特表2022-529848データ分析方法、装置、電子機器およびコンピュータ記憶媒体
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2022-06-24
(54)【発明の名称】データ分析方法、装置、電子機器およびコンピュータ記憶媒体
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20220617BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2021563280
(86)(22)【出願日】2020-05-27
(85)【翻訳文提出日】2021-10-25
(86)【国際出願番号】 CN2020092589
(87)【国際公開番号】W WO2021063004
(87)【国際公開日】2021-04-08
(31)【優先権主張番号】201910945674.1
(32)【優先日】2019-09-30
(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】521300902
【氏名又は名称】上▲海▼商▲湯▼▲臨▼▲港▼智能科技有限公司
【氏名又は名称原語表記】ＳＨＡＮＧＨＡＩ ＳＥＮＳＥＴＩＭＥ ＬＩＮＧＡＮＧ ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＴ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＣＯ．， ＬＴＤ．
【住所又は居所原語表記】Ｒｏｏｍ ０１， ２ｎｄ Ｆｌｏｏｒ， Ｎｏ． ２９， ３０， Ｌａｎｅ １７７５， Ｑｉｕｓｈａｎ Ｒｏａｄ， Ｍｕｃｈｅｎｇ Ｔｏｗｎ， Ｌｉｎｇａｎｇ Ｎｅｗ Ａｒｅａ， Ｃｈｉｎａ （Ｓｈａｎｇｈａｉ） Ｐｉｌｏｔ Ｆｒｅｅ Ｔｒａｄｅ Ｚｏｎｅ， Ｓｈａｎｇｈａｉ ２００２３２， Ｃｈｉｎａ
(74)【代理人】
【識別番号】100078282
【弁理士】
【氏名又は名称】山本 秀策
(74)【代理人】
【識別番号】100113413
【弁理士】
【氏名又は名称】森下 夏樹
(74)【代理人】
【識別番号】100181674
【弁理士】
【氏名又は名称】飯田 貴敏
(74)【代理人】
【識別番号】100181641
【弁理士】
【氏名又は名称】石川 大輔
(74)【代理人】
【識別番号】230113332
【弁護士】
【氏名又は名称】山本 健策
(72)【発明者】
【氏名】▲張▼▲勝▼
(72)【発明者】
【氏名】彭明星
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049CC11
(57)【要約】
本発明の実施例は、データ分析方法、装置、電子機器およびコンピュータ記憶媒体を開示し、当該データ分析方法は、ＤＭＳによって送信される運転者データおよびＡＤＡＳによって送信される車両データを受信することであって、ここで、運転者データは、運転者行動データとＤＭＳの第１機器識別子を含み、車両データは、車両進行データとＡＤＡＳの第２機器識別子を含むことと、データベースで確立される機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係に従って、第１機器識別子と第２機器識別子にそれぞれ対応する車両識別子をそれぞれ決定することと、第１機器識別子と第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、運転者行動データおよび車両進行データに従って、運転者のデータ分析および／または車両のデータ分析を実行することと、を含む。
【選択図】図１
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
データ分析方法であって、運転者モニタリングシステム（ＤＭＳ）によって送信される運転者データおよび先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）によって送信される車両データを受信することであって、前記運転者データは、運転者行動データと前記ＤＭＳの第１機器識別子を含み、前記車両データは、車両進行データと前記ＡＤＡＳの第２機器識別子を含み、前記ＤＭＳおよび前記ＡＤＡＳは、車両に設置されることと、
データベースで確立される機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係に従って、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子にそれぞれ対応する車両識別子をそれぞれ決定することと、
前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記運転者行動データおよび前記車両進行データに従って、運転者データの分析および／または車両データの分析を実行することと、を含む、前記データ分析方法。
【請求項2】
前記運転者データは、さらに、運転者の顔特徴を含み、前記データ分析方法は、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記データベースで前記運転者の顔特徴と前記運転者行動データ、前記車両進行データ、前記同じ車両識別子とのそれぞれの対応関係を確立することをさらに含む、
請求項１に記載のデータ分析方法。
【請求項3】
前記データベースには、複数の運転者の顔特徴が記憶され、前記データ分析方法は、運転者データの分析要求を取得することであって、前記運転者データの分析要求は、分析するように要求される顔特徴を含むことと、
前記データベースで、前記分析するように要求される顔特徴とマッチングする運転者の顔特徴を決定し、決定される前記運転者の顔特徴に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データを取得することと、
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者のデータ分析を実行することと、をさらに含む、
請求項２に記載のデータ分析方法。
【請求項4】
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者のデータ分析を実行することは、決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者運転行動の安全性を分析することを含む、
請求項３に記載のデータ分析方法。
【請求項5】
前記運転者の顔特徴は、運転者の顔画像から抽出される特徴である、請求項２ないし４のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
【請求項6】
前記データベースでは、１つの運転者の顔特徴は、１つまたは複数の車両識別子に対応する、請求項２ないし５のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
【請求項7】
前記データベースでは、１つの車両識別子は、１つまたは複数の運転者の顔特徴に対応する、請求項２ないし６のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
【請求項8】
前記データ分析方法は、車両データの分析要求を受信することであって、前記車両データの分析要求は、分析するように要求される車両識別子を含むことと、
前記データベースで、前記分析するように要求される車両識別子とマッチングする車両識別子を決定し、決定される前記車両識別子に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データを取得することと、
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、車両のデータ分析を実行することと、をさらに含む、
請求項１ないし７のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
【請求項9】
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、車両のデータ分析を実行することは、決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、車両進行の安全性を分析することを含む、
請求項８に記載のデータ分析方法。
【請求項10】
前記データベースには、車両識別子とフリート識別子との第２マッピング関係が事前に確立され、前記データ分析方法は、前記第２マッピング関係に従って、同じフリート識別子に対応する少なくとも２つの車両識別子を決定することと、
前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することと、をさらに含む、
請求項１ないし９のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
【請求項11】
前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することは、前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する車両の運転安全性を分析することを含む、
請求項１０に記載のデータ分析方法。
【請求項12】
前記データベースには、運転者の顔特徴とフリート識別子との第３マッピング関係が事前に確立され、前記データ分析方法は、前記第３マッピング関係に従って、同じフリート識別子に対応する少なくとも２つの運転者の顔特徴を決定することと、
前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することと、をさらに含む、
請求項１０に記載のデータ分析方法。
【請求項13】
前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することは、前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する運転者に対して、運転行動安全性の分析を実行することを含む、
請求項１２に記載のデータ分析方法。
【請求項14】
前記運転者行動データは、欠伸、電話を掛ける、水を飲む、タバコを吸う、化粧、運転者が運転位置にないのうちの少なくとも１つを含み、前記車両進行データは、車線逸脱警報、前方衝突警報、スピード違反警報、車両前に歩行者が現れる、後方衝突警報、車両前の障害物警報のうちの少なくとも１つを含む、請求項１ないし１３のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
【請求項15】
前記データ分析方法は、結果情報を第三者機器に送信することをさらに含み、前記結果情報は、運転者のデータ分析および／または車両のデータ分析を介して得られる分析結果を含む、
請求項１ないし１４のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
【請求項16】
前記データ分析方法は、運転者のデータ分析および／または車両のデータ分析を介して得られる分析結果を前記車両の車載機器に送信し、または、前記分析結果に従って推薦情報を取得して、前記車載機器に前記推薦情報を送信することをさらに含む、
請求項１ないし１５のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
【請求項17】
受信モジュール、第１処理モジュールおよび第２処理モジュールを備える、データ分析装置であって、前記受信モジュールは、運転者モニタリングシステム（ＤＭＳ）によって送信される運転者データおよび先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）によって送信される車両データを受信するように構成され、前記運転者データは、運転者行動データと前記ＤＭＳの第１機器識別子を含み、前記車両データは、車両進行データと前記ＡＤＡＳの第２機器識別子を含み、前記ＤＭＳおよび前記ＡＤＡＳは、車両に設置され、
前記第１処理モジュールは、データベースで確立される機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係に従って、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子にそれぞれ対応する車両識別子をそれぞれ決定するように構成され、
