(57)【要約】  コンテナ化されたセンサ、マシンラーニングセンタ、及びクラウドベースのネットワークを使用して自動車駐車スペース（ＡＰＳ）を管理することができる方法又はシステムを開示する。一態様では、プロセスは、車両が動いているときに、車両の搭載センサ一式によって観察される周囲情報をモニタする。マシンラーニングセンタから受け取ったコンテナ化したＡＰＳモデルからの指示に従って周囲情報を選択的に記録した後、車両が駐車状態にあるときにＡＰＳ及びＡＰＳ周囲情報を検出する。ＡＰＳの検出に至るまで、記録された周囲情報を巻き戻すと、ＡＰＳ及び記録された周囲情報に基づいて、ＡＰＳに関連付けられたラベル付きデータが生成される。その後、プロセスは、ラベル付きデータをクラウドベースのネットワークにアップロードし、バーチャスサイクルを通じてマシンラーニングセンタでのＡＰＳモデルトレーニングを容易にする。【選択図】図１Ａ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサ、マシンラーニングセンタ、及びクラウドベースのネットワークを利用して自動車駐車スペース（ＡＰＳ）を管理するように構成された方法であって、
車両が動いているときに、前記車両の搭載された複数のセンサによって観察される周囲情報をモニタするステップと、
前記マシンラーニングセンタから受信したコンテナ化したＡＰＳモデルによって生成されたリクエストに従って、前記周囲情報を選択的に記録するステップと、
前記車両が駐車状態にあるときに、ＡＰＳ、及びＡＰＳ周囲情報を検出するステップと、
前記ＡＰＳの検出に至るまで、前記記録された周囲情報を巻き戻し、前記ＡＰＳ及び前記記録された周囲情報に応答して、前記ＡＰＳに関連付けられたラベル付きデータを生成するステップと、
バーチャスサイクルを介して前記マシンラーニングセンタでのＡＰＳモデルトレーニングを容易にするために、前記ラベル付けされたデータを前記クラウドベースのネットワークにアップロードするステップと、
を備える方法。
【請求項２】
前記ＡＰＳに関連する前記関連付けられたラベル付きデータを更新するために、前記ラベル付きデータを、前記クラウドベースのネットワークから取得した位置情報、タイムスタンプ、及び近隣トラフィック条件と関連付けるステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＡＰＳに関連する前記関連付けしたラベル付きデータを更新するために、前記ラベル付きデータを、前記クラウドベースのネットワークから得られたローカルイベント、追加のサンプリングデータ、及び気象条件と関連付けるステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記クラウドベースのネットワークから前記マシンラーニングセンタに転送された前記関連付けされたラベル付きデータに従って前記コンテナ化したＡＰＳモデルをトレーニングするステップをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記コンテナ化したＡＰＳモデルを、無線通信ネットワークを通じて前記車両内の車載デジタル処理ユニットにプッシュするステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記車両に搭載された複数のセンサによって観察される周囲の情報をモニタするステップは、前記車両が動いているときに画像を取り込むために、前記車両に配置された外向きカメラを起動するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記周囲情報を選択的に記録するステップは、取り込まれた画像からＡＰＳ関連画像を識別するステップと、前記ＡＰＳ関連画像を前記車両の車載メモリデバイスに格納するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ＡＰＳ及び前記ＡＰＳ周囲情報を検出するステップは、駐車スペースを識別するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ＡＰＳの検出につながる記録された周囲の情報を巻き戻し、前記ＡＰＳに関連付けられたラベル付きデータを生成するステップは、前記ＡＰＳを検出する前に、記録された車両の動きに基づいて、前記ＡＰＳの位置及び向きを識別するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記ラベル付きデータを前記クラウドベースのネットワークにアップロードするステップは、前記ラベル付きデータからリアルタイムデータを分離するステップと、前記リアルタイムデータを、無線通信ネットワークを通じてリアルタイムで前記クラウドベースのネットワークにアップロードするステップとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記ラベル付けされたデータを前記クラウドベースのネットワークにアップロードするステップは、前記ラベル付けされたデータからバッチ化されたデータを分離するステップと、前記バッチ化されたデータを後で前記クラウドベースのネットワークにアップロードするステップとを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
バーチャスサイクル内のマシンラーニングプロセスを容易にするために、前記ラベル付きデータを前記クラウドベースのネットワークにアップロードするステップは、
ラベル付きデータを関連付けし、修正するために、車両からクラウドベースのネットワークにリアルタイムラベル付きデータを供給するステップと、
改訂されたラベル付きデータを前記マシンラーニングセンタに転送し、前記ＡＰＳモデルをトレーニングするステップと、
前記周囲情報を収集するために、トレーニングされたＡＰＳモデルを車両にプッシュするステップと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
バーチャスサイクルを介して地域内の自動車駐車スペース（ＡＰＳ）を管理することができるネットワーク構成であって、
自動車が動いているときにＡＰＳモデルによって生成される信号に従って、複数の搭載センサによって観察される周囲情報を収集し、選択的に記録するように構成されたコンテナ化センシングデバイスを含む自動車と、
コンテナ化センシングデバイスに無線で結合され、コンテナ化センシングデバイスから送信されたＡＰＳクラウドデータの履歴データ及び周囲情報に基づいてＡＰＳに関連付けられたラベル付きデータを関連付けし、生成するように構成されたクラウドベースのネットワークと、
クラウドベースのネットワークに接続され、クラウドベースのネットワークからのラベル付きデータに基づいてＡＰＳモデルをトレーニングし、改善するように構成されたマシンラーニングセンタと、
を備えることを特徴とするネットワーク構成。
【請求項１４】
前記自動車が、地域を横切って移動するときにリアルタイム画像を収集するように構成された前向きカメラを含む、請求項１３に記載のネットワーク構成。
【請求項１５】
前記自動車の前記コンテナ化センシングデバイスは、メモリと、コントローラと、送信機とを含み、前記メモリは、前記自動車に設置された前記前向きカメラによって収集されたリアルタイム画像の少なくとも一部を格納する、請求項１４に記載のネットワーク構成。
【請求項１６】
前記クラウドベースのネットワークは、ラベル付きＡＰＳクラウドデータを生成するために、前記自動車からのリアルタイムデータを、大きな自動車母集団を有する履歴サンプルと関連付ける、請求項１３に記載のネットワーク構成。
【請求項１７】
前記マシンラーニングセンタは、前記クラウドベースのネットワークからの前記ラベル付けされたＡＰＳクラウドデータに応答して前記ＡＰＳモデルを訓練し、精密化されたＡＰＳモデルを生成するように構成される、請求項１６に記載のネットワーク構成。
