(57)【要約】【課題】指定基準に基づいた位置情報タグ付けシステムおよび方法の提供を図る。【解決手段】第１の対象物１０１Ａ，１０１Ｂに関連づけられた変数パラメータを示すデータを生成するように構成された第１のセンサ１０２と、前記第１の対象物の地理空間情報を生成するように構成された第２のセンサ１０４と、前記第１のセンサから前記データを受信する処理、前記データの少なくとも一部に基づいて、指定基準を満たすか否かを判定する処理、および、前記指定基準を満たす場合に前記第２のセンサによって生成された地理空間情報に前記データをタグ付けする処理、を実行する計算装置１０６と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
指定基準に基づいた位置情報タグ付けシステムであって、
第１の対象物に関連づけられた変数パラメータを示すデータを生成するように構成された第１のセンサと、
前記第１の対象物の地理空間情報を生成するように構成された第２のセンサと、
前記第１のセンサから前記データを受信する処理、
前記データの少なくとも一部に基づいて、指定基準を満たすか否かを判定する処理、および、
前記指定基準を満たす場合に前記第２のセンサによって生成された地理空間情報に前記データをタグ付けする処理、を実行する計算装置と、を有する、
ことを特徴とする位置情報タグ付けシステム。
【請求項２】
前記第１のセンサおよび前記第２のセンサは、前記計算装置から離れて配置される、
ことを特徴とする請求項１に記載の位置情報タグ付けシステム。
【請求項３】
前記データは、第１のデータストリームであり、
前記変数パラメータは、第１の変数パラメータであり、
前記位置情報タグ付けシステムは、さらに、第２の変数パラメータを示す第２のデータストリームを生成するように構成された第３のセンサを有し、
前記計算装置は、さらに、
前記第３のセンサから前記２データストリームを受信する処理、および、
前記第１のデータストリームおよび前記第２のデータストリームの両方から値または一組の値を導き出す処理を実行し、
前記指定基準を満たすか否かを判定する処理は、前記第１のデータストリームの少なくとも一部に基づいており、前記引き出された値または一組の値に基づいて前記指定基準を満たすか否かを判定する処理を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の位置情報タグ付けシステム。
【請求項４】
前記指定基準は、
システムが用いられる特定のアプリケーションに関連づけられた属性に基づいた前記システム、
前記システムのユーザ、および、
前記システムのシステム管理者の１つ以上によって設定される、
ことを特徴とする請求項１に記載の位置情報タグ付けシステム。
【請求項５】
前記計算装置は、前記システムが用いられる特定のアプリケーションにしたがって前記データを処理するように構成された処理装置を有し、
前記データの少なくとも一部に基づいて前記指定基準を満たすか否かを判定する処理は、前記処理されたデータに基づいて前記指定基準を満たすか否かを判定する処理を含む、  ことを特徴とする請求項１に記載の位置情報タグ付けシステム。
【請求項６】
前記計算装置は、前記第１のセンサから前記データを連続的に受信するように構成される、
ことを特徴とする請求項１に記載の位置情報タグ付けシステム。
【請求項７】
前記対象物は、車両または前記車両を運転する人間を含み、
前記変数パラメータは、
前記車両の状態に関連する活動性と、
前記車両の加速度と、
前記車両の部品の状態と、
前記車両の周囲の環境の状態と、
前記人間の心拍数と、
前記人間の血糖値と、
前記人間の呼吸数と、
前記人間のストレスレベルと、を有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の位置情報タグ付けシステム。
【請求項８】
少なくとも１つの対象物に関連づけられた第１の変数パラメータを示すデータストリームを分析し、
第２の変数パラメータを示す第２のデータストリームを受信し、
指定基準を満たす前記第１のデータストリームの第１のデータを判定し、
前記指定条件を満たす前記第１のデータに合わせて、対応する第２のデータストリームに前記第２のデータを位置情報タグ付けする、ことを有する、
ことを特徴とする指定基準に基づいた位置情報タグ付け方法。
【請求項９】
対象物に関連づけられた変数パラメータを示す前記第１のデータストリームは、人間のストレスレベルの少なくとも１つの指標を示すデータストリームを有する、
ことを特徴とする請求項８に記載の位置情報タグ付け方法。
【請求項１０】
前記分析することは、閾値以上の値を有する第１のデータを識別するために前記第１の変数パラメータを示す前記第１のデータストリームを分析することを有する、
ことを特徴とする請求項８に記載の位置情報タグ付け方法。
【請求項１１】
前記分析することは、前記第１のデータをリアルタイムに識別するために前記第１の変数パラメータを示す前記第１のデータストリームを連続的に分析することを有する、
ことを特徴とする請求項８に記載の位置情報タグ付け方法。
【請求項１２】
前記受信することは、少なくとも別の対象物から前記第２の変数パラメータを示す前記第２のデータストリームを受信することを有し、前記第２の変数パラメータは、前記第１の変数パラメータと関連する、
ことを特徴とする請求項８に記載の位置情報タグ付け方法。
【請求項１３】
第１のセンサから連続的に前記第１のデータストリームを受信し、
第２のセンサから連続的に前記第２のデータストリームを受信し、
前記第１および第２のセンサから遠く離れて配置された第３のセンサから前記対象物のための前記地理空間情報を取得する、ことをさらに有する、
ことを特徴とする請求項８に記載の位置情報タグ付け方法。
【請求項１４】
少なくとも１つの対象物は、車両または車両を運転する人間を含み、
前記変数パラメータは、
前記車両の加速度と、
前記車両の部品の状態と、
前記車両の周囲の環境の状態と、
前記人間の心拍数と、
前記人間の血糖値と、
前記人間の呼吸数と、
前記人間のストレスレベルと、を有する、
ことを特徴とする請求項８に記載の位置情報タグ付け方法。
【請求項１５】
指定基準に基づいたデータを、位置情報タグを付けるための動作をシステムに実行させるための計算機命令を実行するように構成されたプロセッサであって、
