CN109492074A

CN109492074A - 基于天气信息的智能问候方法、系统、存储介质及汽车

Info

Publication number: CN109492074A
Application number: CN201811399932.2A
Authority: CN
Inventors: 刘畅; 胡梓垣
Original assignee: Guangzhou Xiaopeng Motors Technology Co Ltd
Current assignee: Guangzhou Xiaopeng Motors Technology Co Ltd
Priority date: 2018-11-22
Filing date: 2018-11-22
Publication date: 2019-03-19
Also published as: WO2020103455A1

Abstract

本发明实施例提供了一种基于天气信息的智能问候方法，包括：识别当前场景下的情景要素；确定与所识别的情景要素相匹配的最佳情景；确定与所述最佳情景相匹配的最佳语义模板；基于所确定出的最佳语义模板生成问候语；将所述问候语发送给用户。基于上述方案，用户接收到的问候语不再是冰冷的、千篇一律的句式，而是与用户所处情景相匹配的问候语，这大大提高了用户体验，而且，问候语的个性化效果更强。本发明实施例还提供了一种基于天气信息的智能问候装置、系统、计算机可读存储介质和汽车。

Description

基于天气信息的智能问候方法、系统、存储介质及汽车

技术领域

本发明涉及车辆互联网技术领域，具体涉及一种基于天气信息问候方法、系统、计算机可读存储介质及汽车。

背景技术

随着社会的发展和科技的进步，越来越多的智能设备进入人们生活的方方面面，为用户提供便利。

天气信息是人们比较关注的信息之一，常见的天气信息获取方式包括：移动终端、电视台、广播电台等等。人们所能获取到的数据单一且较为枯燥，往往是简单的数据或者曲线图表，不能满足人们的个性化需求。

而汽车作为很多人经常使用的交通工具，用户也对其提出了更高的要求，希望汽车能够为用户提供更多生活便利的同时，具有更多人性化的功能。

发明内容

为了至少部分地解决现技术存在的问题，本发明实施例期望提供一种基于天气信息的问候方法、系统、计算机可读存储介质和汽车。

根据第一方面，一种实施例中提供了一种基于天气信息的智能问候方法，包括：

识别当前场景下的情景要素；

确定与所识别的情景要素相匹配的最佳情景；

确定与所述最佳情景相匹配的最佳语义模板；

基于所确定出的最佳语义模板生成问候语；

将所述问候语发送给用户。

优选地，还包括前置步骤，判断是否满足问候条件，包括：

当车辆启动时，判断以下条件是否同时满足：

a、当前问候计数器数值小于预设阈值；

b、当前车速为0；

c、该次车辆启动满足预设条件；

如果同时满足，则确认满足问候条件，否则，确认不满足问候条件；其中，

当所述问候计数器数值等于0时，所述预设条件包括：

当前车辆启动动作是当日内第一次车辆启动动作；且，该次车辆启动时间距离上一次车辆启动时间间隔大于等于一小时；

当所述问候计数器数值大于等于1且小于预设阈值时，所述预设条件包括：

当前车辆启动时间距离上一条问候语生成时间大于等于六小时；且，当前车辆启动时间距离上一次车辆启动时间间隔大于等于一小时。

优选地，所述用户上车时的情景要素包括天气要素以及以下情景要素类别中的一种或多种：

状态要素、节日要素、节气要素、自定义日期要素。

优选地，还包括，接收用户对各情景要素的设定指令，生成相应的自定义语义模板。

优选地，所述确定与所识别的情景要素相匹配的最佳情景，包括：

从情景库中确定出与情景要素之间各种组合相匹配的目标情景；

分别确定各个目标情景的权重分；

确定出权重分最大的目标情景；

将权重分最大的目标情景确定为最佳情景；

所述方法进一步包括，当不能从情景库中确定出与情景要素之间各种组合相匹配的目标情景时，将预设的通用情景确定为最佳情景。

优选地，所述确定各个目标情景的权重分，包括：

当目标情景中至少有一个情景要素类别下包含多个情景要素时：

权重分＝sum(MIN(情景要素类别1下各要素的权重值)，MIN(情景要素类别2下各要素的权重值)，......MIN(情景要素类别N下各要素的权重值))-1；其中，N为情景要素类别个数；

