CN106301429B - 有确定免提模式设置的公共交通工具检测的移动通信设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种具有用于确定免提模式设置的公共交通工具检测的移动通信设备。该移动通信设备包括：具有至少一个无线局域网WLAN收发器的WLAN基带硬件；非易失性非瞬时存储器，存储基于从多个WLAN接入点收集到的聚合的基本服务集标识BSSID信息的交通工具模型；至少一个传感器，可操作为检测移动通信设备的运动；以及至少一个处理器，可操作地耦合到WLAN基带硬件、存储器以及至少一个传感器。至少一个处理器可操作为，响应于从至少一个传感器接收到的运动检测信号，使用交通工具模型来确定移动通信设备位于公共交通工具上。

Description

有确定免提模式设置的公共交通工具检测的移动通信设备
技术领域
本公开通常涉及诸如移动电话的移动通信设备，该移动通信设备包含使用文本到语音功能以及扬声器电话功能的免提操作。
背景技术
移动通信设备逐渐与附加传感器集成。这些传感器提供各种功能，使得移动通信设备在确定用户上下文以及基于所确定的上下文来提供有意义的动作的方面变得更加强大。
一种这样的上下文确定是在车辆中的使用。移动通信设备可以通过使用来自加速度计和音频传感器中的一个或多个的传感器数据以及位置数据来确定用户是否处于移动的车辆中。在移动通信设备作出了用户在车辆中的确定之后，可以调整对免提模式的设置并且促进用户在驾驶时集中于道路。
例如，一些现有的移动通信设备可以在所确定的上下文是用户在车辆时，告知呼叫者的姓名并且读出用于该用户的文本消息。如果用户正在驾驶汽车，则该上下文检测响应是期望的，因为其促进驾驶者保持她的眼睛在道路上而不会不自觉地看移动通信设备。然而，如果用户在诸如公共汽车或火车的公共交通工具上，则同样的响应会很尴尬，因为用户可能不希望在她周围的其他人面前读出她的呼叫者的姓名或文本消息。不幸的是，当前的车辆中上下文检测方法无法在用户正在驾驶汽车和正在乘坐公共交通工具之间进行区分。这是因为，相对于私人汽车和公共交通工具车辆，用于该目的的数据看起来是类似的。
移动通信设备中的用于车辆中上下文检测的一个已知系统是谷歌的行为识别系统(请点击：http//developer.android.com/training/position/activity-recognition.html)。该基于AndroidTM操作系统的系统可以识别各种用户行为，并且包括确定移动通信设备何时在车辆中。然而，该系统无法区分用户在私人汽车中还是正在乘坐公共交通工具。
在ACM普适泛在技术国际联合会议(2008)、Zheng等人的“UnderstandingMobility Based on GPS data”[以下简称"Zheng"]中描述了移动通信设备中的用于车中上下文检测的另一已知系统。Zheng描述了用于在包括走路、驾驶、骑车以及乘公共汽车的四个类别之间进行区分的方法，并且使用GPS日志来进行对类别的推断。然而，Zheng没有提供用于在汽车与作为公共交通工具的一种形式的公共汽车之间进行区别的任何方式，因为对于汽车和公共交通工具而言，GPS数据所呈现出的移动性模式是相同的。
在第19届ACM地理信息系统的进展国际会议学报(2011)、Stenneth等人的“Transportation Mode Detection using Mobile Phones and GIS information”[以下简称"Stenneth"]中描述了移动通信设备中的用于车中上下文检测的另一已知系统。Stenneth描述了用于通过除了使用GPS数据之外还使用加速度计数据并且还使用特定交通工具网络信息来检测包括汽车、火车、公共汽车等的不同交通工具模型的方法。Stenneth需要交通工具网络信息，值得注意的是，对于汽车、火车、以及公共汽车而言GPS和加速度计读数是类似的。
附图说明
图1是在道路上行驶的私人或个人汽车以及公共交通工具车辆的示意图。
图2是根据实施例的与服务器进行通信的移动通信设备的示意图。
图3是根据实施例的移动通信设备的框图。
图4是示出了根据各种实施例的移动通信设备的操作的流程图。
图5是示出根据各种实施例的服务器的操作的流程图。
图6是根据各种实施例的无线局域网扫描的示例性集合的示例性直方图。
具体实施方式
