを含むかどうかを決定するために、事象検出モジュール１に入力又は提供され得、１つ以上のプロセッサは、その結果を利用して、事象１が生じているかどうか（例えば、当該温度範囲内の温度を有するオブジェクトが、所定の閾値よりも高い温度を有するオブジェクトであるかどうかなど）を決定し得る。
【0077】
実施形態によれば、事象検出モジュールの出力は、別の事象を検出するために別の事象検出モジュールに入力又は提供され得る。例えば、図６を参照すると、１つ以上の実施形態に係る、事象検出モジュールの出力を利用して事象を検出する例示的な動作のブロック図が示されている。
【0078】
図６に示されるように、（図５を参照して上述した）事象検出モジュール１の（「事象１」として示される）出力は、事象２を検出するために事象検出モジュール２に入力又は提供され得る。事象検出モジュール１の出力は、事象検出モジュール１によって事象検出モジュール２に直接提供されてもよく、車両の１つ以上のプロセッサによって処理され、次いで１つ以上のプロセッサによって事象検出モジュール２に提供されてもよく、又は同種のことが行われてもよいことが理解され得る。
【0079】
例として、画像データが、所定の閾値よりも高い温度を有するオブジェクトを含むことを事象１（すなわち、事象検出モジュール１の出力）が示すと想定すると、事象情報及び対応付けられる画像データは、（例えば、事象検出モジュール１によって、１つ以上のプロセッサによって、などで）事象検出モジュール２に入力又は提供され得、それに応じて、事象検出モジュール２は、オブジェクトのタイプを検出し得る。例えば、事象検出モジュール２は、事象情報及び／又は画像データに基づいて、オブジェクトが車両、障害物、建物、人、及び同種のものであるかどうかを検出し得る。
【0080】
実施形態によれば、１つ以上の事象（及び／又はそれに対応付けられる事象特質）は、複数のセンサによって提供されるセンサデータ及び／又は複数の事象検出モデル／モジュールに基づいて検出され得る。
【0081】
すなわち、車両の１つ以上のプロセッサは、複数のセンサから取得されるセンサデータを処理して、１つ以上の所定の事象（及び／若しくはそれに対応付けられる１つ以上の所定の事象特質）が生じているかどうかを決定し得るか、取得されるセンサデータを複数の事象検出モジュールに入力することによって、１つのセンサから取得されるセンサデータを処理して、１つ以上の所定の事象（及び／若しくはそれに対応付けられる１つ以上の所定の事象特質）が生じているかどうかを決定し得るか、又は取得されるセンサデータを複数の事象検出モジュールに入力することによって、複数のセンサ（若しくは同様の機能を有するデバイス）からのセンサデータを処理して、１つ以上の所定の事象（及び／若しくはそれに対応付けられる１つ以上の所定の事象特質）が生じているかどうかを決定し得る。
【0082】
例えば、図７を参照すると、１つ以上の実施形態に係る、事象検出モジュールを用いて複数のセンサデバイスから取得されるセンサデータを利用し、複数の事象検出モジュールを用いてセンサデバイスから取得されるセンサデータを利用する例示的な動作のブロック図が示されている。
【0083】
図７に示されるように、センサデータＣ～Ｄ（すなわち、センサＣ～Ｄそれぞれによって提供されるデータ）は、車両の１つ以上のプロセッサによって事象検出モジュール３～４のうちの少なくとも１つに入力又は提供され得る。
【0084】
例えば、（センサＣによって提供される）センサデータＣ及び（センサＤによって提供される）センサデータＤは、事象３を検出するために事象検出モジュール３に（例えば、同時に、連続的に、などで）入力又は提供され得る。例として、センサデータＣは、オブジェクトとの車両の衝撃／接触を定めた（例えば、接触センサなどによって捕捉される）衝撃データを含み得、センサデータＤは、１人以上のユーザ（例えば、車両運転者、車両の乗客、車両の近くの歩行者など）の表情を定めた（例えば、１つ以上の画像センサ、例えば、内部カメラ、前面カメラなどによって捕捉される）画像データを含み得、事象検出モジュール３は、１人以上のユーザの表情に基づいて、意図していない衝撃／接触を車両が受けているかどうかを検出するために利用され得る。衝撃／接触レベルが所定の閾値を超えていることを衝撃データが示しているという決定に基づいて、及び１人以上のユーザの特定の表情（例えば、驚いている／こわがっている顔の表情など）を画像データが示しているという決定に基づいて、事象検出モジュール３は、意図していない衝撃／接触（例えば、車両衝突など）が生じていること（例えば、事象３が生じていることなど）を決定（又は決定するパラメータを出力）し得る。
【0085】