当目标情景中每个情景要素类别下只包含一个情景要素时：

权重分＝sum(情景要素1的权重，情景要素2的权重值，......情景要素M的权重值)-1；其中，M为情景要素个数。

优选地，所述确定与所述最佳情景相匹配的最佳语义模板，包括：

确定与所述最佳情景相匹配且当天未使用过的目标语义模板；

当所述目标语义模板为一个时，将所述目标语义模板确定为最佳语义模板；

当所述目标语义模板为多个时，从所述多个模板中选择一个作为最佳语义模板。

根据第二方面，一种实施例中提供了一种车载中控系统，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于通过执行所述存储器存储的程序以实现如第一方面所述的方法；

还包括：显示装置和/或扬声器；其中，

所述显示装置用于显示所述问候语；

所述扬声器，用于通过语音发送所述问候语。

根据第三方面，一种实施例中提供了一种汽车，包括第二方面所述的车载中控系统。

根据第四方面，一种实施例中提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括程序，所述程序用于被处理器执行以实现如上述第一方面所述的方法。

与现有技术相比，本发明实施例至少具备以下优点：

根据本发明实施例提供的基于天气信息的智能问候方法，包括：车辆启动后，判断是否满足问候条件；确定满足问候条件时，识别用户上车时的情景要素；确定与所识别的情景要素相匹配的最佳情景；确定与所述最佳情景相匹配的最佳语义模板；基于所确定出的最佳语义模板生成问候语；将所述问候语发送给用户。基于本发明实施例所提供的技术方案，系统会在满足问候条件时，确定出与用户上车时的情景要素相匹配的最佳情景，并基于该最佳情景确定出最佳语义模板，基于该模板生成问候语并发送给用户。因此，本发明至少具有以下有益效果：

1、用户接收到的问候语不再是冰冷的、千篇一律的句式，而是与用户所处情景相匹配的问候语，这大大提高了用户体验。

2、针对不同情景设置不同问候语模板，这使得问候语的个性化效果更强。

附图说明

图1是本发明基于天气信息的智能问候方法在一种实施方式中的流程图；

图2是本发明基于天气信息的智能问候方法在一种实施方式中的示例性流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力地认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。

另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。

本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。

实施例一

本发明实施例一提供了一种基于天气信息的智能问候方法，参照图1，所述方法应用于车载中控系统，所述方法包括：

步骤101、识别当前场景下的情景要素；

情景由情景要素组成，情景要素是提炼出来的具有显著情景特征的表情，基于情景要素之间的自由、灵活组合能够定义用户所处的情景。情景要素可以根据实际需要进行调整和丰富，情景要素的定义越精细，则针对用户的问候语更为精准。

该步骤中，所述情景要素包括但不限于以下情景要素类别至少其中之一：天气要素、状态要素、节日要素、节气要素、自定义日期要素。每一个类别的情景要素下包含多个情景要素。

具体的，所述识别当前场景下的情景要素包括：

根据当天天气情况确定天气要素；以及

根据当前时间确定状态要素；和/或，

根据当前日期确定自定义日期要素；和/或，

根据当前日期确定节日要素；和/或，

根据当前日期确定节气要素。

具体的，所述天气要素包括但不限于：

晴天、阴天、多云、与雨天相关的要素(比如，小雨、中雨、大雨、暴雨等等)、与雪天相关的要素(比如，小雪、中雪、大雪、暴雪等等)、与雾霾天相关的要素(轻度雾霾、中度雾霾、重度雾霾等等)、与风力相关的要素、冰雹、台风；

