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1. (WO2018025194) METHOD FOR DETECTING AND VALIDATING ANOMALOUS STRESSES OF A TRANSPORTATION VEHICLE RECORDED BY AN ON-BOARD DEVICE ADAPTED TO ACQUIRE DATA RELATIVE TO MOTION AND/OR DRIVING PARAMETERS OF A TRANSPORTATION VEHICLE
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Pub. No.:    WO/2018/025194    International Application No.:    PCT/IB2017/054718
Publication Date: 08.02.2018 International Filing Date: 02.08.2017
IPC:
G07C 5/08 (2006.01), G07C 5/00 (2006.01)
Applicants: OCTO TELEMATICS S.P.A. [IT/IT]; Via Vincenzo Lamaro, 51 I-00173 Roma (IT)
Inventors: AMENDOLAGINE, Marco; (IT).
ZUCO, Giuseppe; (IT).
FERRO, Maria; (IT)
Agent: MOZZI, Matteo; (IT).
CRIPPA, Paolo Ernesto; (IT).
LONG, Giorgio; (IT).
LEIHKAUF, Steffen Falk; (IT).
CROCE, Valeria; (IT).
RIGAMONTI, Dorotea; (IT).
BRUNAZZI, Stefano; (IT).
PENNACCHIO, Salvatore Giovanni; (IT).
CARLUCCIO, Sergio Claudio Emilio; (IT)
Priority Data:
102016000081122 02.08.2016 IT
Title (EN) METHOD FOR DETECTING AND VALIDATING ANOMALOUS STRESSES OF A TRANSPORTATION VEHICLE RECORDED BY AN ON-BOARD DEVICE ADAPTED TO ACQUIRE DATA RELATIVE TO MOTION AND/OR DRIVING PARAMETERS OF A TRANSPORTATION VEHICLE
(FR) PROCÉDÉ DE DÉTECTION ET DE VALIDATION DE CONTRAINTES ANORMALES D'UN VÉHICULE DE TRANSPORT ENREGISTRÉES PAR UN DISPOSITIF EMBARQUÉ ADAPTÉ À L'ACQUISITION DE DONNÉES RELATIVES À DES PARAMÈTRES DE MOUVEMENT ET/OU DE CONDUITE D'UN VÉHICULE DE TRANSPORT
Abstract: front page image
(EN)A method (200) for detecting and validating anomalous stresses of a transportation vehicle recorded and transmitted to a remote processing station by an on-board device adapted to acquire data relative to motion and/or driving parameters of a transportation vehicle, comprising steps of: acquiring (21), by one or more sensors with which the on-board device installed on a transportation vehicle is equipped, data relative to motion and/or driving parameters of a transportation vehicle; recording (22), by a local processing unit with which the on-board device is equipped, data representative of an anomalous stress of the transportation vehicle based on the data acquired by the on-board device; transmitting (23) to the remote processing station, by the local processing unit of the on-board device, the data recorded representative of an anomalous stress. The method (200) comprises the steps of: providing (201), by the remote processing station, a database of data representative of basic anomalous stresses of true type and a database of data representative of basic anomalous stresses of false type; applying (202) to the data representative of an anomalous stress to be validated, recorded and transmitted by the on-board device, by the remote processing station, at least one first correlation filter based on a neural network. The step of applying (202) at least one first correlation filter comprises the steps of: comparing (203), by the remote processing station, the data representative of an anomalous stress received by the on-board device with the data respectively stored in the database of data representative of basic anomalous stresses of true type and in the database of data representative of basic anomalous stresses of false type; if the data representative of an anomalous stress received by the on-board device correspond to data stored in the database of data representative of basic anomalous stresses of true type or of false type, validating (204), by the remote processing station, the anomalous stress represented by the data representative of the anomalous stress received by the on-board device as a true event or as a false event.
(FR)La présente invention concerne un procédé (200) de détection et de validation de contraintes anormales d'un véhicule de transport enregistrées et transmises à une station de traitement à distance par un dispositif embarqué adapté à l'acquisition de données relatives à des paramètres de mouvement et/ou de conduite d'un véhicule de transport, consistant : à acquérir (21), par au moins un capteur dont est équipé le dispositif embarqué installé sur un véhicule de transport, des données relatives aux paramètres de mouvement et/ou de conduite d'un véhicule de transport ; à enregistrer (22), par une unité de traitement locale dont est équipé le dispositif embarqué, des données représentatives d'une contrainte anormale du véhicule de transport sur la base des données acquises par le dispositif embarqué ; à transmettre (23), par l'unité de traitement locale du dispositif embarqué, les données enregistrées représentatives d'une contrainte anormale à la station de traitement à distance. Le procédé (200) consiste : à fournir (201), par la station de traitement à distance, une base de données de données représentatives de contraintes anormales de base de vrai type et une base de données de données représentatives de contraintes anormales de base de faux type ; à appliquer (202), par la station de traitement à distance, au moins un premier filtre à corrélation basé sur un réseau neuronal aux données représentatives d'une contrainte anormale à valider, enregistrées et transmises par le dispositif embarqué. L'étape d'application (202) dudit premier filtre à corrélation consiste : à comparer (203), par la station de traitement à distance, les données représentatives d'une contrainte anormale reçues par le dispositif embarqué aux données stockées dans les bases de données de données représentatives de contraintes anormales de base de vrai type et de faux type, respectivement ; si les données représentatives d'une contrainte anormale reçues par le dispositif embarqué correspondent à des données stockées dans les bases de données de données représentatives de contraintes anormales de base de vrai type ou de faux type, à valider (204), par la station de traitement à distance, la contrainte anormale représentée par les données représentatives de la contrainte anormale reçues par le dispositif embarqué en tant qu'événement vrai ou en tant qu'événement faux.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: Italian (IT)