确定车辆信息的准确性的制作方法
近年来，技术公司已经开始开发和实现允许汽车自动驾驶的技术。这些所谓的“自动驾驶汽车”基于从云和汽车的传感器、处理器和其它电子设备收集的信息来控制车辆。随着这些自动驾驶汽车技术越来越受欢迎和获得使用，保护机动车辆免受故障、恶意软件和攻击也将越来越重要。由于这些新兴的趋势，更好地识别、预防和应对关于现代车辆(例如，自主车辆和自动驾驶汽车)的错误信息、恶意软件和网络攻击的新的和改进的解决方案，对消费者将是有益的。
技术实现要素：
各个实施例包括确定车辆信息的准确性的方法，其包括：在服务器计算设备中接收来自报告车辆的车辆信息，在服务器计算设备中将所接收的车辆信息与上下文信息进行比较以生成比较结果。各个实施例还可以包括：在服务器计算设备中基于比较结果来判断是否应当评估所接收的车辆信息，由服务器计算设备基于所接收的车辆信息并且响应于确定应当评估所接收的车辆信息，来识别用于轮询的传感器。各个实施例还可以包括：由服务器计算设备轮询所识别的传感器以接收传感器信息，在服务器计算设备中基于所接收的传感器信息来证实所接收的车辆信息。
一些实施例还可以包括：在服务器计算设备中基于证实的结果来执行响应动作。在一些实施例中，基于所接收的传感器信息对所接收的车辆信息进行证实，可以包括：服务器计算设备将所接收的车辆信息与所接收的传感器信息进行比较。在一些实施例中，基于所接收的传感器信息对车辆信息进行证实可以包括：在服务器计算设备中，将所接收的车辆信息应用于第一行为模型以生成第一值；在服务器计算设备中，将接收的传感器信息应用于第二行为模型以生成第二值；响应于确定第一值和第二值之间的差值超过门限值，由服务器计算设备将车辆信息标记为经证实的。在一些实施例中，基于所接收的车辆信息来识别用于轮询的传感器可以包括：服务器计算设备基于车辆信息中包括的位置信息来识别空间上相关的传感器。
在一些实施例中，基于所接收的车辆信息来识别用于轮询的传感器可以包括：在服务器计算设备中，基于所接收的车辆信息来确定适用位置；由服务器计算设备识别紧邻该适用位置的车辆；由服务器计算设备识别所识别的车辆中包括的传感器。在一些实施例中，基于所接收的车辆信息来识别用于轮询的传感器，可以包括：服务器计算设备基于所接收的车辆信息来识别固定的道路传感器。
一些实施例还可以包括：在服务器计算设备中，确定应当进行轮询以便对车辆信息进行证实的传感器的数量，其中，基于所接收的车辆信息来识别用于轮询的传感器可以包括：选择所确定数量的传感器进行轮询。一些实施例还可以包括：判断所接收的传感器信息是否对所接收的车辆信息进行了证实；响应于确定所接收的传感器信息对所接收的车辆信息进行了证实，将所接收的车辆信息存储在数据库中；响应于确定所接收的传感器信息没有对所接收的车辆信息进行证实，丢弃所接收的车辆信息。一些实施例还可以包括：响应于确定所接收的传感器信息没有对所接收的车辆信息进行证实，判断所述报告车辆是否感染了恶意软件。
另外的实施例可以包括具有处理器的计算设备，其中该处理器配置有用于执行上面所概述的方法的操作的处理器可执行指令。另外的实施例可以包括其上存储有处理器可执行软件指令的非临时性计算机可读存储介质，其中，所述处理器可执行软件指令被配置为使服务器计算设备中的处理器执行上面所概述的方法的操作。另外的实施例可以包括具有用于执行上面所概述的方法的功能的单元的计算设备。
附图说明
被并入本文并且构成本说明书一部分的附图，示出了本发明的示例性实施例，并且连同上面给出的概括描述以及下面给出的具体实施方式一起来解释本发明的特征。
图1a是示出适合于实现各个实施例的示例性基于车辆的系统中的网络组件的通信系统框图。
图1b是示出适合于实现各个实施例的车辆控制系统的逻辑组件的组件框图。
图2是根据实施例，示出用于确定车辆信息的准确性以做出更好或更明智的控制决策的方法的处理流程图。
图3是根据实施例，示出验证来自机动车辆的报告的方法的处理流程图。
图4是根据另一个实施例，示出验证来自机动车辆的报告的方法的处理流程图。
图5是适合于实现各个实施例的服务器设备的组件框图。
具体实施方式
