CN106372617A - 一种基于大数据的智能场景识别方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于大数据的智能场景识别方法和装置，其中，该方法包括：判断用户所在的当前场景；将所述当前场景导入用户的日常活动模型中，识别出所述当前场景的类型；根据所述当前场景的类型，向用户提供与所述当前场景的类型相对应的服务。该装置包括：判断部件，用于判断用户所在的当前场景；识别部件，用于将所述当前场景导入用户的日常活动模型中，识别出所述当前场景的类型；提供部件，用于根据所述当前场景的类型，向用户提供与所述当前场景的类型相对应的服务。上述方法和装置，能够实时判别用户所在的场景，并根据用户的需求进行相应的工作。

Description

一种基于大数据的智能场景识别方法和装置

技术领域

本发明属于大数据技术领域，特别是涉及一种基于大数据的智能场景识别方法和装置。

背景技术

随着科学技术、人工智能技术的不断发展，越来越来的人希望让机器变得智能。在生活和工作中，人们的身边有各式各样的智能产品——智能扫地机器人、智能传菜机器人、专业陪护机器人、专业下棋机器人、智能汽车等等，但是这些人工智能产品均是在某一领域工作，并不通用，也不贴近人们的实际生活，因此设计一种通用的智能产品，并能够实时根据用户的需求进行相应的工作是个亟待解决的问题。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种基于大数据的智能场景识别方法和装置，能够实时判别用户所在的场景，并根据用户的需求进行相应的工作。

本发明提供的一种基于大数据的智能场景识别方法，包括：

判断用户所在的当前场景；

将所述当前场景导入用户的日常活动模型中，识别出所述当前场景的类型；

根据所述当前场景的类型，向用户提供与所述当前场景的类型相对应的服务。

优选的，在上述基于大数据的智能场景识别方法中，

在所述判断用户所在的当前场景之前，还包括：

获取用户日常中的活动数据；

根据所述活动数据，分析得到所述用户的日常活动模型。

优选的，在上述基于大数据的智能场景识别方法中，还包括：

将用户录入的信息导入所述用户的日常活动模型中。

优选的，在上述基于大数据的智能场景识别方法中，所述判断用户所在的当前场景包括：

利用用户输入的信息判断用户所在的当前场景，或者，根据实时获取的用户的活动数据判断用户所在的当前场景。

优选的，在上述基于大数据的智能场景识别方法中，还包括：

当用户处于两个场景之间的临界状态时，根据接收到的用户的选择指令，进行场景的切换。

本发明提供的一种基于大数据的智能场景识别装置，包括：

判断部件，用于判断用户所在的当前场景；

识别部件，用于将所述当前场景导入用户的日常活动模型中，识别出所述当前场景的类型；

提供部件，用于根据所述当前场景的类型，向用户提供与所述当前场景的类型相对应的服务。

优选的，在上述基于大数据的智能场景识别装置中，

还包括：

获取部件，用于获取用户的活动数据；

分析部件，用于根据所述活动数据，分析得到所述用户的日常活动模型。

优选的，在上述基于大数据的智能场景识别装置中，

还包括：

导入部件，用于将用户录入的信息导入所述用户的日常活动模型中。

优选的，在上述基于大数据的智能场景识别装置中，

所述判断部件包括：

判断单元，用于利用用户输入的信息判断用户所在的当前场景，或者，根据实时获取的用户的活动数据判断用户所在的当前场景。

优选的，在上述基于大数据的智能场景识别装置中，

还包括：

切换部件，用于当用户处于两个场景之间的临界状态时，根据接收到的用户的选择指令，进行场景的切换。

通过上述描述可知，本发明提供的上述基于大数据的智能场景识别方法和装置，由于该方法包括：判断用户所在的当前场景；将所述当前场景导入用户的日常活动模型中，识别出所述当前场景的类型；根据所述当前场景的类型，向用户提供与所述当前场景的类型相对应的服务，因此能够实时判别用户所在的场景，并根据用户的需求进行相应的工作。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的第一种基于大数据的智能场景识别方法的示意图；

图2为本申请实施例提供的第一种基于大数据的智能场景识别装置的示意图。

具体实施方式

本发明的核心思想在于提供一种基于大数据的智能场景识别方法和装置，能够实时判别用户所在的场景，并根据用户的需求进行相应的工作。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本申请实施例提供的第一种基于大数据的智能场景识别方法如图1所示，图1为本申请实施例提供的第一种基于大数据的智能场景识别方法的示意图。该方法包括如下步骤：