所述状态要素包括但不限于：上班、下班、加班、周末；

所述自定义日期要素包括但不限于：用户本人及亲人的生日、用户的结婚纪念日及用户自行标记的重要日期；这里，用户可以对重要日期进行标记，比如，朋友的生日、父母的结婚纪念日、孩子的入学日期、自己的入职日期等等。

所述节日要素包括中外节日；比如，中国的节日：春节、元宵节、元旦、国庆节等等，外国的节日：圣诞节、平安夜、复活节、感恩节等等。

所述节气要素是指中国二十四节气，包括：立春、雨水、惊蛰、春分、清明、谷雨、立夏、小满、芒种、夏至、小暑、大暑、立秋、处暑、白露、秋分、寒露、霜降、立冬、小雪、大雪、冬至、小寒、大寒。

进一步的，所述与雨天相关的要素还包括：预设时长内降雨量的变化量、预设时长内降雨量的极值。

上述方法还包括：在雨天时，对当前位置在预设时长内的降雨量进行预测，统计出预设时长内降雨量的变化量或者降雨量的极值，当预设时长内的降雨量变化量大于第一预设阈值，或者，预设时长内降雨量的极值大于第二预设阈值时，将所述降雨量的变化量或者降雨量的极值确定为天气要素，作为用户上车时的情景要素之一。实际应用中，在预设时长内当降雨量的变化量大于第一预设阈值时，说明雨增大的幅度或者减小的幅度较大；降雨量的极值可以用来评估雨势的大小。

具体的，对预设时长内的降雨量进行预测的具体方式是：

首先获取当前位置在预设时长内不同时间点上的降雨量预测数据；

根据降雨量预测数据统计出预设时长内降雨量的变化量和/或降雨量的极值。

其具体实现方式可以为：以时间为X轴，降雨量预测数据为Y轴，绘制降雨量变化曲线，依据所述降雨量变化曲线统计出预设时长内降雨量的变化量和/或降雨量的极值。

在本发明的一种可选实施方式中，步骤101之前还包括前置步骤：判断是否满足问候条件。

具体的，所述判断是否满足问候条件，包括：

当车辆启动时，判断以下条件是否同时满足：

a、当前问候计数器数值小于预设阈值；

b、当前车速为0；

c、该次车辆启动满足预设条件；

当所述问候计数器数值等于0时，所述预设条件包括：

当所述问候计数器数值大于等于1且小于等于预设阈值时，所述预设条件包括：

上述方案中，所述预设阈值根据一天中的问候次数进行设置，比如，一天中问候三次时，所述预设阈值为3，当一天中问候四次时，所述预设阈值为4，以此类推。

具体的，在接收到车辆启动信号时，随即进行该判断步骤；假设一天(00:00至23:59)最多进行三次问候，也就是说一天内累计进行问候的次数小于等于3时，所述判断是否满足问候条件，可以包括：

当满足下列条件时，确认满足第一次问候条件：

①当前问候次数计数器值等于0；

②当前车辆启动动作是当日内第一次车辆启动动作；

③该次车辆启动时间距离上一次车辆启动时间间隔大于等于一小时；

④当前车速为0；

当满足下列条件时，确认满足第二次问候条件：

①当前问候次数计数器值等于1；

②当前车辆启动时间距离上一条问候语生成时间大于等于六小时；

③当前车辆启动时间距离上一次车辆启动时间间隔大于等于一小时；

④当前车速为0；

当满足下列条件时，确认满足第三次问候条件：

①当前问候次数计数器值等于2；

②当前车辆启动时间距离上次问候语生成时间大于等于六小时；

④当前车速为0。

针对每一次问候，必须满足对应的条件①至条件④。

当满足相应问候条件时，生成问候语。

设置问候次数计数器，每天00:00时，将问候次数计数器清零。一天中每生成一次问候语，则相应的将问候次数计数器+1。这里需要注意的是，不管所生成的问候语发送与否，只要问候语一经生成，则问候次数计数器+1。

