CN105189241B - 评估和管理车辆操作者的情绪状态 - Google Patents

评估和管理车辆操作者的情绪状态 Download PDF

Info

Publication number
CN105189241B
CN105189241B CN201480004041.6A CN201480004041A CN105189241B CN 105189241 B CN105189241 B CN 105189241B CN 201480004041 A CN201480004041 A CN 201480004041A CN 105189241 B CN105189241 B CN 105189241B
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
situation
information
measured
computer
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201480004041.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105189241A (zh
Inventor
A·L·春
G·J·安德森
A·尤舍尔
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Intel Corp
Original Assignee
Intel Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Intel Corp filed Critical Intel Corp
Publication of CN105189241A publication Critical patent/CN105189241A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105189241B publication Critical patent/CN105189241B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/7264Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0015Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system
    • A61B5/0022Monitoring a patient using a global network, e.g. telephone networks, internet
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A61B5/18Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state for vehicle drivers or machine operators
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60KARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OF TRANSMISSIONS IN VEHICLES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS IN VEHICLES; AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES; INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES; ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GAS EXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS IN VEHICLES
    • B60K28/00Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions
    • B60K28/02Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver
    • B60K28/06Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver responsive to incapacity of driver
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001Planning or execution of driving tasks
    • B60W60/0021Planning or execution of driving tasks specially adapted for travel time
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02Alarms for ensuring the safety of persons
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/06Alarms for ensuring the safety of persons indicating a condition of sleep, e.g. anti-dozing alarms
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/21Voice
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/221Physiology, e.g. weight, heartbeat, health or special needs
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/223Posture, e.g. hand, foot, or seat position, turned or inclined
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00Input parameters relating to data
    • B60W2556/45External transmission of data to or from the vehicle

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)

Abstract

提供了用于评估和管理车辆操作者情绪状态的设备、系统和技术。车辆情绪状态的评估可以包括访问指示车辆性能的操作信息、指示车辆操作者行为的行为信息、和/或指示车辆操作者身体状况的健康信息。一方面,这三种类型的信息可以被组合以生成数据、元数据和/或信令的丰富组集合,其可以被使用或以其他方式利用以生成表示车辆操作者情绪状态的状况量度。情绪状态的管理可以针对车辆的特定情境和/或情绪状态而定制,且可以被前瞻性地或反应性地实施。