S1：判断用户所在的当前场景；

需要说明的是，所述当前场景可以是工作、娱乐或者休息等等，不同的场景需要用到不同的功能。

S2：将所述当前场景导入用户的日常活动模型中，识别出所述当前场景的类型；

需要说明的是，在应用大数据技术的前提下，所述日常活动模型可以事先通过采集用户的日常活动轨迹信息而得到，其中包括多项参数。

S3：根据所述当前场景的类型，向用户提供与所述当前场景的类型相对应的服务。

需要说明的是，假设将此方案引入智能手表中，那么手表根据用户进入的场景的不同，智能切换不同的服务，以一位普通白领一天的生活作为举例——用户上班，进入工作地(工作状态)，手表自行执行时间显示、来电震动、会议提醒等设置的服务；下班之后用户去了健身中心，手表自行切换至对应的场景(娱乐场景)，提供动感音乐、计步器等服务；当用户处于两个场景之间(模型临界值)时，则提供给用户选择功能，进行用户自定义切换场景的功能。

通过上述描述可知，本申请实施例提供的上述基于大数据的智能场景识别方法，由于包括判断用户所在的当前场景；将所述当前场景导入用户的日常活动模型中，识别出所述当前场景的类型；根据所述当前场景的类型，向用户提供与所述当前场景的类型相对应的服务，因此能够实时判别用户所在的场景，并根据用户的需求进行相应的工作。

本申请实施例提供的第二种基于大数据的智能场景识别方法，是在上述第一种基于大数据的智能场景识别方法的基础上，还包括如下技术特征：

在所述判断用户所在的当前场景之前，还包括：

获取用户日常中的活动数据；

根据所述活动数据，分析得到所述用户的日常活动模型。

其中，用户日常中的活动数据的获取方式有多种，包括接收用户输入的指令，或者智能识别出活动数据，此处并不做限制，当获得足够多的数据之后，就能够建立相关的模型。

本申请实施例提供的第三种基于大数据的智能场景识别方法，是在上述第二种基于大数据的智能场景识别方法的基础上，还包括如下技术特征：

将用户录入的信息导入所述用户的日常活动模型中。

也就是说，用户可以自行录入相关信息，将其作为模型建立的依据，如：工作地：***大厦，住址：***小区等。

本申请实施例提供的第四种基于大数据的智能场景识别方法，是在上述第三种基于大数据的智能场景识别方法的基础上，还包括如下技术特征：

所述判断用户所在的当前场景包括：

利用用户输入的信息判断用户所在的当前场景，或者，根据实时获取的用户的活动数据判断用户所在的当前场景。

在这种情况下，如果用户已经录入了场景信息，那么该模型的建立是以用户自行录入的信息为主，即建模时以用户录入的场景信息作为优先考虑因素；而如果用户未录入指定的场景信息，根据之前用户活动数据获取的结果，会得到一系列的确定的用户活动场景，那么建模时以此场景为准。例如，实时获取用户经常出入的场所和地点，自行判别用户经常活动的地点，如用户在工作日6点之后及周末经常活动的地点，可以认定为家庭住址。两种情况最终都会构建成为对应的场景导向模型，例如某用户经常活动的场景有四个：本人的住址(家)、工作地(公司)、娱乐场所(某健身中心)以及学习场所(某图书馆)，根据此数据构建一个四维度的导向模型，且设定两两维度之间的临界值范围，就完成了建模过程。

本申请实施例提供的第五种基于大数据的智能场景识别方法，是在上述第四种基于大数据的智能场景识别方法的基础上，还包括如下技术特征：

当用户处于两个场景之间的临界状态时，根据接收到的用户的选择指令，进行场景的切换。

也就是说，当用户处于两场景之间(模型临界值)时，则提供给用户选择功能，进行用户自定义切换场景的功能，进一步提供其他智能服务，该设计方案可应用于机器人等与人交互较多的系统中，这样就能够进一步保证场景识别的正确性，提升用户体验。

本申请实施例提供的第一种基于大数据的智能场景识别装置如图2所示，图2为本申请实施例提供的第一种基于大数据的智能场景识别装置的示意图。该装置包括：

判断部件201，用于判断用户所在的当前场景，需要说明的是，所述当前场景可以是工作、娱乐或者休息等等，不同的场景需要不同的功能；

识别部件202，用于将所述当前场景导入用户的日常活动模型中，识别出所述当前场景的类型，需要说明的是，在应用大数据技术的前提下，所述日常活动模型可以事先通过采集用户的日常活动轨迹信息来得到，其中包括多项参数；

提供部件203，用于根据所述当前场景的类型，向用户提供与所述当前场景的类型相对应的服务。

假设将此方案引入智能手表中，那么该智能手表就会根据用户进入的场景的不同，智能切换不同服务，以一位普通白领一天的生活作为举例——用户上班，进入工作地(工作状态)，手表自行执行时间显示、来电震动、会议提醒等设置的服务；下班之后用户去了健身中心，手表自行切换至对应的场景(娱乐场景)，提供动感音乐、计步器等的服务；当用户处于两场景之间(模型临界值)时，则提供给用户选择功能，进行用户自定义切换场景的功能。