在本发明的一种可选实施方式中，所述方法还包括：判断车辆启动时的“时间戳”距离系统当前时间是否大于等于一预设时间，如果是，则不向用户推送问候语。所述预设时间可以根据实际需要进行设置，比如，20s、30s等等。这样，可以使得用户在启动车辆后的预设时间内收到问候语，也避免了启动车辆后的较长时间收到问候语。

步骤102、确定与所识别的情景要素相匹配的最佳情景；

具体的，所述确定与所识别的情景要素相匹配的最佳情景，包括：

分别确定各个目标情景的权重分；

确定出权重分最大的目标情景；

将权重分最大的目标情景确定为最佳情景；

当不能从情景库中确定出与情景要素之间各种组合相匹配的目标情景时，将预设的通用情景确定为最佳情景。

具体的，针对每一个目标情景，其权重分计算方法如下：

当相应目标情景中至少有一个情景要素类别下包含多个情景要素时：

权重分＝sum(MIN(情景要素类别1下各要素的权重值)，MIN(情景要素类别2下各要素的权重值)，......MIN(情景要素类别N下各要素的权重值))-1。

也就是，权重分＝各情景类别下各情景要素权重值的最小值之和-1；其中，N为情景要素类别个数。

当相应目标情景中每个情景要素类别下只包含一个情景要素时：

举例来说，假设情景要素类别A下有情景要素A1和A2，权重值分别为20和30，情景要素类别B下有要素B1和B2，权重值分别为：40和50。

则当情景X的情景要素组成为：A1、A2、B1、B2时，X的权重分＝sum(MIN(20，30)，MIN(40，50))-1＝20+40-1＝59；

当情景Y的情景要素组成为：A1、B1时，则Y的权重分＝sum(20，40)＝60；

当情景Z的情景要素组成为：A1、B1、C2时，则Z的权重分＝sum(MIN(20，30)，50)-1＝69；

这样，上述三种情景X、Y、Z中，Z的权重分最高。

具体的，当权重分最大的情景为多个时，按照预设规则选择一个作为最佳情景要素。比如，可以随机从中选择一个作为最佳情景要素，或者，按照其它规则进行选择，这里不做限制。

当步骤102中所确定的情景要素为多个时，对多个情景要素进行组合，并针对每种组合在情景库中匹配与其对应的情景。

比如，所确定的情景要素包括：下雨、生日、加班。则情景要素的组合包括：下雨+生日，下雨+生日+加班，下雨+加班，每一个情景要素的组合中天气要素是必选要素，其它要素与天气要素进行组合。这样，针对这一情景，可以从情景库中检索与下雨+生日、下雨+生日+加班、下雨+加班相匹配的情景，如果情景库中分别包含这三种情景，则计算这三种情景的权重分。取权重分最高的情景为最佳情景。

各情景要素的权重值可以根据实际需要进行设置和调整。

步骤103、确定与所述最佳情景相匹配的最佳语义模板；

具体的，事先创建语义模板库，保存各种语义模板，每一个语义模板与一个或者多个情景进行匹配。也就是说，允许相同的语义模板出现在不同情景下，但每一个语义模板的ID不同。

上述方法还包括，接收用户对各情景要素的设定指令，生成相应的自定义语义模板。

实际实现时，系统提供设置界面，用户可以在设置界面上选择相应的情景要素，并针对所选择的情景要素选择或者输入自定义的问候语，根据用户自定义的问候语生成语义模板，并将生成的语义模板作为用户的自定义语义模板保存于相应的情景要素下。

