Kontexterkennung im Automobil
Seit den späten achtziger Jahren sind elektronische Komponenten und Steuergeräte im Automobil durch den sogenannten CAN-Bus (Controller Area Network) vernetzt. Aktuell sind mehr als 60, in manchen Fällen sogar deutlich mehr als 100, verschiedene Komponenten vernetzt. Das schließt Sensoren für Istwerte (Heizung, Lüftung, …), insassenspezifische Informationen (besetzte Plätze, Gas- und Bremspedalposition, gewählter Gang,…) und umgebungsspezifische Informationen (Abstand zum Vordermann, Temperaturen, gefahrene Geschwindigkeit, …) ein.
Die auf diesem Bus ausgetauschten Information beschreiben explizit und implizit das Verhalten des Fahrers, seinen Gemütszustand, die aktuelle Umgebung des Automobils und die Situation in der sich der Fahrer befindet. Diese Daten bilden ein monetär nicht mess- und abschätzbares Potential für neue Services und Business Cases der Automobilindustrie.
Wir unterstützen die deutsche Automobilindustrie maßgeblich dabei, diesen Schatz zu nutzen. Dabei helfen verschiedene freie und selbst entwickelte Data-Mining-Algorithmen, die oftmals komplexen und zeitlich veränderlichen Zusammenhänge zu erkennen und versteckte Kontextinformationen zu extrahieren.