基于人工智能的辅助决策方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种基于人工智能的辅助决策方法、装置及设备，所述方法包括：获取第一信息采集装置组的第一类数据；利用人工智能识别系统对所述第一类数据分别进行第一层识别，识别出所述第一类数据中包含的关键要素；将多种所述关键要素作为可选元素进行排列组合，形成一组或多组待识别组合，利用人工智能系统对一组或多组所述待识别组合进行第二层识别，以得到用户的行为模型或正在经历的事件模型；根据所述行为模型或所述事件模型调用策略。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的辅助决策方法、装置及设备
本专利技术涉及计算机
，具体而言，涉及一种基于人工智能的辅助决策方法、装置及设备。
技术介绍
随着人工智能的发展，各个领域都使用到了相关的技术。在一些所处环境的适应性更新还没有得到很好的应用，因此，伴随着的生活的追求越来越高，这方面也需要进一步地改进。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种基于人工智能的辅助决策方法、装置及设备。本专利技术实施例提供的一种基于人工智能的辅助决策方法，包括：获取第一信息采集装置组的第一类数据，所述第一类数据为所述第一信息采集装置组采集以用户为第一人称视角时可接受到的同步信息，所述同步信息包括：音频信息、图像或影像信息，环境信息中的至少一项；利用人工智能识别系统对所述第一类数据分别进行第一层识别，识别出所述第一类数据中包含的关键要素，所述关键要素包括：语音关键词，人物身份及关系，物品及属性，物体及运动状态，空间关系，时序关系，天气状况，温度，湿度，空气流动速度，环境亮度，色度，光线角度，光谱，声音分贝，声音波形；将多种所述关键要素作为可选元素进行排列组合，形成一组或多组待识别组合，利用人工智能本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的辅助决策方法，其特征在于，包括：获取第一信息采集装置组的第一类数据，所述第一类数据为所述第一信息采集装置组采集以用户为第一人称视角时可接受到的同步信息，所述同步信息包括：音频信息、图像或影像信息，环境信息中的至少一项；利用人工智能识别系统对所述第一类数据分别进行第一层识别，识别出所述第一类数据中包含的关键要素，所述关键要素包括：语音关键词，人物身份及关系，物品及属性，物体及运动状态，空间关系，时序关系，天气状况，温度，湿度，空气流动速度，环境亮度，色度，光线角度，光谱，声音分贝，声音波形；将多种所述关键要素作为可选元素进行排列组合，形成一组或多组待识别组合，利用人工智能系...

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的辅助决策方法，其特征在于，包括：获取第一信息采集装置组的第一类数据，所述第一类数据为所述第一信息采集装置组采集以用户为第一人称视角时可接受到的同步信息，所述同步信息包括：音频信息、图像或影像信息，环境信息中的至少一项；利用人工智能识别系统对所述第一类数据分别进行第一层识别，识别出所述第一类数据中包含的关键要素，所述关键要素包括：语音关键词，人物身份及关系，物品及属性，物体及运动状态，空间关系，时序关系，天气状况，温度，湿度，空气流动速度，环境亮度，色度，光线角度，光谱，声音分贝，声音波形；将多种所述关键要素作为可选元素进行排列组合，形成一组或多组待识别组合，利用人工智能系统对一组或多组所述待识别组合进行第二层识别，以得到用户的行为模型或正在经历的事件模型；根据所述行为模型或所述事件模型调用策略。2.如权利要求1所述的基于人工智能的辅助决策方法，其特征在于，根据所述行为模型或所述事件模型调用策略步骤之前，所述方法还包括：获得用户的身份识别号及基本信息；获得第二信息采集装置组的第二类数据，所述第二类数据包括所述用户产生的用户表现信息或/及语音数据，所述用户表现信息包括行为动作信息集合、体征信息集合、脑电信息中的至少一种；基于所述身份识别号及所述基本信息，对所述第二类数据进行识别，以得到所述用户行为表现对应的用户状态；根据所述用户的用户状态为识别到的当前事件设置评分，所述评分用于评价当前的事件对所述用户的影响效果；当所述当前事件的评分变化满足策略触发条件时，则根据所述当前事件的触发条件生成或修正策略组合。3.如权利要求2所述的基于人工智能的辅助决策方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述第二信息采集装置组的第二类数据对反馈信息为当前识别到的事件模型设置权重，所述权重用于标识当前事件模型对不同用户的影响程度；根据每个事件模型的权重将已存储的所有事件模型按照权重进行排序，形成策略序列。4.如权利要求3所述的基于人工智能的辅助决策方法，其特征在于，所述方法还包括：获取指定时间段内用户经历的具有相关事件模型的历史数据，所述历史数据包括历史经历的事件模型的次数、持续时间、间隔时间，情绪响应或情绪波动的强度，最近一次相关事件模型发生时间与当前时间的时间差；根据每件事件模型经历的历史次数为每件事件模型赋值第一历史权重；根据每件事件模型距离当下的时间间隔为每件事件模型模型赋值第二历史权重；根据每件事件模型的所述第一历史权重及所述第二历史权重进行加权计算，以得到每件事件模型的权重；根据每件事件模型的权重对每件事件模型进行排序，其中，每件事件模型作为待推荐的策略，排序后的事件模型序列形成策略序列。5.如权利要求1所述的基于人工智能的辅助决策方法，其特征在于，所述根据所述行为模型或所述事件模型调用策略的步骤之前，还包括：获得以用户为视角所接收到的第三类数据，所述第三类数据包括音频数据、图像数据、环境数据中的任意组合；将所述第三类数据输入所述人工智能识别系统的第一识别模型进行识别，得到用户当前经历的当前事件模型；所述根据所述行为模型或所述事件模型调用策略的步骤，包括：根据所述当前事件模型生成策略清单，所述策略清单包含至少一个可执行的策略，所述可执行的策略为待选策略中的策略，并执行从所述策略清单中的至少一项的策略。6.如权利要求1所述的基于人工智能的辅助决策方法，其特征在于，所述根据所述行为模型或所述事件模型调用策略的步骤之前，还包括：获得用户产生的第四类数据，所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁舰，史晓波，王波，
申请(专利权)人：江苏集萃有机光电技术研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32