车辆设备中的数据采集
交通信息采集技术
交通信息采集技术本文档详细介绍了交通信息采集技术相关的内容，包括技术概述、采集设备、数据处理方法、数据分析和应用等方面。
1.技术概述交通信息采集技术是指使用各种传感器、设备和算法等手段，对交通运输系统中的车辆、行人、道路等进行信息采集、处理和分析的技术。
通过采集交通信息，可以实现交通流量监测、拥堵预测、路径规划、交通信号优化等应用。
2.采集设备2.1 车载设备车载设备是指安装在交通工具中的采集设备，可以通过车载传感器、摄像头等采集车辆位置、速度、加速度、车辆型号等信息。
常用的车载设备包括GPS定位装置、车载摄像头、CAN总线数据采集器等。
2.2 道路设备道路设备是指安装在道路上的采集设备，可以通过地感线圈、摄像头等采集车辆流量、车速、车道占用等信息。
常用的道路设备包括交通信号灯、地感线圈、摄像头、气象传感器等。
2.3 行人设备行人设备是指用于采集行人活动信息的设备，可以通过红外传感器、摄像头等采集行人数量、行走速度、停留时间等信息。
常用的行人设备包括红外传感器、摄像头、脚踏板传感器等。
3.数据处理方法3.1 数据采集数据采集是指将采集设备获取到的原始数据进行收集和整理的过程。
对于车载设备和道路设备，可以通过无线通信、有线接口等方式将数据传输到数据中心。
对于行人设备，则需要使用无线通信或存储介质将数据传输到数据中心。
3.2 数据预处理数据预处理是指对采集到的原始数据进行清洗、去噪等处理，以提高数据质量和准确性。
常用的数据预处理方法包括数据过滤、数据插值、异常数据剔除等。
3.3 数据存储数据存储是指将预处理后的数据保存到数据库或文件中，以便后续的数据分析和应用。
常用的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、文件存储等。
4.数据分析4.1 交通流量分析交通流量分析是对采集到的车辆和行人数据进行统计和分析，以获取交通流量、流速、流密度等信息。
常用的交通流量分析方法包括平均速度计算、车流量计算、交通流状态识别等。
tbox的主要业务流程
tbox的主要业务流程
Tbox是一种车载终端设备，主要用于车辆远程监控和管理。
它集成了多种功能模块，可以实现车辆定位、远程控制、故障诊断等功能。
以下是Tbox的主要业务流程：
1. 数据采集与传输：Tbox通过内置的传感器对车辆信息进行实时采集，包括车速、油耗、发动机工作状态等。
采集到的数据通过无线通信网络传输到后台服务器。
2. 位置定位与导航：Tbox内置了GPS模块，可以实时获取车辆的位置信息。
用户可以通过手机或电脑等设备查看车辆的实时位置，并进行导航和路径规划。
3. 远程控制与安全监控：Tbox支持远程控制车辆的开关机、启动、熄火等操作。
车主可以通过手机APP或网页端实现对车辆的远程控制，提高车辆的安全性和便捷性。
同时，Tbox还能通过内置的摄像头实现车内和周边的安全监控。
4. 故障诊断与维护：Tbox可以通过检测车辆的传感器数据，辅助进行故障诊断和维护。
如果车辆出现异常情况，Tbox会及时发送警报信息给车主或相关维修人员，以便快速进行故障排除和维修。
5. 数据分析与报表生成：Tbox采集到的数据可以上传到后台服务器进行分析处理。
通过对车辆数据的分析，可以了解车辆的使用情况、行驶路线、能耗情况等。
同时，Tbox还能生成各种通用报表，如里程报表、油耗报表等，提供给企业和车主作为参考。
Tbox的主要业务流程包括数据采集与传输、位置定位与导航、远程控制与安全监控、故障诊断与维护以及数据分析与报表生成。
这些流程可以帮助车主实时监控车辆状态、提高行车安全、降低维修成本，并提供数据支持和决策参考。
道闸数据统计与分析方法
道闸数据统计与分析方法引言道闸是常见的车辆出入场控制设备，广泛用于停车场、小区等场所。
随着信息技术的发展，道闸设备的智能化和自动化程度不断提高，同时也产生了大量的数据。
对这些数据进行统计和分析可以有效帮助管理者做出决策。
本文将介绍道闸数据统计与分析的一些常用方法和技巧。
数据采集为了进行数据统计和分析，首先需要获取道闸设备产生的数据。