少なくとも１つのセンサからデータを受信する処理であって、前記データは第１の対象物に関連づけられた変数パラメータを示す処理と、
前記データ上の少なくとも一部に基づいて、指定基準を満たすか否かを判定する処理と、
前記指定基準を満たす場合、別のセンサを介して前記データを地理空間情報にタグ付けする処理と、を有する、
ことを特徴とするプロセッサ。
【請求項１６】
前記少なくとも１つのセンサおよび前記別のセンサは、前記指定基準を満たすか否かを判定するように構成された計算装置から遠く離れて配置される、
ことを特徴とする請求項１５に記載のプロセッサ。
【請求項１７】
前記データは、第１のデータストリームであり、前記変数パラメータは、第１の変数パラメータであり、
第２の変数パラメータを示す第２のデータストリームを第３のセンサを介して受信する処理と、
前記第１のデータストリームおよび前記第２のデータストリームの両方から値または一組の値を導き出す処理と、をさらに有し、
前記指定基準を満たすか否かを判定する処理は、前記第１のデータストリームに基づいており、前記引き出された値または一組の値に基づいて前記指定基準を満たすか否かを判定する処理を含む、
ことを特徴とする請求項１６に記載のプロセッサ。
【請求項１８】
前記指定基準は、
システムが用いられる特定のアプリケーションに関連づけられた属性に基づいて、前記指定基準を満たすに際して、位置情報タグを記録するように構成されたシステムと、
前記システムのユーザと、
前記システムのシステム管理者と、の１つ以上によって設定される、
ことを特徴とする請求項１５に記載のプロセッサ。
【請求項１９】
前記少なくとも１つのセンサから連続的に前記データを受信する処理と、
前記指定基準を満たす頻度に基づいて、前記指定基準を満たす地理的位置を識別する処理と、をさらに有する、
ことを特徴とする請求項１５に記載のプロセッサ。
【請求項２０】
前記対象物は、車両または前記車両を運転する人間を含み、
前記変数パラメータは、
前記車両の加速度と、
前記車両の部品の状態と、
前記車両の周囲の環境の状態と、
前記人間の心拍数と、
前記人間の血糖値と、
前記人間の呼吸数と、
前記人間のストレスレベルと、を有する、
ことを特徴とする請求項１５に記載のプロセッサ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書で言及する実施例は、１つ以上の指定基準に基づいた位置情報タグ付けシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
位置情報タグ付け（ジオタギング：geotagging）は、写真または他の媒体に対して位置データを追加するプロセスであり、媒体が世界中のどこで取り込まれたのかをユーザが容易且つ正確に認識することを可能にする。例えば、写真を撮影したときに写真を取り込んだカメラの位置を示すために、位置情報タグ（ジオタグ：geotag）を写真に対して追加してもよい。位置情報タグは、大抵の場合、メタデータとしての媒体に関連づけられ、写真、映像、ウェブサイト、ＳＭＳメッセージ、およびＲＳＳフィードなどのあらゆるメディア形式に追加されてもよい。位置情報タグによって提供された位置データは、緯度、経度、または位置を指定することができる他の情報を含んでもよい。位置情報タグは、それが生成されるときに媒体に特定の位置を関連づけ、それにより、位置に特定の情報を見出すのに有用である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本明細書の特許請求の範囲に記載された発明の主題は、以上に記載したようなあらゆる欠点を解決する実施形態に、または、以上に記載したような環境のみで動作する実施形態に限定されない。むしろ、この背景は、本明細書に記述されるある実施形態を実施してもよい１つの典型的な技術領域を例示するためにのみ提供される。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
一実施形態によれば、指定基準に基づいた位置情報タグ付けシステムが記述される。本システムは、第１の対象物に関連づけられた変数パラメータを示すデータを生成するように構成された第１のセンサを含んでもよい。本システムは、また、第１の対象物の地理空間情報を生成するように構成された第２のセンサを含んでもよい。本システムは、また、第１のセンサからデータを受信する処理と、データ上の少なくとも一部に基づいて、指定基準を満たすか否かを判定する処理と、指定基準を満たす場合に第２のセンサによって生成された地理空間情報にデータをタグ付けする処理とを含む動作を実行するように構成された計算装置を含んでもよい。
【０００５】
実施形態の目的および有利性は、少なくとも特許請求の範囲で特に示された構成要素、機能、および組合せによって達成され、実現されうる。
【０００６】
前述の概要および以下の詳細な説明の双方は、例示的且つ説明的であって、特許請求の範囲に記載されるように本発明を限定するものではないことを理解すべきである。
【０００７】
例示的実施形態は、添付の図面の使用を通じて付加的な特定性および詳細な記述により記載され説明される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、指定基準に基づいた位置情報タグ付け情報のシステムの１つの実施形態を示す概略ブロック図である。
【図２】図２は、指定基準に基づいた位置情報タグ付け情報の方法の例のフローチャートである。
【図３】図３は、別の異なるセンサまたはセンサシステムから受信された指定基準に基づいた１つのセンサまたはセンサシステムからの位置情報タグ付け情報の方法の例のフローチャートである。
