Информация о погодных условиях на основе магнитометров

Информация о погодных условиях на основе магнитометров

Реферат

Область техники

[0001] Изобретение относится к получению информации о погодных условиях на основе магнитометров и, в частности, к определению состояния стеклоочистителей для получения информации о погодных условиях.

Предпосылки создания изобретения

[0002] Информация о текущей погоде является важной для всех. Прогнозы погоды по телевидению, а также в прессе обеспечивают только общее представление о погоде. Эти прогнозы обычно включают предсказание высоких температур, низких температур и вероятность выпадения осадков. Вероятность выпадения осадков может быть связана с широким временным интервалом (например, утро, день или ночь).

[0003] В последнее время веб-сайты и другие Интернет-ресурсы, такие как мобильные приложения, предоставляют уменьшенные временные интервалы для прогноза погоды. Веб-сайты могут предоставлять прогнозы погоды по часам, включая вероятность выпадения осадков на каждый час. Однако в лучшем случае такие прогнозы определены по городам. Прогнозы погоды для разных районов города одинаковы, несмотря на различие в фактической погоде.

[0004] Существует потребность в обеспечении прогноза погоды, более подробного как по времени, так и по месту наступления конкретного метеорологического явления.

Сущность изобретения

[0005] Связанные с погодой данные собирают посредством магнитного датчика мобильного устройства. Мобильное устройство находится в движущемся транспортном средстве. Магнитный датчик обнаруживает магнитное поле, которое формируется или иным образом изменяется при работе мотора, управляющего одним или более стеклоочистителями. Мобильное устройство или сервер, осуществляющий связь с мобильным устройством, выполняет анализ данных о стеклоочистителях и формирует сообщение о погоде на основе этого анализа.

Краткое описание чертежей

[0006] Далее описываются варианты осуществления настоящего изобретения на основе приложенных чертежей.

[0007] На фиг. 1 показан пример системы для сбора данных о погоде и передачи отчетов.

[0008] На фиг. 2 показан другой пример системы для сбора данных о погоде и передачи отчетов.

[0009] На фиг. 3A и 3B показаны примеры отображения данных о погоде.

[0010] На фиг. 4 показан пример отображения данных о погоде и данных о транспортном потоке.

[0011] На фиг. 5 показан пример системы для сбора данных о погоде.

[0012] На фиг. 6 показан пример блок-схемы для определения выбросов, вызванных стеклоочистителями, в данных датчика.

[0013] На фиг. 7A и 7B показаны примеры данных о магнитном поле.

[0014] На фиг. 8 и 9 показаны примеры данных о магнитном поле по нескольким осям.

[0015] На фиг. 10 показан пример сервера для системы, показанной на фиг. 1.

[0016] На фиг. 11 показан пример блок-схемы для сбора данных о погоде.

[0017] На фиг. 12 показан пример мобильного устройства для системы, показанной на фиг. 1.

[0018] На фиг. 13 показан другой пример сбора данных о погоде.

Подробное описание изобретения

[0019] Как в больших мегаполисах, так и в небольших городах дороги заполняет огромное количество транспортных средств. Движение может быть плотным даже в ночные часы. Транспортные средства можно использовать в качестве источника информации о погоде в конкретных районах города. Транспортные средства имеют мало элементов, работа которых косвенно связана с погодными условиями. В качестве примера можно привести стеклоочистители. Стеклоочистители обычно включаются, когда идет дождь или снег, или есть грязь, лужи или слякоть на дороге, которые забрызгивают переднее стекло. Кроме того, скорость работы стеклоочистителей зависит от того, насколько сильно идет дождь или снег. Информация о включении стеклоочистителей и скорости их работы позволяет определять дорожные условия для конкретного местонахождения.

[0020] Кроме того, большинство водителей имеют портативные устройства связи, такие как мобильные телефоны, которые способны передавать информацию по сетям мобильной связи. Обнаружение движения стеклоочистителей, на основе которого может быть вычислена скорость и частота работы стеклоочистителей, обеспечивается на основе выходного сигнала магнитометров, встроенных в мобильные устройства. Это означает, что текущие погодные условия в конкретном месте могут быть переданы во внешние серверы для накопления и последующей обработки. Накопление и обработка таких данных от транспортных средств может обеспечивать достоверную информацию о дорожных условиях в конкретном месте.