前記第２処理モジュールは、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記運転者行動データおよび前記車両進行データに従って、運転者データの分析および／または車両データの分析を実行するように構成される、前記データ分析装置。
【請求項18】
プロセッサと、プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを記憶するように構成されるメモリとを備える、電子機器であって、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行して、請求項１ないし１６のいずれか一項に記載のデータ分析方法を実行するように構成される、前記電子機器。
【請求項19】
コンピュータプログラムを記憶する、コンピュータ記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムは、プロセッサによって実行されるときに、請求項１ないし１６のいずれか１項に記載のデータ分析方法を実現する、前記コンピュータ記憶媒体。
【請求項20】
コンピュータプログラム命令を含む、コンピュータプログラム製品であって、当該コンピュータプログラム命令は、コンピュータに請求項１ないし１６のいずれか一項に記載のデータ分析方法を実行させる、前記コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、２０１９年９月３０日に中国特許局に提出された、出願番号が２０１９１０９４５６７４．１である中国特許出願に基づいて提出されるものであり、当該中国特許出願の優先権を主張し、当該中国特許出願の全ての内容は、全文を参照する方式で本発明に組み込まれる。
【0002】
本発明は、車両システムのデータ分析技術に関し、特に、データ分析方法、装置、電子機器およびコンピュータ記憶媒体に関する。
【背景技術】
【0003】
企業が運営するフリートであろうと、一般の旅客輸送サービス、物流輸送サービスなどのフリートであろうと、フリートの管理は、常に事業者が直面する困難な問題である。フリートの管理動作では、運転者の管理、車両の管理も重要な動作であるため、効果的なデータ分析の技術案を提供する必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本発明の実施例は、データ分析の技術的解決策をを提供しようとする。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本発明の実施例は、データ分析方法を提供し、前記方法は、運転者モニタリングシステム（ＤＭＳ：Ｄｒｉｖｅｒ Ｍｏｎｉｔｏｒ Ｓｙｓｔｅｍ）によって送信される運転者データおよび先進運転支援システム（ＡＤＡＳ：Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｉｎｇ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）によって送信される車両データを受信することであって、ここで、前記運転者データは、運転者行動データと前記ＤＭＳの第１機器識別子を含み、前記車両データは、車両進行データと前記ＡＤＡＳの第２機器識別子を含み、前記ＤＭＳおよび前記ＡＤＡＳは、車両に設置されることと、データベースで確立される機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係に従って、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子にそれぞれ対応する車両識別子をそれぞれ決定することと、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記運転者行動データおよび前記車両進行データに従って、運転者のデータ分析および／または車両のデータ分析を実行することと、を含む。
【0006】
本発明の実施例は、さらに、受信モジュール、第１処理モジュールおよび第２処理モジュールを備える、データ分析装置を提供し、ここで、前記受信モジュールは、ＤＭＳによって送信される運転者データおよびＡＤＡＳによって送信される車両データを受信するように構成され、ここで、前記運転者データは、運転者行動データと、前記ＤＭＳの第１機器識別子を含み、前記車両データは、車両進行データと、前記ＡＤＡＳの第２機器識別子を含み、前記ＤＭＳおよび前記ＡＤＡＳは、車両に設置され、前記第１処理モジュールは、データベースで確立される機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係に従って、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子にそれぞれ対応する車両識別子をそれぞれ決定するように構成され、前記第２処理モジュールは、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記運転者行動データおよび前記車両進行データに従って、運転者データの分析および／または車両データの分析を実行するように構成される。
【0007】
本発明の実施例は、さらに、プロセッサと、プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを記憶するように構成されるメモリとを備える、電子機器を提供し、ここで、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行して、上記の任意の１つのデータ分析方法を実行するように構成される。
【0008】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータプログラムを記憶する、コンピュータ記憶媒体を提供し、当該コンピュータプログラムは、プロセッサによって実行されるときに、上記の任意の１つのデータ分析方法を実現する。
【0009】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータプログラム命令を含む、コンピュータプログラム製品を提供し、当該コンピュータプログラム命令は、コンピュータが実行するときに、上記の任意の１つのデータ分析方法を実現するようにする。
【発明の効果】
【0010】
本発明の実施例によるデータ分析方法、装置、電子機器およびコンピュータ記憶媒体において、ＤＭＳによって送信される運転者データおよびＡＤＡＳによって送信される車両データを受信し、ここで、前記運転者データは、運転者行動データと前記ＤＭＳの第１機器識別子を含み、前記車両データは、車両進行データと前記ＡＤＡＳの第２機器識別子を含み、前記ＤＭＳおよび前記ＡＤＡＳは、車両に設置され、データベースで確立される機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係に従って、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子にそれぞれ対応する車両識別子をそれぞれ決定し、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記運転者行動データおよび前記車両進行データに従って、運転者のデータ分析および／または車両のデータ分析を実行するこのようにして、本発明の実施例において、車両識別子を媒介として、同じ車両の運転者行動データと車両進行データを関連付けることができ、さらに、同じ車両の運転者行動データと車両進行データを組み合わせてデータ分析を実行することができ、データ分析の包括性、精度および柔軟性を向上させて、効果的な運転者管理、車両管理および／またはフリート管理を実行することができる。
【0011】
上記した一般的な説明および後述する詳細な説明は、単なる例示および説明に過ぎず、本発明を限定するものではないことを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【0012】
ここでの図面は、本明細書に組み込まれてその一部を構成し、これらの図面は、本発明と一致する実施例を示すものであり、明細書とともに本発明の実施例の技術的解決策を説明するために使用される。
【図1】本発明の実施例のデータ分析方法の例示的なフローチャートである。
【図2】本発明の実施例の適用シナリオのアーキテクチャの概略図である。
【図3】本発明の実施例のデータ分析装置の構成の例示的な構造図である。
【図4】本発明の実施例の電子機器の例示的な構造図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下は、図面および実施例を参照して、本発明の実施例をより詳しく説明する。ここで提供される実施例は、本発明の実施例を説明するためにのみ使用され、本発明の実施例を限定するものではないことを理解されたい。さらに、以下で提供される実施例は、本発明の部分的な実施例を実施するために使用され、本発明のすべての実施例を実施するために提供されることではなく、競合することなく、本発明の実施例に記載の技術的解決策は、任意に組み合わせる方式で実施されることができる。
【0014】
本発明の実施例において、「備える」、「含む」またはその任意の他の変形の用語は、非排他的な含みを覆われることを意図し、それにより、一連の要素を含む方法または装置は、明示的に記載される要素を含むだけでなく、さらに、明示的に列挙されない他の要素を含み、または、方法または装置を実施するための固有の要素も含むことに留意されたい。より多くの制限なしに、「１つの…を含む」という文で限定される要素は、前記要素を含む方法または装置に、別の関連要素（例えば、方法におけるステップまたは装置におけるユニットであり、例示のユニットは、部分的な回路、部分的なプロセッサ、部分的なプログラム、またはソフトウェアなどであり得る）の存在を排除しない。
【0015】
例えば、本発明の実施例によるデータ分析方法は、一連のステップを含むが、本発明の実施例によるデータ分析方法は、記載されるステップに限定されなく、同様に、本発明の実施例によるデータ分析装置は、一連のモジュールを備えるが、本発明の実施例による装置は、明示的に記載されるモジュールを含むことに限定されなく、さらに、関連情報を取得するために、または情報に基づいて、処理するために設定する必要があるモジュールを備える。
【0016】
本明細書における「および／または」という用語は、関連付けられた対象を説明する単なる関連付けであり、３種類の関係が存在し得ることを表示し、例えば、Ａおよび／またはＢは、Ａが独立で存在する場合、ＡとＢが同時に存在する場合、Ｂが独立で存在する場合などの３つの場合を表示する。さらに、本明細書における「少なくとも１つ」という用語は、複数のうちの１つまたは複数のうちの少なくとも２つの任意の組み合わせを示し、例えば、Ａ、Ｂ、Ｃのうちの少なくとも１つを含むことは、Ａ、ＢおよびＣで構成されるセットから選択された任意の１つまたは複数の要素を含むことを示す。
【0017】
本発明の実施例の適用シナリオは、車載機器とクラウドプラットフォームによって組み合わせるコンピュータシステムであり得、多くの他の汎用または専用コンピューティングシステム環境または構成とともに操作することができる。例示的に、車載機器は、車両に実装されるＤＭＳ、ＡＤＡＳまたは他の機器であり得、クラウドプラットフォームは、小型コンピュータシステムまたは大型コンピュータシステムを含む分散型クラウドコンピューティングテクノロジ環境などであり得る。
【0018】
車載機器、クラウドプラットフォームなどは、コンピュータシステムによって実行される、コンピュータシステム実行可能命令（プログラムモジュールなど）の一般的な文脈で説明されることができる。通常、プログラムモジュールは、ルーチン、プログラム、ターゲットプログラム、コンポーネント、ロジック、データ構造などを含み得、これらは、特定のタスクを実行するか、または特定の抽象データカテゴリを実現する。クラウドプラットフォームにおいて、タスクは、通信ネットワークリンクを通する遠隔処理機器によって実行される。クラウドプラットフォームにおいて、プログラムモジュールは、記憶機器を備えるローカルまたは遠隔コンピューティングシステム記憶媒体に配置されることができる。
【0019】