Description

评估和管理车辆操作者的情绪状态
技术领域
本公开涉及一种用于评估和管理车辆操作者的情绪状态的计算机可读非临时性存储介质和系统。
背景技术
当操作车辆时,高压力可能导致各种严重程度的事故。一个示例是“路怒症”,其中由于在高压力状况下操作车辆(典型地,小汽车、摩托车或卡车),车辆的驾驶员变为道路安全危险。各种因素(诸如道路上车辆数量增加、道路容量受限以及与现代生活相关的压力来源)往往会加剧高压力状况,其可能导致路怒症和/或其他压力诱导事故。针对道路安全的传统方法很大程度上未能阻止(更不必说减轻)这些类型的事故。
发明内容
根据本公开的第一方面,提供了一种计算机可读非临时性存储介质,并且所述计算机可读非临时性存储介质编码有计算机可访问指令,所述计算机可访问指令响应于执行而使至少一个处理器执行用于车辆安全的操作,所述操作包括:在具有至少一个处理器的计算系统,访问指示车辆性能的操作信息;在计算系统,访问指示车辆操作者行为的行为信息;在计算系统,至少部分地基于操作信息的至少部分和行为信息的至少部分,生成表示操作者情绪状态的状况量度;由计算系统在车辆的预定外部区域呈现状况量度;由计算系统确定起点和目的地之间的路线的行驶时间;至少部分地基于操作者的行为,提供针对所述路线的推荐,其中所述路线被配置为在行驶时间内呈现;以及基于所述推荐来调整状况量度。
根据本公开的第二方面,提供了一种计算机可读非临时性存储介质,并且所述计算机可读非临时性存储介质编码有计算机可访问指令,所述计算机可访问指令响应于执行而使至少一个处理器执行用于车辆性能管理的操作,所述操作包括:在具有至少一个处理器的计算系统,获取表示车辆操作者情绪状态的状况量度;在计算系统,确定状况量度是否满足车辆安全危险准则;在计算系统,响应于查明状况量度满足车辆安全危险准则,配置车辆部件用于预定操作,其中车辆部件包括内容呈现单元、座舱内周围环境控制单元或操作控制单元中的一个或多个;由计算系统在车辆的预定外部区域呈现状况量度;由计算系统确定起点和目的地之间的路线的行驶时间;至少部分地基于操作者的行为,提供针对所述路线的推荐,其中所述路线被配置为在行驶时间内呈现;以及基于所述推荐来调整状况量度。
根据本公开的第三方面,提供了一种用于车辆安全的系统,包括:具有计算机可访问指令编码在其上的至少一个存储器设备;和至少一个处理器,在功能上耦合到所述至少一个存储器设备,且被计算机可访问指令配置为:访问指示车辆性能的操作信息;访问指示车辆操作者行为的行为信息;至少部分地基于操作信息的至少部分和行为信息的至少部分,生成表示操作者情绪状态的状况量度;在车辆的预定外部区域呈现状况量度;确定起点和目的地之间的路线的行驶时间;至少部分地基于操作者的行为,提供针对所述路线的推荐,其中所述路线被配置为在行驶时间内呈现;以及基于所述推荐来调整状况量度。
附图说明
附图是本公开的组成部分并且纳入本说明书中。附图示出了本公开的示例实施例,且结合该描述和权利要求书,用于至少部分地说明本公开的各种原理、特征或方面。本公开的某些实施例在下文中参照附图更全面地加以描述。然而,本公开的各个方面可以以许多不同的形式实施,且不应当被理解为限制于本文阐述的实施方式。相似的附图标记自始至终指代相似的元素。
图1示出了根据本公开一个或多个方面的示例操作环境。
图2示出了根据本公开一个或多个方面的示例系统。
图3A-3C示出了根据本公开一个或多个方面的示例系统的示例实施例。
图4-5示出了根据本公开一个或多个方面的其他示例系统。
图6-9示出了根据本公开一个或多个方面的各种示例操作环境。
图10-11示出了根据本公开一个或多个方面的示例方法。
具体实施方式
一方面,本公开识别和解决在压力状况下车辆操作者安全的问题。本公开可以评估车辆乘员的情绪状态(也称为情绪状况),并可以传达和/或管理这种状态以至少改进车辆操作者安全。如以下更详细描述的,本公开提供了用于评估和管理车辆操作者的情绪状态的装置、系统和技术。车辆可以指代具有容纳至少一个操作者的外壳(例如,座舱)的带有自主移动性的机器。这种移动性可以由内燃机、电池供电发动机、它们的组合等等提供。在某些实施例中,车辆可以包括一个或多个乘客。在本公开中,车辆的操作者或乘客称作车辆的乘员。对车辆的情绪状态的评估可以包括访问指示车辆的性能的操作信息、指示车辆操作者行为的行为信息、和/或指示车辆操作者身体状况的健康信息。一方面,这三种类型的信息可以被组合或者以其他方式整合,以生成数据、元数据和/或信令的丰富组,该丰富组可以被使用或以其他方式利用以生成表示车辆操作者情绪状态的状况量度。通过提供状况量度,情绪状态可以被传达给其他车辆操作者。在一种场景中,状况量度可以是通过将它呈现给车辆操作者来提供的,其中呈现可以包括根据视觉标记、听觉标记和/或触觉刺激、或它们的组合来传达状况度量的表示。另外或可替代地,状况度量可以被提供到各种非车辆结构(如网络节点、路边广告牌等等),其可以允许生成一组车辆操作者的集体情绪状态并管理这种状态。
对情绪状态的管理可以是针对这种状态和/或由驾驶员在该情绪状态中操作的车辆的特定情境而定制的,且可以是前瞻性地或反应性地实现的。在某些场景中,这种管理可以包括配置汽车座舱的周围环境和/或车辆的操作。在其他场景中,对情绪状态的管理可以包括生成适于减轻高压力状况的路线的信息。
本公开相比于常规技术针对车辆操作者(例如,驾驶员)安全性的至少一个示例优点可以是:经由车辆操作者情绪状态的通信和/或定制管理,前瞻性地减轻与有压力的车辆操作者相关的道路事故。例如,通过向其他车辆操作者传达车辆操作者的情绪状态,可以在其他车辆操作者上创建这种情绪状态的意识——这种意识可以被称为车辆间意识——其中来自这些操作者的可能随后的动作针对的是减少由与所通信的情绪状态相关的高压力车辆操作者带来的安全危险。
结合车辆操作者的情绪状态的定制管理,情绪状态向车辆操作者自身的反馈可以允许创建这种状态的车辆内意识,其中可能随后的动作是调整行为以减轻例如压力状况或作为另一示例限制可能导致分心和相关安全风险的兴奋状况。对情绪状态的定制管理的至少另一个优点是:车辆座舱内的特定周围环境状况(例如,温度状况、照明状况、座椅配置、它们的组合等等)可以是响应于车辆操作者的特定情绪状态创建的。例如,可以经由特定车辆部件的配置创建周围环境状况。此外,作为又一个示例优点,在情绪状态指示对车辆操作者和/或车辆乘客、其他车辆的乘员和/或财产带来安全危险的高压力状况的场景中,对这种高压力状况的定制管理可以包括自动调节车辆操作以达到安全操作条件。
参照附图,图1示出了根据本公开一个或多个方面的示例操作环境100。如图所示,操作环境100包括车辆104,车辆104包括传感器1101-11011组和情绪状态(ES)评估平台120。应当理解的是,虽然描绘了十一个传感器,本公开并不局限于此而是考虑了几乎任何数量的传感器。传感器1101-11011组可以被部署(例如,安装;配置;接受;安装并接受;配置并接受;安装、配置和接受;等等)在车辆104的座舱(诸如部件1109-11011)内或座舱外,包括一个或多个传感器(例如,传感器1107和1108)耦合到车辆104的发动机或其他功能元件,诸如制动器或在功能上耦合到它的系统(诸如防抱死制动系统)或者发动机控制单元(ECU)。至少部分的传感器1101-11011组可以收集或可以配置为收集指示车辆104的操作特征的信息(例如,数据、元数据和/或信令)。例如,传感器1101-11011组的至少一个传感器(例如,一个传感器、两个传感器、多于两个传感器等等)可以检测或可以配置为检测车辆的运动。在这样的示例中,传感器1101-11011组可以包括加速度计和/或陀螺仪。加速度计可以检测或以其他方式收集和/或提供指示车辆104速度改变的信息,如速度的递增或速度的递减(还称为车辆的制动或减速)。应当理解的是,大量值的加速度可以指示车辆104的突然加速或制动。此外,陀螺仪可以检测或以其他方式收集和/或提供指示使车辆104转向的信息。
传感器1101-11011组的至少另一部分可以收集或可以配置为收集指示车辆104乘员行为的信息,如车辆的操作者或车辆的乘客。这种信息可以被称为行为的信息(或行为信息)并可以包括例如指示车辆乘员外观的成像信息。在这样的示例中,一个或多个摄像机(例如,面向操作者的摄像机,其可以安装在车辆104的仪表板区域中)可以被包括在传感器1101-11011组中,并可以生成成像信息。另外或可替代地,行为的信息可以包括指示由车辆操作者发出的话音段的音频信息。在车辆座舱(例如,传感器11011)内可用(例如,安装和适当起作用)的麦克风可以探测或收集音频信息。
传感器1101-11011组的又一部分可以收集或可以配置为收集指示或以其他方式表示车辆104乘员(例如,操作者)的身体状况的信息。这种身体状况可以包括车辆104乘员的生命特征,如血压,血糖浓度,心率,前述的组合等等。因此,在某些实施例中,传感器1101-11011组可以包括用于探测血压、血糖浓度、毒素浓度(例如酒精水平)、心率和/或瞳孔扩张的座舱内传感器(如医疗装置)。这些座舱内传感器中的至少一些可以被安装在例如车辆104的方向盘中。指示车辆104乘员身体状况的信息可以称为健康信息。
应当理解的是,指示车辆操作和/或车辆乘员行为的信息表示车辆104的情境。
传感器1101-11011组可以在功能上耦合(例如,通信耦合)到情绪状态(ES)评估平台120。这种功能耦合可以允许信息(例如,数据、元数据和/或信令)在传感器1101-11011组中的至少一个和ES评估平台120之间的交换。信息可以是以数字格式和/或模拟格式交换的。因此,一方面,ES评估平台120可以访问指示车辆104操作特征的信息(称为操作信息)和/或指示车辆104乘员行为的信息。另外或可替代地,ES评估平台120可以访问与车辆104乘员身体状况相关的信息。在一个实施例中,诸如图2所示的示例实施例200,一个或多个传感器204组可以经由链路208在功能上耦合到ES评估平台120。一个或多个链路208可以包括无线链路、有线链路或它们的任何组合,且在某些实施例中可以包括车辆总线(如控制器区域网络(CAN)总线(CANbus))或可以被体现在该车辆总线中。传感器204包括至少一个传感器,该至少一个传感器具有本文结合传感器1101-11011所述的感测功能。例如,该至少一个传感器可以生成或以其他方式获取行为信息、操作信息和/或健康信息。此外,在某些实施方式中,传感器204可以包括至少部分的传感器1101-11011
由ES评估平台120访问的操作信息和/或行为信息可以被分析或以其他方式被处理以改善现有信息或生成附加的操作信息和/或行为信息。因此,一方面,ES评估平台120可以访问指示或以其他方式表示车辆104的操作或它的乘员的行为的大量丰富信息。在一个实施例中,例如实施例200,ES评估平台120可以包括可与至少部分的传感器204经由链路208交换信息的通信平台214,并可以使储存库218内的ES评估存储器224中的至少部分信息存留(例如,保持或使其可用)。此外,如图3A中所示的实施例300所示,通信平台214可以包括可经由链路208从传感器204中的传感器接收信息和向传感器204中的传感器发送信息的交换部件324。
ES评估平台120可以分析或以其他方式处理从摄像机(例如,传感器1101-11011组中的传感器或来自传感器204的传感器)接收的成像信息,以从这种信息提取特定特征。在某些实施例中,诸如实施例200,ES评估平台120可以包括部件,如ES评定部件210,该部件可以分析或以其他方式处理成像信息。作为说明,分析或处理可以允许提取或以其他方式确定车辆104操作者的一个或多个面部特征。为了确定面部特征,一方面,ES评估平台120可以实施至少面部识别技术。另外或可替代地,应当理解的是,ES评估平台120可以实施其他特征提取技术以确定车辆104操作者的面部特征。在实施例200中,例如,ES评定部件210可以实施一种或多种特征提取技术。
此外或作为另一种替代,ES评估平台120可以生成指示车辆104的操作者的移动(例如,操作者的手部移动和/或头部移动)的姿势信息。例如,在实施例200中,例如,ES评定部件210可以生成姿势信息。所生成的至少部分姿势信息可以指示或以其他方式表示车辆104或包含ES评估平台120的任何其他车辆的操作者的情绪状态。ES评估平台120可以分析或以其他方式处理由前述摄像机或包含在传感器1101-11011组或传感器204中的其他摄像机和/或由姿势敏感装置(如触摸屏或触摸表面)获得的成像信息。例如,姿势敏感装置可以被包括在传感器204中。响应于该分析或处理,至少部分基于姿势信息,ES评估平台120可以确定车辆104操作者的姿势。姿势可以指示或以其他方式表示驾驶员的情绪状态。例如,在实施例200中,例如,ES评定部件210可以确定(例如,计算)包含如本文所述的ES评估平台120的车辆的操作者的姿势。
在又一个方面中,ES评估平台120可以分析或以其他方式处理从麦克风(例如,传感器1101-11011组中的传感器或传感器204中的传感器)接收的音频信息,以生成且因此访问行为信息。作为该分析和/或处理的一部分,至少部分基于音频信息,ES评估平台120可以确定话音段的言语特征。言语特征可以表示操作者的情绪状态,并可以包括或被体现在特定词语或短语中,如“他封堵我!”。其他言语特征(如具有特定音量或以指示重音的特定方式递送的话音部分)也可以经由该分析和/或处理加以确定。例如,在实施例200中,ES评定部件210可以确定(例如,计算)包括如本文所述的ES评估平台120的车辆的操作者的这种言语特征。
为了生成或以其他方式提取面部特征、言语特征、姿势、它们的组合等等,例如,如图3A所示的实施例300所示,ES评定部件210可以包括可实施各种特征提取技术(如计算机化视觉、图像处理和/或话音识别技术)的分析部件312。在某些实施方式中,诸如图3B所示的实施例330,分析部件312可以包括部件,诸如特征提取部件334,该部件可以实施各种数据挖掘技术以及可允许包括根据本文所述的一个或多个方面的ES评估平台120的车辆(例如,车辆104)的操作者的面部特征、言语特征和/或姿势的生成的相关特征提取技术。诸如与特征提取技术相关的数据结构、元数据对象和/或算法之类的信息可以被保持在ES评估存储器224中。
至少基于操作信息、行为信息和/或健康信息,ES评估平台120可以确定车辆104乘员的情绪状态(或情绪状况)。在某些实施例中,诸如实施例200,ES评估平台120可以包括部件,诸如ES评定部件210,该部件可以至少基于操作信息、行为信息和/或健康信息,确定(例如,计算或以其他方式确立)车辆104的乘员的情绪状态。在某些实施例中,ES评估平台120可以使用或以其他方式利用人工智能(AI)来推断情绪状态并因此确定它。这样确定的情绪状态可以被分类到情绪状况的预定分类内的类别(例如,高兴状态、兴奋状态、压力状态、高压力状态等等)中。人工智能可以经由允许特定情境或动作的识别或者在没有人为干预的情况下系统的特定状态的概率分布的生成的各种技术而实施。在某些实施方式中,AI可以包括高级数学算法——例如,决策树,神经网络,回归分析,聚类分析,遗传算法,和强化学习——其可以被应用到与操作环境(如系统或平台)相关的特定信息。结合根据本公开的方面推断车辆乘员的情绪状态,ES评估平台120或ES评定部件210例如可以使用大量算法中的至少一种来从信息(例如,数据和/或元数据)中学习并随后从如此构造的模型生成推断,该模型例如是:隐马尔可夫模型(HMM)和相关原型依赖模型;更一般的概率图模型,如通过使用贝叶斯模型分数或近似的结构搜索而创建的贝叶斯网络;线性分类器,如支持向量机(SVM);非线性分类器,如称为“神经网络”方法、模糊逻辑方法的方法;等等。
经由推断确定情绪状态可以包括训练(或学习)处理,其可以在部署(例如,安装和接受)ES评估平台120之前和/或在使用ES评估平台120期间实施。例如,至少部分的操作信息、行为信息和/或健康信息可以经由初始训练过程基于相关性、模式匹配、机器学习和/或其他算法而被处理。这种训练处理可以包括确认阶段或步骤,其中初始评估的确认可以被实现。确认阶段可以允许训练处理的适配或改善。训练处理和AI技术可以被保持在被集成到或在功能上耦合到ES评估平台120或其部件的储存库中。如实施例300中所示,训练处理和这种技术可以被保持在储存库218中的ES评估存储器224中。
作为训练处理的说明,在某些实施例中,车辆104或具有ES评估平台120的任何其他车辆处的用户界面可以提示车辆乘员来确认特定的情绪状态(例如,愤怒或高兴),并且作为响应,ES评估平台120可以收集确证或拒绝这种情绪状态的初始评估的信息。在一个实施例中,用户界面可以使用或以其他方式利用文本到话音或话音识别如下:车辆104可以查询如下:“乘员,你现在愤怒了”对此,乘员(例如,车辆104的驾驶员)可以经由触摸屏界面、麦克风等等来响应“是”或“否”。这种响应可以允许愤怒的初始评估状态的确证或拒绝。