更に、図７に示されるように、（上述のように）センサデータＤを事象検出モジュール３に提供して事象３を検出することに加えて、センサデータＤはまた、事象４を検出するために事象検出モジュール４に（例えば、同時に、連続的に、などで）入力又は提供され得る。
【0086】
例として、センサデータＤが１人以上のユーザの表情を定めた画像データを含むと想定すると、（上述のように）意図していない衝撃／接触を車両が受けているかどうかを検出するために事象検出モジュール３に提供されることに加えて、センサデータＤはまた、１人以上のユーザの状況（例えば、運転者が眠そうにしているかどうか、運転者が周囲を見ていて道路に集中していないかどうか、車両の前方の歩行者が道路を渡る傾向にあるかどうかなど）を検出するために事象検出モジュール４に提供され得る。
【0087】
次に図８を参照すると、１つ以上の実施形態に係る、複数の事象検出モジュールを用いて複数のセンサデバイスから取得されるセンサデータを利用する例示的な動作のブロック図が示されている。
【0088】
図８に示されるように、事象７は、複数の事象検出モジュール５～７によって検出され得る。例として、（センサＥによって提供される）センサデータＥは、加速度計データを含み得、事象検出モジュール５は、車両が所定の閾値よりも高い静的又は動的加速力を受けているかどうかを検出するために利用され得る。一方、（センサＦによって提供される）センサデータＦは、地震計データを含み得、事象検出モジュール６は、車両が所定の閾値よりも高い地面の移動／振動を受けているかどうかを検出するように訓練され得る。したがって、事象検出モジュール５の出力（例えば、車両が所定の閾値よりも高い静的又は動的加速力を受けていること／受けていないこと）、及び事象検出モジュール６の出力（例えば、車両が所定の閾値よりも高い地面の移動／振動を受けていること／受けていないこと）は、地震、掘削、ボーリング、ドリリング、又は同様の事象が生じているかどうかを検出するために（例えば、車両の１つ以上のプロセッサによって、事象検出モジュール５～６によって、などで）事象検出モジュール７に入力又は提供され得る。
【0089】
図５～図８を参照して上述した動作は、１つ以上の所定の事象（及び／又はそれに対応付けられる１つ以上の所定の事象特質）を検出するために（例えば、図４における動作Ｓ４２０で）車両の１つ以上のプロセッサによって行われる可能性のある処理に関する単なる例であって、他の可能性のある配置、修正、及び組合せが、本開示の範囲から除外されるべきではないことが理解され得る。
【0090】
図４に戻って参照して、センサデータを処理して１つ以上の所定の事象（及び／又はそれに対応付けられる１つ以上の所定の事象特質）を検出すると、動作Ｓ４３０で、１つ以上の所定の事象に対応付けられる情報は、更なる分析又は当局への報告のためにサーバ（例えば、サーバ１１０）に提供され得る。
【0091】
例えば、車両の１つ以上のプロセッサは、事象を検出するために使用される一連のセンサデータ、一連のセンサデータを含む大量のセンサデータ、及び当該一連のものの前及び／又は後に捕捉されるセンサデータ、並びに対応付けられる事象情報（例えば、事象場所情報、事象時間情報、事象結果、事象特質、事象予測など）を、通信インターフェース（例えば、通信インターフェース２８０など）を介してネットワーク（例えば、ネットワーク１２０）を通じてサーバに送信し得る。
【0092】
更に、１つ以上の他のセンサからのセンサデータはまた、サーバに提供され得る。例えば、所定のキーワード（例えば、助けて）が（音声センサによって捕捉される）音声データから検出される場合、音声データ及び対応付けられる画像データ（例えば、事象時間の間に事象場所の近くの場所で１つ以上の画像センサによって捕捉されるデータなど）の両方がサーバに送信され得る。
【0093】
更に、事象を検出するために処理されるセンサデータは、サーバに送信されなくてもよく、その代わり、事象検出を示すメッセージ若しくは情報（例えば、リアルタイム若しくはほぼリアルタイムで車両の１つ以上のプロセッサによって生成されるものなど）、及び／又は他のセンサデータがサーバに送信されてもよい。例えば、所定のキーワード（例えば、「助けて」、「負傷」など）が音声データから検出される場合、音声データは、サーバに送信されなくてもよく、その代わり、ショートメッセージ（例えば、「直ちに医療サポートが必要とされる」など）、情報（例えば、検出される事象の簡単な説明など）、及び／又は対応付けられる画像データがサーバに提供されてもよい。
【0094】