具体的，所述确定与所述最佳情景相匹配的最佳语义模板，包括：

确定与所述最佳情景要素相匹配且当天未使用过的目标语义模板；

当所述目标语义模板为多个时，随机从所述多个模板中选择一个作为最佳语义模板。

为了保证用户新鲜感，同一天中，同一语义模板不会重复使用。

当通用情景作为最佳情景时，同一通用模板在一周内仅允许出现一次。

步骤104、基于所确定出的最佳语义模板生成问候语；

具体的，基于所确定出的最佳语义模板生成问候语，包括：

获取最佳语义模板；

在所述最佳语义模板中话术变量位置，填充相应变量信息，从而生成问候语；其中，

所述最佳语义模板包括：话术文案和话术变量；

话术文案与话术变量相配合能够通过自然语言对用户上车时的最佳情景进行描述。

所述话术变量包括：用户称呼变量、时间变量、空气指数、天气状态变量中的一种或者多种。

具体的，语义模板由话术文案和话术变量两部分组成。在创建语义模板时话术变量只能选择已经创建好的，不能自由定义；话术文案可以自由撰写。变量以“${变量名}”识别，以$开头，变量名在大括号中间；话术变量可以放在模板中的任一位置。同一模板下，允许存在多个变量(包括多个相同变量)。调用语义模板时，会根据已创建的变量内容形式，补全语义语模板，生成问候语。

示例性的语义模板及返回结果如下：

模板1：${姓名}同学，加班辛苦了！雨会在${时间a}内停，在${时间b}后又会再下起来。

模板1返回结果：小明同学，加班辛苦了！雨会在10分钟内停，在一个半小时后又会再下起来。

模板2：未来6小时内，天气出现种类大于等于${数值}，包括：${天气a}，${天气b}，${天气c}及第一次天气变换的时间是${时间a}。

模板2返回结果：未来6小时内，天气出现种类大于等于3，包括：阴天，小雨，大雨及第一次天气变换的时间是11点。

模板3：现在${天气a}，${时间}后转${天气b}，其后${天气c}。

模板3返回结果：现在中雨，今天晚间20点后转小雨，其后阴。

模板4：${姓}小姐，早上好！未来6小时内，天气出现种类大于等于${数值}，包括：${天气a}，${天气b}，${天气c}及第一次天气变换的时间是${时间a}。

模板4返回结果：张小姐，早上好！未来6小时内，天气出现种类大于等于3，包括：阴天，小雨，大雨及第一次天气变换的时间是11点。

模板5：明月几时有？把酒问青天。今天${天气c}，祝您中秋节快乐！

模板5返回结果：明月几时有？把酒问青天。今天晴天，祝您中秋节快乐！

模板6：${姓}先生，早上好！今天${时间}有${天气}，请注意带伞！

模板6返回结果：王先生，早上好！今天10点有雨，请注意带伞！

模板7：雨会在${时间1}内停，然后在${时间2}后再下起来。

模板7返回结果：雨会在10分钟内停，然后在一个半小时后再下起来。

模板8：现在小雨，但在${时间1}后雨会变得很大。

模板8返回结果：现在小雨，但在半个小时后雨会变得很大。

模板9：半个小时后，降雨量将超过${数值}毫米/小时，请注意行车安全！

模板9返回结果：半个小时后，降雨量将超过16毫米/小时，请注意行车安全！

步骤105、将所述问候语发送给用户。

具体的，可以将所述问候语通过语音信息和/或图文信息发送给用户。

综上，本发明实施例一所提供的基于天气信息的智能问候方法，包括：识别当前场景下的情景要素；确定与所识别的情景要素相匹配的最佳情景；确定与所述最佳情景相匹配的最佳语义模板；基于所确定出的最佳语义模板生成问候语；将所述问候语发送给用户。基于本发明实施例所提供的技术方案，系统能够确定出与当前场景下的情景要素相匹配的最佳情景，并基于该最佳情景确定出最佳语义模板，从而基于该模板生成问候语并发送给用户。因此，本发明至少具有以下有益效果：