【請求項１８】
前記自動車は、前記マシンラーニングセンタから前記精密化されたＡＰＳモデルを受信し、前記精密化されたＡＰＳモデルに基づいて周囲の情報を収集し始める、請求項１７に記載のネットワーク構成。
【請求項１９】
複数のセンサ、マシンラーニングセンタ、及びクラウドベースのネットワークを利用して自動車駐車スペース（ＡＰ）を管理するように構成された方法であって、
複数の車載センサによって収集されたリアルタイムデータを、車両が走行しているときにＡＰＳモデルに基づいて車両内部に位置するメモリに格納するステップと、
ＡＰＳの位置に関連付けられた駐車イベントを識別するために、駐車状態におけるように車両が停止したときにＡＰＳを検出し、格納されたリアルタイムデータの所定のセクションをメモリから取り出すステップと、
ＡＰＳ及び格納されたリアルタイムデータに応答して、ＡＰＳに関連付けられたラベル付きデータを生成するステップと、
バーチャスサイクルを介してマシンラーニングプロセスにおけるモデルトレーニングを容易にするために、ラベル付けされたデータをクラウドベースのネットワークにアップロードするステップと、
を備える方法。
【請求項２０】
前記モデルトレーニングを容易にするために、前記ラベル付きデータを、前記クラウドベースのネットワークから得られた位置情報、タイムスタンプ、及び近隣トラフィック条件と関連付けることをさらに含む、請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
＜優先権の主張＞
本出願は、２０１６年３月１３日出願の米国仮特許出願第６２／３４９，４６８号である「インターネット、マシンラーニング、及びビッグデータを使用してインテリジェントネットワークを提供する方法及びシステム」に基づく優先権を主張し、その全体を参照して本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本発明の実施形態は、通信ネットワーク分野に関する。より具体的には、クラウド、マシンラーニング、及びコンテナ化されたセンサの間のタスクを実行するためのバーチャスサイクルに関する。
【背景技術】
【０００３】
コンピュータ制御の機械、ＩｏＴ（Internet of Things）、スマートビークル、スマートフォン、ドローン、モバイルデバイス、飛行機、人工知能（ＡＩ）などの、自動、且つインテリジェントな電子デバイスの人気が高まるにつれて、インテリジェント機械及びより高速なリアルタイム応答の需要が増加している。マシンラーニングが主流になるためには、データ管理、モデルトレーニング、データ収集などのかなり多くの部分を改良する必要がある。
【０００４】
従来のマシンラーニングは、それ自体、畳み込み、ＲＮＮ（recurrent neural network）、アテンショナルマシンラーニング（attentional machine learning）などのような異なる種類のモデルを試すことを含み得る実験的なプロセスである。マシンラーニング又は訓練は、典型的には、モデルの形状及びモデリング特性を変化させる多種多様なハイパーパラメータに関することである。その結果、モデルトレーニングは一般に集中的な計算を必要とする。したがって、マシンラーニングモデルを介したリアルタイム応答は困難な場合がある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一実施形態は、コンテナ化されたセンサ、マシンラーニングセンタ、及びクラウドベースのネットワークを使用して、自動車駐車スペース（ＡＰＳ）を管理することができる方法又はシステムを開示する。プロセスは、一態様では、車両が動いているときに、車載センサ一式によって観察される周囲情報をモニタする。マシンラーニングセンタから受け取ったコンテナ化したＡＰＳモデルからの指示に従って周囲情報を選択的に記録した後、車両が駐車状態にあるときにＡＰＳ及びＡＰＳ周囲情報を検出する。ＡＰＳの検出に至るまで、記録された周囲情報を巻き戻すと、ＡＰＳ及び記録された周囲情報に基づいて、ＡＰＳに関連付けられたラベル付きデータが生成される。その後、プロセスは、ラベル付きデータをクラウドベースのネットワークにアップロードし、バーチャスサイクルを介してマシンラーニングセンタでのＡＰＳモデルトレーニングを容易にする。
【０００６】
一態様では、プロセスは、ラベル付きデータを、位置情報、タイムスタンプ、近隣交通状況、ローカルイベント、追加のサンプリングデータ、及びクラウドベースのネットワークから取得した気象状況と関連付けし、関連付けされたラベル付きデータをＡＰＳに更新することもできる。コンテナ化したＡＰＳモデルが、クラウドベースのネットワークからマシンラーニングセンタに転送された関連付けされたラベル付きデータに従ってマシンラーニングセンタでトレーニングされた後、コンテナ化したＡＰＳモデルは、無線通信ネットワークを通じて車載デジタル処理ユニットにプッシュされる。周囲の情報をモニタすることは、車両が動いている間に画像を取り込むために、車両に配置された外向きのカメラを作動させることをさらに含むことに留意されたい。ＡＰＳモデルは、例えば、取り込まれた画像からＡＰＳ関連画像を識別し、ＡＰＳ関連画像を車両の車載メモリデバイスに格納する。
【０００７】
駐車スペースが識別されたことを示すＡＰＳ及びＡＰＳ周囲情報を検出した後、記録された周囲情報が巻き戻され、ＡＰＳの検出に至り、ＡＰＳに関連付けられたラベル付きデータを生成する。ラベル付けされたデータは、一態様では、ＡＰＳを検出する前に、記録された周囲情報に基づいて、ＡＰＳの位置及び向きを識別する。このプロセスでは、例えば、ラベル付きデータからリアルタイムデータを分離し、無線通信ネットワークを通じてリアルタイムでクラウドベースのネットワークにリアルタイムデータをアップロードすることができる。又、このプロセスでは、ラベル付きデータからバッチデータを分離し、後でクラウドベースのネットワークにバッチデータをアップロードすることもできる。
【０００８】
バーチャスサイクルの動作中、サイクルは、ラベル付きデータを関連付けし、修正するために、リアルタイムラベル付きデータを車両からクラウドベースのネットワークに供給することができる。改訂されたラベル付きデータをマシンラーニングセンタに転送してＡＰＳモデルを訓練した後、周囲情報を収集するために車両にプッシュする。
【０００９】
他の実施形態では、バーチャスサイクルを使用して地域内のＡＰＳを管理することができるネットワーク構成は、自動車、クラウドベースのネットワーク、及びマシンラーニングセンタを含む。自動車は、自動車が動いているときにＡＰＳモデルによって生成される信号に従って、複数の車載センサによって観察される周囲の情報を収集し、選択的に記録するように構成されたコンテナ化されたセンシングデバイスを含む。自動車は、自動車が地域を横切って移動するときにリアルタイム画像を収集するように構成された１組の前向きカメラを含む。自動車のコンテナ化された感知装置は、例えば、メモリ、コントローラ、及び送信機を含み、メモリは、自動車に設置された前向きカメラによって収集されたリアルタイム画像の少なくとも一部を格納する。
【００１０】
クラウドベースのネットワークは、ＡＰＳクラウドデータの履歴に基づいてＡＰＳに関連付けられたラベル付きデータを関連付けて生成するように構成され、周囲の情報は、その後、コンテナ化されたセンシングデバイスから送信される。クラウドベースのネットワークは、例えば、ラベル付きＡＰＳクラウドデータを生成するために、自動車からのリアルタイムデータを、大きな自動車母集団を有する履歴サンプルと関連付けする。
【００１１】
