基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法.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CN109165315A(43)申请公布日2019.01.08(21)申请号201810972828.1(22)申请日2018.08.24(71)申请人大陆汽车投资(上海)有限公司地址200082上海市杨浦区大连路538号(72)发明人熊雅琴颜卿张云绣顾超(74)专利代理机构上海华诚知识产权代理有限公司31300代理人汤国华(51)Int.Cl.G06F16/635(2019.01)G06K9/00(2006.01)权利要求书1页说明书4页附图1页(54)发明名称基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法(57)摘要一种基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法，包括：收集用户在被推送车内信息/娱乐服务时的面部动作及肢体动作，以形成用户针对该被推送的车内信息/娱乐服务的反应数据；基于反应数据更新用户的个人档案和针对该用户的推送策略；其中，个人档案包括用户的各种面部动作及肢体动作代表的情绪数据、与情绪数据相关的关系数据；推送策略用以确定针对该用户的推送内容及推送方式，其至少包括用户的个人档案中的关系数据在推送策略中的权重数据；更新包括更新个人档案中的关系数据及推送策略中的权重数据；采用机器学习的方式进行所述更新；以更新后的推送策略向用户推送车内信息/娱乐服务。本发明使得车内信息/娱乐服务的推送更有效。CN109165315ACN109165315A权利要求书1/1页1.一种基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法，其特征在于，包括：收集用户在被推送车内信息/娱乐服务时的面部动作及肢体动作，以形成该用户针对该被推送的车内信息/娱乐服务的反应数据；基于反应数据更新该用户的个人档案和针对该用户的推送策略；其中，该用户的个人档案包括该用户的各种面部动作及肢体动作代表的情绪数据、与情绪数据相关的关系数据；针对该用户的推送策略用以确定针对该用户的推送内容及推送方式，其至少包括该用户的个人档案中的关系数据在推送策略中的权重数据；所述更新包括更新个人档案中的关系数据及推送策略中的权重数据；采用机器学习的方式进行所述更新；以及，以更新后的推送策略向用户推送车内信息/娱乐服务。2.如权利要求1基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法，其特征在于，还包括：收集用户在被推送车内信息/娱乐服务时的声音，基于所收集的面部动作、肢体动作及声音形成所述反应数据；该用户的个人档案包括各种面部动作、肢体动作及声音代表的情绪数据。3.如权利要求1基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法，其特征在于，若反应数据代表用户不接受推送，更新所述个人档案中的关系数据和所述推送策略中的权重数据。4.如权利要求1基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法，其特征在于，收集面部动作包括：识别面部特征点的位置及相互间的距离变化；收集肢体动作包括：识别肢体动作的分类、识别肢体动作中两手间的距离、识别肢体动作的幅度。5.如权利要求2基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法，其特征在于，收集声音包括：识别音调和/或内容。6.如权利要求1基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法，其特征在于，所述推送内容包括下述的一种或多种：图片、视频、声音、音乐；所述推送方式包括：继续，或暂停，或保留其他时间推送，或再也不推送。7.如权利要求1基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法，其特征在于，在车辆端形成反应数据；在远程服务器端更新个人档案和推送策略，并将更新的推送策略发送至车辆端。8.如权利要求1基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法，其特征在于，在车辆端收集面部动作及肢体动作并发送至远程服务器端，在远程服务器端形成反应数据；在远程服务器端更新个人档案和推送策略，并将更新的推送策略发送至车辆端。9.如权利要求2基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法，其特征在于，在车辆端收集面部动作、肢体动作及声音并发送至远程服务器端，在远程服务器端形成反应数据；在远程服务器端更新个人档案和推送策略，并将更新的推送策略发送至车辆端。10.如权利要求7至9任一项所述的基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法，其特征在于，远程服务器端将车辆端所收集的数据建立个人档案和推送策略。11.如权利要求1基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法，其特征在于，关系数据包括：将情绪数据与用户喜好关联起来的关系数据、将情绪数据与环境关联起来的关系数据。2CN109165315A说明书1/4页基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法技术领域[0001]本发明涉及汽车行车服务，特别涉及基于机器学习推送车内信息/娱乐服务的方法。背景技术[0002]近年，个性化的车内信息/娱乐服务也成为了诸多车辆销售的卖点。汽车厂商期望通过此技术向用户提供更符合其喜好的娱乐服务，例如向用户针