实施例二

本发明实施例三提供了一种车载中控系统，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于通过执行所述存储器存储的程序以实现如实施例一所述的方法；

所述系统还包括：显示装置和/或扬声器；其中，

所述显示装置，用于通过图文方式显示问候语；

所述扬声器，用于将所述问候语通过语音方式发送给用户。

具体的，所述处理器用于执行以下步骤：

识别当前场景下的情景要素；

确定与所识别的情景要素相匹配的最佳情景；

确定与所述最佳情景相匹配的最佳语义模板；

基于所确定出的最佳语义模板生成问候语。

在本发明的一种可选实施方式中，所述处理器还用于执行前置步骤，判断是否满足问候条件，包括：

当车辆启动时，判断以下条件是否同时满足：

a、当前问候计数器数值小于等于预设阈值；

b、当前车速为0；

c、该次车辆启动满足预设条件；

当所述问候计数器数值等于0时，所述预设条件包括：

具体的，所述用户上车时的情景要素包括天气要素以及以下情景要素类别中的一种或多种：

状态要素、节日要素、节气要素、自定义日期要素。

所述处理器还用于接收用户对各情景要素的设定指令，生成相应的自定义语义模板。

所述处理器用于通过以下方式确定与所识别的情景要素相匹配的最佳情景：

分别确定各个目标情景的权重分；

确定出权重分最大的目标情景；

将权重分最大的目标情景确定为最佳情景；

当不能从情景库中确定出与情景要素之间各种组合相匹配的目标情景时，所述处理器用于将预设的通用情景确定为最佳情景。

所述处理器用于通过以下方式确定各个目标情景的权重分：

当目标情景中每个情景要素类别下只包含一个情景要素时：

所述处理器，用于通过以下方式确定与所述最佳情景相匹配的最佳语义模板：

当所述目标语义模板为多个时，所述多个模板中选择一个作为最佳语义模板。

实施例三

本发明实施例三提供了一种汽车，包括如上述实施例二所述的车载中控系统。

实施例四

本发明实施例四提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括程序，所述程序用于被处理器执行以实现如实施例一所述的方法。

下面举具体示例，对本发明实现方法做以下详细介绍。

参照图2，该示例包括以下步骤：

步骤201、接收到车辆启动信号；

步骤202、判断是否满足问候条件；

这一步骤中，由于以下条件均满足：

①当前问候次数计数器值等于0；

②当前车辆启动动作是当日内第一次车辆启动动作；

④当前车速为0；

因此，确定满足第一次问候条件。

步骤203、识别用户上车时的情景要素；

用户刘小姐，周二早上8:00上车后启动车辆，当前日期是10月23号。

车载中控系统首先根据当天天气情况确定天气要素；具体的，当天天气情况为：阴天，12:00左右开始下雨，小雨持续到晚上20:00左右转阴天，因此，确定的天气要素为：小雨、阴天；

根据当前时间(周二早上8:00)确定状态要素：上班；

根据当前日期确定自定义日期要素：刘小姐妈妈的生日；

根据当前日期确定节日要素：无；

根据当前日期确定节气要素：霜降。

因此，所确定的所有情景要素有：小雨、阴天；上班；刘小姐妈妈的生日；霜降。

步骤204、从情景库中确定与所识别的情景要素之间各种组合相匹配的目标情景；

各类别情景要素的组合有：

(小雨，阴天)+上班；

(小雨，阴天)+刘小姐妈妈的生日；

(小雨，阴天)+霜降；

(小雨，阴天)+上班+刘小姐妈妈的生日；

(小雨，阴天)+上班+霜降；

(小雨，阴天)+刘小姐妈妈的生日+霜降；

(小雨，阴天)+上班+刘小姐妈妈的生日+霜降。

从情景库中查找与上述组合相匹配的木白哦情景，由于有的情景组合在情景库中不能找到对应的情景，因此，仅罗列找到的目标情景：

(小雨，阴天)+上班；

(小雨，阴天)+刘小姐妈妈的生日；

(小雨，阴天)+霜降；

(小雨，阴天)+上班+刘小姐妈妈的生日。

步骤205、确定各目标情景的权重分；

假设小雨的权重值分别为：小雨的权重值为30、阴天的权重值为20、上班的权重值40、刘小姐妈妈的生日的权重值50、霜降的权重值10；则上述找到的各情景的权重分分别为：