现在参照附图来详细地描述各个实施例。在可以的地方，贯穿附图使用相同的附图标记来指代相同或者类似的部件。对于特定示例和实现的引用只是用于说明目的，而不是旨在限制本发明或者权利要求的保护范围。
总的来说，各个实施例包括用于智能且有效地证实从车辆(例如，汽车、自主车辆、自动驾驶汽车等等)接收的信息以确定用于各种用途的信息的可靠性、识别恶意软件、做出更好或更明智的决策的方法以及配置为实现这些方法的服务器计算设备。服务器计算设备可以被配置为从报告车辆接收车辆信息，将所接收的车辆信息与上下文信息进行比较，并且使用比较结果来判断是否应当以更严格的审查来评估所接收的车辆信息。响应于确定应当以更严格的审查来评估所接收的车辆信息，服务器计算设备可以基于所接收的车辆信息的内容或上下文来智能地选择用于轮询的其它传感器(例如，其它车辆中的传感器)。随后，服务器计算设备可以轮询所选定的传感器以接收传感器信息，并且使用所接收的传感器信息来证实所接收的车辆信息和/或确定所接收的车辆信息的准确性。服务器计算设备可以基于信息的证实或准确性的结果来选择和执行响应动作、或者智能地判断是否执行响应动作。
在过去几年，现代汽车已经从自推进机械车辆转变为功能强大且复杂的机电系统，其包括大量的处理器、传感器和片上系统(soc)，这些器件控制许多的车辆功能、特性和操作。制造商现在为他们的汽车配备先进的驾驶员辅助系统(adas)，以自动化、适应或增强车辆的操作。例如，adas可以被配置为使用从汽车的传感器(例如，加速度计、雷达、激光雷达、地理空间定位等等)收集的信息来自动地检测潜在的道路危险，并且对车辆操作的全部或一部分(例如，制动、转向等等)进行控制以避免检测到的危险。通常与adas相关联的特征和功能包括自适应巡航控制、自动车道检测、车道偏离警告、自动转向、自动制动和自动事故避免。
现代车辆还可以配备有车辆控制系统，该车辆控制系统可以被配置为收集和使用来自车辆的各种部件、系统和传感器(统称为“传感器”)的信息，以使车辆操作的全部或一部分自动化。此外，车辆控制系统还可以被配置为与云网络中的服务器计算设备进行通信，以接收适合于智能地控制车辆操作的信息。例如，车辆控制系统可以接收和使用来自服务器计算设备的信息，以判断环境是否发生变化(例如，交通模式的变化、道路封闭、紧急情况等等)，并且基于所接收信息来选择替代导航路线。此外，车辆控制系统还可以收集信息(车辆信息、传感器信息等等)，并且将其发送到服务器计算设备以进行分析和用于控制系统中的其它车辆的操作。
在各个实施例中，服务器计算设备可以被配置为从报告车辆接收车辆信息，使用所接收的车辆信息来做出智能控制决策，向选定车辆(例如，与报告车辆在同一地理区域内的车辆等等)发送控制或指导信息以帮助这些车辆控制它们的操作。例如，服务器计算设备可以基于所接收的车辆信息来确定特定的道路被阻挡。作为响应，服务器计算设备可以生成控制或指导信息，并且将其发送到计划在该道路上行驶的车辆，以使这些车辆选择或遵循(或者帮助这些车辆中的自动驾驶系统选择)替代的导航路线。
自主和半自主车辆的开发导致自主决策变得集中在远程计算设备中(例如，集中在服务器计算设备或者“云”中)，分散在单独的车辆控制系统中，或者部分地分散(例如，车道跟随、导航、紧急制动等等)和部分地集中(例如，速度控制、车队形成等等)。因此，在各种实施例中由服务器计算设备(或云)提供给车辆的信息可以包括：用于车辆的集中控制的控制信息、使得各个车辆控制系统能够做出自动驾驶决策的指导信息、或者控制信息(例如，最大速度设置)和指导信息(例如，关于道路状况、交通等等的信息)的组合。为了便于引用起见，在各个实施例和实现的描述中使用术语“控制信息”来统一地指代控制信息、指导信息以及控制信息和指导信息的组合。
在自动和半自动车辆的世界中，恶意软件的引入或者对控制算法的未授权访问可能是灾难性的。为了保护车辆免受恶意软件的影响，做出更好或更明智的决定，服务器计算设备可以在做出控制决策或采取响应动作(例如，发送控制信息等等)之前评估和证实所接收的车辆信息(例如，指示道路被阻挡的信息)。例如，在指示或建议车辆遵循替代导航路线之前，服务器计算设备可以对所接收的车辆信息进行证实，以确保/验证道路确实被阻挡。通过对该信息进行证实，服务器计算设备还确保报告车辆未被恶意软件感染和/或没有经历网络攻击。