在某些实施方式中,至少部分基于至少部分的操作信息、至少部分的行为信息、和至少部分的健康信息中的一个或多个,ES评估平台120可以生成表示或以其他方式指示操作者情绪状态的状况量度。至少为此,例如,在实施例300中,分析部件312可以提供至少部分的行为信息的一个或多个行为特征和/或至少部分的健康信息的一个或多个健康特征。此外,分析部件312可以整合(或融合)一些或所有的可用特征(行为特征或健康特征,或这两者)与至少部分的操作信息,来形成指示或以其他方式表示车辆104情境的情境信息。这种信息在本文中称为车辆情境信息。为了整合这种特征,分析部件312可以对至少一个可用特征聚合或应用一个或多个操作。在某些实施例中,例如,图3B中所示的实施例330,分析部件312可以包括可实施这种整合的信息(info.)调节部件338,这种整合在本文中也可以称为信息融合。此外,在某些实施方式中,ES评估平台120可以从至少部分的情境信息中推断情绪状态,并可以根据如本文所述的预定分类来分类情绪状态。表示情绪状态的类别可以被指派有可体现或包含状况量度的量度(例如,定量量度、半定量量度或定性量度)。
车辆情境信息可以在与车辆104的性能有关的细节以及这种性能与其操作者的状况之间的关系方面是丰富的。应当理解的是,一方面,这种关系可以将操作者的状况与车辆的随后响应相关联,如其性能所表示。因此,例如,操作者状况对道路安全的影响可以至少基于车辆的性能加以考虑。至少部分的情境信息可以被保持在适当的存储器(例如,ES评估存储器224)中。分析部件312可以提供至少部分的情境信息给量度生成部件314(或量度生成器314),至少基于部分的情境信息,该量度生成部件314(或量度生成器314)可以生成指示或以其他方式表示车辆104操作者情绪状态的状况量度。状况量度可以是定性的、半定量的或定量的,并可以被保持在适当的存储器(例如,ES评估存储器224)中。
健康信息(也称为生物特征信息)的可用性可以被使用或以其他方式利用来改善和/或确证可根据至少操作信息和/或行为信息确定的车辆104的乘员的特定情绪状态。作为说明,对于车辆104的操作者,ES评估平台120可以关联特定话音特征(如大声说话)与特定身体状况(如升高的血压和/或扩张的瞳孔),以确证先前确定的情绪状态。
ES评估平台120可以将情绪状态传达给车辆104的乘员,给另一个车辆或其中的乘员,和/或给车辆104的环境内的特定结构(如基站、广告牌、收费亭等等)。例如,ES评估平台120可以传达指示或以其他方式表示情绪状态的情绪状态指示238(例如,数据对象或其他信息结构)给至少一个呈现单元230。这种指示的视觉、听觉或触觉表示可以由在功能上耦合到ES评估平台120的终端用户或终端用户设备(未描绘)消耗。作为另一个示例,ES评估平台120可以传达指示或以其他方式表示情绪状态的情绪状态指示238(例如,数据对象或其他信息结构)给车辆240和/或结构250。车辆240和结构250可以处于车辆140外部,如点划线232所示。至少为了传达这种状态,ES评估平台120可以提供指示或以其他方式表示情绪状态的状况量度,其中状况量度可以由ES评估平台120生成(例如,计算或以其他方式确定)或接收。一方面,这种量度可以体现或可以包括ES指示228或238中的至少一个。一方面,ES评估平台120可以指导(例如,传输指令到)一个或多个呈现单元,来呈现状况量度的视觉表示、状况量度的听觉表示或状况量度的触觉表示中的至少一个。在某些场景中,所呈现的特定表示可以特定于由情绪状态表示的特定状况(例如兴奋、有压力、高压力等)。例如,视觉表示可以被用于压力状况,而触觉表示或听觉表示可以被用于高压力状况。这种选择可以确保车辆的乘员(例如,操作者或乘客)更可能地觉察到情绪状态。呈现单元(例如,呈现单元230)可以附着到或集成到车辆的特定部分,其中至少部分的呈现单元可以位于车辆104的外部——如显示单元1301和/或显示单元1302——或其内部。例如,一个或多个呈现单元可以被集成到车辆的仪表板或座椅中,并可以允许对与之相关的操作者呈现状况量度的视觉、听觉和/或触觉表示,以对操作者提供生物反馈。生物反馈的可用性可以提高操作者中的情绪状态的察觉,且因此可以允许操作者控制或以其他方式调整操作者的情绪状态和/或身体状态。如图3A中的实施例300所示,呈现单元可以被体现在或可以包括可经由链路234在功能上耦合到通信平台214的一个或多个呈现单元230。类似于链路208,一个或多个链路234可以包括无线链路、有线链路或它们的任意组合,且在某些实施方式中可以包括或可以被体现在车辆总线中,如CANbus。在某些实施方式中,呈现单元230中的呈现单元之间的无线通信可以经由至少无线电单元318而实现,并且呈现单元230中的其他呈现单元之间的有线(或线束)通信可以经由至少交换部件324而实现。
在某些实施方式中,ES评估平台120可以响应于情绪状态的确定而几乎实时地传达情绪状态。在其他实施方式中,ES评估平台120可以在特定时刻传达情绪状态。例如,车辆操作者的情绪状态可以被周期性地或根据时间表而传达(例如,更新)。在另外其他实施方式中,ES评估平台120可以有条件地或响应于特定事件(诸如响应于乘员或第三方的请求、车辆处用于传送这种状态的足够计算资源(带宽、处理能力等等)的可用性、或由情绪状态表示或指示的特定状态)传达情绪状态。例如,在车辆操作者的情绪状况被认为满足特定准则(例如,危险准则、定义操作者兴奋水平的准则等等)的场景中,ES评估平台120可以传达情绪状态。应当理解的是,如本文所述,情绪状态可以计及车辆乘员的精神状态和车辆的性能。
此外,如实施例400所示,ES评定部件210可以包括反馈部件410,反馈部件410可以配置或以其他方式控制反馈呈现部件420,反馈呈现部件420可以集成到车辆内部的针对其而评估情绪状态的部分。反馈部件可以经由一个或多个链路414在功能上耦合到通信平台214,链路414可以被体现在或可以包括无线链路、有线链路或它们的组合等等,且在某些实施方式中可以包括或可以被体现在车辆总线中,如CANbus。在某些实施例中,反馈部件410可以指导反馈呈现部件420以提示包括ES评估平台120的车辆的乘员来实施特定动作。至少为此,例如,反馈部件410可以生成指示反馈呈现部件420呈现信息的信令,该信息请求或以其他方式提示车辆的操作者或其他乘员实现特定动作。反馈部件410可以响应于由ES评定部件210所确定的情绪状态表示或以其他方式指示的特定状态而配置或以其他方式控制如本文所述的反馈呈现部件420。例如,反馈部件410可以指导反馈呈现部件420以响应于满足特定反馈准则的情绪状态传达特定信息。反馈准则可以被保持在反馈存储器430或者集成到或耦合到反馈部件410的任何储存库中。如本文所述,例如,反馈呈现部件420可以集成到车辆乘员的座椅中,以提供指示或以其他方式表示这种状态的触觉刺激或其他类型的刺激(例如,热量)。如图所示,反馈呈现部件420可以是与呈现单元230组中的呈现单元不同的专用部件,并可以与通信平台214交换信息(例如,数据、元数据和/或信令)。这种交换可以响应于配置指令或命令从反馈部件410的传送而发生。
在某些场景中,ES评估平台120可以指导呈现单元(例如,呈现单元230中的一个)以提供指示或以其他方式表示状况量度的标记。例如,状况量度可以根据情绪状态的分类而被分类,且作为响应,被指派有表示状况量度和相关情感状态的特定颜色。分类可以包括情绪状态的多个类别(如“高压力”,“有压力”,“无压力”),并且该多个类别中的每一个可以具有相应的颜色(如红色,表示高压力状态;黄色,表示有压力状态;和绿色,表示无压力状态)。在这种说明中,高压力状态可以包括某个级别的愤怒。因此,例如,在这种状态中,车辆104的操作者可以被认为是愤怒的。此外,“有压力”状态可以包括某个级别的混乱。因此,例如,被确定为处于这种状况中的车辆104的操作者可以被认为是混乱的。此外,无压力状态可以包括某个级别的高兴。因此,例如,这种状态中的操作者可以被认为是高兴的。应当理解的是,除颜色外的标记可以用于表示指示或以其他方式表示情绪状态的状况量度。例如,可以考虑数值刻度。在各种实施例中,多个阈值(例如,数值的或其他的)可以定义分类中存在的各种类别的边界。因此,一方面,超出阈值的状况量度可以指示:与由状况量度表示或以其他方式指示的情绪状态相关的车辆的乘员已经转变到不同的情绪状态中。这种转变可以是例如转变到表示更高压力或更低压力的情绪状态。一方面,超出的阈值越高,则车辆乘员带来道路安全危险的风险越高。
ES评估平台120可以使用或以其他方式利用无线通信来传达车辆(例如,车辆104)操作者的情绪状态给其他车辆或给各种结构,和/或接收指示一个或多个相应车辆的情绪状态的信息。如示例操作环境100中所示,ES评估平台120可以与车辆150和/或结构170分别经由无线链路148和链路174无线通信。无线链路148和174中的每一个可以包括根据点对点或视线无线电技术(诸如近场通信(NFC)或蓝牙)形成的无线链路。另外或可替代地,ES评估平台120可以与车辆150和/或结构170通过无线网络160通信。无线链路164可以允许ES评估平台120和网络160和/或其部件之间的功能耦合(例如,通信耦合)。如图所示,车辆150可以与一个或多个网络160经由链路168通信,链路168可以被体现在有线链路、无线链路、它们的组合等等中。
ES评估平台120和网络160之间的无线通信可以根据各种无线电技术协议(例如,第3代合作伙伴计划(3GPP),通用移动电信系统(UMTS),3GPP长期演进(LTE),Wi-Fi,全球微波接入互操作性(WiMAX)等等)而实施(例如,处理)。鉴于这种无线通信,一方面,ES评估平台120可以发送指示或以其他方式表示情绪状态的状况量度到车辆150和/或结构170(例如,基础设施,诸如位于塔或广告牌内的接入点;收费亭;等等)。如图所示,结构170可以与一个或多个网络160经由链路178通信,链路178可以被体现在有线链路、无线链路、它们的组合等等中。
在某些场景中,例如,车辆(例如,车辆150)可以从一个或多个车辆接收(例如,无线地接收)一个或多个状况量度。一个或多个状况量度中的至少一个状况量度可以表示一个或多个车辆中的特定车辆的情绪状态。所接收的一个或多个状况量度的至少部分可以被以各种方式在车辆处呈现。例如,车辆可以从多个车辆接收多个状况量度,其中多个状况量度中的每个状况量度可以表示多个车辆中的相应车辆的情绪状态。多个状况量度可以表示多个车辆的多个相应操作者的集体情绪状态,并可以以各种方式呈现。例如,这些量度中的两个或更多个可以被呈现在车辆(例如,车辆104或车辆150)的仪表板或导航显示面板处。作为另一个示例,多个状况量度中的两个或更多个可以结合与包含多个车辆的地理区域相关的交通状况的视觉表示(诸如交通地图)而显示。
在某些实施例中,ES评估平台120可以经由栓接到其他车辆或基础设施的链路来传送指示或以其他方式表示车辆(例如,车辆104)操作者情绪状态的状况量度。链路可以被体现在或可以包括同轴电缆、光纤、双绞线电缆(例如,5类(Cat5)电缆)、它们的组合等等。这种有线或非无线通信可以使用或以其他方式利用一个或多个接口,用于具有ES评估平台120的车辆104和可接收状况量度的其他车辆或装置之间的功能耦合(例如,通信耦合)。一个或多个接口可以包括:注册插孔(RJ,如RJ11、RJ14等);RS232连接器;通用串行总线(USB)连接器(例如,标准USB连接器或微型USB连接器);高清多媒体(HDMI)连接器(如HDMI1连接器);前述的组合;等等。
应当理解的是,一方面,车辆操作者的情绪状态向其他车辆的通信或以其他方式的显示可以允许提高其他车辆的乘员中对这种状况的察觉。提高察觉可以允许其他车辆的操作者响应于或以其他方式适配他们对传达情绪状态的车辆的操作行为。作为说明,在车辆传达有压力状态或高压力状态的场景中,附近的驾驶员可以响应于这种状态,通过较不紧密地跟随车辆或令其合并到车道或街道中来修改他们的驾驶行为。作为另一个说明,在车辆传达焦虑或混乱的情绪状态的场景中——例如,车辆驾驶员对这些道路的不熟悉可能已经创建这种状态——附近的驾驶员可以允许这样的驾驶员更容易或安全地“加塞”进入交通。此外,特别地而不专有地,在情绪状态是高压力状态的场景中,情绪状态的通信可以允许向权威机构和/或法律实施机构告知车辆操作者的情绪状况。因此,容易显而易见的是,一方面,车辆操作者的同期情绪状态的生成和/或通信可以允许减轻或避免压力诱导的道路事故。
本公开允许可能给出道路安全危险的情绪状况的主动管理。在某些实施例中,ES评估平台120可以生成或以其他方式获取表示车辆(例如,车辆104或车辆150)情绪状态的状况量度。ES评估平台120可以分析状况量度并可以至少基于分析的结果确定状况量度是否满足车辆安全危险准则。例如,如图5所示的实施例500中,分析部件312可以生成状况量度并可以提供这种状况到可查明状况满足车辆危险准则的危险响应部件510。另外或可替代地,通信平台214可以从外部源(如另一个车辆或基础设施)获取(例如,无线接收)状况量度,并可以提供状况量度给危险响应部件510以用于对其进行分析。在某些实施方式中,车辆安全危险准则可以被体现在或可以包括处于预定阈值以上的转弯频率;维持达预定时段的处于所推荐的安全指南(例如10米每10Km/h车速)以下的车辆间距离;加速和减速的时段之间的切换的提高的频率(例如,处于阈值以上的频率);显著处于速度限制以上的速度;它们的组合;等等。一个或多个车辆安全危险准则可以被保持在储存库218内的危险评估存储器540或者在功能上耦合到ES评估部件310的任何其他储存库或存储器设备中。
在ES评估平台120查明——经由例如危险响应部件510——安全危险准则被满足的场景中,ES评估平台120可以配置车辆部件以在可允许操作者的情绪状态的调整的特定界限或规范内操作。至少为此,一方面,查明危险准则的满足的部件(例如,危险响应部件510)可以发送配置指令到车辆部件。配置指令可以以适于与车辆部件通信的格式被发送。该格式可以由用于通信的分组交换协议或用于通信的电路交换协议支配。车辆部件可以被包括在可配置为实现车辆的特定性能和/或操作条件的车辆部件组中。例如,在实施例500中,车辆部件组可以包括呈现单元230、控制部件520和照明部件530。如图所示,至少一个控制部件520可以经由一个或多个链路524在功能上耦合到通信平台214,并且至少一个照明部件530可以经由一个或多个链路534在功能上耦合到通信平台214。
在某些实施例中,车辆部件可以包括内容呈现单元(如显示单元或显示终端,扩音器,等等),其可以被包括在下述各项中:呈现单元230;座舱内周围环境控制单元(例如,照明装置,温度控制单元,座椅硬度单元,等等);或操作控制单元(例如,与其在功能上耦合的油门或发动机控制单元)。座舱内周围环境控制单元可以被包括在一个控制部件520或照明部件530中。在某些实施方式中,例如,ES评估平台120可以配置声音系统来呈现音乐(例如,从无线电台回放录音或再现流内容)或回放所记录的消息以响应于查明安全危险准则被满足而修改车辆操作者的行为。相似地,ES评估平台120可以配置空调部件来降低车辆的座舱的温度并从而调整操作者的情绪状态。作为另一个示例,ES评估平台120可以致动人工智能(AI)部件,其配置为识别话音,且作为响应,提供自主听觉响应,并可以配置声音系统或其部分以收集周围环境声音且从AI部件递送响应。在这样的示例中,在AI部件和车辆的操作者之间可以建立对话,并且情绪状态可以被调整到无危险状况。在某些实施方式中,这种AI部件可以被体现或可以包括特征提取部件334。
在某些实施例中,ES评估平台120可以生成指示起点和目的地之间的满意路线(也称为生成路线)的信息,以改进满足车辆安全危险条件的车辆的状况量度。满意路线可以是最优路线、几乎最优路线或具有特定质量的路线(例如,第二最佳路线,第三最佳路线,等等),并可以包括特定的风景或者特定类型的道路(例如,乡村道路,乡间道路,地面道路,等等),其可以有利于车辆的更轻松的操作。满意道路可以是先前行驶的道路,其具有产生已经行驶这种道路的车辆的操作者的满意情绪状况的记录。在一个这样的实施例中,ES评估平台120可以包括可生成指示满意路线的信息的部件(例如,分析部件312)。至少为此,在某些实施方式中,诸如图3C所示的实施例360,可生成这种路线的部件(例如,分析部件312)可以包括另一个部件,诸如规划部件364,该另一个部件可以生成指示满意路线的信息。
在一个或多个实施例中,车辆的操作者或乘员的情绪状态的管理可以是前瞻性地实施的。ES评估平台120可以确定(例如,计算,获取等等)起点和目的地之间的路线的行驶时间,并可以使用或以其他方式利用行驶时间来提供配置为在基本上行驶时间内呈现且调整车辆操作者或其乘员的情绪状态到满意状态的内容的推荐。在路线中操作车辆的过程期间呈现所推荐的内容可以产生车辆的操作者或乘员的满意情绪状况。应当理解的是,这种路线可以是如本文所述的满意路线。在某些实施例中,规划部件364可以确定行驶时间。另外或可替代地,规划部件364可以至少部分基于所确定的行驶时间生成针对如本文所述的内容的推荐。
图6-9示出了根据本公开一个或多个方面的车辆和设备之间的内容丰富通信的示例操作环境的框图。这些示例操作环境仅是说明性的,而不旨在建议或以其他方式传达关于操作环境的架构的使用范围或功能的任何限制。此外,操作环境不应当被解释为具有关于在这些示例操作环境中说明的部件中的任一个或其组合的任何依赖性或要求。这些操作环境可以体现或可以包括ES评估平台120、ES评估平台120和另一个车辆中的另一个ES评估平台等等。