次に図９を参照すると、１つ以上の実施形態に係る、サーバ９００の例示的な構成要素の図が示されている。サーバ９００は、図１におけるサーバ１１０と同様であってもよく、図２～図８を参照して上述した任意のサーバと同様であってもよい。したがって、サーバ９００及び図１～図８において記載されるサーバに対応する説明は、特に明示的に記載されていない限り、互いに適用可能であり得る。
【0095】
図９を参照して、サーバ９００は、バス９１０と、プロセッサ９２０と、メモリ９３０と、ストレージ構成要素９４０と、入力構成要素９５０と、出力構成要素９６０と、通信インターフェース９７０と、を含み得、それらの各々は、図２を参照して上述したバス２１０、プロセッサ２２０、メモリ２３０、ストレージ構成要素２４０、入力構成要素２５０、出力構成要素２６０、及び通信インターフェース２８０とそれぞれ同様の機能及び役割を有し得る。したがって、それに対応する冗長な説明は、簡潔にするために以下で省略され得る。
【0096】
サーバ９００は、１つ以上の当局によって管理若しくは操作されてもよく、（例えば、センサデータが提供される車両の製造などの）１つ以上の車両製造者によって管理若しくは操作されてもよく、並びに／又はセンサデータ及び／若しくは事象情報を適切に管理若しくは利用し得る任意の好適な関係者によって管理若しくは操作されてもよい。
【0097】
実施形態によれば、サーバ９００は、１台以上の車両（例えば、車両１３０－１、車両１３０－２、車両２００など）からセンサデータ及び／又は事象情報を受信し、その後、センサデータ及び／又は事象情報を管理するように構成され得る。例えば、サーバ９００（又はそれに対応付けられるプロセッサ９２０）は、受信されるセンサデータ及び／又は事象情報に基づいて当局に連絡して、更に、（以下で更に記載される）センサデータ及び／又は事象情報を処理し、センサデータ及び／又は事象情報を記憶し（例えば、ひき逃げ若しくは車両による暴行などの犯罪を調査するか又は犯罪者を起訴するために使用され得る証拠として記憶し、自動車事故などの特定の事例について原因又は過失がある人を後で決定するための証拠として記憶する、など）、センサデータ及び／又は事象情報を１つ以上の他のデバイス（例えば、他のサーバ、他の車両など）と共有し、同種のことを行うように構成され得る。
【0098】
図１０を参照すると、１つ以上の実施形態に係る、センサデータを管理する方法１０００のフロー図が示されている。方法１０００は、図１のサーバ１１０又は図９のサーバ９００（若しくはそれに対応付けられるプロセッサ９２０）によって行われ得る。
【0099】
図１０に示されるように、動作Ｓ１０１０で、サーバは、１台以上の車両からセンサデータを受信し得る。例えば、サーバ（例えば、サーバ１１０、サーバ９００など）の１つ以上のプロセッサ（例えば、プロセッサ９２０など）は、１つ以上の所定の事象（及び／又はそれの１つ以上の所定の事象特質）を検出した１台以上の車両（例えば、車両１３０－１、車両１３０－２、車両２００など）からセンサデータを受信するように構成され得る。
【0100】
サーバの１つ以上のプロセッサは、ネットワーク（例えば、ネットワーク１２０）を通じて通信インターフェース（例えば、通信インターフェース９７０など）を介してセンサデータを受信し得る。代替的に又は追加的に、１つ以上のプロセッサは、１つ以上の記憶媒体（例えば、メモリ９３０、ストレージ構成要素９４０など）を介してセンサデータを受信してもよく、当該１つ以上の記憶媒体は、通信インターフェースを介して１台以上の車両からセンサデータを取得し、取得されるセンサデータを内部に記憶するように構成される。
【0101】
受信又は取得されるセンサデータは、事象（又はそれの特質）を検出するために使用される（例えば、１台以上の車両などによって使用される）一連のセンサデータ、一連のセンサデータを含む大量のセンサデータ、及び当該一連のものの前及び／又は後に捕捉されるセンサデータ、並びに対応付けられる事象情報（例えば、事象場所情報、事象時間情報など）を含み得る。
【0102】
動作Ｓ１０２０で、サーバは、１つ以上の当局との連絡を開始し得る。例えば、サーバの１つ以上のプロセッサは、事象に対応付けられる１つ以上の当局を決定し得、１つ以上の対応付けられる当局の情報を取得し得、その後、事象の情報を１つ以上の対応付けられる当局に提供し得る。当局に連絡するプロセスは、サーバによって自動的に行われ得る。１つ以上の当局との連絡を開始する動作に対応する更なる説明は、図１１～図１２を参照して以下で提供される。
【0103】
依然、図１０を参照して、動作Ｓ１０１０でセンサデータを受信すると、動作Ｓ１０２０で１つ以上の対応付けられる当局との連絡を開始する前に、サーバは、更に受信センサデータが処理される任意選択的な動作Ｓ１０３０を行い得る。例えば、任意選択的な動作Ｓ１０３０で、サーバの１つ以上のプロセッサは、事象発生を検証し得、センサデータを強化し得、同種のことを行い得る。更に受信センサデータを処理する動作に対応する更なる説明は、図１３を参照して以下で提供される。