マシンラーニングセンタは、クラウドベースのネットワークからのラベル付きデータに基づいてＡＰＳモデルを改善及び／又はトレーニングする。マシンラーニングセンタは、クラウドベースのネットワークからのラベル付けされたＡＰＳクラウドデータに応答して、ＡＰＳモデルをトレーニング及び精密化するように構成され、精密化されたＡＰＳモデルを生成する。動作中、自動車は、マシンラーニングセンタから精密化されたＡＰＳモデルを受信し、精密化されたＡＰＳモデルに基づいて周囲の情報を収集し始める。
【００１２】
一実施形態では、センサ、マシンラーニングセンタ、及びクラウドベースのネットワークを使用してＡＰＳを提供し、管理することができるプロセスは、車両が運転しているときに、ＡＰＳモデルに基づいて、車両の内部に位置するメモリに、１組の搭載センサによって収集されたリアルタイムデータを格納することができる。車両が駐車状態で停止しているときにＡＰＳを検出した後、格納されたリアルタイムデータの所定の部分がメモリから検索され、ＡＰＳの位置に関連する駐車結果が識別される。ＡＰＳに関連付けられたラベル付きデータを生成すると、ラベル付きデータは、クラウドベースのネットワークにアップロードされ、バーチャスサイクルを介したマシンラーニングプロセスにおけるモデルトレーニングを容易にする。一態様では、ラベル付けされたデータは、モデルトレーニングを容易にするために、クラウドベースのネットワークから取得された位置情報、タイムスタンプ、及び近隣の交通状況と関連付けられる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
本発明の一実施形態のさらなる特徴及び効果は、以下の詳細な説明、図面、及び特許請求の範囲から明らかになるであろう。
【００１４】
本発明の一実施形態は、以下の詳細な説明、及び本発明の様々な実施形態の添付の図面からより完全に理解されるが、これらの実施形態は、本発明を特定の実施形態に限定するものではなく、本発明の説明及び本発明の理解するためのものである。
【００１５】
【図１Ａ】本発明の一実施形態による、バーチャスサイクルを使用してＡＰＳを管理することができる自動車駐車スペース（ＡＰＳ）システムを示すブロック図である。
【図１Ｂ】本発明の一実施形態による、バーチャスサイクルを使用してＡＰＳを管理することができる自動車駐車スペース（ＡＰＳ）システムを示すブロック図である。
【図２Ａ】本発明の一実施形態によるＡＰＳ管理を容易にすることができるバーチャスサイクルを示すブロック図である。
【図２Ｂ】本発明の一実施形態によるＡＰＳ管理を容易にすることができるバーチャスサイクルを示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態によるＡＰＳモデルを改善するクラウドソーシング手法を用いたクラウドベースのネットワークを示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態によるバーチャスサイクルを使用するＡＰＳシステムを示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施形態によるＡＰＳデータを関連付けるプロセスの一例を示すブロック図である。
【図６】本発明の一実施形態によるＡＰＳのためのリアルタイムデータ管理のプロセスの一例を示すブロック図である。
【図７】本発明の一実施形態による、ＡＰＳのためのクラウドソースアプリケーションモデルを示すブロック図である。
【図８】本発明の一実施形態による地理空間対物レンズ記憶装置を用いてＡＰＳ関連データを格納する方法を示すブロック図である。
【図９】本発明の一実施形態によるＡＰＳデータを分析する分析エンジンのアプローチの一例を示すブロック図である。
【図１０】本発明の一実施形態によるＡＰＳ関連情報を感知するために使用されるコンテナ化センサネットワークの一例を示すブロック図である。
【図１１】本発明の一実施形態によるバーチャスサイクルを容易にするために車両に搭載することができる処理装置又はコンピュータシステムを示すブロック図である。
【図１２】本発明の一実施形態による、ＡＰＳを識別することが可能なＡＰＳシステムのプロセスを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の実施形態は、クラウドベースのネットワーク、コンテナ化されたセンシングデバイス、及びマシンラーニングを使用してＡＰＳ管理を容易にするための方法及び／又は装置について、本明細書で説明される。
【００１７】
以下の詳細な説明の目的は、本発明の１つ以上の実施形態の理解を助けるものである。当業者は、以下の詳細な説明が例を示すものであり、決して限定することを意図しないことを理解するであろう。他の実施形態は、本開示及び／又は記載の恩恵を受ける当業者にとって、容易に示唆されるものであろう。
【００１８】
明確化のために、ここに記述されている実施形態の所定の特徴の全てを説明してはいない。当然のことながら、そのような実際の実装の開発では、アプリケーション及びビジネス関連の制約の遵守など、開発者の特定の目標を達成するために、多数の実装固有の決定を行うことができ、これらの特定の目標は、実装ごとに、また開発者ごとに異なることが理解されよう。さらに、そのような開発努力は複雑で時間がかかるかもしれないが、それにもかかわらず、本開示の実施形態（複数可）の恩恵を受ける当該技術分野の通常の技能を有する者にとっては、通常の技術的な仕事であることは理解されるであろう。
【００１９】
図面に示される本発明の様々な実施形態は、一定の縮尺で描かれていない場合がある。むしろ、様々な特徴の寸法は、明確にするために拡大又は縮小することができる。さらに、図面のいくつかは、明確化のために簡略化され得る。したがって、図面は、所与の装置（例えば、デバイス）又は方法の構成要素のすべてを示すとは限らない。尚、同一の参照記号は、同一又は同様の部分を参照するように、図面全体及び以下の詳細な説明を通して使用される。
【００２０】
本発明の実施形態によれば、本明細書で説明するコンポーネント、プロセスステップ、及び／又はデータ構造は、様々なタイプのオペレーティングシステム、コンピューティングプラットフォーム、コンピュータプログラム、及び／又は汎用マシンを使用して実装することができる。さらに、当業者は、ハードウェアデバイス、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）などの汎用性の低いデバイスも、本明細書に開示される本発明の着想の範囲及び意図から逸脱することなく使用できることを認識し得る。一連の処理ステップを含む方法が、コンピュータ又は装置によって実施され、それらの処理ステップが、装置によって読み取り可能な一連の命令として格納され得る場合、それらは、コンピュータメモリデバイス（例えば、ＲＯＭ（読み取り専用メモリ）、ＰＲＯＭ（プログラマブル読み取り専用メモリ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ）、フラッシュメモリ、ジャンプドライブなど）、磁気記憶媒体（例えば、テープ、磁気ディスクドライブなど）、光記憶媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、紙カード、紙テープなど）、及び他の既知のタイプのプログラムメモリなどの有形媒体に格納され得る。
【００２１】
用語「システム」又は「デバイス」は、本明細書では、任意の数のコンポーネント、エレメント、サブシステム、デバイス、パケットスイッチエレメント、パケットスイッチ、アクセススイッチ、ルータ、ネットワーク、コンピュータ及び／又は通信デバイスもしくはメカニズム、又はそれらのコンポーネントの組み合わせを記述するために総称的に使用される。「コンピュータ」という用語は、命令を実行することができるプロセッサ、メモリ、及びバスを含み、コンピュータは、コンピュータ、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、メインフレーム、又はそれらのコンピュータの組み合わせの１つ又はクラスタを指す。