操作环境600表示本公开各个方面或特征的示例软件实施方式,其中结合车辆操作者情绪状态的评估和管理而描述的操作的处理或执行可以响应于计算设备610处的一个或多个软件部件的执行而执行。应当理解的是,一个或多个软件部件可以呈现计算设备610或包含这种部件的任何其他计算设备,如本文所述的用于车辆操作者的评估和/或管理的特定机器,除了其他功能目的以外。软件部件可以被体现在或可以包括一个或多个计算机可访问指令,例如计算机可读和/或计算机可执行指令。在一种场景中,至少部分的计算机可访问指令可以体现图10-11中提出的一个或多个示例方法和本文所述的各种呼叫流程。例如,为了体现一种这样的方法,至少部分的计算机可访问指令可以被存留(例如,存储,使之可用,或存储且使之可用)在计算机存储非临时性介质中且由处理器执行。体现软件部件的一个或多个计算机可访问指令可以被组装到一个或多个程序模块中,例如,该程序模块可以被编译、链接和/或执行在计算设备610或其他计算设备处。通常,这种程序模块包括计算机代码、例程、程序、对象、部件、信息结构(例如,数据结构和/或元数据结构)等等,其可以响应于一个或多个处理器的执行而执行特定任务(例如,一个或多个操作),该一个或多个处理器可以集成到计算设备610或在功能上耦合到它。
本公开的各种示例实施例可以与多种通用或专用计算系统环境或配置一起操作。可适于结合车辆操作者情绪状态的评估和/或管理实施本公开各个方面或特征的公知计算系统、环境和/或配置的示例可以包括:个人计算机;服务器计算机;膝上型设备;手持计算设备,如移动平板;可穿戴计算设备;和多处理器系统。附加示例可以包括机顶盒、可编程消费电子装置、网络个人计算机(PC)、微型计算机、大型计算机、刀片计算机、可编程逻辑控制器、包括任何上述系统或设备的分布式计算环境等等。
如图所示,计算设备610可以包括一个或多个处理器612、无线电单元614、一个或多个输入/输出(I/O)接口616、存储器630和在功能上耦合计算设备610的各个功能元件的总线结构632(也称为总线632)。总线632可以包括系统总线、存储器总线和地址总线或消息总线中的至少一个,并可以允许处理器612、I/O接口616和/或存储器630、或其中任何相应功能元件之间信息(数据、元数据和/或信令)的交换。在某些场景中,总线632结合一个或多个内部编程接口650(也称为接口650)可以允许这种信息交换。内部编程接口650可以体现一个或多个应用编程接口(API),且响应于处理器的执行,可以允许一个或多个ES评估和管理部件636的不同部分之间信息的交换。在处理器612包括多个处理器的场景中,计算设备610可以使用并行计算。
I/O接口616允许计算设备和外部设备之间的信息通信。作为示例,外部设备可以被体现在或可以包括传感器204中的传感器。作为另一个示例,外部设备可以被体现在或可以包括另一计算设备,如网络元件(例如,服务部件244中的服务部件)或终端用户设备。这种通信可以包括直接通信或间接通信,如计算设备610和外部设备之间经由网络或其元件的信息交换。如图所示,I/O接口616可以包括网络适配器618、外围适配器622以及呈现单元626中的一个或多个。这种适配器可以允许或便于外部设备与处理器612或存储器630中的一个或多个之间的连接。一方面,至少一个网络适配器618可以经由一个或多个业务量和信令管道660在功能上耦合计算设备610到一个或多个设备670,业务量和信令管道660可以允许或便于计算设备610和一个或多个设备670之间业务量662和/或信令664的交换。包含在一个或多个设备670中的设备可以是具有用于特定功能(计算、照明、致动、感测等等)的适当架构(例如,电路)的电子部件或机电部件。这种架构可以提供具有计算功能和相关计算资源(例如,处理器,存储器设备,总线结构和相关通信带宽)的特定相应设备。对于包含在一个或多个设备670中的其他设备,架构可以提供几乎完全模拟的功能。
至少部分由至少一个网络适配器618提供的这种网络耦合可以在有线环境、无线环境或这两者中实施。由至少一个网络适配器通信的信息可以产生于本公开的方法中的一个或多个操作的实施。这种输出可以是任何形式的视觉表示,包括但不限于文本、图形、动画、音频、触觉等等。在某些实施例中,每个设备670可以具有与计算设备610基本上相同的架构。
I/O接口616可以包括呈现单元626,呈现单元626可以包括可允许计算设备610的操作的控制或可允许传达或揭示计算设备610的操作条件的功能元件(例如,灯,如发光二极管;显示器,如液晶显示器(LCD);它们的组合等等)。
如本文所述,计算设备610还包括无线电单元614,无线电单元614可以允许计算设备610与其他设备(IVI系统、仪表或其他类型的监视器部件、车辆中的RFID单元等等)无线通信。在一个实施例中,例如,图7中所示的示例实施例700,无线电单元614可以包括一个或多个天线702、一组一个或多个发射器/接收器706和其中的部件(放大器、滤波器等),在功能上耦合到复用器/解复用器(mux/demux)单元708、调制器/解调器(mod/demod)单元716(也称为调制解调器716)和编码器/解码器单元712(也称为编解码器712)。发射器/接收器706中的每一个可以形成可经由一个或多个天线702发送和接收无线信号(例如,电磁辐射)的相应收发机。
电子部件和相关电路(如mux/demux单元708、编解码器712和调制解调器716)可以允许或便于由计算设备610接收的信号和要由这种设备发送的信号的处理和操控,例如编码/解码、译码和/或调制/解调。一方面,根据一个或多个无线电技术协议(例如,第3代合作伙伴计划(3GPP)通用移动电信系统(UMTS),3GPP长期演进(LTE)等等),所接收和发送的无线信号可以被调制和/或编码,或以其他方式处理。
所描述的无线电单元中的电子部件,包括一个或多个发射器/接收器706,可以通过总线714交换信息(例如,数据、元数据、代码指令、信令和相关有效载荷数据、它们的组合等等),总线714可以体现或可以包括系统总线、地址总线、数据总线、消息总线、参考链路或接口、它们的组合等等中的至少一个。一个或多个发射器/接收器706中的每一个可以将信号从模拟转换到数字,且反之亦然。另外或可替代地,发射器/接收器706可以将单个数据流划分为多个并行数据流,或执行相互操作。这种操作可以被构造为各种复用方案的一部分。如图所示,mux/demux单元708在功能上耦合到一个或多个发射器/接收器706并可以允许信号在时域和频域中的处理。一方面,mux/demux单元708可以根据各种复用方案复用和解复用信息(例如,数据、元数据和/或信令),复用方案诸如是时分复用(TDM)、频分复用(FDM)、正交频分复用(OFDM)、码分复用(CDM)或空分复用(SDM)。另外或可替代地,另一方面,mux/demux单元708可以根据几乎任何代码来扰码和扩频信息(例如,代码),该几乎任何代码诸如是哈达玛-沃尔什(Hadamard-Walsh)码、贝克(Baker)码、卡沙米(Kasami)码、多相码等等。调制解调器716可以根据各种调制技术调制和解调信息(例如,数据、元数据、信令或它们的组合),调制技术诸如是频率调制(如,频移键控)、幅度调制(如,M进制正交幅度调制(QAM),其中M为正整数;幅移键控(ASK))、相移键控(PSK)等等。此外,处理器612可以允许计算设备610处理数据(例如,符号、比特或码片),以用于复用/解复用、调制/解调(诸如实施直接和快速傅里叶逆变换)、调制速率的选择、数据包格式的选择、包间时间等等。
编解码器712可以根据适于通信的一种或多种编码/解码方案,至少部分通过从相应发射器/接收器706形成的一个或多个收发器,对信息进行操作(例如,数据、元数据、信令或它们的组合)。一方面,这种编码/解码方案或相关过程可以被保持为存储器630中的一个或多个计算机可访问指令(计算机可读指令,计算机可执行指令,或它们的组合)的组。在计算设备610和另一个设备(例如,设备670中的设备)之间的无线通信使用多输入多输出(MIMO)、多输入单输出(MISO)、单输入多输出(SIMO)或单输入单输出(SISO)操作的场景中,编解码器712可以实施空间-时间块编码(STBC)和相关解码或空间-频率块编码(SFBC)和相关解码中的至少一个。另外或可替代地,编解码器712可以从根据空间复用方案编码的数据流提取信息。一方面,为了解码所接收的信息(例如,数据、元数据、信令或它们的组合),编解码器712可以实施下述至少一项:与用于特定解调的星座图实现相关的对数似然比(LLR)的计算;最大比合并(MRC)滤波;最大似然(ML)检测;串行干扰消除(SIC)检测;迫零(ZF)和最小均方误差估计(MMSE)检测;等等。编解码器712可以至少部分地使用mux/demux单元708和mod/demod单元716以根据本文所述的方面进行操作。
计算设备610可以在具有在不同电磁辐射(EM)频带中传达的无线信号的多种无线环境中操作。至少为此,无线电单元614可以在一个或多个EM频带(也称为频带)内处理(编码、解码、格式化等)无线信号,EM频带包括EM频谱的射频(RF)部分、EM频谱的微波部分或EM频谱的红外(IR)部分中的一个或多个。一方面,一个或多个频带的组可以包括下述至少一项:(i)所有或大多数许可EM频带;或(ii)目前可用于电信的所有或大多数未许可频带。
在示例实施例700中,在某些实施方式中,mux/demux单元708、调制解调器716或编解码器712中的一个或多个可以使用或以其他方式利用至少一个处理器来实施本文所述的通信处理功能。一方面,至少一个处理器可以执行被保持在存储器630中的一个或多个计算机可访问指令,以实施通信处理功能。此外,结合至少无线通信,存储器630或其中的存储元件,这种功能指令存储器646可以被体现在或可以包括可移除元件,如订户标识模块(SIM)卡存储器、通用集成电路卡(UICC)存储器或可移除用户身份模块(RUIM)。
计算设备610还可以包括总线632,其表示若干可能类型的总线结构中的一个或多个,包括存储器总线或存储器控制器、外围总线、加速图形端口以及使用多种总线架构中的任一种的处理器或本地总线。作为说明,这种架构可以包括工业标准架构(ISA)总线、微通道架构(MCA)总线、增强型ISA(EISA)总线、视频电子标准协会(VESA)局部总线、加速图形端口(AGP)总线、外围部件互连(PCI)总线、高速PCI总线、个人计算机存储卡行业协会(PCMCIA)总线、通用串行总线(USB)等等。总线632和本文描述的所有总线可以通过有线或无线网络连接而实施,并且每个子系统,包括处理器612、存储器630和其中的存储器元件,以及I/O接口616可以包含在处于物理上分离的位置的一个或多个远程计算设备670内,通过这种形式的总线而连接,有效地实施全分布式系统。
计算设备610可以包括多种计算机可读介质。计算机可读介质可以是任何可用介质——临时的和非临时的——其可以由计算设备访问。一方面,计算机可读介质可以包括计算机非临时存储介质(或计算机可读非临时存储介质)和通信介质。示例计算机可读非临时存储介质可以是可由计算设备610访问的任何可用介质,并可以包括例如易失性和非易失性介质这两者以及可移除和/或不可移除介质。一方面,存储器630可以包括易失性存储器(如随机存取存储器(RAM))和/或非易失性存储器(如只读存储器(ROM))形式的计算机可读介质。
存储器630可以包括功能指令存储器634和功能信息存储器638。功能指令存储器634可以包括计算机可访问指令,其响应于执行(由至少一个处理器612)而可以实施本公开的一个或多个功能。计算机可访问指令可以体现或可以包括一个或多个软件部件,被示为ES评估和管理部件636。在一种场景中,ES评估和管理部件636中的至少一个部件的执行可以实施示例方法1000到1100中的一个或多个。例如,这种执行可以使执行至少一个部件的处理器实现所公开的示例方法。应当理解的是,一方面,执行ES评估和管理部件636中的至少一个的处理器612中的处理器可以从功能信息存储器638中的ES评估和管理信息640中检索信息或保持该ES评估和管理信息640中的信息,以根据由ES评估和管理部件636编程或以其他方式配置的功能进行操作。这种信息可以包括代码指令、信息结构等等中的至少一个。一个或多个结构650中的至少一个(例如,应用编程接口)可以允许或便于功能指令存储器634内的两个或更多个部件之间信息的通信。由至少一个接口通信的信息可以产生于本公开的方法中的一个或多个操作的实施。在某些实施例中,功能指令存储器634和功能信息存储器638中的一个或多个可以被体现在或可以包括可移除/不可移除和/或易失性/非易失性计算机存储介质。
ES评估和管理部件636或ES评估和管理信息640中的至少一个的至少部分可以编程或以其他方式配置一个或多个处理器612来至少根据本文所述的功能进行操作。在一个实施例中,例如,图8中的示例实施例800,包含在功能指令存储器634中的ES评估和管理部件636可以包括交换部件324以及ES评定部件210和其中的部件,例如分析部件312和量度生成器314。在另一个实施例中,ES评估和管理部件636可以包括交换部件324、ES评定部件210和一个或多个ES管理部件,如反馈部件410或危险响应部件510。应当认识到的是,在这种实施例中,交换部件324的硬件或固件功能元件可以被体现在计算设备610的适当部件中。此外,在示例实施例800中,功能信息存储器638可以包括ES评估存储器224。一个或多个处理器612可以执行这种部件中的至少一个,并使用或以其他方式利用功能信息存储器638中的至少部分信息,以评估或管理或者既评估又管理根据本文所述的一个或多个方面的车辆的操作者的情绪状态。
应当理解的是,在某些场景中,功能指令存储器634可以体现或可以包括具有计算机可访问指令的计算机可读非临时性存储介质,该计算机可访问指令响应于执行而使至少一个处理器(例如,一个或多个处理器612)执行包括结合所公开的方法描述的操作或块的操作组。
此外,存储器630可以包括允许或便于计算设备610的操作和/或管理(例如,升级,软件安装,任何其他配置等等)的计算机可访问指令和信息(例如,数据和/或元数据)。因此,如图所示,存储器630可以包括包含一个或多个程序模块的存储器元件642(标记为操作系统(OS)指令642),该程序模块体现或包括一个或多个操作系统,如Windows操作系统、Unix、Linux、塞班、安卓、Chromium和适于移动计算设备或栓接的计算设备的基本上任何操作系统。一方面,计算设备610的操作和/或架构复杂性可以支配适当的操作系统。存储器630还包括具有数据和/或元数据的系统信息存储器646,其允许或便于计算设备610的操作和/或管理。OS指令642和系统信息存储器646的元件可以是至少一个处理器612可访问的或可以由至少一个处理器612操作。
应当认识到的是,虽然本文将功能指令存储器634和其他可执行程序部件(如OS指令642)示为分立的块,但是这种软件部件可以在各种时间在计算设备610的不同存储器部件中驻留,并可以由至少一个处理器612执行。在某些场景中,ES评估和管理部件636的实施可以被保持在某种形式的计算机可读介质上或跨某种形式的计算机可读介质而传输。
计算设备610和/或一个设备670可以包括电源(未示出),其可以对这种设备内的部件或功能元件加电。电源可以是可再充电电源,例如可再充电电池,并且它可以包括一个或多个变压器来实现适于计算设备610和/或一个设备670以及其中的部件、功能元件和相关电路的操作的功率电平。在某些场景中,电源可以附着到常规电力网以再充电并确保这种设备可以是操作性的。一方面,电源可以包括I/O接口(例如,一个网络适配器618)以操作性地连接到常规电力网。另一方面,电源可以包括能量转换部件,如太阳能电池板,以针对计算设备610和/或一个设备670提供另外或可替代的电力资源或自主性。
如本文所述,计算设备610可以在联网环境中通过使用到可远程定位的一个或多个设备670的连接进行操作。作为说明,远程设备可以是个人计算机、便携式计算机、服务器、路由器、网络计算机、对等端设备或其他公共网络节点、传感器、控制部件、致动器、换能器、照明装置、终端显示器或任何其他显示单元、前述的任何组合等等。如本文所述,计算设备610和一个或多个远程设备670中的设备之间的连接(物理的和/或逻辑的)可以经由一个或多个业务量和信令管道660而进行,该业务量和信令管道660可以包括无线链路和/或有线链路以及形成局域网(LAN)和/或广域网(WAN)的若干网络元件(诸如路由器或交换机、集中器、服务器等等)。这种联网环境一般在住宅、办公室、企业范围计算机网络、内联网、局域网和广域网中是常规且常见的。
