到站提醒方法、装置、终端及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113984078A(43)申请公布日2022.01.28(21)申请号202111249921.8(22)申请日2021.10.26(71)申请人上海瑾盛通信科技有限公司地址200030上海市徐汇区龙华中路600号2101室(72)发明人刘文龙(74)专利代理机构北京三高永信知识产权代理有限责任公司11138代理人李文静(51)Int.Cl.G01C21/34(2006.01)G01C21/16(2006.01)权利要求书3页说明书20页附图6页(54)发明名称到站提醒方法、装置、终端及存储介质(57)摘要本申请实施例公开了一种到站提醒方法、装置、终端及存储介质，属于终端技术领域。该方法包括：获取目标时间段内的环境音数据和目标时间段内的惯性传感器数据；基于环境音数据的时序，对环境音数据进行特征提取获得全局声音特征；基于惯性传感器数据的时序，对惯性传感器数据进行特征提取获得全局惯性传感器特征；基于自注意力机制对全局声音特征和全局惯性传感器特征进行融合处理，获得融合特征；基于融合特征获取交通运行信息；基于交通运行信息执行到站提醒。避免了仅通过单一模态特征进行公共交通工具的运行状态判断时，受到外界影响导致准确性较差的情况，进而提高了到站提醒的准确性。CN113984078ACN113984078A权利要求书1/3页1.一种到站提醒方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标时间段内的环境音数据和所述目标时间段内的惯性传感器数据；基于所述环境音数据的时序，对所述环境音数据进行特征提取获得全局声音特征；基于所述惯性传感器数据的时序，对所述惯性传感器数据进行特征提取获得全局惯性传感器特征；基于自注意力机制对所述全局声音特征和所述全局惯性传感器特征进行融合处理，获得融合特征；基于所述融合特征获取交通运行信息；所述交通运行信息用于指示公共交通工具在所述目标时间段内的运行状态；基于所述交通运行信息执行到站提醒。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于自注意力机制对所述全局声音特征和所述全局惯性传感器特征进行融合处理，获得融合特征，包括：将所述全局声音特征和所述全局惯性传感器特征进行拼接；基于自注意力机制对拼接后的所述全局声音特征和所述全局惯性传感器特征进行处理，获得所述全局声音特征和所述全局惯性传感器特征各自的注意力权重；基于所述全局声音特征和所述全局惯性传感器特征各自的注意力权重，获取所述融合特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述全局声音特征包括所述目标时间段内的至少两个时间段各自对应的全局声音子特征；所述全局惯性传感器特征包括所述目标时间段内至少两个时间段各自对应的全局惯性传感器子特征；所述将所述全局声音特征和所述全局惯性传感器特征进行拼接，包括：将所述目标时间段内的至少两个时间段各自对应的所述全局声音子特征以及所述全局惯性传感器子特征进行拼接；所述全局声音子特征的维度数量，与所述全局惯性传感器子特征的维度数量相同；所述基于自注意力机制对拼接后的所述全局声音特征和所述全局惯性传感器特征进行处理，获得所述全局声音特征和所述全局惯性传感器特征各自的注意力权重，包括：基于自注意力机制对拼接后的所述全局声音特征和所述全局惯性传感器特征进行处理，获得所述全局声音子特征各自的注意力权重和所述全局惯性传感器子特征各自的注意力权重；所述基于所述全局声音特征和所述全局惯性传感器特征各自的注意力权重，获取所述融合特征，包括：基于所述全局声音子特征各自的注意力权重和所述全局惯性传感器子特征各自的注意力权重，获取所述融合特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述全局声音子特征各自的注意力权重和所述全局惯性传感器子特征各自的注意力权重，获取所述融合特征，包括：基于所述全局声音子特征各自的注意力权重和所述全局惯性传感器子特征各自的注意力权重，对所述全局声音子特征和所述全局惯性传感器子特征进行加权求和或者加权平均，获得所述融合特征。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境音数据包含至少两个音频数据2CN113984078A权利要求书2/3页段；所述基于所述环境音数据的时序，对所述环境音数据进行特征提取获得全局声音特征，包括：对至少两个所述音频数据段分别进行音频特征提取，获得至少两个所述音频数据段各自的梅尔频率倒谱系数特征；对至少两个所述音频数据段各自的梅尔频率倒谱系数特征进行特征提取，获得至少两个所述音频数据段各自的声音局部特征；按照至少两个所述音频数据段的时域顺序，基于自注意力机制对至少两个所述音频数据段各自的声音局部特征进行处理，获得所述全局声音特征。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述按照至少两个所述音频数据段的时域顺序，基于自