在一些实施例中，服务器计算设备可以被配置为将所接收的车辆信息与上下文信息进行比较以生成比较结果，使用比较结果来判断是否应当以更严格的审查来评估所接收的车辆信息。该自动化过程允许服务器计算设备仅在所接收的车辆信息可疑或者需要更严格的审查时才请求进行证实。
例如，服务器计算设备可以从报告车辆接收指示圣地亚哥的特定道路被阻挡的车辆信息。服务器计算设备可以检索上下文信息(例如，从存储器、数据库等等中检索)，其指示报告车辆在过去48小时内在纽约市和/或在费城中注册。基于该信息，服务器计算设备可以确定所接收的车辆信息与上下文信息之间存在差异(例如，由于车辆必须行进的距离较大)。作为响应，服务器计算设备可以将所接收的车辆信息标记为需要更严格审查的可疑信息，在使用该信息做出重要控制决定之前对该信息进行证实。
服务器计算设备可以被配置为响应于确定所接收的车辆信息需要进行证实或者更严格的审查，而智能地选择用于轮询的传感器。在一些实施例中，服务器计算设备可以基于所接收的车辆信息的内容或上下文来选择传感器。例如，当所接收的车辆信息指示道路被关闭时，服务器计算设备可以选择仅轮询空间上相关的传感器(例如，与报告车辆在相同的通常位置的车辆中包括的传感器、与所报告的紧急情况处于相同的地理区域中的传感器、位于感兴趣的道路上或者附近的道路传感器、或者位于被确定为与收集证实数据相关或重要的区域中的任何其它传感器)。在一些实施例中，服务器计算设备可以在了解历史数据的情况下，基于应用于所接收的车辆信息的内容或上下文的机器学习的结果来选择传感器。
服务器计算设备可以被配置为轮询所选择的传感器以接收适合用于对车辆信息进行证实的传感器信息。服务器计算设备可以通过单播、多播、广播、数据广播、对等传输、忙等待轮询、集线器轮询、循环轮询、定期轮询或者本领域已知的或将来考虑的任何轮询或广播技术，来轮询所选定的传感器。在一些实施例中，服务器计算设备可以通过向传感器(或者包括该传感器的车辆中的车辆控制系统)广播或发送控制消息，来轮询所选定的传感器。该控制消息可以包括适合于使传感器(或者车辆控制系统)激活、收集传感器信息、以及将所收集的信息发送到服务器计算设备的信息。本文使用词语“广播”来表示：消息或数据(文件、信息分组等等)的传输使得该消息/数据可以由大量的接收设备同时地接收，其包括多播。
服务器计算设备可以使用机器学习技术来对车辆信息进行证实。例如，服务器计算设备可以通过以下方式，将所接收的车辆信息与所接收的传感器信息进行比较：将所接收的车辆信息应用于第一行为模型以生成第一值，将所接收的传感器信息应用于第二行为模型以生成第二值，计算识别第一值和第二值之间的差异的差值，将该差值与门限值进行比较以判断该差值是否超过门限值。服务器计算可以响应于确定第一值和第二值之间的差值超过门限值，而标记/标注车辆信息。
在一些实施例中，服务器计算设备可以被配置为通过判断传感器和车辆信息是否包括相同类型的信息(例如，速度信息等等)，对相同类型的信息进行比较，来对车辆信息进行证实。响应于确定传感器和车辆信息不包括相同类型的信息(或者不具有可比性)，服务器计算设备可以将信息处理或转换为更容易比较的值。在一些实施例中，这可以使用机器学习技术来完成。例如，服务器计算设备可以将接收的车辆信息应用于第一模型以生成车辆值，将接收的传感器信息应用于第二模型以生成传感器值，并且将车辆值与传感器值进行比较以判断是否将所接收的车辆信息标记/标注为经证实、经认证、可信的、有效的等等。服务器计算设备可以基于车辆信息是否被标记/标注为经证实的，来选择控制操作或者判断是否执行响应动作。
在一个实施例中，服务器计算设备可以通过以下方式来选择用于轮询的传感器：使用所接收的车辆信息来识别用于轮询适用位置的传感器(例如，报告车辆的位置、报告为被阻挡的道路的区段、报告的紧急情况附近的区域等等)，识别紧邻适用位置的车辆，以及选择包括在所识别的车辆中的传感器来用于轮询。