在一个或多个实施例中,诸如图9中所示的示例实施例900,一个或多个所公开的方法例如可以在分布式计算环境(例如,基于电网的环境)中实践,其中任务可以由通过具有业务量和信令管道和相关网络元件的网络在功能上耦合(例如,通信链接或以其他方式耦合)的远程处理设备(至少一个设备670)执行。在分布式计算环境中,一方面,一个或多个软件部件(如程序模块)可以位于本地计算设备610和至少一个远程计算设备(如计算设备910)这两者中。如本文所示及所述,至少一个远程计算设备(例如计算设备910)可以具有与计算设备610基本上相同的架构和相关功能。例如,计算设备910可以包括处理器912、无线电单元914、I/O接口916和存储器930,其中总线架构可以在功能上耦合两个或更多个这种元件。存储器930可以包括具有一个或多个ES评估和管理部件936的功能指令存储器934以及具有ES评估和管理信息940的功能信息存储器938。存储器930还可以包括OS指令942和系统信息存储器946,其可以至少部分允许计算设备910的操作和/或管理。一个或多个内部编程接口950(图9中表示为接口950)可以允许或便于ES评估和管理部件936和功能信息存储器938之间信息的交换。在若干部件存在于ES评估和管理部件936的组中的场景中,接口950中的至少一个接口可以允许或便于这种部件中的至少两个之间信息的交换。
在一个实施方式中,计算设备610可以体现或可以包括交换部件324和ES评定部件210的部分子部件,而计算设备910可以包括或可以体现ES评定部件210的另一部分。交换部件324和ES评定部件210的部分的其他分布被考虑且可以被实施。相似地,ES评估存储器224和ES管理存储器810(其可以包括反馈存储器430或危险响应存储器540中的一个或多个)还可以分布在计算设备610和计算设备910或其它设备(如专用存储器或存储器设备)之间。
按照本文描述的方面,可根据本公开实施的示例方法可以参照图10-11中的流程图而被更好地理解。出于便于说明的目的,本文公开的示例方法被呈现和描述为一系列的框(例如,其中每个框表示方法中的动作或操作)。然而,应当明白和理解的是,所公开的方法不受限于框和相关动作或操作的顺序,由于一些框可以按与本文示出和描述的顺序不同的顺序和/或与其他框同时地发生。例如,本公开的各种方法或处理可以可替代地被表示为一系列相互关联的状态或事件,诸如在状态图中那样。此外,不是所有所示的框和相关动作都可以被要求以实施根据本公开一个或多个方面的方法。又进一步,两个或更多个所公开的方法或处理可以结合彼此而实施,以实现本文所述的一个或多个特征或优点。
应当理解的是,本公开的方法可以被保持在制造品或计算机可读存储介质上,以允许或便于传输和传送这种方法到计算设备(例如,台式计算机;移动计算机,如平板计算机或智能电话;游戏控制台、移动电话;刀片计算机,可编程逻辑控制器,等等)以用于由计算设备的处理器执行并从而实施或用于存储在其存储器或在功能上耦合到它的存储器中。一方面,一个或多个处理器(诸如实施(例如执行)一个或多个所公开的方法的处理器)可以被用于执行被保持在存储器或者任何计算机或机器可读介质中的代码指令,来实施一个或多个方法。代码指令可以提供计算机可执行或机器可执行框架来实施本文所述的方法。
图10示出了根据本公开至少某些方面的用于评估车辆操作者情绪状态的示例方法1000的流程图。具有至少一个处理器或在功能上耦合到至少一个处理器的一个或多个计算设备可以实施(例如编译、执行、编译和执行等)主题示例方法1000的一个或多个框。在其他场景中,示例方法1000的一个或多个框可以由包含在系统中的两个或更多个计算设备以分布式方式实施。这两个或更多个计算设备中的每一个可以具有至少一个处理器或可以在功能上耦合到至少一个处理器,其中这种处理器可以实施该一个或多个框中的至少一个。
在框1010,访问指示车辆(例如车辆104)性能的操作信息。如本文所述,访问操作信息可以包括从多个传感器中的一个或多个传感器(例如传感器204)接收至少部分的操作信息。应当理解的是,在某些场景中,多个传感器中的每个传感器可以检测或可以配置为检测车辆的运动,而在其他场景中,多个传感器的一部分可以检测或可以配置为检测车辆的运动。
在框1020,访问(例如,接收、检索等等)指示车辆操作者行为的行为信息。一方面,访问行为信息可以包括访问指示车辆操作者外观的成像信息。如本文所述,一方面,这种信息(例如,数据、元数据和/或信令)可以从一个或多个摄像机(如面向操作者的摄像机)接收,该摄像机生成成像信息。另一方面,所接收的成像信息可以被分析或以其他方式处理以生成并从而访问至少部分的行为信息。生成至少部分的行为信息可以包括从成像信息提取特定特征。例如,一个或多个面部特征可以从成像信息提取。因此,一方面,访问行为信息可以包括至少部分基于成像信息确定车辆操作者的面部特征。为了确定面部特征,一方面,实施主题示例方法的计算设备或在功能上耦合到它的处理器可以实施至少面部识别技术。应当理解的是,其他特征提取技术可以被对于面部识别技术来说另外或可替代地实施。
另外或可替代地,访问行为信息可以包括访问指示由车辆操作者发出的话音段的音频信息。这种信息可以由在车辆座舱内可用(例如,安装和适当起作用)的麦克风生成。另一方面,音频信息可以被分析和以其他方式处理(例如,从音频信息可以移除或减轻音频噪声)以生成并从而访问至少部分的行为信息。生成至少部分的行为信息可以包括至少部分基于音频信息确定话音段的言语特征。如本文所述,一方面,言语特征可以表示操作者的情绪状态。
此外或作为另一种替代,访问行为信息可以包括访问指示车辆操作者移动的姿势信息。姿势信息可以至少部分地由可生成本文所述的成像信息的一个或多个摄像机中的摄像机和/或姿势敏感装置(例如,触摸屏或触摸表面)生成。在某些实施方式中,访问行为信息可以包括至少部分基于姿势信息确定车辆操作者的姿势。
在某些实施例中,另外或作为替代,指示车辆操作者身体状况的健康信息可以被访问。如本文所述,身体状况可以包括车辆操作者的生命特征,如血压、血糖浓度、心率、前述的组合等等。
在框1030,至少部分基于至少部分的操作信息和至少部分的行为信息生成表示操作者情绪状态的状况量度。框1030可以称为生成操作,且一方面,可以包括整合至少部分的操作信息和至少部分的行为信息到可允许根据本文所述方面生成情绪状态的车辆情境信息中。在某些实施例中,生成操作可以包括至少部分经由被应用到至少部分车辆情境信息的AI技术来推断情绪状态。此外,生成操作可以包括映射所推断的情绪状态到情绪状态的预定分类内的类别中。状况量度可以是通过指派特定量度(数值或其它)到类别来生成的。
在框1040,提供状况量度。框1040可以称为提供操作,且一方面,可以包括呈现状况量度。在一个实施方式中,例如,呈现可以包括提供状况量度的视觉表示、状况量度的听觉表示或状况量度的触觉表示中的至少一个。在另一个实施方式中,例如,呈现可以包括在车辆的预定外部区域处呈现状况量度。如本文所述,外部区域可以包括被安装或以其他方式附着到车辆的特定部分的一个或多个显示单元(例如,显示单元130)。在又一个实施方式中,呈现可以包括根据视觉表示、听觉表示和/或触觉表示在车辆的预定内部区域处呈现状况量度。
在某些实施方式中,提供操作可以包括传输状况量度到其他车辆(例如车辆150)。一方面,状况量度可以被无线传输。另一方面,状况量度可以经由栓接到其他车辆的链路而传输。相似而不相同地,提供操作可以包括提供信息到车辆环境内的基础设施(例如,接入点,其可以位于塔或广告牌内;收费亭;等等)。
在某些实施例中,示例方法1000可以包括从至少一个其他车辆接收至少一个状况量度。至少一个状况量度可以在实施主题示例方法1000的计算设备处或在其部件(如处理器、平台等等)处接收。至少状况量度中的每个状况量度可以表示该至少一个其他车辆中的相应车辆的操作者的情绪状态。此外,在这样的实施例中,示例方法1000可以包括在计算系统处呈现至少一个状况量度。
在其他实施例中,示例方法1000可以包括从多个车辆接收多个状况量度。如本文所述,多个状况量度中的每个状况量度可以表示多个车辆中的相应车辆的操作者的情绪状态。此外,在这样的实施例中,示例方法可以包括在计算系统处呈现多个状况量度,其中多个状况量度可以表示多个车辆的多个相应操作者的集体情绪状态。多个状况量度可以以各种方式呈现。例如,呈现可以包括结合交通状况的视觉表示(如交通地图)显示多个状况量度。
图11示出了根据本公开至少某些方面的用于管理车辆操作者情绪状态的示例方法1100的流程图。可实施至少部分示例方法1000的计算设备或处理器也可以实施主题示例方法1100的一个或多个框。在框1110,可以获取(例如,接收,解码,接收和解码,等等)表示车辆操作者情绪状态的状况量度。在框1120,确定状况量度是否满足车辆安全危险准则。如本文所述,这种准则可以被体现在或可以包括处于预定阈值以上的转弯频率;持续达预定时段的处于所推荐的安全指南(例如,10米每10Km/h车速)以下的车辆间距离;加速和减速的时段之间的切换的提高的频率(例如,处于阈值以上的频率);显著处于速度限制以上的持续速度;它们的组合;等等。在否定情况下,流程被引导到框1110。然而,在查明了安全危险准则被满足的场景中,方法流程被引导到框1130,其中车辆部件被配置用于预定操作。应当理解的是,一方面,车辆部件可以被包括在配置为实现可设计为调整操作者情绪状态的车辆的某个性能和/或操作条件的车辆部件的组中。如本文所述,一方面,车辆部件可以包括内容呈现单元(诸如显示单元或显示终端)、座舱内周围环境控制单元(例如,照明装置,温度控制单元,座椅硬度单元,等等)或操作控制单元。
在一个实施例中,示例方法1100可以包括生成指示起点和目的地之间的路线(也称为生成路线)的信息,其中路线被设计为改进满足车辆安全危险条件的状况量度。满意路线可以是最优路线、几乎最优路线或具有特定质量的路线(例如,第二最佳路线、第三最佳路线等等)。这种路线的生成可以对于实施框1130来说另外或可替换地实施。例如,对于由车辆操作者情绪状态带来的较不严重的安全危险,生成这种路线可以是对查明状况量度满足车辆危险条件的响应。
应当理解的是,在某些场景中,示例方法1000和1100可以被组合以形成本公开的另一个示例方法或技术。
在一个或多个实施例中,车辆的操作者或乘员的情绪状态的管理可以是通过利用集成到或在功能上耦合到实施主题示例方法1000的计算设备或处理器的规划部件(例如,规划部件364)来前瞻性地实施的。在一个实施例中,示例方法1000可以包括确定起点和目的地之间的路线的行驶时间。所确定的行驶时间可以用于提供配置为在基本上行驶时间内呈现且调整车辆操作者或其乘员的情绪状态到满意状态从而调整状况量度到满意水平的内容的推荐。
本公开相比于常规技术针对车辆操作者(例如,驾驶员)安全的各种优点从本说明书和附图中显现。一个示例优点可以是通过车辆操作者情绪状态的通信和定制管理来前瞻性地减轻与高压力车辆操作者相关的道路事故。通过传达车辆操作者的情绪状态给其他车辆操作者,可以创建这种情绪状态的车辆间察觉。因此,来自这些操作者的可能随后动作可以涉及减少与所通信的情绪状态相关的高压力车辆操作者所带来的安全危险。结合情绪状态的定制管理,情绪状态到车辆操作者的反馈可以允许创建这种状态的车辆内察觉。一方面,可能随后的动作可以是调整行为以减轻例如压力状况或制约可能导致分心和相关安全风险的兴奋状况。情绪状态的定制管理的另一个示例优点是:可以响应于车辆操作者的特定情绪状态而创建(例如,经由某些车辆部件的配置)车辆座舱内的特定周围环境状况(例如,温度状况、照明状况、座椅配置、它们的组合等等)。此外,作为又一个示例优点,在情绪状态指示给车辆操作者、车辆的乘客、其他车辆的乘员和/或财产带来安全危险的高压力状况的场景中,这种状况的定制管理可以包括自动调节车辆操作以至少基本上实现安全操作条件。
除非另有明确说明,没有任何方式的目的是本文设定的任何协议、过程、步骤、或方法构成为要求以特定顺序进行它的动作或步骤。因此,步骤和方法权利要求实际上不是列举随着它的动作或步骤,或者不是以其他方式特定列举在步骤限制为特定顺序的的本公开权利要求和说明书中的顺序,没有任何方式的目的是顺序被推断,在任何方面。这是用于任何可能的非明示基础的解释,包括:相对于步骤逻辑事件或操作流程;从语法组织或标点得出字面意思;在说明书或附图中描述实施例的数量或类型;等等。
如在本申请中使用的,术语“部件”、“环境”、“平台”、“系统”、“架构”、“接口”、“单元”、“模块”、和相似术语目的是涉及计算机相关实体或具有一个或多个特定功能的有关操作装置的实体。这些实体可以是硬件,硬件和软件的组合,软件,或执行中的软件。作为示例,部件可以是,但不限制于,在处理器上运行的处理,处理器,对象,软件的可执行部分,执行线程,程序,和/或计算设备。例如,在计算机设备上执行的软件应用和计算机设备可以是一部件。一个或多个部件可以属于执行的处理和/或线程内。部件可以位于一个计算机设备上或分布在两个或更多个计算设备之间。如本文所述,部件可以执行具有存储其上的各种数据结构的各种计算机可读非临时性媒介。部件可以按照,例如,具有一个或多个数据包(例如,从与本地系统、分布式系统、和/或经过如广域网与其他系统通过信号网络中另一个部件交互的一个部件)的信号(模拟或数字)通过本地和/或远程处理通信。作为另一个示例,部件可以是由机械部分提供的具有特定功能的装置,机械部分由电子或电子电路操作,电子电路通过由处理器执行的软件应用或硬件应用控制,其中处理器可以是装置内部的或外部的,并且可以执行至少部分软件或固件应用。还是作为另一个示例,部件可以是通过电子部件而不是机械部件提供特定功能的装置,电子部件可以包括其中的处理器来执行软件或固件,软件或固件至少部分的提供电子部件的功能。接口可以包括输入/输出(I/O)部件以及相关处理器、应用、和/或其他编程部件。术语“部件”、“环境”、“平台”、“系统”、“架构”、“接口”、“单元”、“模块”可以被交替使用并且可以涉及共同的作为功能元件。
在本说明书和附图中,做出涉及“处理器”。如本文使用的,处理器可以涉及包括单核处理器;具有软件多线程执行能力的单处理器;多核处理器;具有软件多线程执行能力的多核处理器;具有硬件多线程技术的多核处理器;并行平台;和具有分布式共享存储器的并行平台的任何计算处理单元或设备。另外,处理器可以涉及集成电路(IC),特定应用集成电路(ASIC),数字信号处理器(DSP),现场可编程门阵列(FPGA),可编程逻辑控制器(PLC),复杂可编程逻辑设备(CPLD),离散门或晶体管逻辑,离散硬件部件,或设计为进行本文所述功能的它们的任意组合。处理器可以实施为计算处理单元的组合。在某些实施例中,处理器可以使用纳米级架构,例如但不限制于,分子和基于量子的晶体管,开关和选择器,以优化空间利用或增强用户设备性能。
另外,在本说明书和附图中,术语如“存储”、“储存”、“数据存储”、“书籍储存”、“存储器”、“储存库”、和有关本公开部件的操作和功能的几乎任何其它信息存储部件,称为“存储器部件”,功能实体体现为或包括存储器设备或存储设备;或形成存储器设备或存储设备的部件。可以理解的是本文所述的存储器部件或存储器体现或包括可以通过计算设备读取或以其他方式访问的非临时性计算机存储介质。这些介质可以以用于信息存储的任何方式或技术实施,如计算机可读指令,信息结构,程序模块,或其它信息对象。存储器部件或存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器,或可以包括易失性和非易失性存储器。另外,存储器部件或存储器对计算设备或部件可以是移动或非移动,和/或内部或外部。各种类型的非临时性存储介质的示例可以包括硬盘驱动器,压缩驱动器,CD-ROM,数字多功能磁盘(DVD)或其他光学存储,磁带盒,磁带,磁性存储或其他磁性存储设备,闪存卡或其他类型的存储卡,盒式磁带,或适于留存所述信息并且可以通过计算设备访问的其他非临时性介质。
作为说明,非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM),可编程ROM(PROM),电可编程ROM(EPROM),电可擦除ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可以包括随机访问存储器(RAM),其可以用作外部高速缓冲存储器。通过所述方式并且不是限制,RAM是可用于很多形式,如同步RAM(SRAM),动态RAM(DRAM),同步DRAM(SDRAM),双数据速率SDRAM(DDR SDRAM),增强型SDRAM(ESDRAM),同步链路DRAM(SLDRAM)和直接内存总线 RAM(DRRAM)。本文所述操作环境的公开存储器部件或存储器目的是包括这些的一个或多个和/或任何其他适当类型的存储器。
条件语言,例如,除其他之外,“可以”、“可”、“可能”、“可能的”、除非另外特别说明,或作为使用在上下文中以其他方式理解,一般目的是传达某些实施例可以包括,而其他实施例不包括,特定特征,元件,和/或操作。因此,这些条件语言一般目的不是暗示特征,元件,和/或操作以任何方式要求用于一个或多个实施例,或一个或多个是实力必须用于决定性的逻辑包括,具有或不具有用户输入或提示,不论这些特征,元件,和/或操作被包括或以任何某些实施例进行。
在说明书和附图中本文已经描述的包括可以提供车辆操作者请情绪状态评估和管理的系统、设备、和技术的示例。当然,不可能描述每个可能想到目的是描述本公开各种特征的元件和/或方法的组合,但是可以认识到本公开特征的一些其他的组合和排列时可能的。因此,显然的是可以对本公开做出各种修改没有脱离其范围和精神。另外或可替代地,本公开的其他实施例从考虑说明书和附图,并且如本文呈现的公开实践是很显然的。目的是说明书和附图中提出的示例被认为,在所有方面中,是描述性和非表示性的。尽管本文使用了特定术语,它们仅用于一般性和描述性的意义,而且目的不是限制。