传统的道闸设备通常会记录车辆进入和离开的时间，车辆的类型等基本信息。
在智能化的道闸设备中，还可以获得更多的数据，比如车牌识别结果、车辆颜色等。
这些数据一般通过道闸设备上的接口或者网络接口获取。
基本统计1. 车辆进出数量统计可以将道闸数据按时间间隔进行统计，得到每个时间段内进出的车辆数量。
这可以帮助了解车流量的变化趋势，在管理停车场等场所时可以根据统计结果进行资源调配。
2. 车辆停留时间统计车辆停留时间是另一个重要的指标，可以了解车辆在停车场内的平均停留时间，帮助评估停车场的利用率和服务质量。
此外，还可以将停留时间按照不同的时间段进行统计，例如按天、按小时等，以观察车辆停留时间的分布情况。
3. 车辆出入类型统计根据道闸数据中的进出时间和车辆类型等信息，可以统计不同类型车辆的出入情况。
例如，可以统计出每日进出的机动车和非机动车的数量，了解不同类型车辆的分布情况，为管理者提供决策支持。
4. 车辆出入频率统计可以根据道闸数据统计每辆车的出入频率。
这可以帮助管理者了解车辆的出行规律，从而可以根据车辆出行频率进行停车场的管理。
例如，可以根据车辆出行频率制定不同的停车费率或者优惠政策，从而吸引更多的车辆停靠。
数据分析除了基本统计，还可以通过数据分析方法挖掘更深层次的信息。
1. 车流量预测利用道闸数据的时间序列特性，可以使用时间序列分析方法对未来某一时间段的车流量进行预测。
这可以帮助停车场管理者合理安排资源，并提前做好准备。
2. 车辆停留模式分析通过对车辆停留时间数据的聚类分析，可以发现不同类型的车辆在停车场内的停留模式。
交通数据采集总结
交通数据采集总结交通数据采集是指通过各种手段和技术获取并记录交通相关的信息，以便分析和应用于交通规划、交通管理和交通安全等方面。
本文将总结交通数据采集的方法和技术，并探讨其在实际应用中的重要性和局限性。
一、交通数据采集方法1. 交通摄像头：在重要交通路段安装监控摄像头，通过图像识别车辆，可以统计车流量、车速和车道占用等信息。
2. 交通雷达：利用雷达原理探测车辆的运动状态，可以测量车辆的速度、距离和密度等。
3. 交通地磁：通过地下埋设的地磁传感器，感知车辆的经过和停留情况，可以用于统计车流量和平均速度等信息。
4. 电子收费系统：通过收费站、电子标签等技术，获取车辆的通行信息，可以用于统计车流量和通行时间等数据。
5. GPS定位系统：利用卫星定位技术，追踪车辆的位置和轨迹，可以获得车辆的行驶速度、行驶路线和行驶距离等信息。
二、交通数据采集的重要性1. 交通规划：通过分析交通数据，可以了解不同时段和路段的车流量、拥堵情况和瓶颈点，为交通规划提供依据，优化道路布局和交通组织。
2. 交通管理：交通数据采集可以监测交通违法行为，如超速和闯红灯，提供证据和依据进行交通执法和处罚。
3. 交通安全：通过交通数据分析，可以了解事故发生的原因和模式，为改善路况和道路安全设施提供依据，并制定交通安全政策和措施。
4. 减少拥堵：通过交通数据采集，可以实时监测道路通行情况，及时调整交通信号灯、路口设计等，减少交通拥堵，提高交通效率。
三、交通数据采集的局限性1. 隐私问题：交通数据采集涉及到车辆和驾驶员的隐私，需要合理规范数据使用和保护，防止个人信息泄露和滥用。
2. 数据质量：交通数据采集可能受到天气、设备故障和操作误差等因素的影响，导致数据质量不准确或不完整。
3. 数据处理和分析：交通数据采集的原始数据庞大且复杂，需要借助高效的数据处理和分析技术，才能提取有用的信息和结论。
4. 成本问题：交通数据采集需要投入大量的人力、物力和财力，设备维护和数据存储成本较高。
车辆维修设备及获取车辆维修设备中的维修数据的方法的制作技术
本技术提供车辆维修设备，包括维修设备本体，该维修设备本体包括获取维修设备本体作用于车辆而产生的车辆数据的数据获取部件，以及二维码生成系统，所述二维码生成系统包括：数据获取子部件，其设置成从所述维修设备本体获取待生成二维码的数据；二维码生成部件，其将所获取的待生成二维码的数据生成二维码；输出部件，其输出所生成的二维码。
本技术还提供获取车辆维修设备中的维修数据的方法。
本技术的车辆维修设备可将与维修有关的数据转换成二维码。