在一个实施例中，服务器计算设备可以被配置为：使用机器智能算法来确定应当进行轮询以便收集足够用于对车辆信息进行证实的数据的传感器的数量，确定适合于或可用于轮询的传感器的数量，以及选择仅对所确定数量的适当/可用传感器进行轮询。
可以在各种基于车辆的系统和解决方案中实现和使用本文的各种实施例。例如，可以在控制车辆的操作、组件、传感器、特征或功能的任何计算系统(其包括汽车的车辆控制系统和/或部署在云网络中并且被配置为监测或控制汽车的操作的服务器计算设备)中，实现本文的各种实施例。虽然各个实施例和实现在基于车辆的系统中特别有用，但也可以在包括有用于执行应用程序的处理器、用于收集数据的传感器、以及用于发送和接收信息的通信电路的任何系统或设备中实现和使用实施例。
各个实施例可以在各种各样的通信系统(例如，图1a中所示出的示例性基于车辆的系统100)中实现。典型的蜂窝电话网络104包括耦合到网络操作中心108的多个蜂窝基站106，其中网络操作中心108用于例如经由电话陆地线路(例如，普通电话系统(pots)网络，没有示出)和互联网110，来连接移动设备102(例如，蜂窝电话、膝上型计算机、平板设备等等)、道路传感器116、车辆118和其它网络目的地之间的语音呼叫和数据。此外，电话网络104还可以包括耦合到网络操作中心108的一个或多个服务器114，或者位于网络操作中心108中的一个或多个服务器114，其中网络操作中心108提供到互联网110的连接。
车辆118可以包括适合于监测和收集来自车辆的各个传感器的传感器信息的硬件和/或软件组件。可以进行监测的车辆传感器的示例包括：车辆速度表、车轮速度传感器、扭矩计、涡轮速度传感器、可变磁阻传感器、声纳系统、雷达系统、空燃比计、燃油包水传感器、氧传感器、曲轴位置传感器、路缘探测器、温度传感器、霍尔效应传感器、歧管绝对压力传感器、流体传感器(例如，发动机冷却液传感器、变速器流体传感器等等)、轮胎压力监测传感器、质量空气流量传感器、速度传感器、节气门位置传感器、盲点监测传感器、停车传感器、扬声器、照相机、麦克风、加速度计、指南针、gps接收器、以及用于监测车辆内部和周围的物理或环境条件的其它类似传感器。
车辆118可以包括用于与网络服务器120通信的通信电路，网络服务器120可以实现为云服务提供商网络122的网络基础设施中的服务器，并且连接到互联网110和电话网络104。车辆118还可以包括用于与一个或多个卫星或基于空间的系统124(例如，全球定位系统(gps)或者另一个导航或定位系统)通信的通信电路。
网络服务器120、道路传感器116和车辆118之间的通信可以通过电话网络104、互联网110、云服务提供商网络122、专用网络(没有示出)或者其任意组合来实现。车辆118和电话网络104之间的通信可以通过双向广域无线通信链路112(例如，蜂窝电话通信技术)来完成。将来可以使用或考虑许多不同的蜂窝和移动通信服务和标准，所有这些都可以用于各种实施例的通信。例如这些服务和标准包括第三代合作伙伴计划(3gpp)、长期演进(lte)系统、第三代无线移动通信技术(3g)、第四代无线移动通信技术(4g)、全球移动通信系统(gsm)、通用移动通信系统(umts)、3gsm、通用分组无线电服务(gprs)、码分多址(cdma)系统(例如，cdmaone、cdma1020tm)、增强型gsm演进数据速率(edge)、高级移动电话系统(amps)、数字amps(is-136/tdma)、演进数据优化(ev-do)、数字增强无绳电信(dect)、全球微波互通接入(wimax)、无线局域网(wlan)、wi-fi保护访问i&ii(wpa、wpa2)和综合数字增强网络(iden)。这些技术中的每一种涉及例如语音、数据、信令和/或内容消息的传输和接收。