Claims (29)

1.一种编码有计算机可访问指令的计算机可读非临时性存储介质,所述计算机可访问指令响应于执行而使至少一个处理器执行用于车辆安全的操作,所述操作包括:
在具有至少一个处理器的计算系统,访问指示车辆性能的操作信息;
在计算系统,访问指示车辆操作者行为的行为信息;
在计算系统,至少部分地基于操作信息的至少部分和行为信息的至少部分,生成表示操作者情绪状态的状况量度;
由计算系统在车辆的预定外部区域呈现状况量度;
由计算系统确定起点和目的地之间的路线的行驶时间;
至少部分地基于操作者的行为,提供针对所述路线的推荐,其中所述路线被配置为在行驶时间内呈现;以及
基于所述推荐来调整状况量度。
2.权利要求1的计算机可读非临时性存储介质,其中所述操作还包括在计算系统呈现状况量度。
3.权利要求2的计算机可读非临时性存储介质,其中呈现包括提供状况量度的视觉表示、状况量度的听觉表示或状况量度的触觉表示中的至少一个。
4.权利要求2的计算机可读非临时性存储介质,其中呈现包括在车辆的预定内部区域呈现状况量度。
5.权利要求1的计算机可读非临时性存储介质,其中访问操作信息包括从多个传感器中的一个或多个传感器接收操作信息的至少部分,所述多个传感器中的每个传感器被配置为检测车辆的运动。
6.权利要求1的计算机可读非临时性存储介质,其中访问行为信息包括访问指示车辆操作者外观的成像信息。
7.权利要求6的计算机可读非临时性存储介质,其中访问行为信息还包括至少部分地基于成像信息确定车辆操作者的面部特征,并且其中该确定包括实施面部识别技术。
8.权利要求6的计算机可读非临时性存储介质,其中访问行为信息还包括访问指示由车辆操作者发出的话音段的音频信息。
9.权利要求8的计算机可读非临时性存储介质,其中访问行为信息还包括至少部分地基于音频信息确定话音段的言语特征,并且其中言语特征表示操作者的情绪状态。
10.权利要求8的计算机可读非临时性存储介质,其中访问行为信息还包括访问指示车辆操作者移动的姿势信息。
11.权利要求1的计算机可读非临时性存储介质,其中所述操作还包括由计算系统提供状况量度到其他车辆,其中提供包括无线传输状况量度到其他车辆或经由栓接到其他车辆的链路传输状况量度中的至少一个。
12.权利要求1的计算机可读非临时性存储介质,其中所述操作还包括在计算系统从至少一个其他车辆接收至少一个状况量度,所述至少一个状况量度中的每个状况量度表示所述至少一个其他车辆中的相应车辆的操作者的情绪状态。
13.权利要求12的计算机可读非临时性存储介质,其中所述操作还包括在计算系统呈现至少一个状况量度。
14.一种编码有计算机可访问指令的计算机可读非临时性存储介质,所述计算机可访问指令响应于执行而使至少一个处理器执行用于车辆性能管理的操作,所述操作包括:
在具有至少一个处理器的计算系统,获取表示车辆操作者情绪状态的状况量度;
在计算系统,确定状况量度是否满足车辆安全危险准则;
在计算系统,响应于查明状况量度满足车辆安全危险准则,配置车辆部件用于预定操作,其中车辆部件包括内容呈现单元、座舱内周围环境控制单元或操作控制单元中的一个或多个;
由计算系统在车辆的预定外部区域呈现状况量度;
由计算系统确定起点和目的地之间的路线的行驶时间;
至少部分地基于操作者的行为,提供针对所述路线的推荐,其中所述路线被配置为在行驶时间内呈现;以及
基于所述推荐来调整状况量度。
15.权利要求14的计算机可读非临时性存储介质,其中所述操作还包括生成指示起点和目的地之间的路线的信息,其中所述路线被设计为改进状况量度。
16.一种用于车辆安全的系统,包括:
具有计算机可访问指令编码在其上的至少一个存储器设备;和
至少一个处理器,在功能上耦合到所述至少一个存储器设备,且被计算机可访问指令配置为:
访问指示车辆性能的操作信息;
访问指示车辆操作者行为的行为信息;
至少部分地基于操作信息的至少部分和行为信息的至少部分,生成表示操作者情绪状态的状况量度;
在车辆的预定外部区域呈现状况量度;
确定起点和目的地之间的路线的行驶时间;
至少部分地基于操作者的行为,提供针对所述路线的推荐,其中所述路线被配置为在行驶时间内呈现;以及
基于所述推荐来调整状况量度。
17.权利要求16的系统,其中所述至少一个处理器还被配置为在计算系统呈现状况量度。
18.权利要求17的系统,其中所述至少一个处理器还被配置为提供状况量度的视觉表示、状况量度的听觉表示或状况量度的触觉表示中的至少一个。
19.权利要求18的系统,其中所述至少一个处理器还被配置为在车辆的预定内部区域呈现状况量度。
20.权利要求18的系统,其中为了访问操作信息,所述至少一个处理器还被配置为从多个传感器中的一个或多个传感器接收操作信息的至少部分,所述多个传感器中的每个传感器被配置为检测车辆的运动。
21.权利要求18的系统,其中为了访问行为信息,所述至少一个处理器还被配置为访问指示车辆操作者外观的成像信息。
22.权利要求21的系统,其中所述至少一个处理器还被配置为至少部分地基于成像信息确定车辆操作者的面部特征,并且其中该确定包括实施面部识别技术。
23.权利要求21的系统,其中所述至少一个处理器还被配置为访问指示由车辆操作者发出的话音段的音频信息。
24.权利要求23的系统,其中所述至少一个处理器还被配置为至少部分地基于音频信息确定话音段的言语特征,并且其中言语特征表示操作者的情绪状态。
25.权利要求23的系统,其中所述至少一个处理器还被配置为访问指示车辆操作者移动的姿势信息。
26.权利要求16的系统,其中所述至少一个处理器还被配置为无线地或经由栓接到另一车辆的链路提供状况量度给所述另一车辆。
27.权利要求16的系统,其中所述至少一个处理器还被配置为提供信息到车辆环境内的基础设施。
28.权利要求16的系统,其中所述至少一个处理器还被配置为从至少一个其他车辆接收至少一个状况量度,所述至少一个状况量度中的每个状况量度表示所述至少一个其他车辆中的相应车辆的操作者的情绪状态。
29.权利要求28的系统,其中所述至少一个处理器还被配置为在计算系统呈现所述至少一个状况量度。
CN201480004041.6A 2013-02-04 2014-02-03 评估和管理车辆操作者的情绪状态 Active CN105189241B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/758638 2013-02-04
US13/758,638 US9149236B2 (en) 2013-02-04 2013-02-04 Assessment and management of emotional state of a vehicle operator
PCT/US2014/014402 WO2014121182A1 (en) 2013-02-04 2014-02-03 Assessment and management of emotional state of a vehicle operator

