车辆场景服务的推送方法、装置、存储介质及车辆制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆场景服务的推送方法、装置、存储介质及车辆，所述推送方法包括获取车辆使用过程中与当前用车场景对应的实时场景数据；根据所述实时场景数据推送与所述当前用车场景对应的当前场景服务。实时获取实时场景数据，并根据获取实时数据智能分析决策为车内用户推送贴心的场景服务，使车内人员感受到无微不至的关怀，为用户节约时间，提高用车效率同时提升了用户的用车体验。效率同时提升了用户的用车体验。效率同时提升了用户的用车体验。

【技术实现步骤摘要】
车辆场景服务的推送方法、装置、存储介质及车辆


[0001]本专利技术涉及车俩场景识别
，尤其涉及一种车辆场景服务的推送方法、装置、存储介质及车辆。

技术介绍

[0002]根据用户用车的用途不同，可以将用户用车的过程分为不同的用车场景，但现有技术中根据不同的用车场景不能实时向用户推荐与用车场景关联的场景服务，例如，用户开车去旅行，旅行可以设定为用户用车的一个用车场景，在该场景下可能会出现各种情况，如，车辆油量不足、司机驾驶时间长、车内人员需要用餐等情况，以车辆油量不足为例说明，当油量不足时，需要用户自主搜索加油站，选择合适的加油站为车辆加油，若用户未及时获取加油站信息，则可能错过加油站，导致车辆无法行驶，耽误旅途，影响用户旅行心情，降低了用户的用车体验。

技术实现思路

[0003]本专利技术要解决的技术问题是为了克服现有技术中车辆不能根据用车场景为用户推荐与用车场景关联的场景服务，用户用车体验差的缺陷，提供一种车辆场景服务的推送方法、装置、存储介质及车辆。
[0004]本专利技术是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
[0005]本专利技术提供一种车辆场景服务的推送方法，所述推送方法包括以下步骤：
[0006]获取车辆使用过程中与当前用车场景对应的实时场景数据；
[0007]根据所述实时场景数据推送与所述当前用车场景对应的当前场景服务。
[0008]本专利技术还提供一种车辆场景服务的推送装置，所述装置包括：
[0009]一个或多个处理器以及存储器，所述存储器用于存储指令，当所述指令被所述一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器执行步骤，所述步骤包括：
[0010]获取车辆使用过程中与当前用车场景对应的实时场景数据；
[0011]根据所述实时场景数据推送与所述当前用车场景对应的当前场景服务。
[0012]本专利技术还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的车辆场景服务的推送方法。
[0013]本专利技术还提供一种车辆，包括如上所述的车辆场景服务的推送装置。
[0014]本专利技术的积极进步效果在于：可实时获取车辆使用过程中与当前车场景对应的实时场景数据，并根据实时场景数据推荐与当前用车场景对应的当前场景服务。获取实时场景数据，并根据获取数据智能分析决策为车内用户提供贴心的场景服务，使车内人员感受到无微不至的关怀，为用户节约时间，提高用车效率的同时提升了用户的用车体验。
附图说明
[0015]图1为本专利技术实施例1的车辆场景服务的推送方法的流程图。
[0016]图2为本专利技术实施例2的车辆场景服务的推送方法的第一流程图。
[0017]图3为本专利技术实施例2的车辆场景服务的推送方法的第二流程图。
[0018]图4为本专利技术实施例3的车辆场景服务的推送装置的模块示意图。
具体实施方式
[0019]下面通过实施例的方式进一步说明本专利技术，但并不因此将本专利技术限制在所述的实施例范围之中。
[0020]实施例1
[0021]本实施例提供一种车辆场景服务的推送方法，如图1所示，推送方法包括以下步骤：
[0022]S1、获取车辆使用过程中与当前用车场景对应的实时场景数据。
[0023]S2、根据实时场景数据推送与当前用车场景对应的当前场景服务。
[0024]在步骤S1之前，推送方法还包括以下步骤：
[0025]S3、构建场景识别模型，场景识别模型以用户标签为输入，以用车场景为输出。
[0026]S4、获取车辆使用过程中的所有实时场景数据。
[0027]S5、识别所有实时场景数据得到实时用户标签。
[0028]S6、将实时用户标签输入场景识别模型，输出当前用车场景。
[0029]具体地，步骤S3具体包括：
[0030]S31、获取车辆的历史场景数据，每组历史场景数据包含场景标签，场景标签用于表征每组历史场景数据所属的用车场景。
[0031]S32、识别历史场景数据得到用户标签集，用户标签集中包括多个用户标签。
[0032]S33、基于机器学习算法以场景标签和用户标签集为训练数据，训练得到场景识别模型。
[0033]具体地，所有实时场景数据包括图像数据、声音数据、用户数据、车辆数据、环境数据中的至少一种。
[0034]用车场景包括行车场景、通勤场景、旅行场景、心情场景中的至少一种。
[0035]用户标签包括出发地标签、目的地标签、驾驶时长标签、出发地天气标签、出发地温度标签中的至少一种。
[0036]具体地，对构建并训练场景识别模型进行说明。利用深度学习构建场景识别模型，根据规则引擎设定业务规则(场景识别规则)，获取车辆的历史场景数据，通过与用车场景对应的历史场景数据对模型进行训练，训练数据可根据不同的用车场景进行限定，可以包括：
[0037]场景数据中的图像数据可以图像获取设备获取图像，并通过图像识别技术识别大量图像数据，根据大量图像数据对场景识别模型进行特定业务场景(也即用车场景)的训练，如识别路上的行人，则采用大量图片中带有行人的照片进行训练，得到路上行人识别的模型。还可以识别车辆前方的障碍物、大货车、河流、隧道、涵洞等，车主疲劳识别功能、车主情绪失落功能、车主伤心难过识别功能，车主开心识别功能，车主驾车姿势不规范识别功能等。通过图像识别技术，可实现人眼观察周围世界的功能。
[0038]场景数据中的声音数据，可以通过车内拾音设备，采集车内人员语音信号，通过
ASR(自动语音识别技术)服务，将语音信号转换成文字信息，然后通过NLU(自然语言理解技术)服务，识别用户意图(意图识别通常采用场景识别模型，通过大量预料进行训练得到)，然后在语料库中找到意图对应的语义槽进行填充，填槽通常采用的方法是对文字信息进行NER(命名实体识别)，识别文本中特定意义的实体。填槽完成后，执行意图相关联的技能动作。通过语音识别技术，可实现人耳朵获取周围语音交互信息。
[0039]环境数据可以通过传感器实时采集、智能硬件实时产生数据，其丰富的传感器设备，感受外部环境信息，将其转换成电信号，然后再转换成数字信号，最终存储在大数据系统并对场景识别模型进行训练。通过对大数据实时计算分析，可实现人的触觉功能感知外部环境的变化。有些特定的传感器，通过采集空气中气体，从而实现人体嗅觉功能。
[0040]车辆数据可以通过传感器与大数据技术，识别车辆胎压信息，发送机转速，车速信息，油量信息，车外温度信息，车内温度信息，PM2.5(细颗粒物指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物)值，有毒气体浓度信息，湿度信息，路面颠簸幅度信息，驾驶时长信息等，将识别到的数值输入到大数据系统，用于对场景识别模型进行训练。用户数据可以包括图像数据、声音数据、用户的表情数据、用户的感知数据等。
[0041]将获取的包括如上的数据进行标记获得场景标签，场景标签用于表本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆场景服务的推送方法，其特征在于，所述推送方法包括以下步骤：获取车辆使用过程中与当前用车场景对应的实时场景数据；根据所述实时场景数据推送与所述当前用车场景对应的当前场景服务。2.如权利要求1所述的车辆场景服务的推送方法，所述获取车辆使用过程中与当前用车场景对应的实时场景数据的步骤之前，所述推送方法还包括以下步骤：构建场景识别模型，所述场景识别模型以用户标签为输入，以用车场景为输出；获取车辆使用过程中的所有实时场景数据；识别所述所有实时场景数据得到实时用户标签；将所述实时用户标签输入所述场景识别模型，输出所述当前用车场景。3.如权利要求2所述的车辆场景服务的推送方法，所述所有实时场景数据包括图像数据、声音数据、用户数据、车辆数据、环境数据中的至少一种。4.如权利要求1所述的车辆场景服务的推送方法，所述用车场景包括行车场景、通勤场景、旅行场景、心情场景中的至少一种。5.如权利要求2所述的车辆场景服务的推送方法，所述构建场景识别模型的步骤具体包括：获取车辆的历史场景数据，每组历史场景数据包含场景标签，所述场景标签用于表征所述每组历史场景数据所属的用车场景；识别所述历史场景数据得到用户标签集，所述用户标签集中包括多个用户标签；基于机器学习算法以所述场景标签和所述用户标签集为训练数据，训练得...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄占威，
申请(专利权)人：上海擎感智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：