网络服务器120可以向车辆118发送数据和控制信息，车辆118可以接收和使用该信息以执行响应操作或提供功能。例如，车辆118中的每一个可以包括由车辆控制系统控制的高级驾驶员辅助系统(adas)。车辆控制系统可以接收和使用来自网络服务器120的信息以确定环境发生变化(例如，检测到危险、交通模式的变化、道路封闭等等)，并且指示adas系统改变车辆的操作(例如，制动、转向等等)。车辆控制系统还可以被配置为从网络服务器120接收控制消息，并且作为响应，激活各种传感器(例如，加速度计、雷达、激光雷达、gps接收器、路基传感器等等)以收集传感器信息并且发送给网络服务器120。此外，车辆控制系统还可以被配置为周期性地、按需地、连续地、重复地、响应于触发、响应于检测到事件的发生等等，收集车辆信息并且报告给网络服务器120。
道路传感器116可以被配置为例如响应于从网络服务器120接收到控制消息、响应于从车辆118接收到信息请求消息、响应于检测到某种状况或事件(例如，车辆速度的突然变化等等)、周期性地等等，收集传感器信息并且发送到车辆118或网络服务器120。车辆118可以将从道路传感器116接收的信息报告给网络服务器120和/或使用所接收的信息做出更好或更明智的决策，例如是否指示adas系统应用制动器。网络服务器120可以使用从道路传感器116接收的信息(例如，车辆信息)来做出控制决定。网络服务器120还可以使用从道路传感器116接收的信息(例如，传感器信息)，对从其它传感器接收的信息(例如，从其它道路传感器116或车辆118接收的车辆信息)进行证实。
图1b是根据各种实施例，包括车辆控制系统130和适合于与服务器计算设备120交互的各种传感器的示例性车辆118的组件框图。车辆系统可以包括耦合到各种车辆系统和子系统的车辆控制系统130，例如环境系统132(例如，空调系统)、导航系统134、可以实现为“信息娱乐”系统136的语音和通信能力、发动机控制系统138、传输控制系统142和各种传感器144。发动机控制系统138可以耦合到一个或多个踏板传感器140。车辆控制系统130可以使用信息娱乐系统136与服务器计算设备120进行通信，信息娱乐系统136可以耦合到天线154以经由各种无线广域网来发送和接收数据，以及接收无线广播。车辆控制系统130和信息娱乐系统136可以耦合到扬声器152以在车辆内产生声音。导航系统134可以耦合到显示器150以显示车辆状态/控制和导航信息(例如，地图)。每个车辆系统和传感器130-144可以经由一个或多个通信链路与一个或多个其它系统进行通信，所述一个或多个通信链路可以包括有线通信链路(例如，符合控制器区域网络(can)协议的总线、通用串行总线(usb)连接、firewire连接等等)和/或无线通信链路(例如，
耦合到车辆控制系统130的各种传感器144可以包括下面中的任何一个：车辆的速度计、车轮速度传感器、扭矩计、涡轮速度传感器、可变磁阻传感器、声纳系统、雷达系统、空燃比计、燃油包水传感器、氧传感器、曲轴位置传感器、路缘探测器、温度传感器、霍尔效应传感器、歧管绝对压力传感器、各种流体传感器(例如，发动机冷却液传感器、变速器流体传感器等等)、轮胎压力监测传感器、质量空气流量传感器、速度传感器、盲点监测传感器、停车传感器、照相机、麦克风、加速度计、指南针、gps接收器、以及用于监测车辆内部和周围的物理或环境条件的其它类似传感器。
前述的系统只是呈现为示例，车辆可以包括为了清楚说明起见而没有示出的一个或多个其它系统。另外的系统可以包括与车辆系统的其它功能相关的系统，其包括仪表、安全气囊、巡航控制、其它发动机系统、稳定性控制停车系统、轮胎压力监测、防抱死制动、主动悬架、电池电平和/或管理、以及各种其它系统。
图2根据实施例，示出了用于确定在服务器计算设备中从车辆接收的车辆信息的准确性并且做出更好或更明智的控制决策的方法200。方法200可以由服务器计算设备中的处理器(例如，上面所讨论的网络服务器120)来执行。
在方框204中，服务器/处理器可以从报告车辆接收车辆信息。在方框206中，服务器/处理器可以将所接收的车辆信息与(从数据库中检索的)上下文信息进行比较，以生成适用于判断所接收的车辆信息是否包括应当以更严格的审查来评估的可疑信息的结果。在判断框208中，服务器/处理器可以判断车辆信息是否包括应当以更严格的审查来评估的可疑信息。例如，服务器/处理器可以将所接收的车辆信息与服务器计算设备已知的其它信息(例如，来自同一车辆的先前报告、从其它车辆接收的报告、道路状况数据库中的信息等等)进行比较。