(小雨，阴天)+上班的权重分为：MIN(30，20)+40-1＝59；

(小雨，阴天)+刘小姐妈妈的生日的权重分为：MIN(30，20)+50-1＝69；

(小雨，阴天)+霜降的权重分为：MIN(30，20)+10-1＝29；

(小雨，阴天)+上班+刘小姐妈妈的生日的权重分为：MIN(30，20)+40+50-1＝109。

步骤206、确定出权重分最大的目标情景；

可以确定的是权重值最大的是(小雨，阴天)+上班+刘小姐妈妈的生日所对应的情景，将该情景确定为最佳情景。

步骤207、将权重分最大的目标情景确定为最佳情景；

步骤208、确定与所述最佳情景相匹配的最佳语义模板；

查找该情景下的语义模板，可以找到的语义模板有两个：

模板a：${姓}小姐，早上好！未来12小时内，天气出现种类大于等于${数值}，包括：${天气a}，${天气b}及第一次天气变换的时间是${时间a}。今天是您母亲的生日，祝您的母亲生日快乐！

模板b：${姓}小姐，早上好！今天${时间}有${天气}，请注意带伞！不要忘了给您的母亲打个电话，祝她生日快乐哦！

随机选择其中一个作为最佳语义模板，根据随机选择结果，确定模板b为最佳语义模板。

步骤209、基于所确定出的最佳语义模板生成问候语；

根据模板b生成问候语，如下：

刘小姐，早上好！今天12点有小雨，请注意带伞！不要忘了给您的母亲打个电话，祝她生日快乐哦！

步骤210、将所述问候语发送给用户。

将上述生成的问候语通过语音发送给用户。

本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的系统进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。

以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。

Claims

1.一种基于天气信息的智能问候方法，其特征在于，包括：

识别当前场景下的情景要素；

确定与所识别的情景要素相匹配的最佳情景；

确定与所述最佳情景相匹配的最佳语义模板；

基于所确定出的最佳语义模板生成问候语；

将所述问候语发送给用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括前置步骤，判断是否满足问候条件，包括：

当车辆启动时，判断以下条件是否同时满足：

a、当前问候计数器数值小于预设阈值；

b、当前车速为0；

c、该次车辆启动满足预设条件；

当所述问候计数器数值等于0时，所述预设条件包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户上车时的情景要素包括天气要素以及以下情景要素类别中的一种或多种：

状态要素、节日要素、节气要素、自定义日期要素。

4.根据权利要求1-3其中任意一项所述的方法，其特征在于，还包括：接收用户对各情景要素的设定指令，生成相应的自定义语义模板。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所识别的情景要素相匹配的最佳情景，包括：

分别确定各个目标情景的权重分；

确定出权重分最大的目标情景；

将权重分最大的目标情景确定为最佳情景。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，进一步包括，当不能从情景库中确定出与情景要素之间各种组合相匹配的目标情景时，将预设的通用情景确定为最佳情景。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定各个目标情景的权重分，包括：

当目标情景中每个情景要素类别下只包含一个情景要素时：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述最佳情景相匹配的最佳语义模板，包括：

9.一种车载中控系统，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于通过执行所述存储器存储的程序以实现如权利要求1-9中任一项所述的方法；

还包括：显示装置和/或扬声器；其中，

所述显示装置，用于显示所述问候语；

所述扬声器，用于通过语音发送所述问候语。

10.一种汽车，其特征在于，包括权利要求9所述车载中控系统。