[0021] На фиг. 1 показан пример системы 120 для сбора данных о погоде и передачи отчетов. Система 120 содержит систему 121 разработчика карт, одно или более мобильных устройств 122, рабочую станцию 128 и сеть 127. Могут использоваться дополнительные компоненты, другие компоненты или часть указанных компонентов. Например, множество мобильных устройств 122 и/или рабочих станций 128 может подключаться к сети 127. Система 121 разработчика карт содержит сервер 125 и базу 123 данных. Система 121 разработчика карт может включать вычислительные системы и сети системного оператора.

[0022] Мобильное устройство 125 находится в движущемся транспортном средстве 124. Мобильное устройство 125 формирует данные датчика на основе связанного с погодой устройства в транспортном средстве 124. Связанное с погодой устройство может представлять собой один или более стеклоочистителей. Стеклоочистители могут включать любую комбинацию из стеклоочистителей переднего стекла, стеклоочистителей заднего стекла, стеклоочистителей зеркал или стеклоочистителей фар.

[0023] Данные датчика формируются магнитометром, который может представлять собой компас или магнитный датчик другого типа. Магнитометр сконфигурирован для измерения магнитных полей (например, магнитного поля Земли). Магнитные поля могут включать векторные величины, характеризующиеся амплитудой, выраженной в гауссах или теслах, и направлением. Магнитометр может включать одну ось и измерять магнитное поле в одном направлении, или несколько осей (например, направление X, направление Y, направление Z) и измерять магнитное поле в нескольких направлениях.

[0024] Один или более стеклоочистителей приводятся в действие мотором (например, мотором постоянного тока), который формирует магнитное поле. Магнитное поле стеклоочистителя может быть обнаружено магнитометром отдельно или в комбинации с другими магнитными полями, такими как магнитное поле Земли. Мотор может работать сначала в одном направлении, потом в другом направлении, что заставляет компонент магнитного поля менять направление.

[0025] Мобильное устройство 122 передает данные датчика в сервер 125. Мобильное устройство 122 или сервер 125 могут выполнять анализ данных датчика. Анализ может включать сравнение магнитного поля с пороговым значением, сравнение угла наклона магнитного поля с пороговым значением или другое сравнение.

[0026] На основе этого анализа формируется сообщение о погоде. Сообщение о погоде может представлять собой сообщение, передаваемое в другое мобильное устройство и описывающее погодные условия (например, есть осадки, нет осадков), полученные на основе анализа данных датчика. Сообщение о погоде может обновлять базу 123 данных о погоде.

[0027] Мобильное устройство 122 может представлять собой смартфон, мобильный телефон, карманный компьютер (PDA, personal digital assistant), планшет, ноутбук, навигатор и/или любое другое известное или разработанное в будущем портативное или мобильное вычислительное устройство.

[0028] Дополнительная рабочая станция 128 представляет собой компьютер общего назначения, содержащий программное обеспечение, специализированное для следующих вариантов осуществления изобретения. Например, рабочая станция 128 может принимать ввод данных пользователя для установки пороговых значений, используемых при оценке магнитных полей. Рабочая станция 128 может принимать данные на основе типа транспортного средства, типа системы привода стеклоочистителей или типа мобильного устройства 122, любая комбинация которых может влиять на пороговые значения.

[0029] Система 121 разработчика карт, рабочая станция 128 и мобильное устройство 122 соединены с сетью 127. Термин «соединен» означает прямое соединение или косвенное соединение через один или более промежуточных компонентов. Промежуточные компоненты могут включать аппаратные и/или программные компоненты. Вычислительные ресурсы могут быть распределены между сервером 125 и мобильным устройством 122.

[0030] На фиг. 2 показан другой пример системы для сбора данных о погоде и передачи отчетов. Система содержит транспортные средства 124, показанные как транспортное средство 1, транспортное средство 2 и транспортное средство 3. Каждое транспортное средство 124 может содержать мобильное устройство 122 и один или более стеклоочистителей 126. Мобильные устройства 122 осуществляют связь с сервером 125 через сеть 127A мобильной связи, которая может представлять собой сотовую сеть передачи данных. Сервер 125 осуществляет связь с другими пользователями через Интернет 127B.