响应于确定车辆信息包括可疑信息(即，判断框208＝“是”)，在方框210中，服务器/处理器可以识别能够访问适合于对所接收的车辆信息进行证实的信息的传感器/车辆。在一些实施例中，服务器计算设备可以基于所接收的车辆信息的内容或上下文来选择传感器。在一些实施例中，服务器计算设备可以在了解历史数据的情况下，基于应用于所接收的车辆信息的内容或上下文的机器学习的结果来选择传感器。在一些实施例中，服务器计算设备可以通过基于所接收的车辆信息中包括的位置信息识别与空间上相关的传感器，来选择用于轮询的传感器。在一个实施例中，服务器计算设备可以通过以下方式来选择用于轮询的传感器：使用所接收的车辆信息来识别适用位置(例如，报告车辆的位置、报告为被阻挡的道路的区段、报告的紧急情况附近的区域等等)，识别紧邻适用位置的车辆，以及选择包括在所识别的车辆中的传感器来用于轮询。
在一些实施例中，在方框210中，服务器/处理器可以通过以下方式来识别用于轮询的传感器：基于所接收的车辆信息来识别固定的道路传感器和/或基于所接收的车辆信息来确定适用位置，识别紧邻适用位置的车辆，以及识别所识别车辆中包括的传感器。在一个实施例中，在方框210中，服务器/处理器还可以确定应当进行轮询以便对车辆信息进行证实的传感器的数量，选择所确定数量的传感器来进行轮询。
在方框212中，服务器/处理器可以对所识别的传感器进行轮询(经由广播、多播等等)以接收传感器信息。服务器计算设备可以通过单播、多播、广播、数据广播、对等传输、忙等待轮询、集线器轮询、循环轮询、定期轮询或者本领域已知的或将来考虑的任何轮询或广播技术，来轮询所选定的传感器。在一些实施例中，服务器计算设备可以通过向传感器(或者包括传感器的车辆中的车辆控制系统)广播或发送控制消息来轮询所选定的传感器。该控制消息可以包括适合于使传感器(或者车辆控制系统)激活、收集传感器信息以及向服务器计算设备发送所收集的信息的信息。
在方框214中，服务器/处理器可以使用所接收的传感器信息来对车辆信息进行证实或者验证可疑信息的准确性。例如，服务器计算设备可以通过以下方式，将所接收的车辆信息与所接收的传感器信息进行比较：将所接收的车辆信息应用于第一行为模型以生成第一值，将所接收的传感器信息应用于第二行为模型以生成第二值，计算识别第一值和第二值之间的差异的差值，将该差值与门限值进行比较以判断该差值是否超过门限值。
因此，在方框206到214中，服务器/处理器可以将所接收的车辆信息与上下文信息进行比较以生成比较结果。基于比较结果，服务器/处理器可以判断是否应当对所接收的车辆信息进行评估。响应于确定应当对所接收的车辆信息进行评估，服务器/处理器可以基于所接收的车辆信息来识别用于轮询的传感器，对所识别的传感器进行轮询以接收传感器信息。随后，服务器/处理器可以基于所接收的传感器信息，对所接收的车辆信息进行证实。在一些实施例中，服务器/处理器可以被配置为通过将所接收的车辆信息与所接收的传感器信息直接进行比较，对所接收的车辆信息进行证实。在其它实施例中，服务器/处理器可以被配置为通过以下方式，对所接收的车辆信息进行证实：将所接收的车辆信息应用于第一行为模型以生成第一值，将所接收的传感器信息应用于第二行为模型以生成第二值，以及响应于确定第一值和第二值之间的差值超过门限值，将车辆信息标记为经证实的。
在判断框216中，服务器/处理器可以判断是否已对车辆信息进行了成功确认或验证。在一些实施例中，服务器/处理器被配置为基于证实的结果，判断是否执行响应动作。
在图2所示出的例子中，响应于确定没有对车辆信息进行成功地证实或验证(即，判断框216＝“否”)，在方框218中，服务器/处理器可以丢弃或忽略车辆信息。在可选框220中，服务器/处理器可以判断报告车辆是否已经感染了恶意软件或者正在经历网络攻击。在一些实施例中，这可以通过向报告车辆发送控制消息来实现，其中该控制消息包括适合于在报告车辆中调用恶意软件检测系统的信息。