【0104】
次に図１１を参照すると、１つ以上の実施形態に係る、１つ以上の当局との連絡を開始する例示的な方法１１００のフロー図が示されている。方法１１００の１つ以上の動作は、図１０における動作Ｓ１０２０の一部であり得、サーバの１つ以上のプロセッサによって行われ得る。
【0105】
図１１に示されるように、動作Ｓ１１１０で、事象に対応付けられる１つ以上の当局が決定される。例えば、サーバの１つ以上のプロセッサは、センサデータ及び／又は事象情報に基づいて、事象を処理するか又は事象に応答するのに最も好適な１つ以上の当局を決定するように構成され得る。
【0106】
実施形態によれば、１つ以上のプロセッサは、事象のタイプ、例えば、事象に関係する事例のタイプ、当局に必要とされる応答のタイプ、及び同種のものを決定し得る。例えば、１つ以上のプロセッサは、センサデータ及び／又は事象情報に基づいて、自動車事故（例えば、事象）が人的傷害、ひき逃げ事件、及び車両火災に関係していることを決定し得る。
【0107】
実施形態によれば、１つ以上のプロセッサは、１つ以上の事象タイプ検出モジュール（例えば、１つ以上のルールベースのアルゴリズム、１つ以上のＡＩ／ＭＬモデル、又はそれらの組合せを利用した１つ以上のモジュールなど）を利用して事象のタイプを決定し得る。例えば、１つ以上のプロセッサは、自動車事故に対応付けられるセンサデータ及び／又は事象情報を１つ以上の事象タイプ検出モジュールに入力又は提供し得、１つ以上の事象タイプ検出モジュールは、自動車事故が、傷害／医療関連の事例、犯罪的な事例、及び消防／救助関連の事例を伴うことを（例えば、センサデータに含まれるキーワードなどに基づいて）決定し得る。
【0108】
事象のタイプを決定すると、１つ以上のプロセッサは、１つ以上の記憶媒体（例えば、メモリ９３０、ストレージ構成要素９４０など）から利用可能な当局（例えば、システム記録における当局、利用可能な労力を有する当局など）の情報を取得し得る。各々の利用可能な当局の情報は、例えば、記録ファイルの形態で１つ以上の記憶媒体に予め記憶され得る。
【0109】
例えば、図１２を参照すると、１つ以上の実施形態に係る、利用可能な当局の情報を含む記録ファイル１２００の例が示されている。記録ファイル１２００は、連続的に、定期的に、又はトリガ事象に応じて、サーバによって取得され、及び／又はそれぞれの当局によって提供され得る。
【0110】
図１２に示されるように、利用可能な当局の情報は、当局のタイプ又はカテゴリ（例えば、医療、救助、犯罪など）、各当局の場所、当局の名前、当局の連絡先（例えば、ホットラインの連絡先、オンラインの連絡先など）、当局のタイプ、及び同種のものを含み得る。
【0111】
記録ファイルは、図１２に示されるものよりも多い／少ない情報を含んでもよく、及び／又は情報は、異なる様式で配置されてもよいことが理解され得る。例えば、複数の記録ファイルが生成及び記憶されてもよく、例えば、「医療」、「傷害」、又は「病気」のタイプに対応付けられる当局の情報を記録する第１の記録ファイルが生成されてもよく、「犯罪」又は「調査」のタイプに対応付けられる当局の情報を記録する第２の記録ファイルが生成されてもよく、同種のものが生成されてもよい。更に、記録ファイルに含まれる情報は、最新の情報（例えば、最新の利用可能性、最新の連絡先情報など）を含むようにサーバ及び／又は対応付けられる当局によって連続的に（又は定期的に）更新され得ることも理解され得る。
【0112】
このために、事象タイプを決定すると、サーバの１つ以上のプロセッサは、（例えば、記録ファイルの形態などで）利用可能な当局の情報を１つ以上の記憶媒体から取得し得、事象に関係する事例を処理するのに最も適切な又は好適な当局を決定し得る。
【0113】
例として、（動作Ｓ１０１０で受信される）受信センサデータが、傷害関連の事例、犯罪関連の事例、及び消防／救助関連の事例を伴う自動車事故を示しているという決定に基づいて、サーバの１つ以上のプロセッサは、利用可能な当局の情報を含む記録ファイル（例えば、記録ファイル１２００）を１つ以上の記憶媒体から取得し得、（例えば、キーワード検索に基づいて、既定のマッピングに基づいて、などで）傷害関連の事例、犯罪関連の事例、及び／又は消防／救助関連の事例を処理するのにどの当局が最も適切又は好適であるかを決定し得、それから連絡方法を決定し得る。
【0114】