技术要求1.一种车辆维修设备，包括维修设备本体，其特征在于，该维修设备本体包括获取维修设备本体作用于车辆而产生的数据的数据获取部件，以及二维码生成系统，所述二维码生成系统包括：数据获取子部件，其设置成从所述维修设备本体获取待生成二维码的数据；二维码生成部件，其将所获取的待生成二维码的数据生成二维码；输出部件，其输出所生成的二维码。
2.如权利要求1所述的车辆维修设备，其特征在于，所述车辆维修设备为车辆诊断设备或检测分析设备。
3.如权利要求2所述的车辆维修设备，其特征在于，所述数据获取子部件设置成从所述维修设备本体的数据获取部件所获取的数据中取得待生成二维码的数据。
4.如权利要求2所述的车辆维修设备，其特征在于，所述数据获取子部件设置成从所述维修设备本体获取所述维修设备本体自身的故障数据中取得待生成二维码的数据。
5.如权利要求1到4中任意一项所述的车辆维修设备，其特征在于，所述二维码生成系统还包括设置界面，以供用户设定所述数据中的哪些数据为待生成二维码的数据。
6.如权利要求1到4中任意一项所述的车辆维修设备，其特征在于，所述二维码生成系统还包括用于用户进行数据输入的输入部件，所述输入部件包括输入界面与图像上载界面中的任意一者或该两者。
7.如权利要求1所述的车辆维修设备，其特征在于，所述维修设备本体包括网络传输部件，所述数据获取部件所获取的数据的部分或全部通过所述网络传输部件向预设目的地传输。
自动驾驶数据处理流程
自动驾驶数据处理流程随着科技的不断发展，自动驾驶技术逐渐成为现实。
而实现自动驾驶的关键之一就是对海量的数据进行高效的处理和分析。
在自动驾驶的数据处理流程中，涉及到数据采集、数据存储、数据预处理、数据标注和数据训练等环节。
1. 数据采集自动驾驶车辆通过各种传感器（如激光雷达、摄像头、雷达等）采集道路和周围环境的数据。
这些传感器会实时地生成大量的数据，包括图像、点云、惯性测量单位（IMU）数据等。
2. 数据存储采集到的数据需要进行存储，以便后续的处理和分析。
通常会使用高性能的存储设备，如固态硬盘（SSD）或者云存储。
3. 数据预处理在进行数据分析之前，需要对原始数据进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、纠正畸变、归一化数据等。
例如，对图像数据进行去噪处理、对点云数据进行滤波处理、对IMU数据进行校准等。
4. 数据标注为了训练自动驾驶系统，需要对采集到的数据进行标注。
数据标注是将数据与对应的标签关联起来，以告知系统这些数据代表了什么。
例如，对图像数据进行目标检测和语义分割标注，对点云数据进行地面分割和障碍物检测标注等。
5. 数据训练标注完成后，需要使用标注数据进行模型训练。
训练过程中，会使用各种机器学习和深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
模型训练的目标是使得自动驾驶系统能够准确地理解和解析道路和周围环境的信息。
6. 模型验证在模型训练完成后，需要对模型进行验证和评估。
验证过程中，会使用测试数据集来评估模型在不同场景下的准确性和鲁棒性。
如果模型表现不佳，可能需要重新调整模型的参数或者重新标注数据进行训练。
7. 模型部署经过验证的模型可以部署到自动驾驶车辆中，实现实时的道路和环境感知。
在实际应用中，自动驾驶系统会不断地从传感器中获取数据，并通过模型进行处理和分析，以做出相应的决策和控制。
总结自动驾驶数据处理流程包括数据采集、数据存储、数据预处理、数据标注、数据训练、模型验证和模型部署等环节。
汽车车联网系统中的数据处理技术研究
汽车车联网系统中的数据处理技术研究随着科技的不断进步和汽车行业的快速发展，车联网系统的出现成为了汽车行业中最为重要的发展趋势之一。
汽车车联网系统通过将车辆与互联网连接以及手机等外部设备连接，在实现车辆基本功能的同时，提供各种各样的智能化、个性化服务，例如导航、音乐、语音控制、防盗等等。
为了实现这些功能，车联网系统需要依靠数据处理技术来完成各种数据的处理、存储和呈现。
那么，本文将围绕着汽车车联网系统中的数据处理技术展开研究，以期进一步了解和探究此领域的发展趋势和未来方向。