[0031] Каждое мобильное устройство 122 содержит схему позиционирования, сконфигурированную для формирования данных о местонахождении в соответствии с географическим положением транспортных средств 124. Данные о местонахождении могут быть связаны с данными датчика (например, данными о стеклоочистителях). Примерами данных о местонахождении являются географические долгота и широта, участок пути или участок пути и положение на этом участке пути. Примерами данных датчика являются состояние "включено" или "выключено", интенсивность работы или значение скорости.

[0032] Сервер 125 объединяет данные о местонахождении и данные датчиков от транспортных средств в данном месте. Например, транспортные средства 124, показанные на фиг. 2, были идентифицированы как находящиеся в одном и том же месте или рядом с этим местом (например, в местонахождении A). Местонахождение может определяться географической областью, такой как точка центра и радиус (каждая географическая область является местонахождением). Местонахождение может определяться участком пути (каждый участок пути является местонахождением).

[0033] На фиг. 3A показан пример отображения данных о погоде. Два участка пути (или четыре участка пути) сходятся на перекрестке. Местонахождение показано окружностью 136a вокруг перекрестка, определяемой радиусом г и центром с.Участки 136b пути внутри круга 136a заштрихованы для указания погоды в данном месте. Штриховка участков 136a пути показывает, что внутри круга 136a идет дождь.

[0034] На фиг. 3 В показан другой пример отображения данных о погоде, в котором местонахождение определяется отрезком участка пути (каждый отрезок является местонахождением). В примере на фиг. 3B показана зона 135a, представляющая собой один или более отрезков, где ни одно из транспортных средств не сообщило о выпадении осадков или о других погодных условиях. Зоны 135b и 135 с представляют собой один или более отрезков, где транспортные средства сообщают о выпадении осадков или о других погодных условиях. Зоны 135b и 135c могут иметь разный размер, поскольку они включают разное число отрезков или отрезки разных размеров.

[0035] Размер отрезка участка пути может зависеть от плотности транспортных средств на этом участке пути. Чем больше присутствует транспортных средств, тем больше имеется точек данных для данных датчика, и такие участки могут быть разделены на более короткие отрезки.

[0036] Размер отрезка участка пути может зависеть от функционального класса участка пути. Примеры функциональных классов включают автострады, районные магистрали и местные дороги. Функциональная классификация может быть связана со скоростью. Автострады являются самым быстрым способом проезда между двумя пунктами. Районные магистрали соединяют автострады с местными дорогами. Районные магистрали являются более медленными, чем автострады. Местные дороги подходят к отдельным домам и предприятиям. Местные дороги являются самым медленным типом дорог. Участкам пути на автострадах, где транспортные средства движутся быстрее, могут быть назначены отрезки большего размера. Участкам пути на районных магистралях, где транспортные средства движутся медленнее, могут быть назначены отрезки меньшего размера. Участки пути на местных дорогах, где транспортные средства движутся медленнее всего, не разделяются на отрезки вообще.

[0037] Сервер 125 может идентифицировать несколько транспортных средств в одном месте. Например, три транспортных средства 124 находятся в одном и том же местонахождении. Сервер 125 анализирует данные датчика, чтобы определить характерное значение для этого местонахождения. Данные датчиков из транспортных средств в одном и том же местонахождении усредняются. Сервер 125 может идентифицировать один или более выбросов в данных датчика (например, самое низкое значение, самое высокое значение). Когда данные датчика описывают состояние стеклоочистителя, то есть включен стеклоочиститель или выключен, сервер 125 может определить, какое из этих состояний преобладает.