【００２２】
本発明の一実施形態は、コンテナ化されたセンサ、マシンラーニングセンタ（ＭＬＣ）、及びクラウドベースのネットワーク（ＣＢＮ）を使用してＡＰＳを管理することができる自動車駐車スペース（ＡＰＳ）システムを開示する。ＡＰＳシステム又はプロセスは、一態様では、車両が動いているときに、車載センサ一式によって捕捉された周囲の情報をモニタする。ＭＬＣから受信したコンテナ化したＡＰＳモデルに従って周囲情報を選択的に記録した後、車両が駐車状態にあるときにＡＰＳ及びＡＰＳ周囲情報を検出する。ＡＰＳの検出に至るまで、記録された周囲の情報を巻き戻すと、ＡＰＳに関連付けられたラベル付きデータが生成される。ラベル付けされたデータは、続いて、バーチャスサイクルを介してＡＰＳモデルトレーニングを容易にするためにＣＢＮにアップロードされる。
【００２３】
「駐車スペースなし」から「利用可能な駐車スペース」にトレーニングするには、モデルトレーニングのために一定量の「駐車スペースなし」データをＭＬにアップロードする必要がある。このようなデータは、カメラフィードからランダムに選択できることに留意されたい。
【００２４】
図１Ａは、本発明の一実施形態による、バーチャスサイクルを使用してＡＰＳを管理することができるＡＰＳシステムを示すブロック図１００である。ブロック図１００は、車両１０２、ＣＢＮ１０４、及びＭＬＣ１０６を含むバーチャスサイクルを示す。一態様では、ＭＣＬ１０６は、遠隔に、又はクラウド内に配置することができる。あるいは、ＭＣＬ１０６はＣＢＮ１０４の一部であってもよい。本発明の一実施形態の基礎となる概念は、１つ又は複数のブロック（回路又は要素）がブロック図１００に追加されたり、又はブロック図１００から除去されたりしても変化しないことに留意されたい。
【００２５】
車両１０２は、一例として、車、自動車、バス、列車、ドローン、飛行機、トラックなどであり、地理的にＡ地点からＢ地点まで移動することができ、前述の説明を簡単にするために、用語「車両」又は「車」が使用される。車両１０２は、ＡＢＳ（アンチロックブレーキシステム:anti-lock braking system）付き車輪と、車体と、ステアリングホイールと、外部カメラ又は前方モニタカメラ１３６と、アンテナ１３４と、車載コントローラ１３２と、内部カメラとを含む。内部及び／又は外部カメラ１３６は、車両１０２の前面、側面、ステレオ、及び内部に設置することができることに留意されたい。例えば、車両１０２は、車両の状態、車両の状況、運転者の行動に関する情報を感知する様々なセンサも含み、例えば、図１Ａには示されていないが、センサは、ＡＢＳ、ステアリング、ブレーキ、アクセル、トラクションコントロール、ウインドシールドワイパー、ＧＰＳ（global positioning system）、レーダー、超音波、ライダーなどの情報を収集することができる。
【００２６】
車載コントローラ１３２は、外部カメラ１３６、内部カメラ、オーディオセンサ、ＡＢＳ、トラクションコントロール、ステアリングホイール、ＣＡＮバスセンサなどからデータを収集するためのＣＰＵ（中央処理装置）、ＧＰＵ（グラフィック処理装置）、メモリ、及びディスクを含む。一態様では、コントローラ１３２は、ＭＬＣ１０６から受信したＡＰＳモデルを実行し、アンテナ１３４と連絡して、無線通信ネットワーク１１０を通じてＣＢＮ１０４と通信する。無線通信ネットワークは、Ｗｉ−Ｆｉ、セルラーネットワーク、Bluetooth（登録商標）ネットワーク、衛星ネットワークなどを含むが、これらに限定されるものではない。コントローラ１３２の機能は、車両が運転しているときに、リアルタイムの周囲情報を収集又は捕捉することである。
【００２７】
ＣＢＮ１０４は、サーバファーム１２０、ルータ／スイッチ１２２、クラウドアドミニストレータ１２４、接続されたコンピューティングデバイス１２６〜１２８、及びネットワーク装置１１８などの（これらに限定されるものではない）、様々なデジタルコンピューティングシステムを含む。ＣＢＮ１０４の機能は、膨大なコンピューティング能力及びリソースを有するオンデマンドインターネットベースのコンピューティングサービスとみなすことができるクラウドコンピューティングを提供することである。ＣＢＮ１０４の機能は、捕捉されたリアルタイムデータを関連するクラウドデータと関連付けることによって、ＡＰＳラベル付きデータを改善又は改良することである。精密化されたＡＰＳラベル付けされたデータは、その後、接続１１２を通じてモデルトレーニングのためにＭＬＣ１０６に渡される。
【００２８】
一実施形態では、ＭＬＣ１０６は、ＣＢＮ１０４から提供されるＡＰＳラベル付きデータなどの情報又はデータに基づいて、ＡＰＳモデルなどのモデル１３０を提供、改良、訓練、配信する。マシンラーニングは、履歴データ及び現在のデータを使用して、様々な計算アルゴリズムによって生成及び維持されるモデルに基づいて予測を行うことに留意されたい。ＭＬＣ１０６の機能は、無線通信ネットワーク１１４を通じて、改訂されたＡＰＳモデルなどの情報をリアルタイムで車両１０２に伝達することができることである。
【００２９】
動作中、車両１０２が大都市エリアを横切って移動している間に、運転者又はオペレータが近隣の駐車スペースをＡＰＳシステムに照会すると、ＡＰＳシステムは、無線通信ネットワーク１１４を通じて近隣の利用可能な駐車スポットを示すＡＰＳ１３８をリアルタイムでオペレータに提供することができる。正確な空の駐車スペースを運転者に提供するために、ＡＰＳシステムは、どの駐車スペースがどんなものであるか、車両が地図上のどこにあるか、及びどの駐車スペースが現在利用可能であるか、又は空であるかを知る必要があることに留意されたい。
【００３０】
一態様では、ＡＰＳシステムは、利用可能な駐車スペースを認識するために多数の車両の統計サンプルを活用することができ、それによって駐車スペースで走行しているが、それを利用しない自動車は、他の自動車が活用するためにＡＰＳシステムにスポットを報告することができる。
【００３１】
図１Ｂは、本発明の一実施形態による、バーチャスサイクルを介して駐車スペースがどのように見えるかについてのマシンラーニングのプロセスを示すいくつかのブロック図１４９〜１５１である。ブロック図１４９〜１５１は、３つの車両１５２〜１５６及び駐車スペース（ＡＰＳ）１５８を示す。駐車スポット１４９は、車両１５２が駐車スペース（ＡＰＳ）１５８に駐車される第１のシナリオを示す。車両１５２が停止され、そのエンジンが停止された後、車両１５２の車載コントローラに常駐するＡＰＳモデルは、１つのＡＰＳを検出する。一態様では、ＡＰＳモデルは、記録された周囲の情報又はデータを巻き戻し、前記ＡＰＳの検出に至る。記録された周囲のデータは、車載コントローラに結合されたローカルメモリから取り出されることに留意されたい。
【００３２】
動作中、駐車スポット１４９は、２つの駐車車両１５４〜１５６の間に位置する空の駐車スペース１５８を示す。ブロック図１５０は、駐車スペース１５８のような空きスペースに近づく駐車スペース検出モデル又はＡＰＳモデルを有する車両１５２を示す。時間０（ｔ０）から時間４（ｔ４）は、ｔ０がｔ１に先行し、ｔ１がｔ２に先行する時間線を示し、以下同様であることに留意されたい。ｔ０及びｔ１で取り込まれた画像は、空の駐車スペース１５８の良好な画像を含むべきであることに留意されたい。ブロック図１５１は、矢印で示すように、駐車スペース１５８に駐車した車両１５２を示す。ＡＰＳモデル又は駐車スペース検出モデルは、ＧＰＳ座標及び有効駐車スペースの地方自治体マップなどの他の情報に従って有効駐車スペースを決定する。車両１５２が駐車され、ＡＰＳが検出された後、ＡＰＳモデルは、カメラをロールバックし、ｔ０とｔ１との間の経路に沿って多くの画像が取り込まれるべき時間ｔ０及びｔ１で画像を取り込むことができる。ｔ２において、駐車スポット又はスペース１５８は、車両１５２の側方カメラ又は後方カメラによって観察されるべきである。キャプチャされた画像は、一実施形態では、「空の駐車スポット」としてラベル付けされる。