本公开提供了一种用于确定用户正在乘坐个人汽车还是诸如公共汽车或火车的公共交通工具的移动通信设备和方法。除了其它优点，本公开的方法不需要对底层交通工具网络的知识(诸如对实时公共汽车位置以及空间上的公共汽车站信息的知识)，这被预先获得是耗时的。
本公开的一个方面是一种移动通信设备，该移动通信设备包括：具有至少一个WLAN收发器的无线局域网WLAN基带硬件；非易失性非瞬时存储器，存储基于从多个WLAN接入点收集的聚合的基本服务集标识(BSSID)信息的交通工具模型；至少一个传感器，该至少一个传感器可操作为检测移动通信设备的运动；以及至少一个处理器，该至少一个处理器可操作地耦合到WLAN基带硬件、存储器和至少一个传感器。至少一个处理器可操作为响应于从至少一个传感器接收的运动检测信号来使用交通工具模型确定移动通信设备位于公共交通工具上。
交通工具模型可以包括从多个WLAN接入点收集和聚合的BSSID的直方图。至少一个处理器进一步可操作为，通过使用直方图识别永久BSSID来使用交通工具模型确定移动通信设备位于公共交通工具上。至少一个处理器还可操作为通过使用直方图识别缺少永久BSSID来使用交通工具模型确定移动通信设备位于私人交通工具。至少一个处理器还可操作为响应于确定了移动通信设备位于公共交通工具上来调整移动通信设备的设置。
本公开的另一方面是一种操作移动通信设备的方法。该方法包括：基于移动通信设备传感器数据来确定出移动通信设备在运动中；扫描无线局域网(WLAN)接入点；访问基于从多个WLAN接入点收集的聚合的BSSID信息的交通工具模型；并且使用该交通工具模型来确定移动通信设备位于公共交通工具上。
本公开的另一方面是一种生成交通工具模型的方法。该方法包括：从多个移动设备收集WLAN BSSID信息；确定每个检测的BSSID的出现次数；对出现次数执行分类操作；以及使用分类操作来生成交通工具模型，以预测移动通信设备在公共交通工具或私人交通工具上。然后，可以将交通工具模型存储在移动通信设备上的非易失性非瞬时存储器中。在一些实施例中，执行分类操作的步骤包括将随机森林(Random Forest)算法应用于出现次数。
现在转到附图，图1图示了在道路100上行驶的私人或个人汽车103以及公共交通工具车辆，即公共汽车113。作为在道路100上前进的两种类型的车辆，车辆内的移动通信设备将遇到各种WLAN接入点109，假定其相应的WLAN无线电硬件被打开并且扫描网络。汽车103的驾驶员所拥有和操作的移动通信设备101将通过WLAN无线链路105来从各种WLAN接入点109获得WLAN信息107。类似地，公共汽车113上的乘客操作移动通信设备111，移动通信设备111也扫描各种WLAN接入点109并且还接收WLAN信息107。根据实施例，移动通信设备101将能够确定其在汽车103中，而移动通信设备111将能够确定出其在公共汽车113上。
图2是示出了根据实施例的移动通信设备101和移动通信设备111二者如何与服务器进行通信的示意图。移动通信设备200的另一示例可以在移动通信设备200用户在汽车或诸如公共汽车或火车的公共交通工具中进行行驶的同时，从所遇到的各种WLAN接入点109收集WLAN信息107。当移动通信设备200检测到其在运动中并且可能在车辆中时，开始从沿着行驶路线所遇到的任何WLAN接入点109和任何WLAN热点收集WLAN信息107的过程。服务器209使用WLAN信息107来构建交通工具模型数据库211。在一些实施例中，该过程可以总是在后台运行，并且每当移动通信设备200确定了其在运动中时。可以开始收集WLAN信息107。用户可以在显示器上接收请求用户识别其交通工具模型的提示，即他们是在汽车中还是在公共汽车或火车上。
移动通信设备200在因特网207上建立与服务器209的因特网协议IP连接201，并且将直方图信息203发送到服务器209。直方图信息203是由移动通信设备200从所收集的WLAN信息107创建的，并且包括用于所检测的WLAN接入点109的WLAN BSSID(基本服务集标识)信息。可以通过WLAN无线链路或者通过诸如无线电话网络的无线广域网(WAN)来建立IP连接201。服务器209包括或可以访问包含一个或多个交通工具模型的交通工具模型数据库211。
在一些实施例中，可以基于与移动通信设备200网络服务区域有关的位置来将交通工具模型预先存储在移动通信设备200中。替代地，作为交通工具模型更新205，服务器209可以将交通工具模型下载或推送到移动通信设备200。另外，当移动通信设备200行驶通过具有不同WLAN接入点109的路线时，交通工具模型更新205可以被偶尔地发送到移动通信设备200。