【図４】図４は、本開示による指定基準に基づいた位置情報タグ付け情報用に配置される計算装置の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本明細書に記載されるいくつかの実施形態は、概して、１つ以上の指定基準に基づいた位置情報タグ付け方法およびシステムに関する。本明細書にて用いられるように、用語「位置情報タグ付け（geotagging）」および「位置情報タグ付けされる（geotagged）」は、データに関連する１つ以上の地理的な位置とともに地理空間データを関連づけることを表してもよい。地理空間データは、例えば、緯度および経度座標、アドレス情報、郵便番号情報、高度、方角、方位、距離、および地名を含んでもよい。例えば、１つ以上のセンサによって収集されたデータは、指定基準を満たすか否かを判定するために分析されてもよい。指定基準は、データの閾値または分析される状態の１つ以上の指標の有無を含んでもよい。指定基準を満たすデータは、データと関連する地理空間情報にデータを関連づけることにより、位置情報タグ付けされてもよい。本明細書で用いられるように、用語「地理空間の（geospatial）」は、例えば、地球表面に関する場所または位置を基準とする地理的データを表してもよい。例えば、地理空間データは、データとともに、またはそのデータと同時に収集されてもよい。データおよび関連する地理空間データは、１人以上の第三者とともに格納および／または共有されてもよい。
【００１０】
本発明の実施形態を、添付の図面を参照して説明する。
【００１１】
図１は、１つ以上の指定基準に基づいた位置情報タグ付け情報のためのシステム１００の１つの実施形態を示す概略ブロック図である。システム１００は、データセンサシステム１０２と、地理センサ１０４と、計算装置１０６とを含んでもよい。
【００１２】
データセンサシステム１０２は、単一データセンサまたは多重データセンサを含んでもよい。各データセンサシステム１０２は、対象物に関連する変数パラメータを示す第１のデータストリーム１２０を生成するように構成されてもよい。本明細書に用いられるように、用語「変数パラメータ（variable parameter）」は、経時的に変化させることができる特性または要素を表してもよい。いくつかの実施形態において、変数パラメータは、本明細書に記載されたように、ストレスレベルなどの人間の健康状態、または運転または道路状態の少なくとも１つを含んでもよい。
【００１３】
対象物は、人間１０１Ａ、車両１０１Ｂ、動物（図示せず）、または同種のもの（以降、総称的に「対象物１０１」）など、得られてもよいデータにとって興味深いあらゆる対象物であってもよい。変数パラメータは、対象物１０１と関連するデータに対して位置情報タグを適用するために、システム１００が用いられるあらゆるアプリケーションに関連してもよい。本明細書に用いられるように、用語「位置情報タグ」は、内容に関連づけたあらゆる型の地理的データまたは方位データを表してもよい。非限定的な例として、システム１００は、人間１０１Ａの健康状態、または車両１０１Ｂに関連する運転または道路状態を評価する際に用いられてもよい。
【００１４】
データセンサシステム１０２は、指定された期間にわたって変数パラメータと関連するデータを監視してもよい。例えば、データセンサシステム１０２は、対象物１０１の機能または移動などの対象物１０１の活動性と関連するデータを監視し、かつこのようなデータを含む第１のデータストリーム１２０を生成するように構成されてもよい。対象物１０１が人間１０１Ａまたは動物である実施形態において、データセンサシステム１０２は、肉体的、精神的、または情緒的な状態の１つ以上の指標を監視してもよい。例えば、指標は、生物学的機能などの生物学的または生化学的指標であってもよい。生物学的機能は、心臓機能、皮膚機能、運動機能、呼吸機能、消化機能、および同種のものを含んでもよい。非限定的な例として、データセンサシステム１０２によって監視される生物学的機能は、ストレスレベル、心拍数（ＨＲ）、心拍変動（ＨＲＶ）、呼吸数、呼吸量（およびそのプロキシ）、血糖値、皮膚コンダクタンス、体温、姿勢、眠気、まばたき率、目の動き、眼瞼閉鎖、およびその他同種のものなどのストレスレベルにリンクされたまたは関連づけられた生物学的機能を含んでもよい。例えば、眠気は、ＨＲＶ、まばたき率、視標追跡、および眼瞼閉鎖を含む様々な生物学的機能による測定値として判定されてもよい。データセンサシステム１０２は、例えば、光電式容積脈波記録法（ＰＰＧ）、心電図（ＥＣＧ）、筋電図（ＥＭＧ）、脳波図（ＥＥＧ）、電気眼振図（ＥＮＧ）、電気皮膚反応（ＧＳＲ）センサ、オーム計、生体自己制御モニタ、心肺機能検出ベルト、二酸化炭素センサ、酸素センサ、体温計、視標追跡システム、ＬＩＤＡＲシステム、ＲＡＤＡＲシステム、ビデオカメラ、ジャイロスコープ、磁力計、およびその他同種のものを含んでもよい。
【００１５】
対象物１０１が車両１０１Ｂである実施形態において、データセンサシステム１０２は、車両の状態、車両の加速度、車両の部品の状態、域外交通、ドライブハザードおよび車道状態に関連する動作を監視してもよい。例として、且つ限定されずに、データセンサシステム１０２は、他の車両に対する距離、他の車両との接近速度、交通量状態、道路標識、交通信号灯、道路状態、可視性条件、前進速度、横速度、瞬間加速度、制動性能、ドライバの状態および動作、および同種のものの１つ以上を監視してもよい。別の非限定的な例として、データセンサシステム１０２は、天候、道路状態、交通量、および大気質および同種のものなどの車両の周囲環境の状態を監視してもよい。例えば、データセンサシステム１０２は、１つ以上のレーダデテクタ、光学センサ、レーザ距離センサ、知的画像および加速度計を含んでもよい。
【００１６】
データセンサシステム１０２は、対象物１０１が１つの位置から別の位置に移るとともにデータの収集を可能にするモバイルセンサを含んでもよい。したがって、データセンサシステム１０２は、吊紐またはベルト上のポケットや財布の中など、対象物１０１によって携帯されてもよいし、または対象物１０１が位置を変えるとともにデータが連続的に監視されてもよいように対象物１０１に取り付けてもよいし、または固定されてもよい。例えば、対象物１０１が人間１０１Ａである実施形態において、データセンサシステム１０２は、人間１０１Ａが時間帯にわたって関係するかもしれない動作の間に人間１０１Ａの生物学的機能を監視してもよい。このような動作は、動作、通勤、運転、歩行、リラックス、瞑想、食事、睡眠、または同種のもの、またはその任意の組合せを含んでもよいが、但し限定はされない。
【００１７】