响应于确定车辆信息不包括可疑信息(即，判断框208＝“否”)或者已经对车辆信息进行了成功证实或验证(即，判断框216＝“是”)，在方框222，服务器/处理器可以将接收的车辆信息存储在数据库中。在可选框224中，服务器/处理器可以基于接收的车辆信息来做出智能控制决策。例如，在方框224中，服务器/处理器可以生成控制信息，并且向系统中被调度在所接收的车辆信息中指示为被阻挡的道路上行驶的所有车辆发送该控制信息，以使这些车辆选择和遵循替代的导航路线。
图3根据实施例，示出了对报告进行验证的方法300。方法300可以由服务器计算设备中的处理器(例如，上面参照图1a所讨论的网络服务器120)来执行。
在方框302中，服务器/处理器可以从报告设备接收报告。例如，服务器/处理器可以从报告车辆接收指示道路被阻挡的车辆信息。
在方框304中，服务器/处理器可以确定所接收的报告的报告类型。例如，服务器/处理器可以判断该报告是否包括移动类型信息(例如，车辆的速度等等)或者事件类型信息(例如，道路封闭等等)。
在方框306中，服务器/处理器可以基于报告中包括的信息，来确定所接收的报告的位置。例如，服务器/处理器可以确定报告指示被阻挡的道路的位置。再举一个例子，如果报告包括交通拥堵信息，则服务器/处理器可以确定报告车辆/设备的位置。
在方框308中，服务器/处理器可以确定适合用于确定报告的准确性的传感器的类型。在方框310中，服务器/处理器可以识别紧邻所确定的位置的适当的传感器(即，确定为适合于用于确定准确性的传感器)。
在方框212中，服务器/处理器可以轮询所识别的传感器以接收传感器信息，如针对图2中的相同数字块所描述的。在方框214中，服务器/处理器可以基于所接收的传感器信息来验证报告的准确性，例如通过基于所接收的传感器信息来证实报告中包括的信息，如针对图2中的相同数字块所描述的。
图4根据另一个实施例，对报告进行验证的方法400。方法400可以由服务器计算设备中的处理器(例如，上面参照图1a所讨论的网络服务器120)来执行。
在方框402中，服务器/处理器可以从报告设备接收报告。在方框404中，服务器/处理器可以基于报告中包括的信息，确定与该报告相关联的位置和事件类型。
在方框406中，服务器/处理器可以识别在所确定的位置中可用的传感器的类型(例如，速度传感器、压力传感器、麦克风、照相机等等)。在方框408中，服务器/处理器可以基于所确定的事件类型，来识别和选择适合用于确定报告的准确性的所识别的传感器的子集。
在方框212中，服务器/处理器可以对所识别的传感器进行轮询以接收传感器信息，如针对图2中的相同数字块所描述的。在方框214中，服务器/处理器可以基于所接收的传感器信息来验证报告的准确性，例如通过基于所接收的传感器信息来证实报告中包括的信息，如针对图2中的相同数字块所描述的。
各种实施例可以在各种各样的市场上可获得的服务器设备中的任何一种(例如，图5中所示出的服务器500)中实现。该服务器500通常包括耦合到易失性存储器502和大容量非易失性存储器(例如，磁盘驱动器503)的处理器501。此外，服务器500还可以包括耦合到处理器501的软盘驱动器、压缩光盘(cd)或数字通用光盘(dvd)光盘驱动器504。此外，服务器500还可以包括耦合到处理器501的网络接入端口506，以便与网络505(例如，耦合到其它广播系统计算机和服务器的局域网)建立数据连接。
处理器501可以是能通过软件指令(应用)进行配置，以执行多种功能(其包括下面所描述的各种实施例的功能)的任何可编程的微处理器、微计算机或多个处理器芯片或芯片集。在一些移动设备中，可以提供多个处理器501，例如，一个处理器专用于无线通信功能，一个处理器专用于运行其它应用。通常，在访问软件应用并且将它们装载到处理器501之前，可以将这些软件应用存储在内部存储器502中。处理器501可以包括足够用于存储这些应用软件指令的内部存储器。
将来可以使用或者考虑许多不同的广播标准，各个实施例可以使用其中的任何或所有广播标准。例如，这些服务和标准包括开放移动联盟移动广播服务启动器套件(omabcast)、