[0038] В другом варианте осуществления изобретения сервер 125 определяет, превышает ли число включенных стеклоочистителей в данном местонахождении заранее заданное количество (например, 10) или заранее заданный пороговый процент (например, 70%) включенных стеклоочистителей относительно общего числа обнаруженных стеклоочистителей. Сервер 125 может сравнивать число стеклоочистителей в данном местонахождении с несколькими пороговыми значениями. Если число работающих стеклоочистителей больше, чем нижний порог (например, 2 или 30%), но меньше, чем верхний порог (например, 10 или 70%), сервер 125 определяет низкую интенсивность выпадения осадков, а если число работающих стеклоочистителей больше, чем верхний порог, сервер 125 определяет высокую интенсивность выпадения осадков. Низкая интенсивность выпадения осадков по отношению к высокой интенсивности может быть определена на основе скорости работы стеклоочистителей.

[0039] Сервер 125 может назначить характерное значение данному местонахождению и передать это характерное значение в другое мобильное устройство 122, которое движется в данном местонахождении или рядом с ним. В качестве альтернативы характерному значению данных датчика, которое включает указание на то, что в данном местонахождении используются стеклоочистители, сервер 125 может определить сообщение о погоде (например, незначительные осадки, сильные осадки) на основе данных датчика. Тип осадков (например, дождь, мокрый снег, снег) может включаться в сообщение о погоде в зависимости от температуры воздуха.

[0040] Сервер 125 может передавать характерное значение в мобильные устройства 122, которые находятся на маршрутах, включающих данное местонахождение. Сервер 125 может передавать характерное значение в мобильные устройства, которые запросили информацию о маршруте, включающем данное местонахождение, или определенным образом запросили сообщение о погоде. Сообщение о погоде включает карту, содержащую данное местонахождение. Карта может включать несколько местонахождений на основе соответствующих им сообщений о погоде (цветом кодируется наличие осадков или отсутствие осадков, или интенсивность осадков).

[0041] На фиг. 4 показан пример отображения данных о погоде совместно с информацией о транспортном потоке. Участки пути на карте разделены на область 139 транспортного потока и область 137 погоды. Графическое представление для каждого направления движения на участке пути может включать отдельно индикацию погоды и индикацию транспортного потока. В одном примере, как показано в области 137 погоды, погода одинакова для обоих направлений транспортного потока, при этом, как показано в области 139 транспортного потока, уровень транспортного потока отличается. Может отображаться несколько участков пути с независимой индикацией транспортного потока и погоды.

[0042] Область 137 погоды определяется на основе данных датчика, описывающих погоду (например, данных о стеклоочистителях). Область 139 транспортного потока может быть определена по скорости транспортных средств, полученной сервером 125, или вычислена на основе изменения данных о местонахождении, полученных сервером 125. В другом варианте осуществления изобретения данные о транспортном потоке могут быть получены от службы вещания, такой как канал сообщений о транспортном потоке (TMC, traffic message channel), или другой схемы адресации для отображения на карте состояния транспортного потока на участках пути. Термин TMC может относиться к формату или протоколу передачи отчетов о транспортном потоке, или к конкретному участку пути. TMC может включать значение глобальной идентификации, которое однозначно идентифицирует участок пути.

[0043] Состояние транспортного потока на участке пути может быть определено посредством отслеживания "зондов" (например, транспортных средств с включенным устройством позиционирования). Состояние транспортного потока может быть вычислено с использованием средней скорости, например, путем вычисления на основе времени въезда и времени выезда зондов, когда зонд проходит участок пути, и длины участка пути. Полученная в результате средняя скорость применяется в качестве состояния транспортного потока для всего участка пути. Однако участок пути может включать множество состояний транспортного потока. Например, в зависимости от длины участка пути транспортный поток в начале участка пути может иметь одну скорость, а транспортный поток в конце этого участка пути может иметь другую скорость. В другом примере изобретения состояние транспортного потока может меняться между улицами. Препятствие или другое дорожное происшествие может затруднять движение на одной улице, а на другой - нет. На выходящей улице может образоваться затор из-за транспортного потока, возвращающегося к выходу, или из-за состояния транспортного потока на расположенном далее участке пути, связанном с этой улицей.