地理センサ１０４は、対象物１０１と関連する地理空間情報を含む第２のデータストリーム１２２を生成するように構成されてもよい。例えば、地理センサ１０４は、対象物１０１の地理空間の位置を識別し、生成してもよい。地理空間の位置および／または方位を判定するために、地理センサ１０４は、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機または他の衛星受信機、セルラーネットワーク、ＷＬＡＮネットワーク、磁力計、加速度計、およびその他同種のものを利用してもよい。地理センサ１０４によって生成された第２のデータストリーム１２２は、地理センサ１０４それ自体および／またはシステム１００の、対象物１０１の地理空間の位置および／または方位を記述してもよい。
【００１８】
計算装置１０６は、データセンサシステム１０２から第１のデータストリーム１２０を受信し、かつ指定基準に基づいたアプリケーションに関連するデータを判定するために第１のデータストリーム１２０を処理するように構成されてもよい。例えば、計算装置１０６は、データセンサシステム１０２から第１のデータストリーム１２０を連続的に受信してもよいし、データを判定するために第１のデータストリーム１２０を監視してもよい。計算装置１０６は、また、地理センサ１０４から第２のデータストリーム１２２を受信するように構成されてもよい。計算装置１０６は、地理センサ１０４から第２のデータストリーム１２２を連続的に受信してもよいし、または所望の通りに第２のデータストリーム１２２を取得するためにリクエスト１２４を介して地理センサ１０４と通信してもよい。例えば、特定の時間に生成された第２のデータストリーム１２２が関係データを含むと判定するに際して地理空間データを要求するために、計算装置１０６は、地理センサ１０４に対してリクエスト１２４を送信してもよい。地理センサ１０４は、関係データが地理空間データにタグ付けられてもよいように、特定の時に対象物１０１の地理空間データを送信してもよい。さらに詳細に記述されるように、タグ付きのデータは、分析において用いられてもよい。
【００１９】
非限定的な例として、データセンサシステム１０２および地理センサ１０４は、計算装置１０６から遠く離れて配置されてもよい。計算装置１０６は、インターネット、電話技術ネットワーク、セルラーネットワーク、データネットワーク、衛星ネットワーク、８０２．１１ネットワーク、パーソナルコンピュータネットワーク、無線ネットワーク、および同種のものなどの１つ以上のネットワークを介してデータセンサシステム１０２および地理センサ１０４と通信してもよい。計算装置１０６は、データセンサシステム１０２および地理センサ１０４などの外部装置と通信するように構成された通信モジュール１１２を含んでもよい。容易にするために、データセンサシステム１０２および地理センサ１０４は、計算装置１０６の外側にあるものとして図１に示される。しかしながら、必要に応じて、データセンサシステム１０２および地理センサ１０４は、計算装置１０６に統合されてもよい。
【００２０】
ソフトウェアにおいて少なくとも部分的に実施されるとき、計算装置１０６は、データセンサシステム１０２および地理センサ１０４からのデータの収集、指定基準を満たすデータの位置情報タグ付け、データの分析、および第三者に対するデータの伝達などの本明細書に記述した演算を計算装置１０６に実行させるためにメモリ１１０内に格納された計算機命令を実行するように構成されたプロセッサ１０８およびメモリ１１０を含んでもよい。通信モジュール１１２は、サービスプロバイダ１１４、クラウドコンピューティングネットワーク１１６および／またはグローバルセンサネットワーク１１８などの１つ以上の外部ネットワークだけでなくデータセンサシステム１０２および地理センサ１０４と、計算装置１０６が通信するのを可能にしてもよい。
【００２１】
計算装置１０６は、また、データセンサシステム１０２からのデータストリーム１２０の少なくとも一部に基づいて、指定基準を満たすかどうか判定するように構成してもよい。指定基準は、検出された指標の有無であってもよい。指定基準は、例えば、データセンサシステム１０２によって収集された第１のデータストリーム１２０と比較されてもよい閾値、またはデータセンサシステム１０２によって収集された第１のデータストリーム１２０の値の変動であってもよい。閾値は、特定のセンサ値、または特定のおよび／または一時的に相関されたユーザインテントを反映しない値の範囲を含んでもよい。
【００２２】
指定基準は、システム１００が用いられる特定のアプリケーションに関連づけられた属性に基づいて設定されてもよい。指定基準は、また、システム１００のユーザまたはシステム１００のシステム管理者によって設定されてもよい。指定基準は、機械学習に基づいて、または他のネットワーク接続されたシステムとの通信を通じて、経時的に変動されてもよい。
【００２３】
指定基準は、指定基準を満たす場合に地理センサ１０４によって生成された地理空間情報とともに第１のデータストリーム１２０からの関係データに位置情報タグを関連づけるために計算装置１０６を作動させてもよい。例えば、計算装置１０６は、指定基準を満たすときに関係データに位置情報タグを関連づけるように構成されてもよい。
【００２４】
プロセッサ１０８は、システム１００が用いられる特定のアプリケーションにしたがって第１のデータストリーム１２０を処理してもよいし、データセンサシステム１０２によって監視されている１つ以上の指標が存在するか否か、または指定基準を満たしているか否かを判定するために、処理データ利用してもよい。非限定的な例として、システム１００は、人間１０１Ａのストレスレベルを監視するために用いられてもよいし、第１のデータストリーム１２０は、人間１０１Ａのストレスレベルが閾値を超えた、さもなければ指定基準を満たしたことを知らせるデータなどの関係データを第１のデータストリーム１２０が含むか否かを判定するために分析または処理されてもよい。別の非限定的な例として、システム１００は、列車などの車両を操作しながら人間１０１Ａのストレスレベルを監視するために用いられてもよいし、人間１０１Ａが増大したストレスレベルを示し、したがって、事故に含まれる増大したリスクを有する位置を判定するために、第１のデータストリーム１２０は、分析または処理されてもよい。人間１０１Ａが運転している間のストレスレベルを監視するために、光電式容積脈波記録法、ＥＣＧ、カメラ、ＧＳＲ検出器、および加速度計の１つ以上が、データセンサシステム１０２において用いられてもよい。人間１０１Ａのストレスレベルが閾値より高いと判定された場合、人間１０１Ａに関連づけられた地理空間データは、その時点で取り込まれ、データセンサシステム１０２によって生成されたデータストリーム１２０からの対応する関係データに関連づけられてもよい。