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105189241A CN105189241A (zh) 2015-12-23
CN105189241B true CN105189241B (zh) 2018-02-06

Family

ID=51258784

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201480004041.6A Active CN105189241B (zh) 2013-02-04 2014-02-03 评估和管理车辆操作者的情绪状态

Country Status (5)

Country Link
US (1) US9149236B2 (zh)
EP (1) EP2951070B1 (zh)
KR (1) KR101754632B1 (zh)
CN (1) CN105189241B (zh)
WO (1) WO2014121182A1 (zh)

Families Citing this family (133)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10922567B2 (en) 2010-06-07 2021-02-16 Affectiva, Inc. Cognitive state based vehicle manipulation using near-infrared image processing
US11465640B2 (en) 2010-06-07 2022-10-11 Affectiva, Inc. Directed control transfer for autonomous vehicles
US11318949B2 (en) 2010-06-07 2022-05-03 Affectiva, Inc. In-vehicle drowsiness analysis using blink rate
US10796176B2 (en) 2010-06-07 2020-10-06 Affectiva, Inc. Personal emotional profile generation for vehicle manipulation
US10911829B2 (en) 2010-06-07 2021-02-02 Affectiva, Inc. Vehicle video recommendation via affect
US11410438B2 (en) 2010-06-07 2022-08-09 Affectiva, Inc. Image analysis using a semiconductor processor for facial evaluation in vehicles
US11017250B2 (en) * 2010-06-07 2021-05-25 Affectiva, Inc. Vehicle manipulation using convolutional image processing
US10897650B2 (en) 2010-06-07 2021-01-19 Affectiva, Inc. Vehicle content recommendation using cognitive states
US11823055B2 (en) 2019-03-31 2023-11-21 Affectiva, Inc. Vehicular in-cabin sensing using machine learning
US10627817B2 (en) * 2010-06-07 2020-04-21 Affectiva, Inc. Vehicle manipulation using occupant image analysis
US11587357B2 (en) 2010-06-07 2023-02-21 Affectiva, Inc. Vehicular cognitive data collection with multiple devices
US11067405B2 (en) 2010-06-07 2021-07-20 Affectiva, Inc. Cognitive state vehicle navigation based on image processing
US11292477B2 (en) 2010-06-07 2022-04-05 Affectiva, Inc. Vehicle manipulation using cognitive state engineering
US11511757B2 (en) 2010-06-07 2022-11-29 Affectiva, Inc. Vehicle manipulation with crowdsourcing
US20210279514A1 (en) * 2010-06-07 2021-09-09 Affectiva, Inc. Vehicle manipulation with convolutional image processing
US10779761B2 (en) * 2010-06-07 2020-09-22 Affectiva, Inc. Sporadic collection of affect data within a vehicle
US11935281B2 (en) 2010-06-07 2024-03-19 Affectiva, Inc. Vehicular in-cabin facial tracking using machine learning
US11151610B2 (en) 2010-06-07 2021-10-19 Affectiva, Inc. Autonomous vehicle control using heart rate collection based on video imagery
US10592757B2 (en) 2010-06-07 2020-03-17 Affectiva, Inc. Vehicular cognitive data collection using multiple devices
US11704574B2 (en) 2010-06-07 2023-07-18 Affectiva, Inc. Multimodal machine learning for vehicle manipulation
WO2013023032A1 (en) * 2011-08-11 2013-02-14 Ford Global Technologies, Llc System and method for establishing acoustic metrics to detect driver impairment
US9149236B2 (en) 2013-02-04 2015-10-06 Intel Corporation Assessment and management of emotional state of a vehicle operator
US8876535B2 (en) 2013-03-15 2014-11-04 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Real-time driver observation and scoring for driver's education
JP6170757B2 (ja) * 2013-06-26 2017-07-26 富士通テン株式会社 表示制御装置、表示システム、情報提供方法及びプログラム
US20150056973A1 (en) * 2013-08-22 2015-02-26 Vonage Network Llc Using vehicle data to make call termination decisions
US9248840B2 (en) * 2013-12-20 2016-02-02 Immersion Corporation Gesture based input system in a vehicle with haptic feedback
US20150249906A1 (en) * 2014-02-28 2015-09-03 Rovi Guides, Inc. Methods and systems for encouraging behaviour while occupying vehicles
US9734685B2 (en) * 2014-03-07 2017-08-15 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Vehicle operator emotion management system and method
US9135803B1 (en) 2014-04-17 2015-09-15 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Advanced vehicle operator intelligence system
US9283847B2 (en) 2014-05-05 2016-03-15 State Farm Mutual Automobile Insurance Company System and method to monitor and alert vehicle operator of impairment
US11669090B2 (en) 2014-05-20 2023-06-06 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Autonomous vehicle operation feature monitoring and evaluation of effectiveness
US9972054B1 (en) 2014-05-20 2018-05-15 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Accident fault determination for autonomous vehicles
US10373259B1 (en) 2014-05-20 2019-08-06 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Fully autonomous vehicle insurance pricing
US10185999B1 (en) 2014-05-20 2019-01-22 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Autonomous feature use monitoring and telematics
US10599155B1 (en) 2014-05-20 2020-03-24 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Autonomous vehicle operation feature monitoring and evaluation of effectiveness
US20210133871A1 (en) 2014-05-20 2021-05-06 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Autonomous vehicle operation feature usage recommendations
US10319039B1 (en) 2014-05-20 2019-06-11 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Accident fault determination for autonomous vehicles
US10540723B1 (en) 2014-07-21 2020-01-21 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Methods of providing insurance savings based upon telematics and usage-based insurance
US10166994B1 (en) 2014-11-13 2019-01-01 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Autonomous vehicle operating status assessment
US10013620B1 (en) 2015-01-13 2018-07-03 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Apparatuses, systems and methods for compressing image data that is representative of a series of digital images
CN104575541A (zh) * 2015-01-21 2015-04-29 天津松下汽车电子开发有限公司 一种智能车载音响播放系统
US10945659B1 (en) 2015-03-16 2021-03-16 Dp Technologies, Inc. Dual sleep monitor
US11883188B1 (en) * 2015-03-16 2024-01-30 Dp Technologies, Inc. Sleep surface sensor based sleep analysis system
CN104880188B (zh) * 2015-06-12 2016-03-02 北京航空航天大学 一种基于分光棱镜的全光路偏振传感器
US9805601B1 (en) 2015-08-28 2017-10-31 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Vehicular traffic alerts for avoidance of abnormal traffic conditions
US9988055B1 (en) * 2015-09-02 2018-06-05 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Vehicle occupant monitoring using infrared imaging
DE102015220237A1 (de) 2015-10-16 2017-04-20 Zf Friedrichshafen Ag Fahrzeugsystem und Verfahren zur Aktivierung einer Selbstfahreinheit zum autonomen Fahren
US10300876B1 (en) * 2015-11-09 2019-05-28 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Detection and classification of events
US9940834B1 (en) 2016-01-22 2018-04-10 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Autonomous vehicle application
US10295363B1 (en) 2016-01-22 2019-05-21 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Autonomous operation suitability assessment and mapping
US11719545B2 (en) 2016-01-22 2023-08-08 Hyundai Motor Company Autonomous vehicle component damage and salvage assessment
US10134278B1 (en) 2016-01-22 2018-11-20 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Autonomous vehicle application
US11242051B1 (en) 2016-01-22 2022-02-08 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Autonomous vehicle action communications
US10395332B1 (en) 2016-01-22 2019-08-27 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Coordinated autonomous vehicle automatic area scanning
US11441916B1 (en) 2016-01-22 2022-09-13 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Autonomous vehicle trip routing
US10324463B1 (en) 2016-01-22 2019-06-18 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Autonomous vehicle operation adjustment based upon route
DE102017101343A1 (de) * 2016-01-26 2017-07-27 GM Global Technology Operations LLC Systeme und verfahren zur fahrzeugsystemsteuerung auf grundlage physiologischer merkmale
US20170221378A1 (en) * 2016-01-29 2017-08-03 Omnitracs, Llc Communication mining analytics system
US20170267251A1 (en) * 2016-03-15 2017-09-21 Palo Alto Research Center Incorporated System And Method For Providing Context-Specific Vehicular Driver Interactions
US10547472B2 (en) * 2016-04-15 2020-01-28 Thales Defense & Security, Inc. Radio frequency (RF) coax interface for full data rate controller area network (CAN) protocol signaling with low latency
DE102016207356A1 (de) * 2016-04-29 2017-11-02 Ford Global Technologies, Llc Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs
DE102016207975A1 (de) * 2016-05-10 2017-11-16 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Steuerung von sprachgesteuerten Bedienschnittstellen in Kraftfahrzeugen und Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
KR102360154B1 (ko) * 2016-05-17 2022-02-09 현대자동차주식회사 사용자 설정을 고려한 자율 주행 제어 장치 및 방법
US9996757B1 (en) 2016-06-14 2018-06-12 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Apparatuses, systems, and methods for detecting various actions of a vehicle operator
US9990553B1 (en) 2016-06-14 2018-06-05 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Apparatuses, systems, and methods for determining degrees of risk associated with a vehicle operator
US10474946B2 (en) * 2016-06-24 2019-11-12 Microsoft Technology Licensing, Llc Situation aware personal assistant
CN106020005A (zh) * 2016-07-25 2016-10-12 深圳天珑无线科技有限公司 一种物理装置的控制方法和装置
EP3279897B1 (en) * 2016-08-05 2019-07-03 Continental Automotive GmbH Safety device for a vehicle
CN107703931B (zh) * 2016-08-09 2019-04-05 北京百度网讯科技有限公司 用于控制无人驾驶车辆的方法和装置
US20180043829A1 (en) * 2016-08-10 2018-02-15 Surround.IO Corporation Method and Apparatus for Providing Automatic Mirror Setting Via Inward Facing Cameras
US10074368B2 (en) 2016-08-17 2018-09-11 International Business Machines Corporation Personalized situation awareness using human emotions and incident properties
US10209949B2 (en) * 2016-08-23 2019-02-19 Google Llc Automated vehicle operator stress reduction
US10650621B1 (en) 2016-09-13 2020-05-12 Iocurrents, Inc. Interfacing with a vehicular controller area network
CN107888653A (zh) * 2016-09-30 2018-04-06 本田技研工业株式会社 发话装置、沟通装置和移动体
US11155267B2 (en) * 2016-10-11 2021-10-26 Samsung Electronics Co., Ltd. Mobile sensor platform
CN107953892A (zh) * 2016-10-12 2018-04-24 德尔福电子(苏州)有限公司 一种车载驾驶行为综合评估和矫正系统
CN106627587B (zh) * 2016-11-03 2019-05-07 京东方科技集团股份有限公司 车载监测系统及车辆
CN106725289B (zh) * 2016-11-16 2017-12-29 山东理工大学 一种基于瞳孔直径的车辆声品质评价方法
WO2018112214A1 (en) 2016-12-14 2018-06-21 Metis Technology Solutions, Inc. Information processing system and method
US10322727B1 (en) * 2017-01-18 2019-06-18 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Technology for assessing emotional state of vehicle operator
US10769418B2 (en) 2017-01-20 2020-09-08 At&T Intellectual Property I, L.P. Devices and systems for collective impact on mental states of multiple users
JP6963899B2 (ja) * 2017-02-01 2021-11-10 株式会社デンソーテン 自動運転支援装置及び自動運転支援方法
WO2018146266A1 (en) 2017-02-10 2018-08-16 Koninklijke Philips N.V. Driver and passenger health and sleep interaction
US10358142B2 (en) * 2017-03-16 2019-07-23 Qualcomm Incorporated Safe driving support via automotive hub
CN107031653B (zh) * 2017-04-18 2018-03-06 黄海虹 一种用于共享汽车的驾驶员身份授权系统
KR102026806B1 (ko) 2017-04-28 2019-09-30 쌍용자동차 주식회사 차량에서 탑승자 건강상태 측정을 통한 헬스 케어 장치
US20180322253A1 (en) * 2017-05-05 2018-11-08 International Business Machines Corporation Sensor Based Monitoring
US10922566B2 (en) * 2017-05-09 2021-02-16 Affectiva, Inc. Cognitive state evaluation for vehicle navigation
JP6552548B2 (ja) * 2017-05-25 2019-07-31 本田技研工業株式会社 地点提案装置及び地点提案方法
KR102002304B1 (ko) * 2017-09-13 2019-07-22 (주)유양디앤유 차량용 헬스 케어 서비스 제공 방법 및 그 장치
KR102435346B1 (ko) 2017-09-28 2022-08-23 현대자동차주식회사 운전자의 헬스 측정 시스템 및 그를 이용한 위험 경고 방법
US10379535B2 (en) 2017-10-24 2019-08-13 Lear Corporation Drowsiness sensing system
CN108009076A (zh) * 2017-11-29 2018-05-08 大陆汽车投资(上海)有限公司 车载用户界面的评估及优化方法
US10836403B2 (en) 2017-12-04 2020-11-17 Lear Corporation Distractedness sensing system
KR102302917B1 (ko) * 2017-12-18 2021-09-15 현대모비스 주식회사 안전운전 지원 장치 및 방법
EP3716013A4 (en) * 2017-12-27 2021-09-29 Pioneer Corporation STORAGE DEVICE AND EXCITATION SUPPRESSION DEVICE
KR102491730B1 (ko) * 2017-12-27 2023-01-27 현대자동차주식회사 차량 및 그 제어 방법
WO2019127232A1 (en) * 2017-12-28 2019-07-04 Siemens Aktiengesellschaft System and method for determining vehicle speed
JP2019123327A (ja) * 2018-01-15 2019-07-25 本田技研工業株式会社 車両用制御装置及び車載装置
CN109063940B (zh) * 2018-02-05 2024-01-26 重庆邮电大学 基于变结构贝叶斯网络的智能车辆威胁估计系统及方法
US11259729B2 (en) 2018-03-15 2022-03-01 Arm Ltd. Systems, devices, and/or processes for behavioral and/or biological state processing
US10373466B1 (en) 2018-03-15 2019-08-06 Arm Ltd. Systems, devices, and/or processes for tracking behavioral and/or biological state
CN112055865A (zh) * 2018-03-15 2020-12-08 Arm有限公司 用于行为和/或生物状态处理的系统、装置和/或过程
DE112019000961T5 (de) * 2018-03-28 2020-12-10 Robert Bosch Gmbh Fahrzeuginternes system zum schätzen einer szene in einem fahrzeuginnenraum
US10618523B1 (en) * 2018-04-19 2020-04-14 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Assessing driver ability to operate an autonomous vehicle
US10867218B2 (en) 2018-04-26 2020-12-15 Lear Corporation Biometric sensor fusion to classify vehicle passenger state
WO2019220428A1 (en) * 2018-05-16 2019-11-21 Moodify Ltd. Emotional state monitoring and modification system
KR102574937B1 (ko) * 2018-05-18 2023-09-05 현대자동차주식회사 차량 및 그 제어 방법
CN108741822B (zh) * 2018-05-22 2021-06-08 国家电网公司客户服务中心南方分中心 一种呼叫中心客服座位工椅
KR102508512B1 (ko) * 2018-05-24 2023-03-09 한국자동차연구원 자율주행 시스템
KR20200027236A (ko) * 2018-09-04 2020-03-12 현대자동차주식회사 차량 및 그 제어 방법
US11486721B2 (en) * 2018-09-30 2022-11-01 Strong Force Intellectual Capital, Llc Intelligent transportation systems
EP3856596A4 (en) * 2018-09-30 2022-10-12 Strong Force Intellectual Capital, LLC INTELLIGENT TRANSPORT SYSTEMS
US11471097B1 (en) 2018-10-15 2022-10-18 Dp Technologies, Inc. Hardware sensor system for improved sleep detection
KR102533295B1 (ko) * 2018-11-13 2023-05-18 현대자동차주식회사 차량 및 그 제어 방법
US10730527B2 (en) * 2018-12-05 2020-08-04 International Business Machines Corporation Implementing cognitive state recognition within a telematics system
RU2703341C1 (ru) * 2018-12-17 2019-10-16 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН) Способ определения опасных состояний на дорогах общего пользования на основе мониторинга ситуации в кабине транспортного средства
CN109614953A (zh) * 2018-12-27 2019-04-12 华勤通讯技术有限公司 一种基于图像识别的控制方法、车载设备及存储介质
KR20200085969A (ko) * 2019-01-07 2020-07-16 현대자동차주식회사 차량 및 그 제어 방법
DE102019204359A1 (de) * 2019-03-28 2020-10-01 Airbus Operations Gmbh Situationserkennungseinrichtung, flugzeugpassagierabteil und verfahren zur überwachung von flugzeugpassagierabteilen
US11887383B2 (en) 2019-03-31 2024-01-30 Affectiva, Inc. Vehicle interior object management
US11158188B2 (en) * 2019-05-15 2021-10-26 International Business Machines Corporation Autonomous vehicle safety system
DE102019004143A1 (de) 2019-06-12 2020-01-02 Daimler Ag Verfahren zur Nutzung eines ermittelten Gemütszustandes eines Fahrzeugnutzers
US11524691B2 (en) 2019-07-29 2022-12-13 Lear Corporation System and method for controlling an interior environmental condition in a vehicle
KR102073561B1 (ko) 2019-08-19 2020-03-02 쌍용자동차 주식회사 차량에서 탑승자 건강상태 측정을 통한 헬스 케어 방법
CN110826433B (zh) * 2019-10-23 2022-06-03 上海能塔智能科技有限公司 试驾用户情绪分析数据处理方法、装置、设备与存储介质
CN111212445A (zh) * 2019-12-26 2020-05-29 数海信息技术有限公司 一种基于神经网络的安全态信息处理方法及系统
US11315675B2 (en) * 2020-02-18 2022-04-26 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft System and method for entrainment of a user based on bio-rhythm of the user
KR102615230B1 (ko) * 2020-12-21 2023-12-20 한국전자통신연구원 운전자의 주행 능력을 평가하는 주행 능력 평가 방법 및 그 방법을 수행하는 인적 요소 평가 시스템
US20220357172A1 (en) * 2021-05-04 2022-11-10 At&T Intellectual Property I, L.P. Sentiment-based navigation
CN115359532A (zh) * 2022-08-23 2022-11-18 润芯微科技(江苏)有限公司 一种基于3d传感人脸情绪捕捉输出装置
FR3139402A1 (fr) * 2022-09-01 2024-03-08 Renault S.A.S Procede d’evaluation de la securite d’un vehicule a delegation de conduite
CN115311609B (zh) * 2022-10-12 2023-02-10 山东劳兰电子科技有限公司 渣土车运输管理系统及其管理方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8140358B1 (en) * 1996-01-29 2012-03-20 Progressive Casualty Insurance Company Vehicle monitoring system