実施形態によれば、サーバの１つ以上のプロセッサは、事象タイプを当局タイプと比較してその間の関連レベルを決定し得、最も適切な又は好適な当局として、最高の関連レベルを有する当局を選択し得る。例えば、１つ以上のプロセッサは、自動車事故が傷害関連の事例を伴うことを決定し得、「ＸＸ医療センタ」が（「ＹＹ国立病院」と比較すると）自動車事故に対してより高い関連レベルを有することを決定し得る。これは、「ＸＸ医療センタ」の当局タイプが、そこに含まれるキーワード「傷害」を有し、「ＸＸ医療センタ」が、自動車事故の傷害関連の事例を処理するのに利用可能であることを示すためである。したがって、１つ以上のプロセッサは、自動車事故を報告するために連絡すべき当局のうちの１つとして「ＸＸ医療センタ」を選択し得る。
【0115】
複数の当局が、同じタイプの事例を処理するのに利用可能である実施形態によれば、１つ以上のプロセッサは、事象情報に基づいて、複数の利用可能な当局から最も適切な当局を決定し得る。例えば、図１２に示される例では、「ＸＹ州消防署」及び「ＹＸ州消防署」の２つの当局が、自動車事故の消防／救助関連の事例を処理するのに利用可能である。この点に関して、１つ以上のプロセッサは、事象場所（例えば、消防／救助が必要とされる場所）を特定して、自動車事故を報告するために連絡すべき当局のうちの１つとして、事象場所に最も近い当局を選択し得る。
【0116】
図１１に戻って参照して、連絡すべき対応付けられる当局を決定すると、動作Ｓ１１２０で、サーバは、決定される当局に事象情報を提供し得る。事象情報は、事象の場所と、事象の識別情報と、事象の緊急レベルと、事象に関係する事例と、任意の他の好適な情報と、を含み得、当該情報は、それに基づいて、応答する措置を当局が準備することを可能にする。
【0117】
例えば、サーバの１つ以上のプロセッサは、テキストの報告を生成して、対応付けられる当局の１つ以上のデバイスにテキストの報告を送信し得、ブロードキャスト音声ファイルを生成して、対応付けられる当局のブロードキャストシステムに当該ブロードキャスト音声ファイルを提供し得、トリガ信号を生成して、対応付けられる当局の警告システムをトリガし得、同種のことを行い得る。
【0118】
サーバが、対応付けられる当局によって管理又は操作される実施形態によれば、サーバの１つ以上のプロセッサは、サーバの出力構成要素（例えば、出力構成要素９６０など）により事象情報を直接提供し得る。例えば、出力構成要素は、１つ以上のプロセッサによって提供される事象情報が表示され得るディスプレイスクリーンを含み得、特定の事象タイプ（例えば、緊急事象など）に従って特定の方法で点滅するように１つ以上のプロセッサによってトリガされ得る緊急ＬＥＤを含み得、特定の事象タイプに従って特定の方法で音を生成するように１つ以上のプロセッサによってトリガされ得るサイレンブザーを含み得、同種のものを含み得る。
【0119】
次に図１３を参照すると、１つ以上の実施形態に係る、更に受信センサデータを処理する方法１３００のフロー図が示されている。方法１３００の１つ以上の動作は、図１０における任意選択的な動作Ｓ１０３０の一部であり得、サーバの１つ以上のプロセッサによって行われ得る。
【0120】
図１３に示されるように、動作Ｓ１３１０で、サーバは、複数のデバイスからセンサデータを取得し得る。例えば、センサデータが受信される車両（本明細書で「ソース車両」と称され得る）に加えて、サーバ（又はそれに対応付けられる１つ以上のプロセッサ）は、１つ以上の追加の車両及び／又は１つ以上の追加のサーバから、ソース車両によって提供されるセンサデータに対応付けられる事象に対応するセンサデータを取得し得る。
【0121】
すなわち、サーバは、複数のデバイス（例えば、車両、サーバなど）からの複数のセンサデータを利用して、特定の事象を検証、分析、理解、又は解読し得る。例えば、所定の事象（例えば、高い重力、又は道路の真ん中を歩行している歩行者など）が単一の車両によって検出される場合、これは、事象（例えば、地震若しくは非常に酔っ払っている人など）を充分に示さない場合があるか、又は充分な信頼性をもって事象を示さない場合がある。しかしながら、所定数のデバイスが事象を検出する場合（例えば、所定数のデバイスが、高い重力を捕捉する場合）、又は所定の期間、事象が検出される（例えば、１分を超える時間、歩行者が道路の真ん中を歩行している）場合、事象は、サーバによって検証又は確認され得る。
【0122】
【0123】
まず図１４を参照すると、１つ以上の実施形態に係る、複数の車両からセンサデータを取得する動作のブロック図が示されている。図１４に示されるように、サーバ１は、複数の車両（車両Ａ及び車両Ｂ）に対して通信可能に接続され得、事象１に対応付けられるセンサデータを複数の車両から取得するように構成され得る。