【００３３】
図２Ａは、本発明の一実施形態による、ＡＰＳ管理を容易にすることができるバーチャスサイクルを示すブロック図２００である。図１Ａに示すブロック図１００に類似するブロック図２００は、コンテナ化センサネットワーク２０６、実世界スケールデータ２０２、及び連続マシンラーニング２０４を含む。一実施形態では、連続マシンラーニング２０４は、リアルタイムモデルを符号２１０で示すようにコンテナ化センサネットワーク２０６にプッシュする。コンテナ化センサネットワーク２０６は、リアルタイム又はバッチ形式でアップロードしながら、キャプチャされたデータ又は画像を実世界スケールデータ２０２に連続的に供給する。実世界スケールデータ２０２は、符号２１２で示すように、一定モデルトレーニングのための連続マシンラーニング２０４にラベル付けされたデータを提供する。本発明の一実施形態の基礎となる概念は、１つ以上のブロック（又は要素）が図２Ａに追加されたり、図２Ａから除去されたりしても変化しないことに留意されたい。
【００３４】
ブロック図２００に示されたバーチャスサイクルは、一実施形態では、コンテナ化センサネットワーク２０６が図１Ａに示す車両１０２と同様であり、実世界スケールデータ２０２が図１Ａに示すＣＢＮ１０４と同様であるＡＰＳシステムを実施するように構成される。また、連続マシンラーニング２０４は、図１Ａに示すＭＣＬ１０６と同様である。一態様では、自動車又は車などのコンテナ化センサネットワーク２０６は、自動車が動いているときに搭載センサ又はセンサネットワークを使用して周囲の情報又は画像を収集することができるコンテナ化センシングデバイスを含む。ＡＰＳモデルに基づいて、収集された周囲情報を選択的に記録することが、ローカルストレージ又はメモリに選択的に記録される。
【００３５】
コンテナ化されたセンシングデバイスに無線で結合されるクラウド又はＣＢＮなどの実世界スケールデータ２０２は、クラウドデータ及びラベル付きデータを生成するために最近取得されたＡＰＳデータと関連付けることができる。例えば、実世界スケールデータ２０２は、コンテナ化されたセンシングデバイスから送信されたＡＰＳクラウドデータの履歴データ及び周囲情報に基づいて、ＡＰＳラベル付きデータを生成する。
【００３６】
ＭＬＣ又はクラウドなどの連続マシンラーニング２０４は、実世界スケールデータ２０２からのラベル付きデータに基づいてＡＰＳモデルを訓練及び改善するように構成される。連続してデータを収集し、ＡＰＳモデルを訓練することにより、ＡＰＳシステムは、大都市エリア内のすべての利用可能なＡＰＳを学習し、取得し、及び／又は収集することができる。一実施形態では、ＡＰＳシステムは、利用可能な近くの駐車スペース、駐車スペースの条件、駐車違反、違法駐車、駐車構造に関する条件などに関するリアルタイム情報を任意の加入者に提供することができる。
【００３７】
バーチャスサイクルを使用する利点は学習し、実世界でＡＰＳなどのオブジェクトを検出することができることである。
【００３８】
図２Ｂは、本発明の一実施形態による、ＡＰＳ管理を容易にすることができる他のバーチャスサイクルの一例を示すブロック図２３０である。ブロック図２３０は、外部データソース２３４、センサ２３８、クラウドソーシング２３３、及びインテリジェントモデル２３９を含む。一態様では、点線２３１より上のコンポーネント／アクティビティは、クラウド内コンポーネントとしても知られるとおり、クラウド２３２で動作する。そして、点線２３１より下のコンポーネント／アクティビティは、装置内又は車内コンポーネントとしても知られるとおり、車内２３６で動作する。本発明の一実施形態の基本的な着想は、１つ又は複数のブロック（又は要素）が図２Ｂに追加されたり、図２Ｂから除去されたりしても変化しないことに留意されたい。
【００３９】
一態様では、クラウド内コンポーネント及びデバイス内コンポーネントは、所望のユーザ固有のタスクを整理して実行する。クラウド内コンポーネントは、大規模であることを活用して着信デバイス情報を処理するが、クラウドアプリケーションは、クラウドソースデータを活用してアプリケーションを生成する。外部データソースは、アプリケーションを関連付けるために使用され、知的クラウドソーシングを促進する。例えば、バーチャスサイクルの車内（又は電話内（in-phone）又は装置内（in-device））部分は、インテリジェントデータ収集をエッジアプリケーションにプッシュする。例えば、エッジアプリケーションは、インテリジェントデータ収集ならびにインテリジェント車内処理を実行することができる。データ収集の量は、エッジアプリケーションにロードすることができるインテリジェントモデルだけでなく、センサデータにも依存し得ることに留意されたい。
【００４０】
図３は、本発明の一実施形態による、ＡＰＳモデルを改善するためにクラウドソーシングアプローチを使用するクラウドベースのネットワークを示すブロック図３００である。ブロック図３００は、車両の母集団３０２、サンプル母集団３０４、モデル展開３０６、関連付けされたコンポーネント３０８、及びクラウドアプリケーション３１２を含む。本発明の一実施形態の基本的な着想は、１つ以上のブロック（又はサンプル）が図３に追加されたり、図３から除去されたりしても変化しないことに留意されたい。
【００４１】
クラウドソーシングとは、他のクラウドやインターネット利用者から生成、提供された各種のソーシングや特定のモデルを利用して、必要なサービスを実現するプロセスである。例えば、クラウドソーシングは、データ３０２を供給するために、大量の車両、電話、又は他のデバイスの利用可能性に依存する。例えば、サンプル３０４などの利用可能なデバイスのサブセットは、データ収集タスクを実行するための位置などの何らかの基準によって選択される。より効率的にデータを収集するために、インテリジェントモデルは、車両３０６の数を限定して配備し、クラウドにおける大量のデータのアップロード及び処理の必要量を削減する。車両３０６などの選択されたデバイスは、インテリジェントモデルを用いて環境をモニタし、何が観察されたかに関する圧縮されたデータを作成することに留意されたい。インテリジェントモデルによって生成されたデータは、符号３０８によって示されるように、関連付けされたデータストアにアップロードされる。アップロードは、リアルタイムで行われる所定の情報や、交通状況などの必要性に応じて、後で行われる他のタイプの情報があることに留意されたい。
【００４２】
関連付けされたコンポーネント３０８は、関連付けされたデータストレージを含み、このデータストレージは、アップロードされたデータを格納し、問い合わせる仕組みを提供することができる。クラウドアプリケーション３１２は、一実施形態では、関連付けしたデータを活用して、新しいインテリジェントモデルを生成し、クラウドソースアプリケーションを作成し、他のタイプの分析を行う。
【００４３】
図４は、本発明の一実施形態によるバーチャスサイクルを使用するＡＰＳシステムを示すブロック図４００である。ブロック図４００は、関連付けされたデータストア４０２、マシンラーニングフレームワーク４０４、及びセンサネットワーク４０６を含む。関連付けされたデータストア４０２、マシンラーニングフレームワーク４０４、及びセンサネットワーク４０６は、無線通信ネットワーク４１０、４１２、４１６によって結合され、円環４２０によって示されるように、バーチャスサイクルを形成する。本発明の一実施形態の基本的な着想は、１つ又は複数のブロック（回路又は要素）が図４に追加されたり、図４から除去されたりしても変化しないことに留意されたい。