一，汽车车联网系统中的数据处理技术之数据的采集和存储第一步，汽车车联网系统中的数据处理技术是需要先进行数据的采集和存储。
数据的采集主要是通过传感器、摄像头等装置获取，传统车辆的故障事件、里程等数据也会被收集。
传感器采集的数据包括温度、压力、转速、位置、速度、加速度、空气湿度等等。
然后，这些数据会被存储在数据中心的云端，以便日后处理和使用。
二，汽车车联网系统中的数据处理技术之数据的处理和分析第二步，汽车车联网系统中的数据处理技术需要将采集到的数据进行处理和分析。
发动机的性能、车轮的转向位置、车辆的运行距离等信息会被提取出来。
通常，处理此类数据的方法有两种方式：一是使用专门的算法和模型，例如回归分析、深度学习、自然语言处理等技术；二是使用可视化工具，例如仪表盘和报表，以图表和统计方式显示数据。
三，汽车车联网系统中的数据处理技术之数据的应用和服务第三步，汽车车联网系统中的数据处理技术是需要将处理过的数据应用到实际服务中去，例如车辆的定位、设施的控制、智能驾驶辅助系统等。
此外，根据用户的需求，也可以提供个性化服务和推荐。
例如，致力于汽车节能的一家智能系统供应商，其提供的节能技术能够计算汽车的油耗和排放，以便优化驾驶行为并更好地掌握汽车的节能和环保细节。
另一家停车助手的车联网供应商，在大型城市中提供了一个实时停车导航系统，以帮助驾驶员更方便地查找空位，并展示最便宜和最好的停车场，同时为车主提供车辆定位，防盗和自动订车的服务。
智能交通系统的数据采集与处理方法
智能交通系统的数据采集与处理方法智能交通系统是利用现代信息技术手段对交通系统进行全面监测、管理和调控的一种先进交通系统。
在智能交通系统中，数据的采集与处理是其中至关重要的环节。
本文将探讨智能交通系统的数据采集与处理方法，以提高交通运输的效率和安全性。
一、数据采集方法1. 传感器监测：智能交通系统的数据采集首先需要通过传感器监测各个交通要素的变化情况。
例如，交通摄像头可用于监测交通流量以及交通事故的发生情况；地磁传感器可监测车辆的停放情况以及车辆的流动性等。
通过部署适当的传感器，可以实时获取各种交通数据。
2. 车载设备：为了更好地获取交通数据，可以在车辆上安装高精度的定位装置、速度传感器等设备。
这些设备可以记录车辆的位置、速度、行驶轨迹等信息，并通过无线通信技术将数据传输到交通管理中心。
车载设备的安装可以实现对车辆的实时监测和管理。
3. 移动应用程序：借助智能手机的普及，可以开发移动应用程序来实现数据的采集。
例如，通过GPS定位技术可以实时获取用户位置信息，通过用户行程记录可以了解城市道路拥堵情况。
移动应用程序可以广泛应用于交通数据的采集，提高数据的覆盖范围和采集效率。
二、数据处理方法1. 数据清洗与预处理：由于交通数据来源广泛，数据量大，其质量和准确性存在一定的问题。
因此，在进行数据处理之前，需要对采集到的数据进行清洗和预处理。
这些操作包括去除无效数据、修复或填补缺失数据、处理异常值等。
清洗和预处理能够提高数据质量，减少后续处理过程中的误差。
2. 数据挖掘与分析：智能交通系统的数据处理可以应用数据挖掘和分析技术，从大量数据中提取有用的信息。
例如，可以通过聚类算法对交通流量进行分组，识别交通拥堵和异常事件；可以通过关联规则挖掘分析，了解不同交通要素之间的关系。
数据挖掘和分析有助于揭示潜在的交通规律和问题。
3. 预测和决策分析：通过对历史交通数据分析，可以建立交通流量预测模型，预测未来交通状况并提出相应的交通管理策略。
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车辆设备中的数据采集
关键字：数据采集 DAQ 数据存储 控制器局域网络 电控单元
Kvaser公司的市场总监Michael Odalv, Kvaser 在与Kvaser合作伙伴网络各成员交流中指
出汽车领域数据采集服务供应商有必要关注目前汽车行业正有将数据采集设备及应用推向
新高度的趋势。
数据采集，简称DAQ，是一种广义的概念，其实质上指的是收集和存储来自各种数据源（通
常指的是模拟或数字传感器等数据源）的数据用于后续分析的行为。当然，数据采集普遍应