【0124】
例えば、サーバ１はまず、車両Ａからセンサデータを受信し得、センサデータは、自動車事故が生じていることを示す。この点に関して、１つ以上の対応付けられる当局との連絡を開始する前に、サーバ１は、対応付けられるセンサデータを提供できる１つ以上の対応付けられる車両（例えば、事象時間に、事象場所に又は事象場所の近くに位置する車両など）を決定し得、対応付けられるセンサデータ、例えば、画像データ、音声データ、温度データ、及び同種のものを１つ以上の対応付けられる車両から取得し得る。図１４に示される例では、サーバ１は、車両Ｂが、対応付けられるセンサデータを提供できることを決定し得、更なる処理のために、対応付けられるセンサデータを車両Ｂから取得し得る。
【0125】
次に図１５を参照すると、１つ以上の実施形態に係る、車両及び別のサーバからセンサデータを取得する動作のブロック図が示されている。図１５に示されるように、サーバ１は、車両Ａ及びサーバ２に対して通信可能に接続され得、事象１に対応付けられるセンサデータを車両Ａ及びサーバ２から取得するように構成され得る。
【0126】
図１４を参照して上述した例示的な使用ケースと同様に、サーバ１はまず、車両Ａからセンサデータを受信し得、センサデータは、自動車事故が生じていることを示す。この点に関して、図１４を参照して上述したように、対応付けられるセンサデータを１つ以上の他の車両から取得する代わりに、又はそれに加えて、サーバ１は、対応付けられるセンサデータをサーバ２から取得し得る。サーバ２は、１台以上の車両からセンサデータを取得するために、及びセンサデータを管理するために（例えば、更にセンサデータを処理する、事象情報を当局に報告する、などのために）利用される別のサーバであり得る。
【0127】
図１３に戻って参照して、動作Ｓ１３１０で複数のデバイスからセンサデータを取得すると、サーバは、動作Ｓ１３２０で事象を検証し得る。例えば、サーバの１つ以上のプロセッサは、複数のデバイスによって提供されるセンサデータに基づいて、ソース車両によって提供されるセンサデータ及び／又は事象情報において示される事象が正確であるかどうか（例えば、事象が実際に生じているかどうか、任意の事例がソース車両によって見逃されている／検出されていないかどうか、など）を決定し得る。サーバは、任意の適切な動作、例えば、複数のデバイスから取得されるセンサデータを、ソース車両から取得されるセンサデータと比較すること、及び同種のことを行って事象を検証し得る。
【0128】
したがって、事象が正確であるという（例えば、事象が実際に起きている、事象が、不正確な事例も含まず、検出されていない事例も有していない、などの）決定に基づいて、サーバは、図１０～図１２を参照して上述したように、対応付けられる当局との連絡を開始し得る。逆に、事象が正確でないという決定に基づいて、サーバは、対応付けられる当局との連絡を開始する前に事象情報に対して修正を行ってもよく、又は単に、対応付けられる当局との連絡を開始しなくてもよい。
【0129】
依然、図１３を参照して、動作Ｓ１３１０で複数のデバイスからセンサデータを取得すると、動作Ｓ１３２０で事象を検証する前に、サーバは、任意選択的な動作Ｓ１３３０を行って、取得されるセンサデータを強化し得る。
【0130】
例えば、１つ以上のプロセッサは、任意の欠けているセンサデータ及び／又は事象情報を補い得、センサデータに対して修正及び／又は調整を行い得、低品質のセンサデータに対してノイズキャンセリング動作を行い得、同種のことを行い得る。
【0131】
上記を考慮して、本開示の例示的な実施形態は、車両における搭載デバイスを利用して、当局からの対処を必要とし得る事象を自動的に検出する方法及びシステムを提供する。更に、事象を検出すると、例示的な実施形態の方法及びシステムは自動的に、対応付けられる当局を検出し、対応付けられる当局との連絡を開始して事象を報告し得る。更に、例示的な実施形態の方法及びシステムは、事象を当局に報告する前に、事象が正確に検出されているかどうかを検証し得る。
【0132】
最終的に、本開示の例示的な実施形態は、事象の効率的且つ効果的な識別及び報告を提供する。例えば、事象の識別及び報告は、人の識別及び報告よりも少ない遅延で生じ得る。更に、人及び／又は単一の車両によって検出されないか又は検出可能でない事象は、効果的且つ自動的に検出され得る。更に、事象は、より高い精度で確認又は検出され得、そしてこれにより、誤った警告又は偽の報告の割合が低減され、それによって、当局のリソースが保たれる。
【0133】