【００２５】
データセンサシステム１０２は、人間１０１Ａ、車両１０１Ｂ、または他の物理量と関連するものなど、異なる変数パラメータを監視するように各々構成された複数個のセンサを含んでもよい。データセンサシステム１０２の第１のセンサまたはセンサシステムは、第１の変数パラメータおよび第２のセンサを監視するために用いられてもよいし、または、データセンサシステム１０２のセンサシステムは、第２の変数パラメータを監視するために用いられてもよい。データセンサシステム１０２は、いくつもの変数パラメータを測定するためのいくつものセンサまたはセンサシステムを含んでもよい。例えば、第１のセンサまたはセンサシステムは、列車などの車両を操作しながら人間１０１Ａのストレスレベルを監視してもよいし、第２のセンサまたはセンサシステムは、車両１０１Ｂによって感じられた道路状態を監視するために用いられてもよい。第１のセンサまたはセンサシステムは、第１のデータストリームを生成してもよいし、第２のセンサまたはセンサシステムは、第２のデータストリーム１２１を生成してもよい。システム１００は、いくつものデータストリーム発生させるいくつものセンサまたはセンサシステムを含んでもよい。
【００２６】
第１および第２データストリーム１２０および１２１は、プロセッサ１０８によって受信されてもよいし、プロセッサ１０８は、指定基準を満たすか否かを判定するために第１および第２データストリーム１２０、１２１のうちの少なくとも１つを分析してもよい。第１のデータストリーム１２０に対する指定基準を満たす場合、第１のデータストリーム１２０がその指定基準を満たすときに収集された第２のデータストリーム１２１は、地理空間データにタグ付けされてもよい。例えば、第１のデータストリーム１２０は、人間１０１Ａのストレスレベルがその指定基準を満たすか否かを判定するために分析されてもよい。センサの１つによって監視された人間１０１Ａのストレスレベルが閾値より高いと判定された場合、車両１０１Ｂに関連づけられたセンサなどの別のセンサに関連づけられた地理空間データは、その時点で取り込まれ、第２のデータストリーム１２１からのデータなどの対応する関係データに関連づけられてもよい。さらに、またはその代わりに、車両１０１Ｂに関連づけた第２のデータストリーム１２１内のデータが閾値より高いと判定された場合、その後、車両１０１Ｂ内にいるかもしれない人間１０１Ａに関連づけた地理空間データは、その時点で取り込まれ、第１のデータストリーム１２０からの対応する関係データに関連づけられてもよい。したがって、第１のセンサまたはセンサシステムからのデータは、第２のセンサまたはセンサシステムからのデータが地理空間データに関連づけられるべき時点を判定するために用いられてもよい。第１のデータストリーム１２０が車両１０１Ｂから収集されたデータを含んでもよいことは、理解されるだろう。
【００２７】
第１のデータストリーム１２０および／または第２のデータストリーム１２１などの１つ以上のデータストリームからの関係データは、したがって、指定基準を満たすときに生成され、その後、位置情報タグ付けされたデータを生成するために地理センサ１０４から得られた地理空間の位置を用いて、格納および／または位置情報タグ付けされてもよい。
【００２８】
位置情報タグ付けされたデータは、プロセッサ１０８によって生成されてもよいし、例えば、メモリ１１０上に格納されてもよい。非限定的な例として、位置情報タグ付けされたデータは、計算装置１０６のメモリ１１０上に格納されてもよいし、または、クラウドコンピューティングネットワーク１１６などの外部ネットワーク上に送信されて格納されてもよい。別の非限定的な例として、１つ以上の位置情報タグ付けされたデータストリーム１２６、１２８、１３０は、生成されて、クラウドコンピューティングネットワーク１１６、グローバルセンサネットワーク１１８、およびサービスプロバイダ１１４にそれぞれ送信されてもよい。位置情報タグ付けされたデータストリーム１２６、１２８、１３０は、計算装置１０６の通信モジュール１１２によって送信されてもよい。位置情報タグ付けされたデータストリーム１２６、１２８、１３０は、位置情報タグ付けされたデータおよび／または位置情報タグ付けされたデータに基づいて判定された解析情報を含んでもよい。例えば、位置情報タグ付けされたデータは、運転の間の人間１０１Ａのストレスレベルに関連してもよいし、このような情報は、運転状態に関する情報を広めるグローバルセンサネットワーク１１８に関連する情報を含む第１の位置情報タグ付けされたデータストリーム１２８を提供するために、および、医師などのサービスプロバイダ１１４に関連する情報を含む個別の位置情報タグ付けされたデータストリーム１３０を提供するために処理されてもよい。関係データが生成されたときの対象物１０１の地理情報および／または方位データを含む、位置情報タグ付けされたデータは、したがって、システム１００が用いられるアプリケーションの分析を促進してもよい。
【００２９】
システム１００は、計算装置１０６に対して第１のデータストリーム１２０を送信するように構成された単一データセンサシステム１０２を含むように図１に示される。但し、システム１００は、データストリームを生成し、計算装置１０６に対してデータストリームを送信するように各々が構成された、いくつものデータセンサまたはデータセンサシステムを含んでもよい。例えば、計算装置１０６は、少なくとも別のデータセンサから少なくとも別のデータストリームを受信し、且つ第１のデータストリームおよび少なくとも別のデータストリームから値または一組の値を導き出すように構成されてもよい。これらの実施形態および他の実施形態において、第１のデータストリームの少なくとも一部に基づいて指定基準を満たすか否かを判定することは、引き出された値または一組の値に基づいて指定基準を満たすか否かを判定することを含んでもよい。
【００３０】