用于不同的行业，且往往贯穿行业项目的全过程，主要运用于电控系统，尤其是汽车系统的
测试阶段。
就车辆，包括油电混合型汽车，公共汽车，卡车，摩托车，工程或挖掘设备，农机或海洋机
械等的动力系统而言，数据收集设备用于对新设备的研发过程中的验证，批量生产前一系列
测试，现场测试以及质量认证测试，零部件使用寿命测试以及使用性测试等的应用。数据采
集主要为满足政府日趋严格的车辆尾气排放量、燃油经济性等方面的监测要求，同时也为满
足客户本身对车辆耐久性标准，包括对换档，加热，通风和空调（HVAC）系统的测试。
数据存储
所记录的数据来源于遍布车身的电控单元（ECUs）以及传感器网络，往往这些数据将被直
接导入PC电脑。然而，数据存储及处理的地方则取决于测量目的以及获取的数据量。正如
Kvaser 合作伙伴CSM（公司网址：www.csmproductsinc.com ） 的产品主管Christoph
Mühleis先生所说：“通常来说，对汽车零部件测试数据进行直接处理并获得即时结果，而对
于一些长期测量，如使用性或耐久性测试等，则需要将测试数据下载到本地并随时通过无线
电进行传输。
出于其他原因需要将数据下载到本地或进行本地存贮。Cyrilla Menon女士Accurate技术有
限公司(公司网址：www.accuratetechnologies.com)的市场总监/应用工程师指出：“通常我
们的数据记录仪使用者所处的环境往往无法让PC电脑很好的运行，如摩托车（在摩托车上
根本无法安装PC电脑），采挖机械设备，或者一些存在间歇性错误的情况下（如工程师无
法持续呆在一个地方）。”Kvaser的硬件经理 Kent Lennartsson先生补充道：“在这些情况
下，有更大主板存储器的数据记录仪可以实现本地存储更多数据，然后传输到PC电脑进行
后期处理。 ”
DAQ处理与移动测量
当今的汽车集成多个带有控制器局域网络（CAN）的电控单元（ECU），数以百计的传感
器网络，决定了需要对汽车更多的物理和电气参数进行检测和监测。这即意味着需要有通道
数更多，速度更快，精度更高的测试设备。“即使在移动应用中，通道数和采样率在扩大。
这一趋势决定了对高速现场总线系统的需求，如基于像EtherCAT这样的以太网技术”，
Mühleis说。Kvaser的技术合作方New Eagle（公司网址：www.neweagle.net）从高端校
准用户中同样看到了这一需求， 而IPETRONICK公司（公司网址：www.ipetronikl.com）
已通过开发一个带有12个控制器局域网络（CAN）的数据记录仪对这一趋势作出回应。
Kvaser 也通过其独有的已取得专利的Magisync技术在几个Kvaser Leaf Professional 接
口之间实现自动且精确的时钟同步，以应对持续上升的对多通道DAQ的需求趋势。
Accurate技术公司的Menon女士指出：“对新型汽车（如油电混合，电驱动，高性能传输
等类型汽车）而言需要高采样率以准确反映各类参数数据。然而用户总是试图在对数据的需
求与相应的成本之间寻求平衡，另外还会出现收集到太多难以分析的数据的情形。”为抵销
产生大量数据带来的负面影响，用户只需最大限度的寻求所收集数据间的关联性，即只采集
有用的数据。一个典型的例子就是使用集成高性能微处理器的数据记录仪，如可针对汽车过
滤器和复杂的触发条件进行编程的Kvaser的Eagle产品接口和数据记录仪。这就使得Eagle
接口可对系统进行持续的检测，且仅收集针对某些特定情况，如故障等情况下的数据。
移动测量
数采硬件曾是数据采集领域所面临的瓶颈。然而，根据摩尔定律所揭示的信息技术进步的速
度来看，随着目前所运行的绝大多数的电子元器件的性能和速度的提升，再叠加上飞速发展
的存储技术，用户现在所面临的最大挑战不再是数采硬件而是在数据收集后的阶段，尤其是
如何将所收集的数据发送处理是目前所面临的问题之一。因此，无论是环境监测还是远程设
备诊断，对可独立操作且实现无线数据传输的工具的需求与日俱增。
CSM的Mühlei提到：“我们注意到在数据流量允许进行无线电传输的情况下对测试中车辆