本実施例において、車載機器は、車両のセンサ、位置づけ装置などと通信接続でき、車載機器は、通信接続を介して車両のセンサによって収集されるデータ、および位置づけ装置によって報告される地理位置情報などを取得することができる。例示的に、車両のセンサは、ミリ波レーダ、レーザーレーダ、カメラなどの機器のうちの少なくとも１つであり得、位置づけ装置は、全地球測位システム（ＧＰＳ：Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、北斗衛星ナビゲーションシステムまたはガリレオ衛星ナビゲーションシステムのうち少なくとも１つの位置づけシステムに基づく位置づけサービスを提供する装置であり得る。
【0020】
本発明のいくつかの実施例において、データ分析方法を提案し、本発明の実施例は、運転行動分析、車両運用管理、運転者管理、ビジネス行動分析などの分野に適用されることができる。
【0021】
本発明の実施例のデータ分析方法は、車載機器と通信接続を形成するクラウドプラットフォームに適用されることができる。
【0022】
【0023】
ステップ１０１において、ＤＭＳによって送信される運転者データおよびＡＤＡＳによって送信される車両データを受信し、ここで、運転者データは、運転者行動データとＤＭＳの第１機器識別子を含み、車両データは、車両進行データとＡＤＡＳの第２機器識別子を含み、ＤＭＳおよびＡＤＡＳは、車両に設置される。
【0024】
本実施例において、第１機器識別子は、ＤＭＳを示す唯一の識別子であり、第２機器識別子は、ＡＤＡＳを示す唯一の識別子である。ＤＭＳの第１機器識別子は、ＤＭＳのＩＤまたはＤＭＳの他の識別子情報であり得、ＡＤＡＳの第２機器識別子は、ＡＤＡＳのＩＤまたはＡＤＡＳの他の識別子情報であり得る。
【0025】
例示的に、運転者行動データは、欠伸、電話を掛ける、水を飲む、タバコを吸う、化粧、運転者が運転位置にないなどのうちの少なくとも１つを含み得る。車両進行データは、車線逸脱警報、前方衝突警報、スピード違反警報、車両前に歩行者が現れる、後方衝突警報、車両前の障害物警報のうちの少なくとも１つを含み得る。運転者行動データと車両進行データは、両方とも警報データであり得ることを理解することができる。上記の内容は、運転者行動データおよび車両進行データのみを例示的に説明し、本発明の実施例において、運転者行動データおよび車両進行データは、これに限定されないことに留意されたい。
【0026】
ＤＭＳは、主に、運転者のＩＤ識別、運転者の疲労モニタリングおよび危険な運転行動のモニタリング機能を実現する。例示的に、ＤＭＳは、車載カメラを含み得、車載カメラの画像収集方向は、キャビン内に向き、ＤＭＳは、車載カメラが、撮影してえられた運転者画像を分析し、分析結果に従って運転者行動が警報すべきの行動であると決定した場合、上記の運転者行動データを生成することができる。運転者行動データは、警報すべきの行動を示し、例えば、欠伸などの疲労運転の行動であってもよいし、電話を掛ける、水を飲む、タバコを吸う、化粧などの脇見運転行動であってもよい。ＡＤＡＳは、車に実装された様々なセンサ（ミリ波レーダ、レーザーレーダ、単／両眼カメラおよび衛星ナビゲーション）を使用して、車の運転中で周囲の環境を常に感知し、データを收集し、静的または動的物体の認識、検出、追跡を実行することができる。ＡＤＡＳは、カメラを含み得、カメラは、車両に実装されるが画像収集方向は、車の外に向き、ＡＤＡＳは、カメラによって収集される車の外の環境画像に従って分析し、分析結果に従って車両進行行動が、警報すべきの行動であると決定した場合、上記の車両進行データを生成し、車両進行データは、警報すべきの車両進行行動を示し、例えば、車線逸脱、前方衝突、スピード違反、車両前に歩行者が現れるなどであり得る。
【0027】
例示的に、ＤＭＳは、運転者データを取得した後、クラウドプラットフォームに当該運転者データを報告し、または、車両の通信モジュールを介してクラウドプラットフォームに当該運転者データを送信することができ、ＡＤＡＳは、車両データを取得した後、クラウドプラットフォームに当該車両データを報告し、または、車両の通信モジュールを介してクラウドプラットフォームに当該車両データを送信することができる。
【0028】
ステップ１０２において、データベースで確立される機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係に従って、第１機器識別子と第２機器識別子にそれぞれ対応する車両識別子をそれぞれ決定する。
【0029】
本発明の実施例において、車両識別子は、車両のナンバープレート番号または他の識別子情報であり得、ＤＭＳは、クラウドプラットフォームに運転者データを送信するとき、車両識別子も共にクラウドプラットフォームに送信することができ、ＡＤＡＳは、クラウドプラットフォームに車両データを送信するとき、車両識別子もともにクラウドプラットフォームに送信することができる。
【0030】
実際の適用において、クラウドプラットフォームは、ＤＭＳおよびＡＤＡＳによって送信されるデータを受信した後、ＤＭＳによって送信されるデータに搬送される車両識別子、およびＡＤＡＳによって送信されるデータに搬送される車両識別子に従って、データベースで機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係を確立することができる。例示的に、第１マッピング関係は、第１機器識別子と車両識別子との対応関係、および第２機器識別子と車両識別子との対応関係を含み、データベースで第１マッピング関係を確立した後、第１機器識別子および第２機器識別子を受信した場合、第１マッピング関係に従って、データベースでそれぞれ対応する車両識別子を探すすることができる。
【0031】
ステップ１０３において、第１機器識別子と第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、運転者行動データおよび車両進行データに従って、運転者データの分析および／または車両データの分析を実行する。
【0032】
本実施例において、第１機器識別子および第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応する場合、受信される運転者行動データおよび車両進行データは、同じ車両に対応し、つまり、同じ車両の運転者行動データと車両進行データに対してデータ融合を実行することができる。
【0033】
例示的に、運転者のデータ分析は、運転者運転行動の安全性を分析することであり得、車両のデータ分析は、車両進行の安全性を分析することであり得、上記のコンテンツは、運転者のデータ分析および車両のデータ分析のみを例示的に説明したが、本発明の実施例において、運転者のデータ分析および車両のデータ分析のコンテンツは、これに限定されないことに留意されたい。
【0034】
実際の適用において、ステップ１０１ないしステップ１０３は、クラウドプラットフォームのプロセッサなどに基づいて実現されることができ、前記プロセッサは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰＤ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｄｅｖｉｃｅ）、プログラマブルロジック装置（ＰＬＤ：Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、中央プロセッサ（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサのうちの少なくとも１つであり得る。
【0035】
関連技術において、コンピュータビジョン分析に基づくＤＭＳまたはＡＤＡＳは、幅広く適用され、コンピュータビジョン分析の助力を得た結果、運転者行動および／または運転環境を識別することができ、運転者行動警報および記録機能を提供することもできる。しかしながら、ＤＭＳまたはＡＤＡＳによって収集されるデータのみに対して独立したデータ分析を実行すると、データ分析の結果は、全体的で正確ではなく、ある場合によって、ＤＭＳおよびＡＤＡＳは、車でデータを交換しなく、または、ＤＭＳおよびＡＤＡＳは、それぞれ、２つの異なる会社によって機器を提供され、複数の車管理を実行する適用シナリオでは、ＤＭＳおよびＡＤＡＳが、それぞれ報告したクラウドプラットフォームの情報は、独立であり、関連性がない可能性がある。
【0036】
しかし本発明の実施例において、ＤＭＳおよびＡＤＡＳがクラウドプラットフォームに報告するデータに車両識別子を追加することにより、車両識別子と機器識別子の対応関係を確立する方式を介して、同じ車両のＤＭＳおよびＡＤＡＳのデータに対してデータ関連付けを実行し、即ち、同じ車両のＤＭＳおよびＡＤＡＳがクラウドプラットフォームに報告するデータを関連付けることができ、さらに、同じ車両の運転者行動データと車両進行データを組み合わせてデータ分析を実行し、データ分析の包括性、精度および柔軟性を向上させて、効果的な運転者管理、車両管理および／またはフリート管理を実行することができる。
【0037】
例えば、運転者行動データのみに対して運転者運転行動の安全性分析を実行し、車両の周囲環境情報を無視すると、運転者運転行動の安全性は、車両の周囲環境情報密接に関連しているため、運転者の運転行動の安全性評価結果が不正確になる可能性があり、本発明の実施例において、車両識別子、第１機器識別子および第２機器識別子を介して、同じ車両の運転者行動データおよび車両進行データの関連付け関係を確立することができ、さらに、同じ車両の運転者行動データおよび車両進行データを分析して、同じ車両の運転者運転行動の安全性をより正確に評価することができる。
【0038】
本発明の実施例において、運転者行動データが、警報データであり、および／または、車両進行データが、警報データである場合、ＤＭＳおよび／またはＡＤＡＳは、警報データをクラウドプラットフォームに送信することができ、クラウドプラットフォームは、警報データを受信した場合、警報データを検証し統計的に分析することができる。
【0039】
本発明のいくつかの代替実施例において、運転者データは、さらに、運転者の顔特徴を含み、上記の方法は、第１機器識別子と第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、データベースで運転者の顔特徴と運転者行動データ、車両進行データ、同じ車両識別子とのそれぞれの対応関係を確立することをさらに含む。
【0040】
本発明の実施例において、運転者の顔特徴は、運転者の顔の画像から抽出される特徴であり得る。例示的に、ＤＭＳは、車載カメラによって撮影された運転者顔画像を取得した後、顔識別アルゴリズムを作用して、運転者顔画像から運転者の顔特徴を抽出することができ、本発明の実施例において、顔識別アルゴリズムのタイプを限定しない。
【0041】
図２は、本発明の実施例の適用シナリオのアーキテクチャの概略図であり、図２に示されたように、車両１、車両２…車両Ｍは、それぞれ、Ｍ個の異なる車両を示し、Ｍは、１より大きいか等しい整数であり、各車両では、すべてＤＭＳおよびＡＤＡＳが設置されている。各車両のＤＭＳは、運転者の顔特徴を抽出した後、車両識別子、第１機器識別子、運転者行動データおよび運転者の顔特徴を運転者データとして、クラウドプラットフォームに送信することができ、各車両ＡＤＡＳは、車両識別子、第２機器識別子および車両進行データを車両データとして、クラウドプラットフォームに送信することができ、クラウドプラットフォームは、同じ車両識別子に対応する第１機器識別子および第２機器識別子に従って、運転者行動データと車両進行データとの関連付けを確立し、同じ運転者データ内の運転者行動データを運転者の顔特徴と関連付けを確立することができ、さらに、データベースで運転者の顔特徴と運転者行動データとの対応関係、運転者の顔特徴と車両進行データとの対応関係、および運転者の顔特徴と車両識別子との対応関係をそれぞれ確立することができる。
【0042】
運転者の顔特徴が、車両の実際の運転者固有の生物的特徴であるため、本発明の実施例において、運転者の顔特徴をそれぞれ、運転者行動データ、車両進行データ、同じ車両識別子と対応関係を確立することにより、車両の実際の運転者に対して運転者行動データと車両進行データを組み合わせて分析することができ、さらに、車両実際の運転者の運転行動および車両進行行動を総合的に考慮して、車両の実際の運転者の運転行動をより包括的に分析し、分析結果は、より客観的で正しくなることができることを理解することができる。