例えば、システム１００は、人間１０１Ａの１つ以上の生物学的機能を連続的に追跡するために用いられてもよい。システム１００によって収集された関係データは、人間１０１Ａによって感じられたストレス、または人間１０１Ａの適応性、注意深さ、または覚醒をリアルタイムに判定するために分析されてもよい。例えば、計算装置１０６は、人間１０１Ａの、心拍数または心臓のリズムなど健康状態に関する情報を生成する第１のデータストリーム１２０を監視してもよいし、不規則な心拍数または不規則な心臓のリズムを示す関係データを判定するためにデータを分析してもよい。人間１０１Ａの健康状態に関する情報は、作業、運転、練習、および同種のものなど、特定の活動性または事象の間に監視されてもよい。関係データは、位置情報タグ付けされてもよいし、位置情報タグ付けされたデータは、医師または他の医療従事者、雇用者、患者、または政府機関などのサービスプロバイダ１１４が分析または普及のために情報を用いることを可能にするサービスプロバイダ１１４に対して送信されてもよい。
【００３１】
別の例において、システム１００は、車両１０１Ｂと関連する状態を連続的に追跡するために用いられてもよい。システム１００によって収集された関係データは、車両１０１Ｂによって感じられた状態をリアルタイムに判定するために分析されてもよい。例えば、計算装置１０６は、車両１０１Ｂの旅行ルートに関連する運転または道路状態に関する情報を生成する第１のデータストリーム１２０を監視してもよい。計算装置１０６は、関係データを判定するために第１のデータストリーム１２０を分析してもよいし、位置情報タグ付けされたデータを生成するために関係データに位置情報タグを関連づけてもよい。例えば、第１のデータストリーム１２０は、車両１０１Ｂによって感じられた交通量または運転状態に関連するデータを生成してもよい。計算装置１０６がデータセンサシステム１０２から第１のデータストリーム１２０を受信するとともに、計算装置１０６は、指定基準が満たされるか否かを判定するために第１のデータストリーム１２０を分析してもよい。例えば、計算装置１０６は、車両が氷原の区域に到達したことを示す指定基準を満たしたことを認識してもよいし、そのデータに位置情報タグを関連づけてもよい。位置情報タグ付けされたデータは、クラウドコンピューティングネットワーク１１６への記憶のために、またはグローバルセンサネットワーク１１８による流布のために送信されてもよい。
【００３２】
位置情報タグ付けされたデータは、分析論および勧告を提供するために分析されてもよい。実施形態の例において、人間１０１Ａにとってのストレスレベルが、作業するための運転などの特定の活動の間の標準値を超えた指定パーセンテージであるとき、計算装置１０６は、位置情報タグ付けされたデータを生成してもよい。位置情報タグ付けされたデータは、したがって、活動の間に人間１０１Ａが最もストレスをかけられたと感じる位置を示す。位置情報タグ付けされたデータは、速度を変更するまたは用心するための異なるルートまたは位置などの人間１０１Ａのストレスレベルを低減するために人間１０１Ａに対する勧告を提供するために用いられてもよい。
【００３３】
実施形態の例において、車両１０１Ｂ内のデータセンサシステム１０２が危険な道路状態、事故、または交通量の停滞などの潜在的な道路障害物を示すとき、計算装置１０６は、位置情報タグ付けされたデータを生成してもよい。潜在的な道路障害物の位置に関する情報を含む位置情報タグ付けされたデータは、グローバルセンサネットワーク１１８を用いて、他の車両に直接中継されてもよいし、または、クラウドコンピューティングネットワーク１１６に対して送信されてもよい。
【００３４】
したがって、システム１００は、特定の基準を満たすことに呼応して識別され、位置情報タグ付けされた実時間データに基づいて、特定のアプリケーションに関連する分析論を提供する。さらに、システム１００は、ユーザの入力または監視を伴わない関連情報の収集を可能にする。
【００３５】
したがって、計算装置１０６は、ある期間またはある活動の間に人間１０１Ａの精神的、肉体的、または情緒的な状態に関する詳細情報を提供するために、位置情報タグ付けされたデータを処理するように構成されてもよい。このような情報は、人間１０１Ａまたはサービスプロバイダ１１４と共有されてもよいし、人間１０１Ａの健康を増進するために用いられてもよい。別の非限定的な例として、計算装置１０６は、車両１０１Ｂによって感じられた運転状況に関する詳細情報を提供するために、位置情報タグ付けされたデータを処理するように構成されてもよい。このような情報は、例えば、グローバルセンサネットワーク１１８を用いて、他のドライバまたは機関と共有されてもよい。例えば、政府機関または車両製造業者は、ドライバの状況との関連で情報送達を管理することができるような、より知的で反応の良い車両を開発するために、システム１００によって生成された位置情報タグ付けされたデータを用いてもよい。
【００３６】
図２は、指定基準に基づいた位置情報タグ付け情報の方法の例のフローチャートである。方法２００および／またはその変形は、本明細書に記述されたシステム１００などのシステムによって、全体または一部において実現されてもよい。その代わりに、またはさらに、方法２００および／またはその変形は、図１のプロセッサ１０８などのデータセンサおよび地理センサによって生成されたデータを用いて、プロセッサまたは他の処理装置によって、全体または一部において実現されてもよい。離散的なブロックとして示したが、様々なブロックは、所望のインプリメンテーションに依存して、付加的なブロックに分離されてもよいし、より少数のブロックに組み合わせられてもよいし、または省かれてもよい。
【００３７】
方法２００は、対象物に関連づけられた変数パラメータを示すデータストリームが指定基準を満たすデータストリーム内のデータを識別するために分析されるブロック２０２において開始されてもよい。例えば、データストリームは、計算装置１０６によってデータセンサシステム１０２から受信されてもよく、その後、計算装置１０６によって分析されてもよい。
【００３８】
ブロック２０４において、データが生成された時点に対応する対象物のための地理空間情報が取得されてもよい。例えば、地理空間情報は、地理センサ１０４から計算装置１０６によって取得されてもよい。必要に応じて、指定基準を満たすデータが識別された後、計算装置１０６は、地理センサ１０４に対して地理空間情報のためのリクエストを送信してもよい。
【００３９】