的在线监测正成为一种发展趋势。例如，很多此类的测试是通过与客户合作进行以达到了解
客户的车辆使用习惯。 ” 美国New Eagle公司也注意到随着使用性能测试要求不断提升，
对有远程信息处理能力的数采的需求也大幅增长。New Eagle的销售工程师Tom Dougan
说：“这类需求的目的就是优化车辆的使用性能，如燃料使用情况的可见性，行程的管理，
设备的安全性，如臂举，以及对车辆的诊断等。”IPETRONIK的Ottofuelling也同意远程数
采是一项重要的新趋势，他指出“我们通过不同的调制解调器将所收集的数据从数据记录仪
中下载下来，而使用哪台调制解调器完全取决于车辆位于全球路面的位置。”
Accurate技术的Menon女士指出“远程”可有不同的定义：“最常见的应用是在测控机测试单
元内部安装数采硬件，而将PC电脑安装在单元外部。对非同地协作的数采项目（如位于两
地的楼宇或国家），远程数据获取可分为两类—实时获取和非实时获取。对我们的客户而言，
他们并不需要实时关注远程数据，然而他们需要将大量数据转移到服务器上以便进行后续分
析。”这将是一大挑战，CSM的Mhüleis先生 就此的解释为，“目前高性能网络如UMTS或
LTE的覆盖率还相当有限。然而，随着移动互联网在客户层面越来越广泛的应用，这些领
域在未来将有大力度的推进。”
一个相关的趋势就是测量数据的移动访问，这也正是Kvaser工程师们为Kvaser的黑鸟
（Blackbird）无线总线分析仪连接到USB接口开发可应用于平板电脑安卓系统API的原因。
IPETRONIK开发的数采 产品也考虑到了这一趋势。据Ottofuelling先生说：“我们开发了一
款带有从控制器局域网络连接到无线局域网网关的新的平板电脑应用程序，这款应用使查看
到车辆的实时数据成为可能，它能让用户在对车辆进行路面试驾前检查车辆一切运行良好。”
此外，IPETRONIK也看到了对云存储以及云计算需求的提升。“我们正不断扩大将数据加载
到云端的服务。我们已经开始提供数据托管服务，此外从2014年3月起，我们的IPEmotion
数据采集软件已经可以通过访问存储于云端的数据进行分析和报告。”
数采工具的未来
从软件的角度来看，CSM将关注点放在混合型及电动型汽车开发工具链解决方案上，然而
New Eagle公司则致力于为市场带来专门针对数采解决方案的新的应用。该公司正开发一
套可与已有的和开发中的Matlab/Simulink和MotoHawk（该公司的软件工具套件）模式实
现无缝对接的数采系统。
Ottofuelling先生还指出了一个对硬件功能有重大影响的趋势：“我们发现数据采集仪现在越
来越多地在不同系统间充当„数据网关‟以实现系统间交流。”Kvaser的Lennartsoon先生也
同意这一观点，同时他指出：“一个带有WiFi功能的交互界面或数据采集仪可将分离的系统
连接起来。一大趋势就是永久安装此类设备，只要被测试系统到达某一访问热点，存储在交
界面的数据就会被传输到位于全球任一位置的计算机端进行分析。”
IPETRONIK研发部关注到了Flexray总线技术在一些车辆上应用的兴起，伴随而至的则是
客户对高速信号，即非常高的采样率以及“大数据”的采集记录要求。Menon女士还指出
Accurate技术公司最新发布的软件就能通过提升数据处理能力来满足硬件不断提升的需求。
从Kvaser的未来发展来看，这将包括高速控制器局域网络（CAN-FD）以及以太控制器局
域网络等的解决方案。总结Lennartsson先生的观点来看：“这两大趋势将大大增加需要进
行存储的数据的量，进而迫使用户行为习惯发生改变。未来对数据的存储和分析不再是只能
单纯地在某一特定的中央处理器进行处理，相反，随着服务器/云存储技术不断成熟，数据
的存储和分析将是随时随地的。”
“用户总是试图在对数据的需求与相应的成本之间寻求平衡，另外还会出现收集到太多难以
分析的数据的情形。”Accurate技术公司的 Cyrilla Menon女士如是说。
“我们注意到在数据流量允许进行无线电传输的情况下对测试中车辆的在线监测正成为一种
发展趋势。 ” CSM的Christoph Mühlei如是说。