通过上述描述可知，本申请实施例提供的上述基于大数据的智能场景识别装置，能够实时判别用户所在的场景，并根据用户的需求进行相应的工作。

本申请实施例提供的第二种基于大数据的智能场景识别装置，是在上述第一种基于大数据的智能场景识别装置的基础上还包括如下技术特征：

获取部件，用于获取用户的活动数据；

分析部件，用于根据所述活动数据，分析得到所述用户的日常活动模型。

其中，用户日常中的活动数据的获取方式有多种，包括用户输入或者智能识别，此处并不做限制，当获得足够多的数据之后，就能够建立相关的模型。

本申请实施例提供的第三种基于大数据的智能场景识别装置，是在上述第二种基于大数据的智能场景识别装置的基础上还包括如下技术特征：

导入部件，用于将用户录入的信息导入所述用户的日常活动模型中。

也就是说，用户可以自行录入相关信息，将其作为模型建立的依据，如：工作地：***大厦，住址：***小区等。

本申请实施例提供的第四种基于大数据的智能场景识别装置，是在上述第三种基于大数据的智能场景识别装置的基础上还包括如下技术特征：

所述判断部件包括：

判断单元，用于利用用户输入的信息判断用户所在的当前场景，或者，根据实时获取的用户的活动数据判断用户所在的当前场景。

在这种情况下，如果用户已经录入了场景信息，那么该模型的建立以用户自行的录入为主，即建模时以用户录入的场景信息作为优先考虑因素；而如果用户未录入指定的场景信息，根据之前用户活动数据获取的结果，会得到一系列的确定的用户活动场景，那么建模时以此场景为准。如实时获取用户经常出入的场所和地点，自行判别用户经常活动的地点，如用户在工作日6点之后及周末经常活动的地点，可以认定为家庭住址。两种情况最终都会构建成为对应的场景导向模型，例如某用户经常活动的场景有四个：本人的住址(家)、工作地(公司)、娱乐场所(某健身中心)以及学习场所(某图书馆)，根据此数据构建一个四维度的导向模型，且设定两两维度之间的临界值范围。

本申请实施例提供的第五种基于大数据的智能场景识别装置，是在上述第四种基于大数据的智能场景识别装置的基础上还包括如下技术特征：

切换部件，用于当用户处于两个场景之间的临界状态时，根据接收到的用户的选择指令，进行场景的切换。

也就是说，当用户处于两场景之间(模型临界值)时，例如用户在下班时间之后回家之前的时间段内，可能此时无法判断用户是处于家里还是工作地，则提供给用户选择功能，进行用户自定义切换场景的功能，进一步提供其他智能服务，该设计方案可应用于机器人等与人交互较多的系统中，这样就能够进一步保证场景识别的正确性，提升用户体验。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于大数据的智能场景识别方法，其特征在于，包括：

判断用户所在的当前场景；

将所述当前场景导入用户的日常活动模型中，识别出所述当前场景的类型；

根据所述当前场景的类型，向用户提供与所述当前场景的类型相对应的服务。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能场景识别方法，其特征在于，

在所述判断用户所在的当前场景之前，还包括：

获取用户日常中的活动数据；

根据所述活动数据，分析得到所述用户的日常活动模型。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的智能场景识别方法，其特征在于，

还包括：

将用户录入的信息导入所述用户的日常活动模型中。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的智能场景识别方法，其特征在于，

所述判断用户所在的当前场景包括：

利用用户输入的信息判断用户所在的当前场景，或者，根据实时获取的用户的活动数据判断用户所在的当前场景。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的智能场景识别方法，其特征在于，

还包括：

当用户处于两个场景之间的临界状态时，根据接收到的用户的选择指令，进行场景的切换。

6.一种基于大数据的智能场景识别装置，其特征在于，包括：

判断部件，用于判断用户所在的当前场景；

识别部件，用于将所述当前场景导入用户的日常活动模型中，识别出所述当前场景的类型；

提供部件，用于根据所述当前场景的类型，向用户提供与所述当前场景的类型相对应的服务。

7.根据权利要求6所述的基于大数据的智能场景识别装置，其特征在于，

还包括：

获取部件，用于获取用户的活动数据；

分析部件，用于根据所述活动数据，分析得到所述用户的日常活动模型。

8.根据权利要求7所述的基于大数据的智能场景识别装置，其特征在于，

还包括：

导入部件，用于将用户录入的信息导入所述用户的日常活动模型中。

9.根据权利要求8所述的基于大数据的智能场景识别装置，其特征在于，

所述判断部件包括：

判断单元，用于利用用户输入的信息判断用户所在的当前场景，或者，根据实时获取的用户的活动数据判断用户所在的当前场景。

10.根据权利要求9所述的基于大数据的智能场景识别装置，其特征在于，

还包括：

切换部件，用于当用户处于两个场景之间的临界状态时，根据接收到的用户的选择指令，进行场景的切换。