ブロック２０６において、位置情報タグ付けされたデータを生成する指定基準を満たす場合、データは、地理空間情報にタグ付けされてもよい。例えば、計算装置１０６は、データセンサシステム１０２から得られたデータに位置情報タグを関連づけてもよい。必要に応じて、位置情報タグ付けされた情報は、計算装置１０６によって１人以上の第三者に対して送信されてもよい。
【００４０】
図３は、別の異なるセンサまたはセンサシステムから受信された指定基準に基づいた１つのセンサまたはセンサシステムからの位置情報タグ付け情報の方法の例のフローチャートである。方法３００および／またはその変形は、本明細書に記述されたシステム１００などのシステムによって、全体または一部において実現されてもよい。その代わりに、またはさらに、方法３００および／またはその変形は、図１のプロセッサ１０８などのデータセンサおよび地理センサによって生成されたデータを用いて、プロセッサまたは他の処理装置によって、全体または一部において実現されてもよい。離散的なブロックとして示したが、様々なブロックは、所望のインプリメンテーションに依存して、付加的なブロックに分離されてもよいし、より少数のブロックに組み合わせられてもよいし、または省かれてもよい。
【００４１】
方法３００は、少なくとも１つの対象物に関連づけられた第１の変数パラメータを示すデータストリームが分析されてもよいブロック３０２において開始されてもよい。例えば、データストリームは、計算装置１０６によってデータセンサシステム１０２の第１のセンサまたはセンサシステムから受信されてもよく、その後、計算装置１０６によって分析されてもよい。
【００４２】
ブロック３０４において、第２の変数パラメータを示す第２のデータストリームが受信されてもよい。第２のデータストリームは、人間などの対象物、または車両などの別の対象物に関連づけられてもよい。例えば、地理空間情報は、計算装置１０６によってデータセンサシステム１０２の第２のセンサまたはセンサシステムから取得されてもよい。第２の変数パラメータは、第１の変数パラメータと関連してもよい。例えば、第１の変数パラメータは、車両を運転している人間のストレスレベルであってもよいし、第２の変数パラメータは、人間が運転している間の運転速度、道路状態、および車両の位置の少なくとも１つであってもよい。
【００４３】
ブロック３０６において、指定基準を満たす第１のデータストリーム内の第１のデータが判定されてもよい。例えば、計算装置１０６のプロセッサ１０８は、閾値などの指定基準を満たす第１のデータを判定するために第１のデータストリームを分析してもよい。例えば、人間が車両を運転している間の人間のストレスレベルの生物学的機能の判定要因のための閾値を満たしてもよく、したがって、その時点に収集されたデータは、指定基準を満たす。
【００４４】
ブロック３０８において、指定条件を満たす第１のデータに合わせて、対応する第２のデータストリーム内の第２のデータが、位置情報タグ付けされてもよい。例えば、その位置情報タグ付けは、第２のデータと関連する地理空間情報に第２のデータをタグ付けすることを含んでもよい。地理空間情報は、地理センサ１０４から計算装置１０６によって取得されてもよい。必要に応じて、指定基準を満たすデータが識別された後、計算装置１０６は、地理センサ１０４に対して地理空間情報のためのリクエストを送信してもよい。例えば、計算装置１０６は、データセンサシステム１０２から得られた第２のデータに位置情報タグを関連づけてもよい。必要に応じて、位置情報タグ付けされた情報は、計算装置１０６によって１人以上の第三者に対して送信されてもよい。非限定的な例として、第２のデータは、運転速度、道路状態、および車両の位置などの人間が車両を運転している間の車両と関連するデータを含んでもよい。第１のデータが指定基準に満たすのと同時に収集された第２のデータは、地理空間情報にタグを付けされてもよい。
【００４５】
当業者は、本明細書に開示されたこの処理および方法、および他の処理および方法について、その処理および方法において実行された機能が、異なる順番で実現されてもよいことを十分に理解するだろう。いくつかのステップおよび処理は、開示された実施形態の本質を損なわずに、取捨選択されてもよいし、より少ないステップおよび処理に組み合わせられてもよいし、付加的なステップおよび処理に展開されてもよい。
【００４６】
図４は、本開示による指定基準に基づいた位置情報タグ付け情報用に配置される計算装置４００の例を示すブロック図である。計算装置４００は、図１の計算装置１０６の１つの実施形態の一例である。極めて基本的な構成４０２において、計算装置４００は、典型的には、１つ以上のプロセッサ４０４と、システムメモリ４０６とを含む。メモリバス４０８は、プロセッサ４０４とシステムメモリ４０６との間を通信するために用いられてもよい。
【００４７】
所望の構成に応じて、プロセッサ４０４は、マイクロプロセッサ（μＰ）、マイクロコントローラ（μＣ）、デジタル信号プロセサ（ＤＳＰ）、またはその任意の組合せを含む任意の型であってもよいが、但し限定されない。プロセッサ４０４は、１次キャッシュ４１０および２次キャッシュ４１２などの１つ以上のレベルのキャッシングと、プロセッサコア４１４と、レジスタ４１６とを含んでもよい。プロセッサコア４１４の例は、算術論理演算ユニット（ＡＬＵ）、浮動小数点ユニット（ＦＰＵ）、デジタル信号処理コア（ＤＳＰコア）、またはその任意の組合せを含んでもよい。メモリコントローラ４１８の例も、また、プロセッサ４０４とともに用いられてもよいし、またはある具体化のメモリコントローラ４１８において、プロセッサ４０４の内部パーツであってもよい。
【００４８】
所望の構成に応じて、システムメモリ４０６は、揮発性メモリ（ＲＡＭなど）、不揮発性メモリ（ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）、またはその任意の組合せを含む任意の型であってもよいが、但し限定されない。システムメモリ４０６は、オペレーティングシステム４２０と、１つ以上のアプリケーション４２２と、プログラムデータ４２４とを含んでもよい。アプリケーション４２２は、図２の方法２００に関して記述されたものを含む本明細書に記述されるような機能を実行するために配置される位置情報タグ付けアプリケーション４２６を含んでもよい。プログラムデータ４２４は、本明細書に記述されるような位置情報タグ付けアプリケーション４２６とともに動作するのに有用かもしれないセンサ／位置情報タグデータ４２８を含んでもよい。いくつかの実施形態において、アプリケーション４２２は、本明細書に記述されたような指定基準に基づいてデータセンサからのセンサデータが位置情報タグ付けされてもよいように、プログラムデータ４２４とともに動作するためにオペレーティングシステム４２０上に配置されてもよい。