本明細書に開示されるプロセス／フローチャートにおけるブロックの特定の順序又は階層は、例示的なアプローチの実例であることが理解される。設計の好みに基づいて、プロセス／フローチャートにおけるブロックの特定の順序又は階層は再配置され得ることが理解される。更に、一部のブロックが組み合わされ得るか又は省略され得る。添付の方法は、見本の順序で様々なブロックの本要素を特許請求しており、提示される特定の順序又は階層に限定されることを意味するものではない。
【0134】
一部の実施形態は、統合の任意の可能性のある技術的詳細レベルでのシステム、方法、及び／又はコンピュータ可読媒体に関し得る。更に、上述した上記構成要素のうちの１つ以上は、コンピュータ可読媒体において記憶され少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令として実装され得る（及び／又は少なくとも１つのプロセッサを含み得る）。コンピュータ可読媒体は、プロセッサに動作を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読非一時的記憶媒体（又は媒体（複数））を含み得る。
【0135】
コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによって使用される命令を保持及び記憶し得る有形デバイスであり得る。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子記憶デバイス、磁気記憶デバイス、光記憶デバイス、電磁記憶デバイス、半導体記憶デバイス、又は以上の任意の好適な組合せであり得るが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的なリストには、以下、すなわち、ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブルコンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピーディスク、命令が記録されたパンチカード又は溝内の隆起構造などの機械的に符号化されたデバイス、及び以上の任意の好適な組合せが含まれる。本明細書で使用されるコンピュータ可読記憶媒体は、電波若しくは他の自由に伝播する電磁波、導波路若しくは他の送信媒体を通じて伝播する電磁波（例えば、光ファイバケーブルを通過する光パルス）、又はワイヤを通じて送信される電気信号などの、一時的な信号自体であると解釈されるべきではない。
【0136】
本明細書に記載されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれの計算／処理デバイスにダウンロードされ得るか、又はネットワーク、例えば、インターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、及び／若しくは無線ネットワークを介して外部コンピュータ若しくは外部記憶デバイスにダウンロードされ得る。ネットワークは、銅送信ケーブル、光送信ファイバ、無線送信、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイコンピュータ、及び／又はエッジサーバを備え得る。各計算／処理デバイス内のネットワークアダプタカード又はネットワークインターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、それぞれの計算／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶するためにコンピュータ可読プログラム命令を転送する。
【0137】
動作を実行するコンピュータ可読プログラムコード／命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路用の構成データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋、若しくは同種のものなどのオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語若しくは同様のプログラミング言語などの手続き型プログラミング言語を含む１つ以上のプログラミング言語の任意の組合せで書かれたソースコード若しくはオブジェクトコードのいずれかであり得る。コンピュータ可読プログラム命令は、ユーザのコンピュータ上で完全に実行され得るか、ユーザのコンピュータ上で部分的に実行され得るか、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして実行され得るか、ユーザのコンピュータ上で部分的に且つリモートコンピュータ上で部分的に実行され得るか、又はリモートコンピュータ若しくはサーバ上で完全に実行され得る。