СПОСОБ, УСТРОЙСТВО, ЦЕНТРАЛЬНОЕ УСТРОЙСТВО И СИСТЕМА ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ СДВИГА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ В РАСПРЕДЕЛЕНИИ ДАННЫХ И/ИЛИ ПРИЗНАКОВ ВХОДНЫХ ДАННЫХ
METHOD, APPARATUS, A CENTRAL DEVICE AND A SYSTEM FOR RECOGNIZING A DISTRIBUTION SHIFT IN THE DISTRIBUTION OF DATA AND / OR FEATURES OF INPUT DATA

Изобретение касается способа, устройства, центрального устройства и системы для распознавания сдвига распределения в распределении данных и/или признаков входных данных.
В современных автомобилях все чаще находят применение решения, в которых отдельные функции были сформированы на основе машинного обучения (англ. Machine Learning). Такие функции касаются, например, инфотейнмента (Infotainment - информационно-развлекательная среда), систем ассистирования водителю, функций безопасности, а также функций комфорта и автоматического вождения. В этих решениях все чаще применяются методы глубокого обучения (англ. Deep Learning), при которых из зарегистрированных данных с датчиков (сенсорика окружения, контроль внутреннего помещения, датчике в автомобиле и пр.) создаются более высококачественные данные, например, в виде модели окружения или водителя, или в отношении воспринимаемых объектов или регулирования транспортного средства и пр.
Названные функции развиваются путем тренировки нейронных сетей, при этом нейронная сеть обучается присвоению более высококачественных данных соответствующим данным с датчиков. Такой процесс обучения сильно зависит от распределения данных и/или признаков, то есть от состава тренируемого объема данных и содержащегося в нем распределения признаков (англ. Features), корреляцию которых с образованием высококачественных данных считывает нейронная сеть. Поэтому выбираются стратегии тренировки и тренируемые наборы данных, которые наилучшим возможным образом отображают реально существующее распределение.
Однако во время последующего применения выученных таким образом функций эти распределения могут изменяться, например, вследствие изменения поведения, старения или новых контекстов (погода, время года, участники дорожного движения, правила дорожного движения и пр.). Такой, обычно медленно возникающий сдвиг распределения (англ. «Concept Drift») потенциально способствует пошаговому ухудшению функционального качества соответствующей функции. При этом оценка функционального качества во время использования функции крайне затруднительна, потому что во многих ситуациях полная потеря функций, например, вследствие ограничения функций или снижения комфорта, нежелательна. Помимо этого, сдвиг распределения или небольшая неточность функции во время использования функции можно  обнаружить(установить/ определить) только с трудом, так как отсутствует основополагающая истина, отображающая реальную ситуацию.
Хотя существуют решения для распознавания сдвигов распределения, базирующиеся на автоэнкодерах и дискриминативных сетях, в настоящее время эта проблема решена лишь неудовлетворительным образом.
В основе изобретения лежит задача, создать способ, устройство, центральное устройство и систему для распознавания сдвига распределения в распределении данных и/или признаков входных данных, при которых можно улучшить обнаружение сдвига распределения.
Задача в соответствии с изобретением решается с помощью способа с признаками п.1 формулы изобретения, устройства с признаками п.10 формулы изобретения, центрального устройства с признаками п.12 формулы изобретения и системы с признаками п.14 формулы изобретения. Предпочтительные варианты осуществления изобретения содержатся в зависимых пунктах формулы изобретения.
По первому аспекту изобретения предоставляется способ распознавания сдвига распределения в распределении данных и/или признаков входных данных, причем способ выполняется по меньшей мере в одном мобильном устройстве, включающий в себя следующие этапы: прием входных данных посредством входного устройства, выполнение идентичной по целевой установке функции на принятых входных данных посредством первого обрабатывающего модуля и по меньшей мере одного второго обрабатывающего модуля, при этом указанный первый обрабатывающий модуль и указанный по меньшей мере один второй обрабатывающий модуль структурно отличаются друг от друга, при этом по меньшей мере первый обрабатывающий модуль был получен на основе машинного обучения, сравнение выданных обрабатывающими модулями результатов и обнаружение сдвига распределения на основе результата сравнения посредством устройства аналитической обработки, и если был обнаружен сдвиг распределения, предоставление сигнала–кандидата, и вывод предоставленного сигнала–кандидата посредством устройства вывода.
По второму аспекту изобретения создается устройство для распознавания сдвига распределения в распределении данных и/или признаков входных данных для мобильного устройства, включающее в себя входное устройство, причем входное устройство выполнено таким образом, чтобы принимать входные данные; первый обрабатывающий модуль и по меньшей мере один второй обрабатывающий модуль, при этом первый обрабатывающий модуль и указанный по меньшей мере один второй обрабатывающий модуль структурно отличаются друг от друга, при этом по меньшей мере упомянутый первый обрабатывающий модуль сформирован на основе машинного обучения, и при этом обрабатывающие модули выполнены таким образом, чтобы выполнять идентичную по целевой установке функцию на принятых входных данных; устройство аналитической обработки, причем устройство аналитической обработки выполнено таким образом, чтобы сравнивать результаты, выданные обрабатывающими модулями, и обнаруживать сдвиг распределения на основе результата сравнения, и если был обнаружен сдвиг распределения, предоставлять сигнал–кандидат; и устройство вывода, причем устройство вывода выполнено таким образом, чтобы выводить предоставленный сигнал–кандидат.
По третьему аспекту изобретения создается центральное устройство для распознавания сдвига распределения в распределении данных и/или признаков входных данных, включающее в себя приемное устройство, причем приемное устройство выполнено таким образом, чтобы принимать выведенные сигналы–кандидаты по меньшей мере от одного мобильного устройства; оценивающее устройство, причем оценивающее устройство выполнено таким образом, чтобы аналитически обрабатывать выведенные сигналы–кандидаты указанного по меньшей мере одного мобильного устройства и обнаруживать накопленный (кумулированный) сдвиг распределения и создавать сигнал  обнаружения, если имеется скопление сигналов–кандидатов одного и того же типа. При этом скопление сигналов–кандидатов одного и того же типа должно означать, что сдвиги распределения возникли при одинаковых обстоятельствах или, соответственно, в одинаковой контекстной ситуации. Далее, центральное устройство включает в себя выходное устройство, причем это выходное устройство выполнено таким образом, чтобы выводить созданный сигнал  обнаружения.
Далее, по четвертому аспекту изобретения создается система для распознавания сдвига распределения в распределении данных и/или признаков входных данных, включающая в себя по меньшей мере одно устройство по второму аспекту изобретения и центральное устройство по третьему аспекту изобретения.
Основной идеей изобретения является, заставить выполнять одну и ту же функцию на входных данных посредством первого обрабатывающего модуля и по меньшей мере одного второго обрабатывающего модуля. При этом первый обрабатывающий модуль и по меньшей мере один второй обрабатывающий модуль структурно отличаются друг от друга, то есть хотя обрабатывающие модули и предоставляют идентичные по целевой установке функции, например, функцию распознавания объектов в зарегистрированных данных окружения, однако обрабатывающие модули предоставляют эти функции различным образом. При этом по меньшей мере указанный первый обрабатывающий модуль был получен на основе машинного обучения. Указанный по меньшей мере один второй обрабатывающий модуль тоже может быть полученным на основе машинного обучения, однако он может также быть созданным и конфигурированным иным образом, например, с помощью жестко заданного (не обученным) способом. Выданные обрабатывающими модулями результаты сравниваются друг с другом, и сдвиг распределения обнаруживается на основе результата сравнения. Если указанная функция представляет собой, например, какую–либо функцию восприятия для классификации объектов, то сдвиг распределения может обнаруживаться, когда результаты для соответственно присвоенных одному и тому же объекту классов объектов отличаются друг от друга, например, когда присвоенные вероятности принадлежности объекта к отдельным классам объектов имеют отклонения, которые лежат выше заданного порогового значения допуска. Если был обнаружен сдвиг распределения, то предоставляется сигнал–кандидат. Затем этот предоставленный сигнал–кандидат выводится и может подвергаться дальнейшей обработке по третьему аспекту изобретения.
Преимуществом изобретения является, что благодаря применению по меньшей мере двух обрабатывающих модулей, которые выполняют идентичную по целевой установке функцию, потенциальные кандидаты на сдвиг распределения могут идентифицироваться простым образом.
В частности, может быть предусмотрено, чтобы мобильное устройство представляло собой автомобиль. Тогда автомобиль включает в себя устройство по второму аспекту изобретения. Тогда входные данные являются, в частности, данными с датчиков, которые описывают окружение и, например, внутреннее помещение автомобиля. Однако может быть также предусмотрено, чтобы мобильное устройство представляло собой дополнительное сухопутное, воздушное или водное транспортное средство. Может быть также предусмотрено, чтобы мобильное устройство представляло собой мобильный телефон или какую–либо инстанцию контроля инфраструктуры (дорожную камеру; сетевое устройство управления дорожным движением, например, светофор, стрелку, устройство управления шлюзом).
В одном из вариантов осуществления предусмотрено, что сигнал–кандидат включает в себя описание применяемых обрабатывающих модулей и/или описание результата сравнения и/или описание контекстной ситуации. Описание применяемых обрабатывающих модулей включает в себя, например, информацию о структуре обрабатывающих модулей. Например, если речь идет о нейронных сетях, то описание может включать в себя информацию о структуре и о параметрах или, соответственно, отдельных взвешиваниях в нейронных сетях. Далее, описание может также включать в себя идентификационные номера обрабатывающих модулей, которые однозначно идентифицируют их. Описание результата сравнения включает в себя, например, качественную и/или количественную информацию об отклонении, которое имеется в выданных обрабатывающими модулями результатах. Контекстная ситуация включает в себя, в частности, информацию, описывающую ситуацию, в которой был обнаружен сдвиг распределения. Эта информация может, например, включать в себя информацию о месте, информацию о времени и/или прочую информацию, описывающую обстоятельства.
В одном из вариантов осуществления предусмотрено, что в случае обнаруженного сдвига распределения посредством устройства управления мобильного устройства собираются дополнительные данные о контекстной ситуации, в которой возник сдвиг распределения. Благодаря этому может целенаправленно собираться дополнительная информация, чтобы можно было лучше описывать контекстную ситуацию и лучше оценивать и проверять достоверность обнаруженного сдвига распределения.
В одном из вариантов осуществления предусмотрено, что вывод сигнала–кандидата включает в себя передачу сигнала–кандидата через воздушный интерфейс от указанного по меньшей мере одного мобильного устройства к центральному устройству по третьему аспекту изобретения. Этот воздушный интерфейс может, например, представлять собой интерфейс мобильной связи, с помощью которого мобильное устройство может беспроводным путем через сеть мобильной связи и/или интернет соединяться с центральным устройством. Однако, в принципе, могут применяться и другие беспроводные интерфейсы.
В одном из усовершенствованных вариантов осуществления предусмотрено, что выведенные сигналы–кандидаты указанного по меньшей мере одного мобильного устройства принимаются центральным устройством посредством приемного устройства, при этом принятые сигналы–кандидаты указанного по меньшей мере одного мобильного устройства аналитически обрабатываются посредством оценивающего устройства центрального устройства, и при этом обнаруживается накопленный сдвиг распределения и создается и выводится сигнал  обнаружения, если обнаруживается скопление сигналов–кандидатов одного и того же типа. Благодаря учету нескольких сигналов–кандидатов может лучше обнаруживаться, имеется ли сдвиг распределения или нет. В частности, с помощью дополнительной информации об отдельных контекстных ситуациях может обнаруживаться скопление сигналов–кандидатов одного и того же типа. При этом тип обозначает некоторое свойство сдвига распределения и/или соответствующих обрабатывающих модулей и/или контекстной ситуации. Тип может быть определен, например, местом, временем, и/или определенным классом объектов и/или определенным классом результатов сравнения и/или определенным обрабатывающим модулем. Если, например, все чаще возникают сигналы–кандидаты, которые могут быть присвоены одному и тому же месту, то можно сделать заключение о сдвиге распределения. Так, например, для места на перекрестке, где в иных случаях всегда было светофорное регулирование, но в настоящее время идет стройка, посредством мобильных устройств, в частности посредством нескольких автомобилей, могут создаваться соответствующие сигналы–кандидаты и передаваться центральному устройству. Тогда центральное устройство обнаруживает для этого места скопление, и тем самым обнаруживает накопленный сдвиг распределения, то есть сдвиг распределения, который обнаруживался мобильным устройством или несколькими мобильными устройствами по меньшей мере больше одного раза. Если был обнаружен такой накопленный сдвиг распределения, то создается сигнал  обнаружения. Тогда в дальнейшем на основе сигнала  обнаружения, например, первый обрабатывающий модуль может тренироваться в адаптации к измененному распределению.
В частности, может быть предусмотрено, чтобы сигналы–кандидаты принимались центральным устройством через воздушный интерфейс.
В одном из усовершенствованных вариантов осуществления предусмотрено, что оценивающее устройство оценивает обнаруженный накопленный сдвиг распределения, и сигнал  обнаружения включает в себя выведенную из этой оценки оценочную информацию. Оценка может, например, включать в себя степень сдвига распределения и/или контекстное соотнесение, т.е. информацию о том, при каких обстоятельствах возникли сдвиги распределения. Эта оценочная информация дает ценную информацию, которая позволяет лучше адаптировать упомянутый обрабатывающий модуль или упомянутые обрабатывающие модули к измененному распределению. В частности, необходимые для адаптации тренировочные данные могут ограничиваться по их форме и их объему.
В одном из вариантов осуществления предусмотрено, чтобы после  обнаружения оценивающим устройством накопленного сдвига распределения побуждать  по меньшей мере одно дополнительное из мобильных устройств распознавать сдвиг распределения. Это может осуществляться, например, путем передачи соответствующей команды указанному по меньшей мере одному дополнительному из мобильных устройств через воздушный интерфейс. Тогда указанное по меньшей мере одно дополнительное мобильное устройство, например, в том месте, где был обнаружен сдвиг распределения, тоже может выполнять описанный способ и таким образом проверять, может ли снова обнаруживаться сдвиг распределения. При этом может целенаправленно проверяться, имеется ли сдвиг распределения или идет ли речь в данном случае об ошибке измерения или недоразумении при  обнаружении.
В другом варианте осуществления предусмотрено, что этапы способа альтернативно или дополнительно повторяются с помощью по меньшей мере одного дополнительного второго обрабатывающего модуля. При этом могут целенаправленно подключаться вторые обрабатывающие модули. Если, например, в мобильном устройстве для выполнения одной и той же функции имеются четыре обрабатывающих модуля, однако всегда только два из этих обрабатывающих модулей применяются одновременно, например, в целях эффективности использования энергии, то могут поочередно одновременно эксплуатироваться соответственно другие комбинации двух этих обрабатывающих модулей (данный первый обрабатывающий модуль с каждым одним из трех дополнительных вторых обрабатывающих модулей), при этом способ последовательно выполняется соответственно для каждой комбинации. Итак, может быть, в частности, установлено, чтобы сдвиг распределения обнаруживался только тогда и сигнал–кандидат создавался только тогда, когда такой сдвиг распределения обнаруживается во всех трех комбинациях. В случае автомобиля в качестве мобильного устройства отдельные комбинации могут применяться, например, при следующих друг за другом поездках автомобиля по одному и тому же маршруту, при этом способ повторяется для каждой из комбинаций при новой поездке по этому маршруту.
В другом варианте осуществления предусмотрено, что входные данные перед приемом записываются посредством запоминающего устройства мобильного устройства и только после записи передаются входному устройству. Таким образом, например, во время поездки выполненного в виде автомобиля мобильного устройства может экономиться вычислительная мощность, необходимая для распознавания сдвига распределения. Принятые от датчиков входные данные запоминаются в запоминающем устройстве и только по окончании поездки обрабатываются посредством обрабатывающих модулей и исследуются на сдвиг распределения посредством устройства аналитической обработки. Это осуществляется, например, когда автомобиль паркуется, а в остальном не используется (или, более обобщенно, когда мобильное устройство не должно следовать своей собственной функции или иным образом располагает свободными мощностями для вычислений – это может также осуществляться путем выгрузки вычислений через (воздушный) интерфейс – примером этого является подключение мобильного блока к загрузочной инфраструктуре). Если обнаруживается сдвиг распределения, то соответствующие данные передаются центральному устройству. При этом вычислительная мощность может оптимально по времени распределяться между необходимыми для поездки функциями и распознаванием сдвига распределения. Имеющаяся для автомобиля максимально заложенная вычислительная мощность может при этом снижаться, благодаря чему могут снижаться расход энергии и расходы.
Части устройства и центрального устройства могут быть выполнены по отдельности или, будучи объединены в комбинацию аппаратного обеспечения и программного обеспечения, например, в виде программного кода, который выполняется на микроконтроллере или микропроцессоре.
Ниже изобретение поясняется подробнее на предпочтительных примерах осуществления со ссылкой на фигуры. При этом показано:
фиг.1: схематичное изображение одного из вариантов осуществления устройства для распознавания сдвига распределения в распределении данных и/или признаков входных данных;
фиг.2: схематичное изображение одного из вариантов осуществления центрального устройства для распознавания сдвига распределения в распределении данных и/или признаков входных данных;
фиг.3: схематичное изображение одного из вариантов осуществления системы для распознавания сдвига распределения в распределении данных и/или признаков входных данных.
На фиг.1 показано схематичное изображение одного из вариантов осуществления устройства 1 для распознавания сдвига распределения в распределении данных и/или признаков входных данных 10. Устройство 1 применяется в мобильном устройстве. Устройство 1 включает в себя входное устройство 2, первый обрабатывающий модуль 3–1, второй обрабатывающий модуль 3–2, устройство 4 аналитической обработки и устройство 5 вывода. Входное устройство 2 принимает входные данные 10. Входные данные 10 представляют собой, например, зарегистрированные датчиками мобильного устройства данные с датчиков, которые предоставляются устройству 1.
Входные данные 10 вводятся входным устройством 2 к обрабатывающим модулям 3–1, 3–2. Первый обрабатывающий модуль 3–1 и второй обрабатывающий модуль 3–2 структурно отличаются друг от друга. По меньшей мере первый обрабатывающий модуль 3–1 был получен на основе машинного обучения и включает в себя, в частности, нейронную сеть. Второй обрабатывающий модуль 3–2 может тоже включать в себя нейронную сеть, однако может быть также выполнен иным образом. Оба обрабатывающих модуля 3–1, 3–2 выполняют идентичную по целевой установке функцию на принятых входных данных 10, например, функцию восприятия, с помощью которой классифицируются объекты в окружении мобильного устройства.
Выдаваемые обрабатывающими модулями 3–1, 3–2 результаты 11 вводятся в устройство 4 аналитической обработки. Устройство 4 аналитической обработки сравнивает результаты 11 друг с другом и предоставляет сигнал–кандидат 12, если был обнаружен сдвиг распределения. Например, такой сдвиг распределения может обнаруживаться, когда обрабатывающие модули 3–1, 3–2 выдают в качестве результатов 11 различные классификации объектов. В частности, при этом сравниваются друг с другом классы объектов, присвоенные отдельным классифицируемым объектам в виде классов вероятности. При этом могут быть также предусмотрены заданные пороговые значения, например, для некоторого количества различно классифицированных объектов, чтобы обнаруживался сдвиг распределения.
Затем устройство 5 вывода выводит предоставленный сигнал–кандидат 12. Вывод может осуществляться, например, в виде цифрового пакета данных. В частности, сигнал–кандидат 12 может передаваться центральному устройству посредством воздушного интерфейса, например, интерфейса мобильной связи.
Может быть предусмотрено, чтобы сигнал–кандидат 12 включал в себя описание применяемых обрабатывающих модулей 3–1, 3–2 и/или описание результата сравнения и/или описание контекстной ситуации, в которой был обнаружен сдвиг распределения.
Может быть также предусмотрено, чтобы в случае обнаруженного сдвига распределения посредством устройства 41 управления мобильного устройства собирались дополнительные данные о контекстной ситуации, в которой возник сдвиг распределения. Эти дополнительные данные могут также передаваться вместе с сигналом–кандидатом 12.
Может быть также предусмотрено, чтобы входные данные 10 перед приемом записывались посредством запоминающего устройства 42 мобильного устройства (или, альтернативно, устройства 1, не показано) и только после записи передавались входному устройству 2. Благодаря этому могут лучше распределяться издержки вычисления или, соответственно, снижаться максимальная имеющаяся в распоряжении вычислительная мощность.
На фиг.2 показано схематичное изображение одного из вариантов осуществления центрального устройства 20 для распознавания сдвига распределения в распределении данных и/или признаков входных данных. Центральное устройство 20 находится вне мобильных устройств и выполнено, например, в центральном сервере.
Центральное устройство 20 включает в себя приемное устройство 21, оценивающее устройство 22 и выходное устройство 23.
Приемное устройство 21 принимает выведенные сигналы–кандидаты 12 (сравн. также фиг.1) по меньшей мере от одного мобильного устройства. При этом может быть предусмотрено, чтобы приемное устройство 21 принимало несколько сигналов–кандидатов 12 от одного мобильного устройства, например, сигналы–кандидаты 12, которые были созданы и предоставлены в различные моменты времени. Однако может быть также предусмотрено, чтобы сигналы–кандидаты 12 принимались различными мобильными устройствами, например, несколькими автомобилями, которые в одной и той же контекстной ситуации обнаруживают сдвиг распределения в соответствующих входных данных и предоставляют по одному сигналу–кандидату 12. Прием сигналов–кандидатов 12 может осуществляться, например, в виде цифрового пакета данных.
Оценивающее устройство 22 оценивает принятые сигналы–кандидаты 12 одного мобильного устройства или нескольких мобильных устройств и обнаруживает накопленный сдвиг распределения, если имеется скопление сигналов–кандидатов 12 одного и того же типа. При этом тип обозначает, в частности, контекст, в котором возникли отдельные сдвиги распределения, например, информацию о месте, информацию о времени или определенные классы признаков, например, классы объектов. Если оценивающим устройством 22 обнаруживается накопленный сдвиг распределения, то оно создает сигнал 13  обнаружения.
Выходное устройство 23 выводит созданный сигнал 13  обнаружения. Это может осуществляться, например, в виде цифрового пакета данных. Сигнал 13  обнаружения, наряду с информацией о том, что имеется накопленный, то есть обнаруженный несколькими мобильными устройствами, сдвиг распределения, может включать в себя дополнительную информацию о контексте, в котором были обнаружены накопленный сдвиг распределения или, соответственно, отдельные накопленные сдвиги распределения. Тогда эта дополнительная информация тоже выводится.
Потом на основе выведенного сигнала 13  обнаружения могут приниматься меры, чтобы, в частности, тренировать первый обрабатывающий модуль 3–1 на измененное распределение во входных данных 10. Однако может быть предусмотрено, чтобы адаптировался также второй обрабатывающий модуль 3–2.
Может быть предусмотрено, чтобы оценивающее устройство 22 оценивало обнаруженный накопленный сдвиг распределения, и сигнал 13  обнаружения включал в себя выведенную из оценки оценочную информацию.
Далее, может быть предусмотрено, чтобы после  обнаружения накопленного сдвига распределения оценочным устройством 22 побуждать по меньшей мере одно дополнительное из мобильных устройств распознавать сдвиг распределения. Для этого центральное устройство 20 создает, например, соответствующий командный сигнал и передает его указанному по меньшей мере одному мобильном устройству, так что оно в соответствующем контексте тоже выполняет способ распознавания сдвига распределения.
Может быть предусмотрено, чтобы этапы способа альтернативно или дополнительно повторялись по меньшей мере одним дополнительным вторым обрабатывающим модулем 3–2 (сравн. фиг.1). При этом, например, могут целенаправленно деактивироваться деактивированные при нормальной эксплуатации обрабатывающие модули 3–1, 3–2, чтобы иметь возможность лучше обнаруживать сдвиги распределения. Также при этом, например, могут учитываться определенные уставки относительно минимального количества обрабатывающих модулей 3–1, 3–2, которые должны быть задействованы в  обнаружения сдвига распределения. Например, может быть предусмотрено, чтобы должны были сравниваться друг с другом результаты четырех обрабатывающих модулей 3–1, 3–2, чтобы можно было обнаруживать сдвиг распределения. Однако если при нормальной эксплуатации всегда активны только два из четырех обрабатывающих модулей 3–1, 3–2, то способ может выполняться в более поздние моменты времени с каждой из дополнительных комбинаций данного первого обрабатывающего модуля 3–1 с каждым из трех вторых обрабатывающих модулей 3–2.
На фиг.3 показано схематичное изображение одного из вариантов осуществления системы 30 для распознавания сдвига распределения в распределении данных и/или признаков входных данных. Система 30 включает в себя несколько устройств 1, которые расположены каждое в выполненных в виде автомобиле 50 мобильных устройствах 40, и центральное устройство 20. Устройства 1 после каждой  обнаружения сдвига распределения передают соответствующий сигнал–кандидат через воздушные интерфейсы 6 центральному устройству 20, которое, в зависимости от скопления, создает и выводит сигнал 13  обнаружения.
Может быть также предусмотрено, чтобы оценивающее устройство центрального устройства 20 побуждало мобильные устройства 40 или, соответственно, устройств 1 в автомобилях 50 после  обнаружения накопленного сдвига распределения распознавать сдвиги распределения и регистрировать, к тому же, соответствующие данные измерения. Поэтому с помощью системы 30 можно применять парк автомобилей 50 для того, чтобы целенаправленно обнаруживать и исследовать сдвиги распределения. Благодаря этому распознавание сдвига распределения заметно улучшается, так как распознавание осуществляется непрерывно и всегда на основе текущих входных данных.
Часть устройства 1 и центрального устройства 20 могут быть выполнены отдельно или, будучи объединены в виде комбинации аппаратного обеспечения и программного обеспечения, например, в виде программного кода, который выполняется на микроконтроллере или микропроцессоре.
СПИСОК ССЫЛОЧНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
1 Устройство
2 Входное устройство
3–1 Обрабатывающий модуль
3–2 Обрабатывающий модуль
4 Устройство аналитической обработки
5 Устройство вывода
6 Воздушный интерфейс
10 Входные данные
11 Результат
12 Сигнал–кандидат
13 Сигнал  обнаружения
20 Центральное устройство
21 Приемное устройство
22 Оценивающее устройство
23 Выходное устройство
30 Система
40 Мобильное устройство
41 Устройство управления
42 Запоминающее устройство
50 Автомобиль