【００４９】
計算装置４００は、追加の機能または機能性、および基本構成４０２と他の装置との間の通信およびインタフェースを容易にするための付加的なインタフェースを有してもよい。例えば、バス／インタフェース制御装置４３０は、ストレージインタフェースバス４３４を介して基本構成４０２と１つ以上のデータストレージ装置４３２との間の通信を容易にするために用いられてもよい。データストレージ装置４３２は、リムーバブル記憶装置４３６、非リムーバブル記憶装置４３８、またはその組合せであってもよい。リムーバブル記憶装置および非リムーバブル記憶装置の例は、いくつかの例を挙げると、フレキシブルディスクドライブおよびハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの磁気ディスク装置、コンパクトディスク（ＣＤ）ドライブまたはディジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）ドライブなどの光ディスクドライブ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、およびテープドライブを含む。コンピュータ記憶媒体の例は、コンピュータ読み取り可能な命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報の記憶のための任意の方法または技術により実現された揮発性および不揮発性、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体を含んでもよい。
【００５０】
システムメモリ４０６、リムーバブル記憶装置４３６、および非リムーバブル記憶装置４３８は、コンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消却・プログラム可能型読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、コンパクトディスクを使った読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ディジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）または他の光学的記憶、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶装置、または所望の情報を格納するために用いられてもよく、計算装置４００によってアクセスされてもよい他の媒体を含むが、但し限定されない。このようないかなるコンピュータ記憶媒体も、計算装置４００の一部であってもよい。
【００５１】
計算装置４００は、また、バス／インタフェース制御装置４３０を介して様々なインタフェース機器（例えば出力装置４４２、周辺インタフェース４４４、および通信装置４４６）から基本構成４０２への通信を容易にするためのインタフェースバス４４０を含んでもよい。出力装置４４２の例は、１つ以上のＡ／Ｖポート４５２を介してディスプレイまたはスピーカなどの様々な外部装置に対して通信するように構成されてもよいグラフィック処理装置４４８および音声処理装置４５０を含む。周辺インタフェース４４４の例は、１つ以上のＩ／Ｏポート４５８を介して入力装置（例えば、キーボード、マウス、ペン、音声入力装置、およびタッチ入力装置など）などの外部装置または他の周辺機器（例えば、プリンターおよびスキャナなど）と通信するように構成されてもよいシリアルインタフェースコントローラ４５４またはパラレルインターフェイスコントローラ４５６を含む。通信装置４４６の例は、１つ以上の通信ポート４６４を介してネットワーク通信リンクを介して１つ以上の他の計算装置４６２との通信を容易にするために配置されてもよいネットワークコントローラ４６０を含む。
【００５２】
ネットワーク通信リンクは、通信媒体の一例であってもよい。通信媒体は、典型的には、コンピュータ読み取り可能な命令、データ構造、プログラムモジュール、またはキャリア波または他の搬送機構などの変調データ信号における他のデータによって具体化されてもよいし、いかなる情報送達媒体を含んでもよい。「変調データ信号」は、信号内の情報をコード化するのと同様の方法で設定または変更されたその特性の１つ以上を有する信号であってもよい。限定ではなく例として、通信媒体は、有線ネットワークまたはダイレクト有線接続などの有線の媒体と、吸音率、無線周波数（ＲＦ）、マイクロ波、赤外線（ＩＲ）、他の無線媒体などの無線媒体とを含む。本明細書にて用いられるように用語「コンピュータ読み取り可能な媒体」は、記憶媒体と通信媒体との両方を含んでもよい。
【００５３】
計算装置４００は、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、個人用メディアプレイヤー装置、無線ウェブウォッチ装置、個人用ヘッドセット装置、特定用途向けデバイス、または任意の上記機能を含むハイブリッド素子などのスモールフォームファクタ携帯用（またはモバイル）電子装置の一部として実施されてもよい。計算装置４００は、また、ラップトップコンピュータおよび非ラップトップコンピュータ構成の両方を含むパーソナルコンピュータとして実施されてもよい。
【００５４】
本明細書に列挙されたすべての例および条件的な言葉は、本発明の原理と発明者により与えられた概念とを読者が理解することを支援するための教育的目的を意図するものであり、明確に列挙されたこのような例および条件に限定されないと解釈されるべきである。本発明の実施形態を詳細に記述したが、本発明の精神および範囲から逸脱せずに、様々な変更、置換、および修正をここに行なうことができることを理解すべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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