【００４４】
一実施形態では、関連付けされたデータストア４０２は、データ間の関連付けが保持されるように、データのリアルタイムストリームを管理する。センサネットワーク４０６は、車両、電話、固定センサ、及び他のデバイスの集合を表し、リアルタイム形式又はバッチ形式で無線通信ネットワーク４１２を通じて関連付けされたデータストア４０２にリアルタイムイベントをアップロードすることができる。一態様では、静止センサは、リアルタイム画像を収集することができる、地方自治体カメラ、オフィス及びビルのウェブカメラ、駐車場カメラ、セキュリティカメラ、及び交通カムを含むが、これらに限定されるものではない。
【００４５】
都市カメラやオフィス内のウェブカメラなどの静止カメラは、通常、街路、建物、駐車場を指すように構成され、このような静止カメラによって取り込まれた画像は、正確なラベリングのために使用することができる。車両によって取り込まれた動画像と静止カメラによって取り込まれた静止画像とを融合させることにより、車などの物体をより正確に追跡することが可能となる。静止センサと車載センサとの組合せ又は融合は、ラベリングデータと、静止「ファブリック」としても知られる静止サンプリングデータの履歴データとの両方を提供することができる。クラウドソーシングアプリケーションの間、静止データ（例えば、静止カメラは、車の速度及び位置を収集することができる）をリアルタイム動画と融合することは、ＭＬプロセスを改善することができることに留意されたい。
【００４６】
マシンラーニング（ＭＬ）フレームワーク４０４は、センサネットワーク４０６を管理し、ＭＬモデルの分析及びトレーニングのためのメカニズムを提供する。ＭＬフレームワーク４０４は、トレーニングモード及び／又はラベル付きデータ分析のために、無線通信ネットワーク４１０を通じて関連付けされたデータストア４０２からデータを引き出す。ＭＬフレームワーク４０４は、データ収集モジュールを配備して、特定のデータを収集するとともに、以前に収集されたデータに基づいてＭＬモデルを配備することができる。データアップロード、トレーニング、及びモデル配備サイクルの継続は、モデルの継続的な改善を可能とする。
【００４７】
図５は、本発明の一実施形態による、ＡＰＳデータを関連付けするプロセスの一例を示すブロック図５００である。ブロック図５００は、ソース入力５０４、リアルタイムデータ管理５０８、履歴ストア５１０、及びクラウドソースアプリケーション５１２、５１４、５１６を含む。例えば、ソース入力５０４は、自動車、電話、タブレット、腕時計、コンピュータなどを含み、これらは矢印５０６が示すように、リアルタイムデータ管理５０８を通る大量のデータ又は画像を収集することができる。本発明の一実施形態の基本的な着想は、１つ以上のブロック（又は要素）が図５に追加されたり、図５から除去されたりしても変化しないことに留意されたい。
【００４８】
一態様では、関連付けシステムは、リアルタイム部分と、バッチ／履歴部分とを含む。リアルタイム部分は、新しいデータをほぼリアルタイムで活用することを目的とする。リアルタイムコンポーネント、すなわちリアルタイムデータ管理５０８は、自動車、電話、及び他のデバイス等のソース入力５０４から送られる大量の流入データ５０６を管理するように構成される。一態様では、リアルタイムでデータを取り込んだ後、リアルタイムデータ管理５０８は、処理されたデータを一括してバッチ／履歴ストア５１０に送信し、データをリアルタイムでクラウドソースアプリケーション５１２、５１４、５１６に送信する。
【００４９】
一実施形態では、クラウドソースアプリケーション５１２、５１４、５１６は、リアルタイムイベントを利用して、ユーザ、クライアント、及び／又はサブスクライバに提供され得る情報を追跡、分析、及び記憶する。関連付けされた履歴ストア５１０のバッチ履歴側は、リアルタイムフレームワークによって消費される実質的にすべてのイベントの履歴記録を維持する。例えば、履歴データは、リアルタイムストリームから収集することができ、高性能、低コスト、及び耐久性のあるストレージである履歴ストア５１０に格納することができる。一態様では、接続５０２によって結合されたリアルタイムデータ管理５０８及び履歴ストア５１０は、点線によって示されるように、ＡＰＳデータ関連付けを実行するように構成される。
【００５０】
図６は、本発明の一実施形態による、ＡＰＳのためのリアルタイムデータ管理のプロセスの一例を示すブロック図６００である。ブロック図６００は、データ入力６０２、ゲートウェイ６０６、ノーマライザ６０８、待ち行列６１０、ディスパッチャ６１６、ストレージ変換６２０、及び履歴データストレージ６２４を含む。リアルタイムデータ管理のプロセスは、パブリッシュ及びサブスクライブのためのコンポーネント６１４をさらに含む。本発明の一実施形態の基礎となる概念は、１つ又は複数のブロック（回路又は要素）が図６に追加されたり、図６から除去されたりしても変化しないことに留意されたい。
【００５１】
一実施形態では、リアルタイムデータ管理は、６０４で示すように、クラウドへの多数の（すなわち、１０００万の）レポートイベントを処理することができる。ＡＰＩ（application program interface）ゲートウェイ６０６は、クラウドにプッシュされたイベントのクライアント認証及び負荷分散などの複数の機能を処理することができる。リアルタイムデータ管理は、標準的なＨＴＴＰプロトコルを活用することができる。イベントは、符号６０８によって示されるように、データスクラビング及び正規化を実行するために、ステートレスサーバに送られる。複数のソース６０２からのイベントは、ボックス６１０によって示されるように、拡張性／永続性／一貫性のある待ち行列にまとめられる。イベントディスパッチャ６１６は、各アプリケーションがイベントタイプの小さなサブセットを見ることを可能にする、クラウドソースアプリケーション６１８のためのパブリッシュ／サブスクライブモデルを提供する。異種のイベントストリームは、例えば、キャプチャされ、ボックス６２０によって示されるように、長期ストレージのためのファイルに変換される。長期ストレージ６２４は、履歴データのためのスケーラブルで耐久性のある格納場所を提供する。
【００５２】
図７は、本発明の一実施形態による、ＡＰＳのためのクラウドソースアプリケーションモデルを示すブロック図７００である。ブロック図７００は、ゲートウェイ７０２、イベントハンドラ７０４、状態キャッシュ７０６、状態ストア７０８、クライアントリクエストハンドラ７１０、ゲートウェイ７１２、及びソース入力７１４を含む。例えば、ゲートウェイ７０２は、イベントディスパッチャからイベントストリームを受信し、ＡＰＩゲートウェイ７１２は、ソース入力７１４から情報／データを受信する。本発明の一実施形態の基本的な着想は、１つ又は複数のブロック（又は要素）が図７に追加されたり、図７から除去されたりしても変化しないことに留意されたい。
【００５３】
クラウドソースアプリケーションモデルは、一実施形態では、リアルタイムデータマネージャからクラウドソースアプリケーションを経由するイベントを促進する。例えば、イベントは、単純なプッシュコールを使用してゲートウェイ７０２に入る。複数のイベントが１つ又は複数のサーバによって処理されることに留意されたい。一態様では、イベントは、共通状態ストアへの挿入又は修正に変換される。状態ストア７０８は、複数のアプリケーションからのデータを保持することができ、スケーラブルで耐久性がある。例えば、状態ストア７０８は、履歴データの他に、現在のデータ、「将来のデータ」に関する情報、及び／又は予測ＡＩ（人工知能）など、アプリケーション間で共有可能なデータを格納するように構成される。
【００５４】