示出和描述的各种实施例只是提供成用于说明权利要求的各种特征的举例。但是，关于任何给定实施例示出和描述的特征并不必限于相关联的实施例，可以与示出和描述的其它实施例一起使用或组合。此外，权利要求并不受到任何一个示例性实施例的限制。
上述的方法描述和处理流程图仅仅是用作为说明性例子，而不是旨在要求或者隐含着必须以所给出的顺序来执行各个实施例的步骤。如本领域普通技术人员所应当理解的，可以以任何顺序来执行上述的实施例中的步骤顺序。此外，诸如“其后”、“转而”、“接着”等等之类的词语，并不旨在限制这些步骤的顺序；这些词语仅仅只是用于引导读者遍历该方法的描述。此外，任何对权利要求元素的单数引用(例如，使用冠词“一个(a)”、“某个(an)”或者“该(the)”)，不应被解释为将该元素限制为单数形式。
结合本文所公开的实施例描述的各种示例性的逻辑框、电路和算法步骤均可以实现为电子硬件、计算机软件或二者的组合。为了清楚地表示硬件和软件之间的这种可交换性，上面对各种示例性的部件、框、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了总体描述。至于这种功能是实现为硬件还是实现为软件，取决于特定的应用和对整个系统所施加的设计约束条件。熟练的技术人员可以针对每个特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本发明的保护范围。
用于执行本文所述功能的通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件部件或者其任意组合，可以用来实现或执行结合本文所公开的实施例描述的用于实现各种示例性的逻辑、逻辑框、模块和电路的硬件。通用处理器可以是多处理器，或者，该处理器也可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器或者状态机。处理器也可以实现为计算设备的组合，例如，dsp和多处理器的组合、若干多处理器、一个或多个多处理器与dsp内核的结合，或者任何其它此种结构。替代地，一些步骤或方法可以由特定于给定的功能的电路来执行。
在一个或多个示例性实施例，本文所述功能可以用硬件、软件、固件或它们任意组合的方式来实现。当在软件中实现时，可以将这些功能存储成非临时性计算机可读存储介质或者非临时性处理器可读存储介质上的一个或多个处理器可执行指令或者代码。本文所公开的方法或算法的步骤，可以体现在处理器可执行软件模块中，后者可以位于非临时性计算机可读或者处理器可读存储介质上。非临时性计算机可读或者处理器可读存储介质可以是计算机或处理器能够存取的任何存储介质。举例而言，但非做出限制，这种非临时性计算机可读或处理器可读介质可以包括ram、rom、eeprom、闪存、cd-rom或其它光盘存储器、磁盘存储器或其它磁存储设备、或者能够用于存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并且能够由计算机进行存取的任何其它介质。如本文所使用的，磁盘和光盘包括压缩光盘(cd)、激光光盘、光盘、数字通用光盘(dvd)、软盘和蓝光光盘，其中磁盘通常磁性地复制数据，而光盘则用激光来光学地复制数据。上述的组合也应当包括在非临时性计算机可读和处理器可读介质的保护范围之内。另外，一种方法或算法的操作可以作为一个代码和/或指令集或者其任意组合，位于非临时性处理器可读介质和/或计算机可读介质上，其中该非临时性处理器可读介质和/或计算机可读介质可以并入到计算机程序产品中。
为使本领域任何普通技术人员能够实现或者使用本发明，上面围绕所公开的实施例进行了描述。对于本领域普通技术人员来说，对这些实施例的各种修改是显而易见的，并且，本文定义的总体原理也可以在不脱离本发明的精神或保护范围的基础上应用于其它实施例。因此，本发明并不限于本文所示出的实施例，而是与所附权利要求书和本文公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。
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