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）若しくはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続され得るか、又は（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを通じて）外部コンピュータへの接続が行われ得る。一部の実施形態では、例えば、プログラマブルロジック回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、態様又は動作を行うために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して電子回路をパーソナライズすることによってコンピュータ可読プログラム命令を実行し得る。
【0138】
当該コンピュータ可読プログラム命令は、マシンを生成するために汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供され得、その結果、コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行される命令は、フローチャート及び／又はブロック図のブロック若しくはブロック（複数）において指定される機能／行為を実装する手段を生成する。当該コンピュータ可読プログラム命令はまた、コンピュータ、プログラマブルデータ処理装置、及び／又は他のデバイスに特定の方法で機能するように指示し得るコンピュータ可読記憶媒体に記憶され得、その結果、命令が内部に記憶されたコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート及び／又はブロック図のブロック若しくはブロック（複数）において指定される機能／行為の態様を実装する命令を含む製造物品を備える。
【0139】
コンピュータ可読プログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、又は別のデバイス上にロードされて、コンピュータ、他のプログラマブル装置、又は他のデバイス上で一連の動作ステップを行わせて、コンピュータ実装プロセスを生成し得、その結果、コンピュータ、他のプログラマブル装置、又は他のデバイス上で実行される命令は、フローチャート及び／又はブロック図のブロック若しくはブロック（複数）において指定される機能／行為を実装する。
【0140】
図におけるフローチャート及びブロック図は、様々な実施形態に係るシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体の可能性のある実装態様のアーキテクチャ、機能、及び動作を示す。この点に関して、フローチャート又はブロック図における各ブロックは、指定された論理機能を実装する１つ以上の実行可能命令を備える命令のモジュール、セグメント、又は一部を表し得る。方法、コンピュータシステム、及びコンピュータ可読媒体は、図で描写されるものと比べて、追加のブロック、より少ないブロック、異なるブロック、又は異なって配置されたブロックを含み得る。一部の代替的な実装態様では、ブロックに記される機能は、図に記される順序と関係なく生じ得る。例えば、連続して示される２つのブロックは実際、同時に若しくは実質的に同時に実行され得るか、又はブロックは、関連する機能に応じて、逆の順序で実行されることもあり得る。ブロック図の各ブロック及び／又はフローチャート図、並びにブロック図のブロック及び／又はフローチャート図の組合せは、指定された機能若しくは行為を行うか又は専用ハードウェア及びコンピュータ命令の組合せを実行する専用のハードウェアベースのシステムによって実装され得ることにも留意されたい。
【0141】
本明細書に記載されるシステム及び／又は方法は、ハードウェア、ファームウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの組合せの様々な形態で実装され得ることが明らかであろう。当該システム及び／又は方法を実装するために使用される実際の専用制御ハードウェア又はソフトウェアコードは、実装態様の限定ではない。したがって、システム及び／又は方法の動作及び挙動は、特定のソフトウェアコードを参照することなく本明細書に記載されており、ソフトウェア及びハードウェアは、本明細書の説明に基づいてシステム及び／又は方法を実装するように設計され得ることが理解される。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【外国語明細書】