移动通信设备200包括执行WLAN信息107的数据收集的应用或部件。更具体地，移动通信设备200可操作为收集来自WLAN扫描的标记的训练数据。在WLAN信息107收集过程之前，通过用于指定用户是在汽车中、公共汽车还是火车上的应用来提示用户。服务器209可操作为从一组移动通信设备收集数据并且使用机器学习来执行特征提取。服务器209从所收集的WLAN信息提取区别特征。
该特征是基于监视窗口中的WLAN BSSID(基本服务集标识)持续时间的直方图来计算的。将第k个特征的值被指派作为恰好出现了k次的BSSID的总数目。服务器209聚合所有收集的移动通信设备数据并且应用特征提取。使用在扫描期间BSSID出现的直方图来确定所提取的区别特征。在一个示例性实施例中，可以使用30秒的时间窗，其中每5秒进行WLAN BSSID收集使得在该时间窗期间进行6次WLAN扫描。换句话说，服务器209查找在这些扫描中出现了多少独特BSSID，并且然后查找BSSID的总数目。然后，应用例如随机森林的分类算法，以使用以上获得的特征值来构建交通工具模型。然后，将所创建的交通工具模型提供给移动通信设备，以供在实时公共交通工具检测中使用。
在图3中提供了实施例的更多细节，图3是示例性移动通信设备300的框图。移动通信设备300包括一个或多个处理器301、用于向用户示出用于提供交通工具类型的提示的显示器305、用户接口307、音频设备308、一个或多个广域网收发器309(诸如但不局限于CDMA、UMTS、GSM等)、WLAN基带硬件311、照相机设备313、GPS硬件315以及存储器303。所示的所有部件通过一个或多个内部通信总线302被可操作地耦合到一个或多个处理器301。在一些实施例中，单独的传感器处理器339监视来自各种传感器的传感器数据，各种传感器包括陀螺仪341和加速度计343以及其它传感器345。陀螺仪341和加速度计343可以是分离的，或者可以被组合成单个集成单元。此外，音频设备308可以包括至少一个麦克风、至少一个扬声器、信号放大、模数转换/数字音频采用、回声消除、以及可以施加到移动通信设备300的一个或多个麦克风和/或一个或多个扬声器的其它音频处理部件等。
存储器303是非易失性和非瞬时性的并且存储操作系统331的可执行代码，所述可执行代码当由一个或多个处理器301执行时提供应用层(或用户空间)317、库318(在这里还称为"应用程序界面"或"API")、以及内核319。存储器303还存储各个应用333的可执行代码、训练数据335、以及交通工具模型337。存储器303可以通过如所示的内部通信总线302而可操作地与一个或多个处理器301相耦合，可以与一个或多个处理器301相集成，或者可以是可操作耦合的存储器和集成的存储器的一些组合。
一个或多个处理器301可操作为启动并执行包括运动检测确定模块321的应用333以及根据实施例的应用320。示例性应用320可以包括数据收集模块323以及分类模块325。然而可以理解的是，应用320可以以本公开所考虑到的其它方式来实现，并且图3所示的示例仅是一个可能实现。例如，数据收集模块323和分类模块325可以是独立的应用或部件，或者在一些实施例中可以被集成在一起等。
分类模块325被可操作地耦合到免提模块327，并且可操作为改变影响移动通信设备300的操作的设置。分类模块325可以提供控制信号，并且对移动通信设备300的各种部件进行设置改变，并且免提模块327仅是可以接收控制信号或命令的部件的一个示例。可以通过可操作耦合来发送控制信号或者命令，可操作耦合在一些实施例中可以经由硬件连接性来实现或者在一个或多个部件是作为软件被实现的实施例中通过适当API来实现。在图3的示例中，免提模块327可操作为控制移动通信设备300何时提供可听通知和文本到语音回放特征、以及何时可以从用户接收除了设置之外的语音命令。
如图2所示获得WLAN信息107并且将其发送到服务器209是由可以通过内部通信总线302与WLAN基带硬件311进行通信的数据收集模块323来处理的。在一些实施例中，当启动应用320时，数据收集模块323可以控制WLAN基带硬件311以扫描网络，并且获得包括BSSID信息的WLAN信息107。在一些实施例中，应用320还可以访问GPS硬件315以获得位置信息。在GPS位置信息不可用的情况下，诸如当无法访问GPS卫星数据的室内或其它位置时，通过WLAN获得的位置信息可以是可替代的。位置信息可以用于对WLAN信息107进行地理标记。
在使用WLAN基带硬件311获得WLAN信息107之后，如图2所示，应用320可以继续进行，并且可以通过IP连接201将直方图信息203发送到服务器209。在一些实施例中，可以将交通工具模型337作为应用320安装的一部分被预先存储在存储器303中。否则，移动通信设备300可以通过关于图2描述的与服务器209的IP连接201来获得交通工具模型337(或交通工具模型更新205)。交通工具模型337或更新可以通过下载操作、服务器209推送操作或者任何其它适当机制来获得。
应用320可操作为从服务器209获得交通工具模型337或者交通工具模型更新205，并且将其存储在存储器303中。交通工具模型337提供由分类模块325使用的信息，以进行移动通信设备300是在汽车(即私人交通工具)中还是在公共汽车或火车(即公共交通工具)上的预测，使得可以相应地响应于该确定来调整移动通信设备300的设置。例如，如果移动通信设备300被确定为私人交通工具中，则分类模块325将控制免提模块327，使得可以使用应用333内的文本到语音应用来向用户大声读出呼叫者的姓名、文本消息和通知。类似地，如果运动检测确定模块321检测到运动(如上所述其在默认条件下还设置了免提模块327)，并且分类模块325确定了移动通信设备300在公共交通工具上，则将防止上述模式设置。换句话说，如果用被确定为在公共场所，则分类模块325防止用户的私人信息由音频设备308扬声器通过文本到语音而被大声读取。
图3所示的任何部件可以是作为一个或多个处理器301所执行的可执行指令实现的，或者可以是作为硬件实现的，或者可以是作为硬件和软件/固件的组合实现的，部件包括但不限于应用320、运动检测确定模块321、数据收集模块323、分类模块325、和/或免提模块327。在这些组件中的一个或多个被实现为软件或者部分地以软件/固件实现的实施例中，可以将可执行可指令存储在根据需要可由一个或多个处理器301访问的可操作耦合的非易失性非瞬时存储器303中。
应该理解，示例性移动通信设备300中的上述示例性部件中的任何一个可以被实现为在一个或多个处理器上执行的软件(即可执行指令或可执行代码)或者固件(或软件和固件的组合)，或者可以利用ASIC(专用集成电路)、DSP(数字信号处理器)、硬布线电路(逻辑电路图)、状态机、FPGA(现场可编程门阵列)或者其组合来实现。因此，在图3中所图示的且本文描述的移动通信设备300仅提供了一个示例性实施例，并且不应当被认为是对根据各种实施例的可以使用的各种其它可能实现的限制。
更具体地说，数据收集模块323和/或分类模块325可以是单独部件，或者可以被实现为但不限于DSP、ASIC、FPGA、运行可执行指令的CPU、硬布线电路、状态机等的任何组合。因此，作为一个示例，可以将数据收集模块323和分类模块325集成在一起，并且可以使用可以操作地耦合到独立的运动检测确定模块321和免提模块327的ASIC或FPGA来实现。类似地，免提模块327可以作为代码被执行，或者可以利用可操作地耦合到分类模块325的ASIC或FPGA来实现，其中分类模块325还使用ASIC或FPGA来实现。本公开涵盖了这些示例性实施例及其它实施例。
结合图4的流程图更好地理解图3所示的示例性移动通信设备300的各种操作。转到图4，在操作框401中，运动检测确定模块321针对运动触发来监视传感器处理器339。运动触发可以响应于由陀螺仪341、加速度计343、其它传感器345所接收到的传感器数据或者可以用于确定移动通信设备300在运动中并且可能在车辆内的传感器数据的不同组合而发生。在确定框403中，如果没有检测到运动触发，则运动检测确定模块321将继续在操作框401中监视运动触发。然而，如果在决定框403中检测到运动触发，则运动检测确定模块321将使用库318中的适当API来调用数据收集模块323。数据收集模块323将访问库318中任何需要的API，并且与内核319进行通信以确定是否开启WLAN基带硬件311。如果在决定框405中，WLAN基带硬件311是关闭的，则如操作框407所示，数据收集模块323将发送用于激活WLAN基带硬件311并且开启无线电设备的命令。否则，如果在决定框405中已经开启了WLAN基带硬件311，则如操作框409所示，数据收集模块323将开始收集WLAN扫描结果329。而且在操作框409中，数据收集模块323构件任何检测到的独特BSSID的直方图。WLAN扫描结果329包含关于图1讨论的WLAN信息107。数据收集模块323将在必要时将信息传递到分类模块325。更具体地说，数据收集模块323将直方图表示发送到分类模块325。在操作框411中，分类模块325将使用包含在存储器303中的交通工具模型337，并且将使用交通工具模型337来评估WLAN扫描结果329直方图。
如在决定模块413中所示，分类模块325执行对WLAN扫描结果329的分析，并且使用交通工具模型337来预测交通工具类型。交通工具模型337所提供的预测将取决于所使用的分类算法。例如，如果随机森林用于构建交通工具模型337，则最终预测将基于从独立决策树得出的对多数票的预测。根据交通工具类型被确定为是公共交通工具还是私人交通工具，分类模块325将访问适当API，并且将与免提模块327和/或移动通信设备300的其它部件进行通信，并且将相应地改变设置。例如，如果在决定框413中确定了交通工具类型为公共交通工具，则该过程将继续进行操作框417，并且针对公共交通工具调整设置。类似地，如果在决定框413中确定了交通工具类型为诸如汽车的私人交通工具，则该处理将继续进行操作框415，并且将针对私人交通工具调整设置进。此后如所示的该过程结束。
应该理解的是虽然示出了图3中的分类模块325与免提模块327进行通信，但是分类模块325和应用320可以对包括通知设置的移动通信设备300的任何设置进行控制。例如，在一些实施例中，分类模块325可以确定交通工具类型是公共交通工具。在操作框417中调整的设置可以包括通知设置，使得向用户通知何时到达适当公共交通工具车站(诸如公共汽车站)。因此，如果移动通信设备300用户做白日梦或者睡着了，并且没有注意公共汽车的位置，则移动通信设备300可以产生可听通知，使得用户不会错过其公共汽车站。
图5是示出根据各种实施例的服务器的操作的流程图。该流程图图示了图2所示的服务器209可以如何使用来自各种移动通信设备的数据收集模块323来构建交通工具模型数据库211。在操作框501中开始，如先前关于图4所讨论的，可以通过运动检测确定模块321检测到的运动触发来调用数据收集模块323。然后，如关于图1所讨论的，数据收集模块323可以收集沿着道路或路线所遇到的各种WLAN接入点109的WLAN信息107。
对于目前所讨论的数据收集模块323的应用，数据收集模块323可以与显示器305进行交互以向用户示出提示，使得用户可以指示(通过向用户接口307提供输入)他们是乘坐汽车、公共汽车还是火车。在本公开中，汽车被认为是“私人交通工具”，而公共汽车或火车被认为“公共交通工具”。为了本公开的目的，典型地也是汽车的出租车被认为是私人交通工具，即使不止一个乘客可能在出租车中。
在操作框503中，服务器209接收来自一个或多个移动通信设备200的直方图信息203，并且聚合收集到的WLAN数据。在操作框505中，服务器209确定在每次扫描中的BSSID出现的独特次数，并且开展进一步的数据记录和聚合。在操作框507中，服务器209运行对该数据的分类算法。该分类算法例如可以是提供了平均多个深决策树的方式的随机森林，在该情况下尤其为了降低在这些多个相同的训练数据集上所获得的方差而对相同WLAN BSSID训练数据的不同部分训练所述多个深决策树。
在操作框509中，服务器209生成交通工具模型，并且将其存储到交通工具模型数据库211。在已经开发了交通工具模型数据库211之后，服务器209可以将交通工具模型更新205发送到诸如移动通信设备200的参与的移动通信设备中的任何一个。因此，移动通信设备可以使用交通工具模型更新205来更新存储在存储器303中的每个移动通信设备所保持的本地交通工具模型337。
在图6中图示了根据各种实施例的实行无线局域网扫描集合的示例性直方图600。沿着水平轴的直方图单元条(bin)表示BSSID在扫描集合中出现的次数，并且垂直轴值是每单元条的独特BSSID的数目，即单元条6与6次检测到的BSSID数目有关。为了该示例的目的，例如如果在给定扫描间隔并且利用简化的BSSID格式“aN”进行6次扫描，则该示例性扫描结果如下：在a1、a2、a3、a4检测到扫描1；在a1、a2、a5检测到扫描2；在a1和a3检测到扫描3；在a1和a2检测到扫描4；在a1、a3、a6检测到扫描5；在a1、a3、a7检测到扫描6。对每个检测到的BSSID在总共6次扫描中出现的次数进行计数：a1出现6次；a2出现3次；a3出现4次；并且a4、a5、a6、a7各仅出现一次。
在单元条1中，仅检测到一次的BSSID的数目是4个(即a4、a5、a6、a7)，因此单元条6的垂直轴值是4。对于第二单元条，出现两次的BSSID的数目是0，因此单元条2的垂直轴值是零。对于单元条3，仅a2出现3次，并且对于单元条4，仅a4出现4次，因此单元条三和四具有垂直轴值1。不存在出现五次的BSSID，因此单元条5的垂直轴值是0。对于第六单元条，BSSIDa1仅是6次检测到的BSSID，因此单元条6的纵轴值是1。因此，针对该示例的6次扫描生成直方图600。
虽然已说明并描述了各个实施例，但是应该理解的是不对本发明做出限制。对于本领域普通技术人员来说在不脱离所附权利要求所定义的本发明的范围之内将会想到各种修改、改变、变化、替换、以及等同物。

Claims (11)

1.一种移动通信设备包括：
无线局域网WLAN基带硬件，所述无线局域网WLAN基带硬件包括至少一个WLAN收发器；
非易失性非瞬时存储器，所述非易失性非瞬时存储器存储基于从多个WLAN接入点收集的聚合的基本服务集标识BSSID的交通工具模型；
至少一个传感器，所述至少一个传感器可操作为检测所述移动通信设备的运动；以及
至少一个处理器，所述至少一个处理器可操作地耦合到所述WLAN基带硬件、所述存储器以及所述至少一个传感器，所述至少一个处理器可操作为：
响应于从所述至少一个传感器接收到的运动检测信号，使用所述交通工具模型来确定所述移动通信设备位于公共交通工具上，
其中，所述交通工具模型包括用于从所述多个WLAN接入点收集和聚合的基本服务集标识BSSID的直方图。
2.根据权利要求1所述的移动通信设备，其中，所述至少一个处理器进一步可操作为通过使用所述直方图识别永久的基本服务集标识BSSID，使用所述交通工具模型来确定所述移动通信设备位于公共交通工具上。
3.根据权利要求1所述的移动通信设备，其中，所述至少一个处理器进一步可操作为通过使用所述直方图识别缺少永久的基本服务集标识BSSID，使用所述交通工具模型来确定所述移动通信设备位于私人交通工具上。
4.根据权利要求1所述的移动通信设备，其中，所述至少一个处理器进一步可操作为，响应于确定了所述移动通信设备位于公共交通工具上来调整所述移动通信设备的设置。
5.一种用于操作移动通信设备的方法，包括：
基于移动通信设备传感器数据来确定所述移动通信设备在运动中；
扫描无线局域网WLAN接入点；
访问基于从多个WLAN接入点收集的聚合的基本服务集标识BSSID的交通工具模型；以及
使用所述交通工具模型来确定所述移动通信设备位于公共交通工具上，
其中，扫描WLAN接入点进一步包括：
生成来自在扫描期间检测到的多个WLAN接入点的所检测到的基本服务集标识BSSID的直方图。
6.根据权利要求5所述的方法，进一步包括：
通过使用所述直方图识别永久的基本服务集标识BSSID，使用所述交通工具模型来确定所述移动通信设备位于公共交通工具上。
7.根据权利要求5所述的方法，进一步包括：
通过使用所述直方图识别缺少永久的基本服务集标识BSSID，使用所述交通工具模型来确定所述移动通信设备位于私人交通工具上。
8.根据权利要求5所述的方法，进一步包括：
响应于确定了所述移动通信设备位于公共交通工具上来调整所述移动通信设备的设置。
9.一种生成交通工具模型的方法，包括：
从多个移动设备收集WLAN的基本服务集标识BSSID信息；
确定每个检测到的基本服务集标识BSSID的出现次数；
执行对所述出现次数的分类操作；以及
使用分类操作来生成交通工具模型，以预测移动通信设备在公共交通工具或私人交通工具上，
其中，所述交通工具模型包括用于从多个WLAN接入点收集和聚合的基本服务集标识BSSID的直方图。
10.根据权利要求9所述的方法，进一步包括：
将所述交通工具模型存储在移动通信设备上的非易失性非瞬时存储器中。
11.根据权利要求9所述的方法，其中，执行分类操作包括：
将随机森林算法应用于所述出现次数。
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