[0044] На фиг. 5 показан пример системы для сбора данных о погоде. Стеклоочистители 126 физически соединены с одним или более моторами 131. Физическое соединение может включать приводной стержень, приводную шестерню, механизм реечной передачи или другой механизм для передачи механического усилия от мотора 131 на стеклоочистители 126. Мотор 131 может изменять направление (например, от вращения по часовой стрелке до вращения против часовой стрелки, и наоборот) для перемещения стеклоочистителей 126 в разных направлениях по поверхности стекла (например, переднего стекла, заднего стекла или зеркала).

[0045] Приводная шестерня может включать червячную передачу, которая умножает (например, на 50) крутящий момент мотора 131 для получения большей силы, прикладываемой к стеклоочистителям 136. Два или более стеклоочистителей переднего стекла могут управляться независимыми моторами 131. В другом варианте осуществления изобретения один мотор 131 может управлять множеством стеклоочистителей переднего стекла посредством приведения в действие шестерни, которая вращает эксцентрик для качания соединительного стержня, связанного со стеклоочистителями. Таким образом, мотор 131 может вращаться в одном направлении, но при этом приводить в движение стеклоочистители 126 в двух направлениях - назад и вперед.

[0046] Работа мотора 131 либо в одном направлении, либо с изменением направления изменяет или создает магнитное поле 133 вблизи мотора 131. Это магнитное поле может быть обнаружено магнитометром 132, при этом данные, характеризующие магнитное поле, передаются от магнитометра 132 в центральный процессор (CPU, central processing unit) 136. Процессор 136 обрабатывает данные, характеризующие магнитное поле, или передает эти данные через сеть 127 в сервер 125 для обработки.

[0047] В одном примере изобретения магнитометр 132 непрерывно собирает данные о магнитном поле. Однако в других вариантах осуществления изобретения магнитометр 132 активируется для сбора данных на основе скорости или ориентации мобильного устройства 122. В одном примере осуществления изобретения схема позиционирования отслеживает местонахождение и скорость мобильного устройства 122, и магнитометр 132 начинает собирать данные о магнитном поле, когда мобильное устройство 122 движется со скоростью выше порогового значения (например, 16 км/ч, 48 км/ч или другого значения). В одном варианте осуществления изобретения схема позиционирования содержит один или более инерциальных датчиков 138 (например, акселерометров, гироскопов или других датчиков), которые отслеживают перемещение и характер вибрации мобильного устройства 122, передавая данные о перемещении и характере вибрации в процессор 136.

[0048] На основе данных о перемещении процессор 136 может определить, что мобильное устройство 122 находится внутри транспортного средства, если мобильное устройство 122 совершает движения, типичные при нахождении в транспортном средстве. В одном варианте осуществления изобретения анализ включает общую схему распознавания деятельности человека, которая может использоваться для обнаружения состояния нахождения в транспортном средстве. Сигналы от трехосного акселерометра отсчитываются с частотой от 25 до 40 Гц. Исходные сигналы от трехосного акселерометра обрабатываются фильтром нижних частот для подавления высокочастотных шумов (например, может использоваться фильтр с конечной импульсной характеристикой с ядром свертки [1111000]).

[0049] Сглаженные сигналы на выходе после фильтрации анализируются для выделения признаков. Например, сигналы разбиваются на кадры (или временные окна). Например, размер кадра может соответствовать 7 секундам. Кадры могут перекрываться или не перекрываться. Для каждого кадра вычисляется набор признаков {Fi}. Признаки могут рассчитываться во временной области и частотной области.

[0050] Примеры признаков во временной области, полученных из сигнала с амплитудой (s), могут включать:

(mean - среднее значение)

где n - число отсчетов в кадре, x, y, z - каналы трехосного акселерометра.

(variance - дисперсия)

(average absolute difference - средняя абсолютная разность)

(mean crossing rate - средняя частота пересечений)

где

[0051] Для амплитуды s вычисляют квантили Q₁₀, Q₂₅, Q₅₀, Q₇₅, Q₉₀ и интерквантильную разность IQD=Q₇₅-Q₂₅. Область амплитуды сигнала (SMA, signal magnitude area) вычисляется по каналам x, y и z:

[0052] Для преобразования амплитуды сигнала в частотную область применяется быстрое преобразование Фурье (FFT, Fast* Fourier Transform). В частотной области энергия, энтропия и положение максимума могут быть вычислены для различных частей спектра и/или субполос частот. Признаки для каждого кадра передаются в блок классификаторов. Алгоритм машинного обучения (например, Adsboost, нейронная сеть или другой алгоритм) может идентифицировать состояния, такие как «прогулка», «в транспортном средстве», «неподвижно» и «другое» для текущего кадра. Алгоритм машинного обучения может использовать схему голосования для идентификации состояния.