一実施例では、状態ストア７０８に格納され、通常リクエストされるデータへの高速アクセスを提供するために、状態キャッシュ７０６が使用される。アプリケーションはクライアントによって使用できることに留意されたい。ＡＰＩゲートウェイ７１２は、認証及び負荷分散を提供する。クライアントリクエストハンドラ７１０は、状態ストア７０８を活用して、クライアントデータを提供する。
【００５５】
一実施形態では、車載ＡＰＳモデルは、リアルタイムの駐車検出イベントを処理することができる。例えば、駐車検出のためのＭＬモデル又はＡＰＳモデルが車両の全て又は大部分に配備された後、配備されたＭＬモデルは、検出された駐車スポットを示すデータを収集することをＡＰＳシステムに報告し、リアルタイムの駐車スペース利用可能性の配布を容易にする。リアルタイム駐車スペースの利用可能性に関する情報又はデータは、状態ストア７０８に格納される。近くの駐車スペースを探している車両７１４は、例えば、ゲートウェイ７１２を使用してＡＰＳシステムにアクセスすることができる。
【００５６】
図８は、本発明の一実施形態による、地理空間オブジェクトストレージを使用してＡＰＳ関連データを記憶する方法を示すブロック図８００である。ブロック図８００は、ゲートウェイ８０２、初期オブジェクト８０４、プットコール８０６、ファインドコール８０８、ゲットコール８１０、ＳＱＬ（Structured Query Language）８１２、非ＳＱＬ８１４、及び地理空間オブジェクトストレージ８２０を含む。本発明の一実施形態の基本的な着想は、１つ以上のブロック（回路又は要素）が図８に追加されたり、図８から除去されたりしても変化しないことに留意されたい。
【００５７】
地理空間オブジェクトストレージアプローチを使用する利点は、履歴データへの選択的照会を容易にすることである。例えば、シアトルと東京との「駐車スポット」プロファイルは、異なるタイプの車両、慣習、及び／又は地方条例のために、全く異なり得るので、シアトルと東京との間の駐車スペースを、地理空間オブジェクトストレージを用いてまとめることは、効果的である。一態様では、地理空間ストアは、ターゲット領域に適したトレーニングデータのサブセットを選択することができる。
【００５８】
地理空間オブジェクトストレージ８２０は、一態様では、期間、空間的範囲、補助情報、及び任意選択のリンクされたファイルを含みうるオブジェクトを記憶、保持する。一実施形態では、地理空間オブジェクトストレージ８２０は、ＵＵＩＤ（universally unique identifier）８２２、バージョン８２４、開始及び終了時間８２６、境界８２８、プロパティ８３０、データ８３２、及びファイルパス８３４を含む。例えば、ＵＵＩＤ８２２はオブジェクトを識別するが、すべてのオブジェクトは、スキーマが将来変化することを可能にするバージョン８２４を有する。開始及び終了時間８２６は、開始時間及び終了時間を有する任意の期間を示す。任意選択の境界ジオメトリ８２８は、オブジェクトの空間的範囲を指定するために使用される。プロパティ８３０のオプションのセットは、名前−値のペアを指定するために使用される。データ８３２は、バイナリデータとすることができる。オプションのファイルパス８３４を使用して、MPEG（Moving Picture Experts Group）ストリームなどの関連情報を含むファイルのオブジェクトに関連付けることができる。
【００５９】
一実施形態では、ＡＰＩゲートウェイ８０２は、サービスへのアクセスを提供するために使用される。オブジェクトがストアに追加される前に、オブジェクトには、初期オブジェクト呼出しによって提供されるＵＵＩＤが割り当てられる。新しいオブジェクトに対してＵＵＩＤが確立されると、プットコール８０６は、オブジェクト状態を記憶する。状態は、ＵＵＩＤと共に非ＳＱＬストア８１４に長期的に格納される。ＵＵＩＤの一部は、スケールアウトのためのハッシュパーティションとして使用される。インデックス化可能なプロパティは、バージョン、持続時間、境界、及びインデックス化のためにスケーラブルＳＱＬストア８１２に挿入されるプロパティを含む。非ＳＱＬストア８１４は、フルオブジェクト状態を含むために使用される。非ＳＱＬストア８１４は、例えば、パーティションキーとしてＵＵＩＤを使用してスケールアウトされる。
【００６０】
ＳＱＬストア８１２は、問合せを実行するために使用可能なインデックステーブルを作成するために使用される。ＳＱＬストア８１２は、情報、境界、及びプロパティを含む３つのテーブル８１６を含みうる。例えば、情報は、プライマリキー、オブジェクトボイド、作成タイムスタンプ、オブジェクトの状態、及びオブジェクトプロパティの「バージョン」及び「継続時間」を保持する。境界は、オブジェクトからの境界ジオメトリと、関連する情報テーブルエントリのＩＤを保持する。プロパティは、関連する情報テーブルエントリのＩＤと共に、行毎に１つの名前／値の対として格納されたオブジェクトからのプロパティの名前／値の対を、保持する。
【００６１】
一実施形態では、検索呼び出し８０８は、問合せを受け入れ、結果一式を返し、ＳＱＬ問合せをＳＱＬストア８１２に発行し、問合せと一致するＵＵＩＤを含む結果一式を返す。
【００６２】
図９は、本発明の一実施形態による、ＡＰＳデータを分析する分析エンジンのアプローチの一例を示すブロック図９００である。ブロック図９００は、履歴ストア９０２、分析エンジン９０４、及び地理空間オブジェクトストア９０６を含む。本発明の一実施形態の基本的な着想は、１つ以上のブロック（回路又は要素）が図９に追加されたり、図９から除去されたりしても変化しないことに留意されたい。
【００６３】
一態様では、図９に、リアルタイムで取り込まれたＡＰＳデータ及び履歴データに基づいてラベル付きデータを分析可能なＭＬトレーニングコンポーネントを含む、分析エンジン９０４を示す。データ変換エンジンは、例えば、地理空間オブジェクトストア９０６と対話して、関連するデータを見つけ、履歴ストア９０２と対話して、データを処理する。最適には、変換されたデータを記憶することができる。動作中、データ変換エンジンは、検索問合せ（find query）（すなわち、利用可能な近くの駐車スペース）を発行し、照会のために提案された駐車スペースを示すＵＵＩＤの結果一式を返す。この結果一式は、続いて、オブジェクト状態を得るために使用される。オブジェクト状態がファイル参照を含む場合、参照は、ファイル内容にアクセスするために使用することができる。
【００６４】
リアルタイムデータならびに履歴サンプルを使用して連続モデルトレーニングを提供し、１つ又は複数の加入車両のための駐車スペース検出モデルを送達するために、ＭＬトレーニングコンポーネントを採用するバーチャスサイクルに留意されたい。バーチャスサイクルの特徴は、モデルを連続的にトレーニングすることができ、リアルタイム又はほぼリアルタイムの結果を提供することができる。このバーチャスサイクルは、ビジネスインテリジェンス、法執行、医療サービス、軍事用途など（これらに限定されるものではないが）のような、様々な分野に適用可能であることに留意されたい。
【００６５】
図１０は、本発明の一実施形態による、ＡＰＳ関連情報を感知するために使用されるコンテナ化センサネットワークの一例を示すブロック図１０００である。ブロック図１０００は、センサバス１００２、ストリーミングパイプライン１００４、及びアプリケーション層１００６を含み、センサバス１００２は、低帯域幅信号及び高帯域幅信号を受信することができる。ストリーミングパイプライン１００４は、一実施形態では、モデル１００８などの一意のモデルを生成することができるＭＬを含む。本発明の一実施形態の基本的な着想は、１つ以上のブロック（回路又は要素）が図１０に追加されたり、図１０から除去されたりしても変化しないことに留意されたい。
【００６６】