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10042367A1 (de) 2000-08-29 2002-05-02 Bosch Gmbh Robert Verfahren und Vorrichtung zur Diagnose der Fahrtüchtigkeit eines Fahrers in einem Kraftfahrzeug
WO2005042296A2 (en) 2003-11-03 2005-05-12 Amir Cohen Method and apparatus for preventing accidents caused by drowsiness in a vehicle driver
US20060011399A1 (en) * 2004-07-15 2006-01-19 International Business Machines Corporation System and method for controlling vehicle operation based on a user's facial expressions and physical state
KR20060080317A (ko) * 2005-01-05 2006-07-10 현대자동차주식회사 감성기반을 갖는 자동차용 소프트웨어 로봇
US7183932B2 (en) 2005-03-21 2007-02-27 Toyota Technical Center Usa, Inc Inter-vehicle drowsy driver advisory system
US7117075B1 (en) * 2005-08-15 2006-10-03 Report On Board Llc Driver activity and vehicle operation logging and reporting
JP4211841B2 (ja) 2006-11-15 2009-01-21 トヨタ自動車株式会社 ドライバ状態推定装置、サーバ、ドライバ情報収集装置及び運転者状態推定システム
US8085139B2 (en) * 2007-01-09 2011-12-27 International Business Machines Corporation Biometric vehicular emergency management system
US8854199B2 (en) * 2009-01-26 2014-10-07 Lytx, Inc. Driver risk assessment system and method employing automated driver log
US20120246684A1 (en) * 2009-12-15 2012-09-27 Yarvis Mark D Systems, apparatus and methods using probabilistic techniques in trending and profiling and template-based predictions of user behavior in order to offer recommendations
US8645905B2 (en) * 2010-11-15 2014-02-04 Sap Ag Development artifact searching in an integrated development environment
KR101251793B1 (ko) 2010-11-26 2013-04-08 현대자동차주식회사 차량내 운전자 실제 얼굴 인증 방법
US8552873B2 (en) * 2010-12-28 2013-10-08 Automotive Research & Testing Center Method and system for detecting a driving state of a driver in a vehicle
US9149236B2 (en) 2013-02-04 2015-10-06 Intel Corporation Assessment and management of emotional state of a vehicle operator

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8140358B1 (en) * 1996-01-29 2012-03-20 Progressive Casualty Insurance Company Vehicle monitoring system

Also Published As

Publication number Publication date
KR20150094670A (ko) 2015-08-19
EP2951070B1 (en) 2021-03-24
US9149236B2 (en) 2015-10-06
CN105189241A (zh) 2015-12-23
WO2014121182A1 (en) 2014-08-07
US20140218187A1 (en) 2014-08-07
EP2951070A1 (en) 2015-12-09
EP2951070A4 (en) 2016-08-31
KR101754632B1 (ko) 2017-07-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105189241B (zh) 评估和管理车辆操作者的情绪状态
US20220164026A1 (en) Methods and systems for using artificial intelligence to evaluate, correct, and monitor user attentiveness
CN105051710A (zh) 设备和车辆之间的富情境通信
DE112020001643T5 (de) Autonomes Fahrzeugsystem
EP2758879B1 (en) A computing platform for development and deployment of sensor-driven vehicle telemetry applications and services
CN104995057B (zh) 车辆占用评估
US8818725B2 (en) Location information exchange between vehicle and device
CN107521485A (zh) 基于车辆制动的驾驶行为分析
CN107600072A (zh) 一种多乘客共同偏好参数的获取方法及系统
CN108090411A (zh) 使用计算机视觉和深度学习进行交通信号灯检测和分类
CN106564449A (zh) 一种智能行车定制方法和装置
CN110214107A (zh) 提供驾驶员教育的自主车辆
CN105046996B (zh) 用于预测的驾驶需求建模的方法和设备
CN105938338A (zh) 车载组件用户界面
CN108944939A (zh) 用于提供驾驶指导的方法和系统
WO2021067380A1 (en) Methods and systems for using artificial intelligence to evaluate, correct, and monitor user attentiveness
CN107340773A (zh) 一种自动驾驶车辆用户个性化的方法
US20180279032A1 (en) Smart Windshield for Utilization with Wireless Earpieces
Hernández Sánchez et al. Deep neural networks for driver identification using accelerometer signals from smartphones
EP4365049A1 (en) Method of assisting a driver if a passenger encounters a health issue
Srinath et al. Modelling the Perception Towards In-Vehicle Distracted Driving Among Four-Wheeler Drivers in Kerala
CN115879663A (zh) 一种乘客交互服务感知系统
Vasquez NOVEL METHODS IN TRAINING AUTONOMOUS VEHICLES FOR URBAN ROADS
JP2021119394A (ja) 運転評価モデル生成装置
CN108632443A (zh) 一种手机在交通工具上或步行时的控制性使用方案

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant