Beispiele stellen Systeme und Verfahren zum Detektieren von Fahrzeugmanipulationsereignissen bereit, ohne sich auf eine freie Sichtlinie zu stützen. Beispiele nutzen nämlich eine intelligente Einsicht, dass viele Arten von Fahrzeugmanipulationsereignissen eindeutige Audiosignaturen aufweisen. Dementsprechend detektieren/klassifizieren Beispiele Fahrzeugmanipulationsereignisse basierend auf diesen eindeutigen Audiosignaturen. Darüber hinaus können Beispiele diese audiobasierten Klassifizierungen durch Analysieren von beschleunigungsbezogenen Daten (z. B. relative Beschleunigungsdaten für eine Karosserie eines Fahrzeugs, relative Ruckdaten für eine Karosserie eines Fahrzeugs usw.) verifizieren, um eine verdächtige Bewegung einer Karosserie eines Fahrzeugs während eines potenziellen/vermuteten Fahrzeugmanipulationsereignisses zu bestimmen. Dieser beschleunigungsbezogene Verifizierungsschritt kann ein Auftreten von falsch positiven audiobasierten Klassifizierungen verringern, die durch andere Geräuschereignisse in der Nähe des Fahrzeugs verursacht werden, die ähnliche Audiosignaturen wie Fahrzeugmanipulationsereignisse aufweisen (z. B. Bohr- oder andere Geräusche von einer Baustelle, Regen usw.).
Examples provide systems and methods for detecting vehicle tamper events without relying on a clear line-of-sight. Namely, examples leverage an intelligent insight that many types of vehicle tamper events have unique audio signatures. Accordingly, examples detect/classify vehicle tamper events based on these unique audio signatures. Moreover, examples can verify these audio-based classifications by analyzing acceleration-related data (e.g., relative acceleration data for a body of a vehicle, relative jerk data for a body of a vehicle, etc.) to determine suspicious movement of a body of a vehicle during a potential/suspected vehicle tamper event. This acceleration-related verification step can reduce occurrence of false positive audio-based classifications caused by other noise events proximate to the vehicle that have similar audio signatures to vehicle tamper events (e.g., drilling or other noise from a construction site, rain, etc.).
SYSTEME UND VERFAHREN ZUM VERWENDEN EINES MODELLS FÜR MASCHINELLES LERNEN, UM KATALYSATORDIEBSTAHLMANIPULATIONSEREIGNISSE BASIEREND AUF AUDIODATEN ZU KLASSIFIZIEREN
26.06.2025
Patent
Elektronische Ressource
Deutsch
Verfahren zum Klassifizieren zeitlich aufeinanderfolgender digitaler Audiodaten
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