【0043】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記データベースには、複数の運転者の顔特徴が記憶され、上記の方法は、運転者データの分析要求を取得することであって、運転者データの分析要求は、分析するように要求される顔特徴を含むことと、データベースで、分析するように要求される顔特徴とマッチングする運転者の顔特徴を決定し、決定される運転者の顔特徴に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データを取得することと、決定される運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者のデータ分析を実行することと、をさらに含む。
【0044】
本実施例において、運転者データの分析要求を取得する方式は、車載機器または第三者機器が、クラウドプラットフォームに運転者データの分析要求を送信することを含み得、第三者機器は、第三者サービスを提供する外部機器であり得、外部機器は、クラウドプラットフォームと通信接続を形成することができ、外部機器は、コンピュータなどの電子機器であり得る。本発明の実施例は、第三者サービスのタイプを限定しなく、例示的に、第三者サービスは、ビジネス分析サービス、スクールバスサービスまたは他の第三者サービスであり得る。
【0045】
本発明の実施例において、車載機器が、クラウドプラットフォームに運転者データの分析要求を送信する場合、分析するように要求される顔特徴は、車載カメラによって撮影される運転者画像から抽出される特徴であり、そうすると、分析するように要求される顔特徴に基づいて、運転者行動データおよび／または車両進行データを取得し分析し、車両の実際の運転者に対して正確な行動評価を実行することができ、即ち、分析して得られた運転者評価結果は、車両の現在の運転者の運転行動を反映することができる。
【0046】
本発明のいくつかの代替実施例において、決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って運転者のデータ分析を実行することは、決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者運転行動の安全性を分析することを含む。
【0047】
本実施例において、決定される運転者行動データおよび車両進行データに従って運転者のデータ分析を実行する場合、同じ運転者の運転行動および車両進行行動を総合的に考慮して、同じ運転者の行動を包括的に分析し、分析結果は、より客観的で正しくなることができる。
【0048】
決定される運転者行動データおよび／または車両進行データに従って運転者のデータ分析を実行する実現方式に対して、例示的に、決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者運転行動の安全性を分析することができ、このようにして、各運転者に対して別々に運転行動の安全性を了解することができる。
【0049】
上記のコンテンツに基づいて、本発明の実施例の運転者の顔特徴に基づいてデータ分析を実行する方法は、様々なシナリオに適用されることができ、以下で例示的に説明する。
【0050】
シナリオ１、１つの車両が、１つの運転者によって使用されるシナリオ。
【0051】
このようなシナリオでは、前記データベースで、１つの車両識別子は、１つの運転者の顔特徴に対応し、各車両のＤＭＳは、車載カメラにょって取得される画像に対して特徴抽出を実行して、運転者の顔特徴を取得し、クラウドプラットフォームに運転者の顔特徴、第１機器識別子および車両識別子を含む運転者データを送信することができる。さらに、ＡＤＡＳは、クラウドプラットフォームに車両データをそれぞれ送信することもでき、そうするとクラウドプラットフォームでは、当該車両識別子に対応する運転者の顔特徴を決定して、データベースで確立された対応関係に従って、決定される運転者の顔特徴に対応する運転者行動データおよび車両進行データを取得することができ、さらに、運転者のデータ分析を実行することができる。
【0052】
シナリオ２：１つの車両が、複数の運転者によって共有されるシナリオ。例えば、１つのフリートでは、１つの車両は、異なる期間に異なる運転者が使用するように割り当てられることができる。
【0053】
このようなシナリオでは、前記データベースで、１つの車両識別子は、複数の運転者の顔特徴に対応し、１つの車両の各運転者が、車両を運転するとき、車両のＤＭＳは、車載カメラによって取得される画像に対して特徴抽出を実行して、運転者の顔特徴を取得することができ、クラウドプラットフォームに運転者の顔特徴、第１機器識別子および車両識別子を含む運転者データを送信することができ、ＡＤＡＳも、クラウドプラットフォームにそれぞれ車両データを送信することができる。このようにして、クラウドプラットフォームでは、車両識別子と運転者の顔特徴の対応関係に従って、当該車両識別子に対応する各運転者の顔特徴を取得することができ、各運転者の顔特徴に対応する運転者行動データおよび車両進行データを取得することができ、さらに、当該車両に対応する各運転者に対して運転者のデータ分析を実行することができ、運転者のデータ分析を実行する実現方式は、上記のコンテンツで説明されており、ここでは繰り返して説明しない。
【0054】
シナリオ３：１つの運転者が、１つの車のみを使用するシナリオ。
【0055】
このようなシナリオでは、前記データベースで、１つの運転者の顔特徴は、１つの車両識別子に対応し、各車両のＤＭＳは、車載カメラによって取得される画像に対して特徴抽出を実行して、運転者の顔特徴を取得し、クラウドプラットフォームに運転者の顔特徴、第１機器識別子および車両識別子を含む運転者データを送信することができ、さらに、ＡＤＡＳもクラウドプラットフォームにそれぞれ車両データを送信することができる。このようにしてクラウドプラットフォームでは、当該運転者の顔特徴に対応する車両識別子を決定することができ、さらに、データベースで確立される対応関係に従って、決定される車両識別子に対応する運転者行動データおよび車両進行データを取得することができ、さらに、運転者のデータ分析を実行することができる。
【0056】
シナリオ４：１つの運転者が、複数の車を使用するシナリオ。例えば、１つのフリートでは、１つの運転者が、異なる期間に異なる車両を割り当てられることであり得る。
【0057】
このようなシナリオでは、前記データベースで、１つの運転者の顔特徴は、複数の車両識別子に対応し、１つの運転者が、異なる時間で複数の異なる車両を運転するとき、異なる車両のＤＭＳは、車載カメラによって取得される画像に対して特徴抽出を実行して、運転者の顔特徴を取得することができ、クラウドプラットフォームに運転者の顔特徴、第１機器識別子および車両識別子を含む運転者データを送信することができ、ＡＤＡＳもクラウドプラットフォームにそれぞれ車両データを送信することができ、このようにして、クラウドプラットフォームでは、運転者の顔特徴と車両識別子の対応関係に従って、同じ運転者の顔特徴に対応する運転者行動データおよび車両進行データを取得し、さらに、運転者のデータ分析を実行することができ、運転者のデータ分析を実行する実現方式は、上記のコンテンツで説明されており、ここでは繰り返して説明しない。
【0058】
例示的に、上記の方法は、車両データの分析要求を受信することであって、車両データの分析要求は、分析するように要求される車両識別子を含むことと、データベースで、分析するように要求される車両識別子とマッチングする車両識別子を決定し、決定される車両識別子に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データを取得することと、決定される運転者行動データおよび／または車両進行データに従って車両のデータ分析を実行することと、をさらに含む。
【0059】
車両のデータ分析要求を受信する実現方式に対して、例示的に、車載機器または第三者機器は、クラウドプラットフォームに運転者データの分析要求を送信する。
【0060】
当然のことながら、本発明の実施例において、データベースで確立された第１マッピング関係を介して、車両識別子に対応する運転者行動データおよび車両進行データをスクリーニングし、同じ車両の運転者行動データおよび／または車両進行データを分析することができ、即ち、各車両に対して別々にデータ分析を実行して、各車両の運転状況を了解することに役立つことができる。
【0061】
決定される運転者行動データおよび／または車両進行データに従って車両のデータ分析を実行する実現方式に対して、例示的に、決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、車両進行の安全性を分析することができ、このようにして、各車両に対して別々に車両進行状况を知ることができる。
【0062】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記データベースには、さらに、車両識別子とフリート識別子との第２マッピング関係が事前に確立され、上記の方法は、第２マッピング関係に従って、同じフリート識別子に対応する少なくとも２つの車両識別子を決定することと、前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することと、をさらに含む。本発明の実施例において、フリート識別子は、フリート名称または他の識別子情報であり得る。ここで、フリートは、複数の車両を含み得る。
【0063】
実際の適用において、同じ車載機器は、車両識別子および車両が属するフリートの識別子をクラウドプラットフォームにアップロードすることができ、このようにして、クラウドプラットフォームは、同じ車載機器によって送信される車両識別子およびフリート識別子に従って、データベースで車両識別子とフリート識別子との第２マッピング関係を確立することができる。
【0064】
当然のことながら、本発明の実施例において、データベースで確立される第２マッピング関係を介して、同じフリートのすべての車両の識別子を決定することができ、さらに、データベースで確立される第１マッピング関係と組み合わせて、同じフリートのすべての車両識別子に対応する運転者行動データおよび車両進行データをスクリーニングすることができ、それによって、各フリートの各車両に対して別々にデータ分析を実行し、各フリートの各車両進行状况を了解することに役立ち、フリート管理の効率を向上させることができる。
【0065】
前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行する実現方式に対して、例示的に、上記の少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、上記の少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する車両の運転安全性を分析することができ、そのようにして、各フリートに対して別々にすべての車両の運転安全性を知ることができる。
【0066】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記データベースには、さらに、運転者の顔特徴とフリート識別子との第３マッピング関係が事前に確立され、上記の方法は、さらに、第３マッピング関係に従って、同じフリート識別子に対応する少なくとも２つの運転者の顔特徴を決定することと、前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することと、をさらに含む。
【0067】
実際の適用において、同じ車載機器は、運転者の顔特徴および車両が属するフリートの識別子をクラウドプラットフォームにアップロードすることができ、このようにして、クラウドプラットフォームは、同じ車載機器によって送信される運転者の顔特徴およびフリート識別子に従って、データベースで運転者の顔特徴とフリート識別子との第３マッピング関係を確立することができる。
【0068】
当然のことながら、本発明の実施例において、データベースで確立される第３マッピング関係を介して、同じフリートのすべての運転者の顔特徴を決定することができ、さらに、事前に確立された運転者の顔特徴と運転者行動データ、車両進行データとの対応関係を組み合わせて、同じフリートのすべての運転者に対応する運転者行動データおよび車両進行データをスクリーニングすることができ、さらに、各フリートの各運転者に対して別々にデータ分析を実行し、各フリートの運転者行動を了解することに役立ち、フリート管理の効率を向上させることができる。
【0069】
上記の少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行する実現方式に対して、例示的に、上記の少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、上記の少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する運転者に対して、運転行動安全性の分析を実行することができ、このようにして各フリートに対して別々に、すべての運転者の運転行動の安全性を了解することができる。
【0070】
本発明のいくつかの代替実施例において、運転者のデータ分析および／または車両のデータ分析を介して、分析結果を取得することができる。例示的に、図２を参照して、分析結果を取得した後、分析結果を第三者機器に送信することができる。実際の適用において、第三者機器は、分析結果を取得するように要求するために、クラウドプラットフォームにサブスクライブ要求を送信することができ、クラウドプラットフォームは、サブスクライブ要求を受信した後、サブスクライブ要求に基づいて、分析結果を第三者機器に送信することができ、第三者機器は、分析結果を受信した後、分析結果に対して二次分析を実行して、二次分析結果を取得することができ、第三者機器は、自体によって提供される第三者サービスに従って、分析結果をどのように分析するかを決定することができる。
【0071】
一実現方式として、第三者機器は、分析結果および第三者データに従って二次分析を実行することができる。第三者データは、運転者の非運転行動データを示すことができ、例えば、第三者データは、運転者のショッピングデータ、ネットサーフィンデータなどであり得る。一具体的な実現方式において、クラウドプラットフォームは、運転者の顔特徴および分析結果を第三者機器に送信することができ、第三者機器は、受信された運転者の顔特徴に従って、対応する運転者の第三者データを取得することができる。
【0072】
当然のことながら、第三者機器との対話を介して、第三者機器が、分析結果を使用して二次分析を実行することを容易にし、本発明の実施例の適用シナリオを拡張する。
【0073】
本発明のいくつかの代替実施例において、分析結果を取得した後、分析結果を車載機器に送信することができ、または、分析結果に従って推薦情報を取得して、車載機器に推薦情報を送信することができる。さらに、車載機器は、分析結果または推薦情報を表示することができる。
【0074】
ここで、推薦情報は、プリセット要求を満たす情報であり得、例えば、推薦情報は、運転警報情報または他のタイプの情報であり得る。
【0075】
これから分かるように、分析結果または推薦情報を車載機器に送信することにより、車載機器を、対応する情報を取得させ、さらに、車載機器と運転者の対話を介して、運転者が対応する情報を取得することに役立ち、双方向性を向上させることができる。
【0076】
当業者は、具体的な実施形態に記載の方法において、ステップの書き込み順序は、厳密な実行順序で、実装過程の制限となることではなく、各ステップの特定の実行順序は、その機能と可能性に基づくべきであることを理解することができる。
【0077】
上記の実施例によって提出されるデータ分析方法の基で、本発明の実施例は、データ分析装置を提案する。
【0078】
図３は、本発明の実施例のデータ分析装置の構成の例示的な構造図であり、図３に示されたように、前記装置は、受信モジュール３０１、第１処理モジュール３０２および第２処理モジュール３０３を備え、ここで、前記受信モジュール３０１は、ＤＭＳによって送信される運転者データおよびＡＤＡＳによって送信される車両データを受信するように構成され、ここで、前記運転者データは、運転者行動データと、前記ＤＭＳの第１機器識別子を含み、前記車両データは、車両進行データと、前記ＡＤＡＳの第２機器識別子を含み、前記ＤＭＳおよび前記ＡＤＡＳは、車両に設置され、
前記第１処理モジュール３０２は、データベースで確立される機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係に従って、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子にそれぞれ対応する車両識別子をそれぞれ決定するように構成され、
前記第２処理モジュール３０３は、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記運転者行動データおよび前記車両進行データに従って、運転者データの分析および／または車両データの分析を実行するように構成される。
前記第１処理モジュール３０２は、データベースで確立される機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係に従って、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子にそれぞれ対応する車両識別子をそれぞれ決定するように構成され、
前記第２処理モジュール３０３は、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記運転者行動データおよび前記車両進行データに従って、運転者データの分析および／または車両データの分析を実行するように構成される。
【0079】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記運転者データは、さらに、運転者の顔特徴を含み、前記第１処理モジュール３０２は、さらに、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記データベースで前記運転者の顔特徴と前記運転者行動データ、前記車両進行データ、前記同じ車両識別子とのそれぞれの対応関係を確立するように構成される。
【0080】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記データベースには、複数の運転者の顔特徴が記憶され、前記第２処理モジュール３０３は、さらに、運転者データの分析要求を取得し、前記運転者データの分析要求は、分析するように要求される顔特徴を含み、前記データベースで、前記分析するように要求される顔特徴とマッチングする運転者の顔特徴を決定し、決定される前記運転者の顔特徴に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データを取得し、決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者のデータ分析を実行するように構成される。
【0081】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記第２処理モジュール３０３は、決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者運転行動の安全性を分析するように構成される。
【0082】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記運転者の顔特徴は、運転者の顔画像から抽出される特徴である。
【0083】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記データベースでは、１つの運転者の顔特徴は、１つまたは複数の車両識別子に対応する。
【0084】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記データベースでは、１つの車両識別子は、１つまたは複数の運転者の顔特徴に対応する。
【0085】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記第２処理モジュール３０３は、さらに、車両データの分析要求を受信し、前記車両データの分析要求は、分析するように要求される車両識別子を含み、前記データベースで、前記分析するように要求される車両識別子とマッチングする車両識別子を決定し、決定される前記車両識別子に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データを取得し、決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って車両のデータ分析を実行するように構成される。
【0086】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記第２処理モジュール３０３は、決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、車両進行の安全性を分析するように構成される。
【0087】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記データベースには、さらに、車両識別子とフリート識別子との第２マッピング関係が事前に確立され、前記第２処理モジュール３０３は、さらに、前記第２マッピング関係に従って、同じフリート識別子に対応する少なくとも２つの車両識別子を決定し、前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行するように構成される。
【0088】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記第２処理モジュール３０３は、前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する車両の運転安全性を分析するように構成される。
【0089】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記データベースには、さらに、運転者の顔特徴とフリート識別子との第３マッピング関係が事前に確立され、前記第２処理モジュール３０３は、さらに、前記第３マッピング関係に従って、同じフリート識別子に対応する少なくとも２つの運転者の顔特徴を決定し、前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行するように構成される。
【0090】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記第２処理モジュール３０３は、前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する運転者に対して、運転行動安全性の分析を実行するように構成される。
【0091】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記運転者行動データは、欠伸、電話を掛ける、水を飲む、タバコを吸う、化粧、運転者が運転位置にないのうちの少なくとも１つを含み、前記車両進行データは、車線逸脱警報、前方衝突警報、スピード違反警報、車両前に歩行者が現れる、後方衝突警報、車両前の障害物警報のうちの少なくとも１つを含む。
【0092】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記第２処理モジュール３０３は、さらに、結果情報を第三者機器に送信するように構成され、前記結果情報は、運転者のデータ分析および／または車両のデータ分析を介して得られる分析結果を含む。
【0093】
本発明のいくつかの代替実施例において、前記第２処理モジュール３０３は、さらに、運転者のデータ分析および／または車両のデータ分析を介して得られる分析結果を前記車両の車載機器に送信し、または、前記分析結果に従って推薦情報を取得して、前記車載機器に前記推薦情報を送信するように構成される。
【0094】
実際の適用において、受信モジュール３０１、第１処理モジュール３０２および第２処理モジュール３０３は、すべて、クラウドプラットフォームにおけるプロセッサによって実現されることができ、前記プロセッサは、ＡＳＩＣ、ＤＳＰ、ＤＳＰＤ、ＰＬＤ、ＦＰＧＡ、ＣＰＵ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサのうちの少なくとも１つであり得る。
