场景识别方法、场景识别装置、终端设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种场景识别方法、场景识别装置、终端设备及可读存储介质。所述方法包括：获取N个第一应用程序分别得到的行为信息，其中，每个行为信息均为用于表征用户行为的信息，其中，N≥2且N为整数；基于N个所述行为信息，对所述用户所处的场景进行识别，得到场景识别结果；将所述场景识别结果推送给一个或多个第二应用程序。本申请能够提高应用程序得到的场景识别结果的准确率。

【技术实现步骤摘要】
场景识别方法、场景识别装置、终端设备及可读存储介质
本申请属于场景识别
，尤其涉及一种场景识别方法、场景识别装置、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
目前，很多终端设备中所安装的应用程序都具备场景识别能力，并能够基于识别出来的场景类别，向用户推送提示信息，以此来提高用户粘性。比如，若上述应用程序识别出的场景类别为“工作日早上8点，在家”时，则可以向用户推送提示信息“预计30分钟后到公司，别忘记吃早饭”。但是，在某些情况下，用户会基于隐私考虑，可能会对上述应用程序仅仅开放很少的权限，导致上述应用程序所获取的用于表征用户行为的行为信息的数量很少，从而使得其场景识别准确度较低。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种场景识别方法、场景识别装置、终端设备及计算机可读存储介质。能够提高应用程序得到的场景识别结果的准确率。本申请实施例的第一方面提供了一种场景识别方法，包括：获取N个第一应用程序分别得到的行为信息，其中，每个行为信息均为用于表征用户行为的信息，其中，N≥2且N为整数；基于N个所述行为信息，对所述用户所处的场景进行识别，得到场景识别结果；将所述场景识别结果推送给一个或多个第二应用程序。本申请第一方面提供了一种场景识别方法。首先，获取N个第一应用程序分别得到的行为信息，其中，每个行为信息均为用于表征用户行为的信息，其中，N≥2；其次，基于N个所述行为信息，对所述用户所处的场景进行识别，得到场景识别结果；然后，将所述场景识别结果推送给一个或多个第二应用程序(本领域技术人员容易理解，该第二应用程序可以与上述第一应用程序为相同的应用程序，本申请对此不作限定)。由此可见，本申请所提供的技术方案中，第二应用程序最终所得到的场景识别结果是根据多个第一应用程序分别得到的行为信息所确定的，即便用户仅仅对每个第一应用程序开放较少的权限，导致每个第一应用程序得到的用户信息很少，但本申请所提供的技术方案中，综合了多个第一应用程序所采集的用户信息，因此，能够更准确地进行场景识别，提高了应用程序得到的场景识别结果的准确率。本申请实施例的第二方面提供了一种场景识别装置，包括：多行为信息获取模块，用于获取N个第一应用程序分别得到的行为信息，其中，每一个行为信息均为用于表征用户行为的信息，其中，N≥2且N为整数；场景识别模块，用于基于N个所述行为信息，对所述用户所处的场景进行识别，得到场景识别结果；场景推送模块，用于将所述场景识别结果推送给一个或多个第二应用程序。本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现如上述第一方面所述场景识别方法的步骤。本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述场景识别方法的步骤。本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括计算机程序，上述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如上述第一方面所述场景识别方法的步骤。可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例。图1是本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图；图2是本申请实施例提供的一种场景识别方法的流程示意图；图3是本申请实施例中步骤S102的具体实现流程示意图；图4是本申请实施例提供的程序架构示意图；图5是本申请实施例提供的一种场景识别装置的结构示意图；具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定的技术细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。本申请实施例提供的场景识别方法可以应用于手机、平板电脑、可穿戴设备、车载设备、增强现实(AugmentedReality，AR)/虚拟现实(VirtualReality，VR)设备、笔记本电脑、超级移动个人计算机(Ultra-MobilePersonalComputer，UMPC)、上网本、个人数字助理(PersonalDigitalAssistant，PDA)或者服务器等终端设备上，本申请实施例对该场景识别方法所应用的终端设备的类型不作任何限制。参见图1，为本申请实施例提供的一种终端设备的部分结构的框图，包括：处理器100、存储器110、通信模块120、输入模块130、显示模块140、音频模块150、传感器模块160、定位系统170等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端设备结构并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中，处理器100可以包括如下至少一种类型：中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，该处理器100还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。存储器110可用于存储软件程序以及模块，处理器100通过运行存储在存储器110的软件程序以及模块，从而执行终端设备的各种应用以及数据处理。存储器110可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、应用程序等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器110可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。其中，通信模块120用于处理器100的控制下实现信号的接收和发送。该通信模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种场景识别方法，其特征在于，包括：/n获取N个第一应用程序分别得到的行为信息，其中，每个行为信息均为用于表征用户行为的信息，其中，N≥2且N为整数；/n基于N个所述行为信息，对所述用户所处的场景进行识别，得到场景识别结果；/n将所述场景识别结果推送给一个或多个第二应用程序。/n

【技术特征摘要】
1.一种场景识别方法，其特征在于，包括：
获取N个第一应用程序分别得到的行为信息，其中，每个行为信息均为用于表征用户行为的信息，其中，N≥2且N为整数；
基于N个所述行为信息，对所述用户所处的场景进行识别，得到场景识别结果；
将所述场景识别结果推送给一个或多个第二应用程序。


2.如权利要求1所述的场景识别方法，其特征在于，所获取的N个所述行为信息可划分为数字部分信息和非数字部分信息；
相应地，所述基于N个所述行为信息，对所述用户所处的场景进行识别，得到场景识别结果，包括：
将所述数字部分信息输入至第一神经网络，得到所述第一神经网络返回的第一场景识别结果；
将所述非数字部分信息输入至第二神经网络，得到所述第二神经网络返回的第二场景识别结果；
将所述第一场景识别结果以及所述第二场景识别结果输入至第三神经网络，得到所述第三神经网络输出的场景识别结果。


3.如权利要求2所述的场景识别方法，其特征在于，所述将所述数字部分信息输入至第一神经网络，得到所述第一神经网络返回的第一场景识别结果，包括：
将所述数字部分信息发送至第一服务端，以指示所述第一服务端执行将接收到的所述数字部分信息输入至所述第一神经网络的操作；
接收所述第一服务端发送的所述第一神经网络输出的所述第一场景识别结果。


4.如权利要求2所述的场景识别方法，其特征在于，所述将所述非数字部分信息输入至第二神经网络，得到所述第二神经网络返回的第二场景识别结果，包括：
将所述非数字部分信息发送至第二服务端，以指示所述第二服务端执行将接收到的所述非数字部分信息输入至所述第二神经网络的操作；
接收所述第二服务端发送的所述第二神经网络输出的所述第二场景识别结果。


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【专利技术属性】
技术研发人员：熊龙，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44