図１１は、本発明の一実施形態による、バーチャスサイクルを容易にするための車載カメラ、ＣＡＮ（Controller Area Network）バス、慣性測定ユニット、ライダーなどをサポートするために、車両にインストール可能な処理装置又はコンピュータシステムを示すブロック図１１００である。ブロック図１１００は、処理ユニット１１０１、インターフェースバス１１１２、及び入力／出力（Ｉ／Ｏ）ユニット１１２０を含むことができる。処理ユニット１１０１は、プロセッサ１１０２と、メインメモリ１１０４と、システムバス１１１１と、スタティックメモリ１１０６と、バス制御ユニット１１０５と、Ｉ／Ｏ装置１１３０と、ＡＰＳ装置１１８５とを含む。本発明の一実施形態の基本的な着想は、１つ以上のブロック（回路又は要素）が図１１に追加されたり、図１１から除去されたりしても変化しないことに留意されたい。
【００６７】
バス１１１１は、データ処理のために様々なコンポーネントとプロセッサ１１０２との間で情報を送信するために使用される。プロセッサ１１０２は、ＡＲＭ（登録商標）埋め込みプロセッサ、Intel（登録商標） Core（商標）Duo、Core（商標） Quad、Xeon（登録商標）、Pentium（商標）マイクロプロセッサ、Motorola（商標） 68040、AMD（登録商標）ファミリープロセッサ、又はPower PC（商標）マイクロプロセッサなど、多種多様な汎用プロセッサ、埋め込みプロセッサ、又はマイクロプロセッサのいずれかとすることができる。
【００６８】
メインメモリ１１０４は、複数レベルのキャッシュメモリを含んでいてもよく、頻繁に使用されるデータ及び命令を格納する。メインメモリ１１０４は、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＭＲＡＭ（磁気ＲＡＭ）、又はフラッシュメモリであってもよい。スタティックメモリ１１０６は、バス１１１１に結合され、スタティック情報及び／又は命令を格納するＲＯＭ（read-only memory）であってもよい。バス制御ユニット１１０５は、バス１１１１、１１１２に結合され、メインメモリ１１０４又はプロセッサ１１０２などのどのコンポーネントがバスを使用できるかを制御する。バス制御ユニット１１０５は、バス１１１１とバス１１１２との間の通信を管理する。
【００６９】
一実施形態では、Ｉ／Ｏユニット１１２０は、ディスプレイ１１２１、キーボード１１２２、カーソル制御装置１１２３、及び通信装置１１２５を含む。ディスプレイ１１２１は、液晶デバイス、陰極線管（ＣＲＴ）、タッチスクリーンディスプレイ、又は他の適切なディスプレイデバイスであり得る。ディスプレイ１１２１は、グラフィカルプランニングボードの画像を投影又は表示する。キーボード１１２２は、コンピュータシステム１１００とコンピュータオペレータとの間で情報を通信するための従来の英数字入力装置であってもよい。別のタイプのユーザ入力デバイスは、従来のマウス、タッチマウス、トラックボール、又はシステム１１００とユーザとの間で情報を通信するための他のタイプのカーソルなどのカーソル制御装置１１２３である。
【００７０】
一実施形態では、ＡＰＳ装置１１８５は、バス１１１１に結合され、ＡＰＳ管理を容易にするためにバーチャスサイクルと接続して構成される。例えば、ＡＰＳシステム１１００が自動車にインストールされている場合、ＡＰＳ装置１１８５は、クラウドベースのネットワークとのインターフェイスとしてＡＰＳモデルを動作させるために使用される。ＡＰＳシステム１１００がクラウドベースのネットワークに配置される場合、ＡＰＳ装置１１８５は、ラベル付きデータを生成する関連付けられたプロセスを処理するように構成することができる。
【００７１】
通信装置１１２５は、広域ネットワークを介して、サーバ又は他のコンピュータなどのリモートコンピュータ又はサーバからの情報にアクセスするために、バス１１１１に結合される。通信装置１１２５は、モデム又はネットワークインターフェースデバイス、又はコンピュータ１１００とネットワークとの間の通信を容易にする、他の類似のデバイスを含み得る。コンピュータシステム１１００は、インターネットなどのネットワークインフラストラクチャを通じていくつかのサーバに結合され得る。
【００７２】
本発明の一実施形態は、以下に説明される様々な処理ステップを含む。この実施形態のステップは、機械又はコンピュータ実行可能なインストラクションで実施することができる。インストラクションを使用して、インストラクションでプログラムされた汎用又は専用のシステムに、本発明の一実施形態のステップを実行させることができる。あるいは、本発明の一実施形態のステップは、ステップを実行するためのハードワイヤードロジックを含む特定のハードウェアコンポーネントによって、又はプログラムされたコンピュータコンポーネントとカスタムハードウェアコンポーネントとの任意の組合せによって実行することができる。
【００７３】
図１２は、本発明の一実施形態による、ＡＰＳを識別することができるＡＰＳシステムのプロセスを示すフローチャート１２００である。ブロック１２０２において、ＡＰＳを管理することができるプロセスは、車両が動いているときに、車両に搭載された１組のセンサによって観察される周囲の情報をモニタすることができる。例えば、車両は、その車両が動いているときの画像をキャプチャするために、車両上に配置された複数の外向きカメラを起動することができる。
【００７４】
ブロック１２０４では、マシンラーニングセンタからダウンロード及び／又は受信されるコンテナ化したＡＰＳモデルによって生成されるインストラクション又はリクエストに基づいて、周囲の情報が選択的に記録される。例えば、取り込まれた画像からＡＰＳ関連画像を識別すると、そのような画像は車両の車載メモリ装置に格納される。
【００７５】
ブロック１２０６において、車両が駐車状態にあるとき、ＡＰＳ及びＡＰＳ周囲情報が検出される。続いて、例えば駐車スペースが識別される。
【００７６】
ブロック１２０８で、ＡＰＳの検出に至るまで記録された周囲情報を巻き戻すと、ＡＰＳ及び記録された周囲情報に応答して、ＡＰＳに関連付けられたラベル付きデータが生成される。例えば、ＡＰＳの位置及び／又は向きは、ＡＰＳを検出する前に、記録された車両の動きに基づいて識別され得る。
【００７７】
ブロック１２１０において、一態様では、プロセスは、バーチャスサイクルを通じてマシンラーニングセンタにおけるＡＰＳモデルトレーニングを容易にする、ラベル付けされたデータをクラウドベースのネットワークにアップロードすることができる。一実施形態では、ラベル付きデータからリアルタイムデータを分離した後、リアルタイムデータは、無線通信ネットワークを通じてリアルタイムでクラウドベースのネットワークにアップロードされる。ラベル付きデータからバッチデータを分離した後、バッチデータは、後でクラウドベースのネットワークにアップロードされる。例えば、ラベル付きデータを関連付けし、修正するために、車両からクラウドベースのネットワークにリアルタイムラベル付きデータを供給した後、修正されたラベル付きデータは、ＡＰＳモデルをトレーニングするために、マシンラーニングセンタに転送される。トレーニング後、更新されたＡＰＳモデルは、周囲の情報を収集するために車両にプッシュされる。
【００７８】
本発明の特定の実施形態を示し、説明したが、本明細書の開示に基づいて、本発明のこの一実施形態及びそれより広い態様から逸脱することなく、変更及び修正を行うことができることは、当業者には明らかである。従って、添付の特許請求の範囲は、本発明のこの一実施形態（単数又は複数）の真の意図及び範囲内にある変更及び修正のすべてを、その範囲内に包含することを意図する。
【図１Ａ】
2019518287.tif 000003
【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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