【0095】
さらに、本実施例における各機能モジュールは、１つの処理ユニットに統合され得、各ユニットが、物理的に別々に存在することもでき、２つまたは２つ以上のユニットを１つのユニットに統合することができる。前記統合されるユニットは、ハードウェアの形を使用して実装されることができ、ソフトウェア機能モジュールの形を使用して実装されることもできる。
【0096】
前記統合されたユニットが、ソフトウェア機能モジュールの形で実装され、独立した製品として販売または使用されていない場合、１つのコンピュータ可読記憶媒体に記憶することができる、このような理解に基づいて、本実施例の技術的解決策は、本質でまたは先行技術に対して貢献のある部分または当該技術の解決策の全部または一部は、ソフトウェア製品の形で具現されることができ、当該コンピュータソフトウェア製品は、１つの記憶媒体に記憶されて、１つのコンピュータデバイス（パーソナルコンピュータ、サーバ、またはネットワークデバイスなどであリ得る）またはプロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）が本実施例に記載の方法のステップの全部または一部を実行させるために、いくつかの命令を含む。前述した記憶媒体は、Ｕディスク、モバイルハードディスク、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスクまたは光ディスク等のプログラムコードを記憶することができる様々な媒体を含む。
【0097】
具体的には、本実施例におけるデータ分析方法に対応するコンピュータプログラム命令は、光ディスク、ハードディスク、Ｕディスクなどの記憶媒体に記憶されることができ、記憶媒体中の１つのデータ分析方法に対応するコンピュータプログラム命令が、電子機器によって読み取されるかまたは実行されるとき、前記実施例の任意の１つのデータ分析方法を実現する。
【0098】
前記実施例と同じ技術構想に基づいて、図４を参照すると、本発明の実施例による電子機器４０を示し、メモリ４１およびプロセッサ４２を備えることができ、ここで、
前記メモリ４１は、コンピュータプログラムおよびデータを記憶するように構成され、
前記プロセッサ４２は、前記メモリに記憶されるコンピュータプログラムを実行して、上記の実施例の任意の１つのデータ分析方法を実現するように構成される。
前記メモリ４１は、コンピュータプログラムおよびデータを記憶するように構成され、
前記プロセッサ４２は、前記メモリに記憶されるコンピュータプログラムを実行して、上記の実施例の任意の１つのデータ分析方法を実現するように構成される。
【0099】
実際の適用において、前記メモリ４１は、ＲＡＭなどの揮発性メモリ（ｖｏｌａｔｉｌｅ ｍｅｍｏｒｙ）であり得、または、ＲＯＭ、フラッシュメメモリ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスク（ＨＤＤ：Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）またはソリッドステートハードディスク（ＳＳＤ：Ｓｏｌｉｄ－Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの不揮発性メモリ（ｎｏｎ－ｖｏｌａｔｉｌｅ ｍｅｍｏｒｙ）であり得、または上記カテゴリのメモリの組み合わせであり得、プロセッサ４２に、命令およびデータを提供する。
【0100】
前記プロセッサ４２は、ＡＳＩＣ、ＤＳＰ、ＤＳＰＤ、ＰＬＤ、ＦＰＧＡ、ＣＰＵ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサのうちの少なくとも１つであり得る。異なる機器に対して、前記プロセッサの機能を実現するために使用される電子デバイスは、他でもあり得、本発明の実施例は、具体的に限定しないことを理解されたい。
【0101】
いくつかの実施例において、本発明の実施例による装置が備える機能またはモジュールは、上記の方法の実施例で説明される方法を実行するために使用され得、特定の実現は、上記の方法の実施例における説明を参照することができ、簡潔にするために、ここで再び説明しない。
【0102】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータプログラムを記憶する、コンピュータ記憶媒体を提供し、当該コンピュータプログラムは、プロセッサによって実行されるときに、本発明の実施例に記載の任意の１つの運転データ分析方法を実現する。
【0103】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータプログラム命令を含む、コンピュータプログラム製品を提供し、当該コンピュータプログラム命令は、コンピュータが実行するときに、本発明の実施例に記載の任意の１つの運転データ分析方法を実現するようにする。
【0104】
上記の各実施例に対する説明は、各実施例の違いを強調する傾向があり、同じまたは類似性を互いに参照することができ、簡潔にするために、本明細書で再び説明しない。
【0105】
本発明による各方法の実施例で開示される方法は、競合することなく任意に組み合わせて、新たな方法の実施例を取得することができる。
【0106】
本発明による各製品の実施例で開示される特徴は、競合することなく任意に組み合わせて、新たな製品の実施例を取得することができる。
【0107】
本発明による各方法、または機器の実施例に開示される特徴は、競合することなく任意に組み合わせて、新たな方法の実施例または機器の実施例を取得することができる。
【0108】
以上の実施形態による説明を介して、当業者は、上記の実施例の方法は、ソフトウェアと、必要な汎用ハードウェアプラットフォームの形で実現されることはもちろん、ハードウェアによっても実現されることができることを明確に理解できるが、多くの場合、前者がより好ましい実施形態である。このような理解に基づき、本発明の技術的解決策の実質的な部分、または現在の技術に対する貢献度のある部分は、ソフトウェア製品の形で実装されることができ、前記コンピュータソフトウェア製品は、記憶媒体（例えば、ＲＯＭ／ＲＡＭ、磁気ディスク、光ディスクなど）に記憶され、端末機器（携帯電話、コンピュータ、サーバ、またはネットワーク機器などであり得る）に、本発明の各実施例に記載の方法を実行させるために、いくつかの命令を含む。
【0109】
上記は、図面を参照して、本発明の実施例に対して説明したが、本発明は、上記の具体的な実施態様に限定されなく、上記の具体的な実施態様は、例示的なものに過ぎず、制限的なものではなく、当業者は、本発明の啓発の下で、本発明の目的および特許請求の範囲の保護範囲から逸脱することなく、多くの形態を作製することができ、これらはすべて本発明の保護の範囲内に含まれる。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【手続補正書】
【提出日】2021-10-25
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
データ分析方法であって、運転者モニタリングシステム（ＤＭＳ）によって送信される運転者データおよび先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）によって送信される車両データを受信することであって、前記運転者データは、運転者行動データと前記ＤＭＳの第１機器識別子を含み、前記車両データは、車両進行データと前記ＡＤＡＳの第２機器識別子を含み、前記ＤＭＳおよび前記ＡＤＡＳは、車両に設置されることと、
データベースで確立される機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係に従って、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子にそれぞれ対応する車両識別子をそれぞれ決定することと、
前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記運転者行動データおよび前記車両進行データに従って、運転者データの分析および／または車両データの分析を実行することと、を含む、前記データ分析方法。
【請求項2】
前記運転者データは、さらに、運転者の顔特徴を含み、前記データ分析方法は、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記データベースで前記運転者の顔特徴と前記運転者行動データ、前記車両進行データ、前記同じ車両識別子とのそれぞれの対応関係を確立することをさらに含む、
請求項１に記載のデータ分析方法。
【請求項3】
前記データベースには、複数の運転者の顔特徴が記憶され、前記データ分析方法は、運転者データの分析要求を取得することであって、前記運転者データの分析要求は、分析するように要求される顔特徴を含むことと、
前記データベースで、前記分析するように要求される顔特徴とマッチングする運転者の顔特徴を決定し、決定される前記運転者の顔特徴に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データを取得することと、
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者のデータ分析を実行することと、をさらに含む、
請求項２に記載のデータ分析方法。
【請求項4】
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者のデータ分析を実行することは、決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者運転行動の安全性を分析することを含む、
請求項３に記載のデータ分析方法。
【請求項5】
前記運転者の顔特徴は、運転者の顔画像から抽出される特徴であり、および／または
前記データベースでは、１つの運転者の顔特徴は、１つまたは複数の車両識別子に対応し、および／または
前記データベースでは、１つの車両識別子は、１つまたは複数の運転者の顔特徴に対応する、
請求項２ないし４のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
【請求項6】
前記データ分析方法は、車両データの分析要求を受信することであって、前記車両データの分析要求は、分析するように要求される車両識別子を含むことと、
前記データベースで、前記分析するように要求される車両識別子とマッチングする車両識別子を決定し、決定される前記車両識別子に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データを取得することと、
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、車両のデータ分析を実行することと、をさらに含む、
請求項１ないし５のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
【請求項7】
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、車両のデータ分析を実行することは、決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、車両進行の安全性を分析することを含む、
請求項６に記載のデータ分析方法。
【請求項8】
前記データベースには、車両識別子とフリート識別子との第２マッピング関係が事前に確立され、前記データ分析方法は、前記第２マッピング関係に従って、同じフリート識別子に対応する少なくとも２つの車両識別子を決定することと、
前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することと、をさらに含む、
請求項１ないし７のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
【請求項9】
前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することは、前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する車両の運転安全性を分析することを含む、