[0053] В других вариантах осуществления изобретения дополнительные последовательности состояний для последовательных кадров обрабатываются классификатором на основе скрытой марковской модели (HMM, Hidden Markov Model) или другой вероятностной модели или конечного автомата. Выход классификатора НММ может зависеть от распознанных действий (Ci) и доверительных уровней (Li) для последовательных кадров.

[0054] На основе любой комбинации дискретизации, фильтрации или классификации выходного сигнала инерциального датчика 138 процессор 136 может определить, что мобильное устройство 122 находится в транспортном средстве, и сформировать команду запуска. В ответ на команду запуска процессор 136 собирает данные о магнитном поле от магнитометра 132. Сбор данных о магнитном поле может осуществляться в фоновом режиме без прерывания обычных действий пользователя. Магнитометр 132 может всегда находиться во включенном состоянии, так что дополнительных действий для этого не требуется.

[0055] Процессор 136 или сервер 125 анализирует данные о магнитном поле, чтобы определить, работают ли стеклоочистители в текущий момент. Даже один цикл стеклоочистителя может произвести заметный выброс в сигнале магнитометра, который является еще более видимым в частотной области. Хотя выбросы можно визуально наблюдать на графике данных, процессор 136 может идентифицировать выбросы посредством алгоритма обнаружения выбросов.

[0056] На фиг. 6 показан пример блок-схемы для обнаружения выбросов в данных датчика, вызванных стеклоочистителями. Шаги этой блок-схемы могут выполняться процессором 136 или сервером 125. Эти шаги могут выполняться в другом порядке, при этом один или более шагов могут быть опущены.

[0057] На шаге S101 сигналы от магнитометра 132 фильтруют. Магнитометр 132 может иметь несколько каналов (например, канал оси X, канал оси Y и канал оси Z). Выбросы могут обнаруживаться в разных каналах в зависимости от ориентации магнитометра 132. Каждый канал фильтруют независимо от других. При фильтрации могут быть удалены выбросы (например, 5% самых высоких значений и 5% самых низких значений). Фильтрация может включать полосовой фильтр или фильтр нижних частот. Примером фильтра является фильтр Баттерворта, который характеризуется нижним пределом полосы частот, верхним пределом полосы частот и порядком. Порядок обозначает число полюсов в частотной характеристике фильтра и обычно пропорционален электрической цепи, необходимой для построения фильтра. Подходящим примером для фильтрации выходного сигнала магнитометра является нижний предел 0,5 Гц и верхний предел 5 Гц, что достигается фильтром Баттерворта 4-го порядка.

[0058] Мощность сигналов магнитометра после полосовой фильтрации значительно возрастает во время выброса, вызванного стеклоочистителями. На шаге S103 вычисляют кратковременную мощность отдельных фильтрованных сигналов. Кратковременную мощность вычисляют путем возведения сигнала в квадрат и последующей фильтрации с использованием скользящего среднего в пределах временных окон (например, 0,5 секунд). Также могут использоваться другие способы вычисления кратковременной мощности. Если полоса частот фильтрованного сигнала магнитометра является достаточно узкой, то нелинейный оператор энергии Teager-Kaiser (мгновенная разность между квадратом первой производной сигнала и произведением самого сигнала и его второй производной) может обеспечить лучшую оценку кратковременной мощности. В другом варианте осуществления изобретения шаги S101 и S103 могут быть выполнены посредством вычисления FFT сигнала и суммирования квадратов амплитуд представляющих интерес коэффициентов FFT.

[0059] На шаге S105 вычисленные мощности объединяют. В одном варианте осуществления изобретения уровень мощности в направлении X, уровень мощности в направлении Y и уровень мощности в направлении Ζ объединяют для получения значения индикатора объединенной мощности, имеющего амплитуду и направление. Объединение может быть выполнено путем перемножения мощностей отдельных каналов. Амплитуду вектора индикатора объединенной мощности сравнивают с одним или более пороговыми уровнями для идентификации выбросов магнитного поля, которые указывают на движение стеклоочистителей 126.

[0060] Для предотвращения обнаружения дрожания и ложных выбросов вследствие флуктуаций мощности применяют обнаружение выбросов на основе гистерезиса (с верхним и нижним порогами мощности). В одном варианте осуществления изобретения на шаге S107 начинают обнаружение выброса, если объединенная мощность (например, значение индикатора объединенной мощности) пересекла верхний порог мощности, при этом следующее обнаружение выброса разрешают только после того, как объединенная мощность пересечет нижний порог мощности. Нижний порог мощности может представлять собой заранее заданный процент (например, 90%) от верхнего порога мощности.

[0061] Другим необходимым условием для того, чтобы выброс был отмечен как выброс, вызванный стеклоочистителями, является то, что время после последнего выброса должно превышать пороговое значение цикла (определяется продолжительностью одного цикла стеклоочистителей, работающих с максимальной скоростью). Таймер запускается, когда значение индикатора объединенной мощности проходит нижний порог мощности, и останавливается, когда значение индикатора объединенной мощности проходит верхний порог мощности. На шаге S109 длительность таймера сравнивают с пороговым значением цикла. Примеры порогового значения цикла включают 500 мс, 1 с и 2 с.Если длительность таймера превышает пороговое значение цикла, алгоритм на шаге S111 указывает выброс как выброс, вызванный стеклоочистителями. Например, процессор 136 может сделать запись об обнаружении стеклоочистителя в течение временного окна. Если указанная длительность меньше, чем пороговое значение цикла, то алгоритм получает дополнительные измерения на шаге S113, который может включать возврат для повторения предыдущих шагов. Также могут применяться другие фильтры и параметры алгоритма.

[0062] На фиг. 7A и 7B показан пример данных о магнитном поле. Вертикальные оси показывают силу магнитного поля (например, в теслах или гауссах). Горизонтальные оси представляют время. На силу магнитного поля могут различным образом влиять различные типы транспортных средств, различные типы стеклоочистителей и различные типы моторов стеклоочистителей. Данные 141 о магнитном поле и данные 143 о магнитном поле демонстрируют различные типы отклика на стеклоочистители. В примере осуществления изобретения на двух графиках показан один и тот же тип стеклоочистителей, но обнаружение осуществляют посредством магнитометров различного типа или мобильных устройств различного типа. Например, различные производители смартфонов могут собирать и фильтровать данные о магнитном поле различными способами, которые доступны для мобильных приложений, исполняемых на смартфоне.

[0063] В другом примере осуществления изобретения на двух графиках показаны магнитометры и смартфоны одинакового типа, размещенные на разных расстояниях от мотора стеклоочистителей. Амплитуда магнитного поля может изменяться обратно пропорционально расстоянию или квадрату расстояния между магнитометром и мотором. Процессор 136 сконфигурирован для вычисления базового уровня на основе ориентации и/или расстояния магнитометра относительно мотора стеклоочистителя. Амплитуда магнитного поля может также зависеть от ориентации магнитометра относительно мотора.

[0064] В следующем примере осуществления изобретения на двух графиках показаны различные типы транспортных средств. Данные 141 о магнитном поле представляют один тип транспортного средства, который производит близко расположенные выбросы, выступающие в отрицательном направлении, а данные 143 о магнитном поле представляют другой тип транспортного средства, который производит более редкие выбросы, выступающие в положительном направлении. В следующем примере осуществления изобретения данные 141 о магнитном поле представляют высокую скорость мотора, а данные 143 о магнитном поле представляют низкую скорость этого же мотора. Данные о магнитном поле могут также показывать неравномерную скорость, включающую цикл последовательностей из одного, двух или трех выбросов с последующим интервалом, в котором выбросы отсутствуют.

[0065] На фиг. 8 и 9 показаны примеры данных о магнитном поле по нескольким осям. Данные о магнитном поле показаны для трех каналов (например, X, Y и Z). Запись мощности сигналов демонстрирует удобство идентификации выбросов мощности в логарифмическом масштабе. На фиг. 8 видна отчетливая реакция магнитного поля на включение и выключение. На фиг. 9 видно, что водители транспортных средств могут включать стеклоочистители с различной интенсивностью, когда начинается дождь, и со временем могут устанавливать конкретную скорость с постоянным циклом. Также возможны другие примеры.

[0066] На фиг. 10 показан пример сервера 125 для системы, показанной на фиг. 1. Сервер 125 содержит процессор 300, интерфейс 305 связи и запоминающее устройство 301. Сервер 125 связан с базой 123 данных и рабочей станцией 310. Рабочая станция 310 используется в качестве устройства ввода данных для сервера 125. Кроме того, интерфейс 305 связи является устройством ввода данных для сервера 125. Интерфейс 305 связи принимает данные, указывающие на ввод пользователем данных через рабочую станцию 128 или мобильное устройство 122. Могут использоваться дополнительные компоненты, другие компоненты или часть указанных компонентов. На фиг. 11 показан пример блок-схемы для предоставления данных о погоде на основе стеклоочистителей переднего стекла. Шаги, показанные на фиг. 11, могут выполняться сервером 125 или другим устройством. Могут использоваться дополнительные шаги, другие шаги или часть указанных шагов.

[0067] На шаге 201 процессор 300 или интерфейс 305 связи принимает данные о стеклоочистителях переднего стекла, собранные от транспортных средств посредством магнитных датчиков мобильных устройств. Информация передается через мобильное соединение в сервер 125. Сервер 125 накапливает информацию из множества источников. Кроме того, может быть получена информация о географическом местонахождении мобильного устройства. Местонахождение может быть определено посредством датчика GPS или приблизительных координат, рассчитанных в зависимости от мощности сигнала доступных сотовых станций. В случае отсутствия координат GPS конкретного пользователя, координаты этого пользователя могут быть восстановлены по степени сходства информации о доступных сотовых станциях, полученной от этого пользователя без GPS и от других пользователей.

[0068] В некоторых вариантах осуществления изобретения каждое транспортное средство включает одно мобильное устройство и магнитный датчик. В других вариантах осуществления изобретения некоторые транспортные средства (например, с множеством людей) могут включать несколько мобильных устройств. Данные от нескольких мобильных устройств в одном транспортном средстве могут усредняться или обрабатываться другим способом для получения одной точки данных. Например, некоторые мобильные устройства игнорируются, если они находятся в пределах заранее заданного расстояния (например, 1 м или 1,5 м) от другого мобильного устройства. В другом варианте осуществления изобретения система может обрабатывать несколько мобильных устройств в одном транспортном средстве так, как будто эти мобильные устройства находятся в разных транспортных средствах.

[0069] На шаге 203 процессор 300 модифицирует части данных о стеклоочистителях переднего стекла на основе данных о типе. Данные о типе позволяют процессору 300 учитывать разницу между различными зондами. Данные о типе могут включать любую комбинацию из типа транспортного средства, которое создает магнитное поле, типа мотора стеклоочистителей, который создает магнитное поле, и типа мобильного устройства, которое собирает данные о стеклоочистителях. Шаг S203 является необязательным и может быть полностью пропущен.

[0070] На шаге S205 процессор 300 выполняет анализ данных о стеклоочистителях переднего стекла от нескольких транспортных средств. Анализ включает сравнение данных о стеклоочистителях переднего стекла с одним или более пороговыми значениями. Начальное пороговое значение может быть связано с выключенным состоянием стеклоочистителей переднего стекла. Нижнее пороговое значение может быть связано с прерывистым режимом работы стеклоочистителей переднего стекла. Среднее пороговое значение может быть связано с режимом работы стеклоочистителей переднего стекла на средней скорости. Верхнее пороговое значение может быть связано с режимом работы стеклоочистителей переднего стекла на высокой скорости. В дополнение к определению дождя или вместо определения дождя, скорость работы стеклоочистителей переднего стекла может показывать степень загрязнения дороги. Примеры загр