請求項８に記載のデータ分析方法。
【請求項10】
前記データベースには、運転者の顔特徴とフリート識別子との第３マッピング関係が事前に確立され、前記データ分析方法は、前記第３マッピング関係に従って、同じフリート識別子に対応する少なくとも２つの運転者の顔特徴を決定することと、
前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することと、をさらに含む、
請求項８に記載のデータ分析方法。
【請求項11】
前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することは、前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する運転者に対して、運転行動安全性の分析を実行することを含む、
請求項１０に記載のデータ分析方法。
【請求項12】
前記運転者行動データは、欠伸、電話を掛ける、水を飲む、タバコを吸う、化粧、運転者が運転位置にないのうちの少なくとも１つを含み、前記車両進行データは、車線逸脱警報、前方衝突警報、スピード違反警報、車両前に歩行者が現れる、後方衝突警報、車両前の障害物警報のうちの少なくとも１つを含む、請求項１ないし１１のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
【請求項13】
前記データ分析方法は、結果情報を第三者機器に送信することであって、前記結果情報は、運転者のデータ分析および／または車両のデータ分析を介して得られる分析結果を含むこと、
運転者のデータ分析および／または車両のデータ分析を介して得られる分析結果を前記車両の車載機器に送信し、または、前記分析結果に従って推薦情報を取得して、前記車載機器に前記推薦情報を送信すること、のうちの少なくとも１つをさらに含む、
請求項１ないし１２のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
【請求項14】
受信モジュール、第１処理モジュールおよび第２処理モジュールを備える、データ分析装置であって、前記受信モジュールは、運転者モニタリングシステム（ＤＭＳ）によって送信される運転者データおよび先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）によって送信される車両データを受信するように構成され、前記運転者データは、運転者行動データと前記ＤＭＳの第１機器識別子を含み、前記車両データは、車両進行データと前記ＡＤＡＳの第２機器識別子を含み、前記ＤＭＳおよび前記ＡＤＡＳは、車両に設置され、
前記第１処理モジュールは、データベースで確立される機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係に従って、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子にそれぞれ対応する車両識別子をそれぞれ決定するように構成され、
前記第２処理モジュールは、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記運転者行動データおよび前記車両進行データに従って、運転者データの分析および／または車両データの分析を実行するように構成される、前記データ分析装置。
【請求項15】
プロセッサと、プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを記憶するように構成されるメモリとを備える、電子機器であって、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行して、請求項１ないし１４のいずれか一項に記載のデータ分析方法を実行するように構成される、前記電子機器。
【請求項16】
コンピュータプログラム命令を含む、コンピュータプログラム製品であって、当該コンピュータプログラム命令は、コンピュータに請求項１ないし１４のいずれか一項に記載のデータ分析方法を実行させる、前記コンピュータプログラム製品。【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0009】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータプログラム命令を含む、コンピュータプログラム製品を提供し、当該コンピュータプログラム命令は、コンピュータが実行するときに、上記の任意の１つのデータ分析方法を実現するようにする。
例えば、本願は以下の項目を提供する。
（項目１）
データ分析方法であって、
運転者モニタリングシステム（ＤＭＳ）によって送信される運転者データおよび先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）によって送信される車両データを受信することであって、前記運転者データは、運転者行動データと前記ＤＭＳの第１機器識別子を含み、前記車両データは、車両進行データと前記ＡＤＡＳの第２機器識別子を含み、前記ＤＭＳおよび前記ＡＤＡＳは、車両に設置されることと、
データベースで確立される機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係に従って、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子にそれぞれ対応する車両識別子をそれぞれ決定することと、
前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記運転者行動データおよび前記車両進行データに従って、運転者データの分析および／または車両データの分析を実行することと、を含む、前記データ分析方法。
（項目２）
前記運転者データは、さらに、運転者の顔特徴を含み、前記データ分析方法は、
前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記データベースで前記運転者の顔特徴と前記運転者行動データ、前記車両進行データ、前記同じ車両識別子とのそれぞれの対応関係を確立することをさらに含む、
項目１に記載のデータ分析方法。
（項目３）
前記データベースには、複数の運転者の顔特徴が記憶され、前記データ分析方法は、
運転者データの分析要求を取得することであって、前記運転者データの分析要求は、分析するように要求される顔特徴を含むことと、
前記データベースで、前記分析するように要求される顔特徴とマッチングする運転者の顔特徴を決定し、決定される前記運転者の顔特徴に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データを取得することと、
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者のデータ分析を実行することと、をさらに含む、
項目２に記載のデータ分析方法。
（項目４）
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者のデータ分析を実行することは、
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者運転行動の安全性を分析することを含む、
項目３に記載のデータ分析方法。
（項目５）
前記運転者の顔特徴は、運転者の顔画像から抽出される特徴である、
項目２ないし４のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目６）
前記データベースでは、１つの運転者の顔特徴は、１つまたは複数の車両識別子に対応する、
項目２ないし５のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目７）
前記データベースでは、１つの車両識別子は、１つまたは複数の運転者の顔特徴に対応する、
項目２ないし６のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目８）
前記データ分析方法は、
車両データの分析要求を受信することであって、前記車両データの分析要求は、分析するように要求される車両識別子を含むことと、
前記データベースで、前記分析するように要求される車両識別子とマッチングする車両識別子を決定し、決定される前記車両識別子に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データを取得することと、
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、車両のデータ分析を実行することと、をさらに含む、
項目１ないし７のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目９）
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、車両のデータ分析を実行することは、
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、車両進行の安全性を分析することを含む、
項目８に記載のデータ分析方法。
（項目１０）
前記データベースには、車両識別子とフリート識別子との第２マッピング関係が事前に確立され、前記データ分析方法は、
前記第２マッピング関係に従って、同じフリート識別子に対応する少なくとも２つの車両識別子を決定することと、
前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することと、をさらに含む、
項目１ないし９のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目１１）
前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することは、
前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する車両の運転安全性を分析することを含む、
項目１０に記載のデータ分析方法。
（項目１２）
前記データベースには、運転者の顔特徴とフリート識別子との第３マッピング関係が事前に確立され、前記データ分析方法は、
前記第３マッピング関係に従って、同じフリート識別子に対応する少なくとも２つの運転者の顔特徴を決定することと、
前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することと、をさらに含む、
項目１０に記載のデータ分析方法。
（項目１３）
前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することは、
前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する運転者に対して、運転行動安全性の分析を実行することを含む、
項目１２に記載のデータ分析方法。
（項目１４）
前記運転者行動データは、欠伸、電話を掛ける、水を飲む、タバコを吸う、化粧、運転者が運転位置にないのうちの少なくとも１つを含み、前記車両進行データは、車線逸脱警報、前方衝突警報、スピード違反警報、車両前に歩行者が現れる、後方衝突警報、車両前の障害物警報のうちの少なくとも１つを含む、
項目１ないし１３のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目１５）
前記データ分析方法は、
結果情報を第三者機器に送信することをさらに含み、前記結果情報は、運転者のデータ分析および／または車両のデータ分析を介して得られる分析結果を含む、
項目１ないし１４のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目１６）
前記データ分析方法は、
運転者のデータ分析および／または車両のデータ分析を介して得られる分析結果を前記車両の車載機器に送信し、または、前記分析結果に従って推薦情報を取得して、前記車載機器に前記推薦情報を送信することをさらに含む、
項目１ないし１５のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目１７）
受信モジュール、第１処理モジュールおよび第２処理モジュールを備える、データ分析装置であって、
前記受信モジュールは、運転者モニタリングシステム（ＤＭＳ）によって送信される運転者データおよび先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）によって送信される車両データを受信するように構成され、前記運転者データは、運転者行動データと前記ＤＭＳの第１機器識別子を含み、前記車両データは、車両進行データと前記ＡＤＡＳの第２機器識別子を含み、前記ＤＭＳおよび前記ＡＤＡＳは、車両に設置され、
前記第１処理モジュールは、データベースで確立される機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係に従って、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子にそれぞれ対応する車両識別子をそれぞれ決定するように構成され、
前記第２処理モジュールは、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記運転者行動データおよび前記車両進行データに従って、運転者データの分析および／または車両データの分析を実行するように構成される、前記データ分析装置。
（項目１８）
プロセッサと、プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを記憶するように構成されるメモリとを備える、電子機器であって、
前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行して、項目１ないし１６のいずれか一項に記載のデータ分析方法を実行するように構成される、前記電子機器。
（項目１９）
コンピュータプログラムを記憶する、コンピュータ記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムは、プロセッサによって実行されるときに、項目１ないし１６のいずれか１項に記載のデータ分析方法を実現する、前記コンピュータ記憶媒体。
（項目２０）
コンピュータプログラム命令を含む、コンピュータプログラム製品であって、当該コンピュータプログラム命令は、コンピュータに項目１ないし１６のいずれか一項に記載のデータ分析方法を実行させる、前記コンピュータプログラム製品。
例えば、本願は以下の項目を提供する。
（項目１）
データ分析方法であって、
運転者モニタリングシステム（ＤＭＳ）によって送信される運転者データおよび先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）によって送信される車両データを受信することであって、前記運転者データは、運転者行動データと前記ＤＭＳの第１機器識別子を含み、前記車両データは、車両進行データと前記ＡＤＡＳの第２機器識別子を含み、前記ＤＭＳおよび前記ＡＤＡＳは、車両に設置されることと、
データベースで確立される機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係に従って、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子にそれぞれ対応する車両識別子をそれぞれ決定することと、
前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記運転者行動データおよび前記車両進行データに従って、運転者データの分析および／または車両データの分析を実行することと、を含む、前記データ分析方法。
（項目２）
前記運転者データは、さらに、運転者の顔特徴を含み、前記データ分析方法は、
前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記データベースで前記運転者の顔特徴と前記運転者行動データ、前記車両進行データ、前記同じ車両識別子とのそれぞれの対応関係を確立することをさらに含む、
項目１に記載のデータ分析方法。
（項目３）
前記データベースには、複数の運転者の顔特徴が記憶され、前記データ分析方法は、
運転者データの分析要求を取得することであって、前記運転者データの分析要求は、分析するように要求される顔特徴を含むことと、
前記データベースで、前記分析するように要求される顔特徴とマッチングする運転者の顔特徴を決定し、決定される前記運転者の顔特徴に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データを取得することと、
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者のデータ分析を実行することと、をさらに含む、
項目２に記載のデータ分析方法。
（項目４）
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者のデータ分析を実行することは、
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、運転者運転行動の安全性を分析することを含む、
項目３に記載のデータ分析方法。
（項目５）
前記運転者の顔特徴は、運転者の顔画像から抽出される特徴である、
項目２ないし４のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目６）
前記データベースでは、１つの運転者の顔特徴は、１つまたは複数の車両識別子に対応する、
項目２ないし５のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目７）
前記データベースでは、１つの車両識別子は、１つまたは複数の運転者の顔特徴に対応する、
項目２ないし６のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目８）
前記データ分析方法は、
車両データの分析要求を受信することであって、前記車両データの分析要求は、分析するように要求される車両識別子を含むことと、
前記データベースで、前記分析するように要求される車両識別子とマッチングする車両識別子を決定し、決定される前記車両識別子に対応する運転者行動データおよび／または車両進行データを取得することと、
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、車両のデータ分析を実行することと、をさらに含む、
項目１ないし７のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目９）
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、車両のデータ分析を実行することは、
決定される前記運転者行動データおよび／または車両進行データに従って、車両進行の安全性を分析することを含む、
項目８に記載のデータ分析方法。
（項目１０）
前記データベースには、車両識別子とフリート識別子との第２マッピング関係が事前に確立され、前記データ分析方法は、
前記第２マッピング関係に従って、同じフリート識別子に対応する少なくとも２つの車両識別子を決定することと、
前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することと、をさらに含む、
項目１ないし９のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目１１）
前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することは、
前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、前記少なくとも２つの車両識別子のうちの各車両識別子に対応する車両の運転安全性を分析することを含む、
項目１０に記載のデータ分析方法。
（項目１２）
前記データベースには、運転者の顔特徴とフリート識別子との第３マッピング関係が事前に確立され、前記データ分析方法は、
前記第３マッピング関係に従って、同じフリート識別子に対応する少なくとも２つの運転者の顔特徴を決定することと、
前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することと、をさらに含む、
項目１０に記載のデータ分析方法。
（項目１３）
前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、フリートデータ分析を実行することは、
前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する前記運転者行動データおよび／または前記車両進行データに従って、前記少なくとも２つの運転者の顔特徴のうちの各運転者の顔特徴に対応する運転者に対して、運転行動安全性の分析を実行することを含む、
項目１２に記載のデータ分析方法。
（項目１４）
前記運転者行動データは、欠伸、電話を掛ける、水を飲む、タバコを吸う、化粧、運転者が運転位置にないのうちの少なくとも１つを含み、前記車両進行データは、車線逸脱警報、前方衝突警報、スピード違反警報、車両前に歩行者が現れる、後方衝突警報、車両前の障害物警報のうちの少なくとも１つを含む、
項目１ないし１３のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目１５）
前記データ分析方法は、
結果情報を第三者機器に送信することをさらに含み、前記結果情報は、運転者のデータ分析および／または車両のデータ分析を介して得られる分析結果を含む、
項目１ないし１４のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目１６）
前記データ分析方法は、
運転者のデータ分析および／または車両のデータ分析を介して得られる分析結果を前記車両の車載機器に送信し、または、前記分析結果に従って推薦情報を取得して、前記車載機器に前記推薦情報を送信することをさらに含む、
項目１ないし１５のいずれか一項に記載のデータ分析方法。
（項目１７）
受信モジュール、第１処理モジュールおよび第２処理モジュールを備える、データ分析装置であって、
前記受信モジュールは、運転者モニタリングシステム（ＤＭＳ）によって送信される運転者データおよび先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）によって送信される車両データを受信するように構成され、前記運転者データは、運転者行動データと前記ＤＭＳの第１機器識別子を含み、前記車両データは、車両進行データと前記ＡＤＡＳの第２機器識別子を含み、前記ＤＭＳおよび前記ＡＤＡＳは、車両に設置され、
前記第１処理モジュールは、データベースで確立される機器識別子と車両識別子との第１マッピング関係に従って、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子にそれぞれ対応する車両識別子をそれぞれ決定するように構成され、
前記第２処理モジュールは、前記第１機器識別子と前記第２機器識別子が、同じ車両識別子に対応することに応答して、前記運転者行動データおよび前記車両進行データに従って、運転者データの分析および／または車両データの分析を実行するように構成される、前記データ分析装置。
（項目１８）
プロセッサと、プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを記憶するように構成されるメモリとを備える、電子機器であって、
前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行して、項目１ないし１６のいずれか一項に記載のデータ分析方法を実行するように構成される、前記電子機器。
（項目１９）
コンピュータプログラムを記憶する、コンピュータ記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムは、プロセッサによって実行されるときに、項目１ないし１６のいずれか１項に記載のデータ分析方法を実現する、前記コンピュータ記憶媒体。
（項目２０）
コンピュータプログラム命令を含む、コンピュータプログラム製品であって、当該コンピュータプログラム命令は、コンピュータに項目１ないし１６のいずれか一項に記載のデータ分析方法を実行させる、前記コンピュータプログラム製品。
【国際調査報告】