CN110147492A - 一种信息处理方法、交通工具及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种信息处理方法、交通工具及存储介质，应用于通信技术领域，包括：获取关键信息；根据所述关键信息及行程计划确定备选场景；所述备选场景包括至少一个所述关键信息；确定所述备选场景的优先度及衰减参数；基于所述衰减参数对所述优先度进行衰减处理；基于所述备选场景当前时刻的优先度，从所述备选场景中选取目标场景；输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息。所述方法可以选择在行程过程中符合用户的需求的服务进行服务获取信息的推荐，从而提高服务推荐的准确性以及提高用户的满意度。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种信息处理方法、交通工具及存储介质。
背景技术
在车联网业务中，通常会基于用户的需求进行服务推送，使用户在驾车过程中得到相应的服务信息。然而现有技术中，通常是到一定的位置进行该位置预定范围内具有的服务的推送，由于所推荐的服务的信息比较多，没有统一的管理，从而导致推荐服务的干扰信息过多；且，所推荐的服务是根据该位置具有的服务进行推送，而并非此时用户最需要需求的服务，从而也导致所推荐的服务并不能很好的满足行程过程中用户的需求。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种信息处理方法、交通工具及存储介质。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种信息处理方法，所述方法包括：
获取关键信息；
根据所述关键信息及行程计划确定备选场景；所述备选场景包括至少一个所述关键信息；
确定所述备选场景的优先度及衰减参数；
基于所述衰减参数对所述优先度进行衰减处理；
基于所述备选场景当前时刻的优先度，从所述备选场景中选取目标场景；
输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息。
上述方案中，所述确定所述备选场景的优先度，包括：
根据所述备选场景在所述行程计划的重要指数确定所述备选场景的初始优先度；和/或，
根据所述备选场景包括的所述关键信息所指向服务的需求程度确定所述备选场景的初始优先度。
上述方案中，所述方法还包括：
若确定当前获取的关键信息满足预定条件，停止按照所述衰减参数进行衰减处理，并根据当前获取的关键信息更新所述备选场景的优先度。
上述方案中，所述方法还包括：
若在预定时长内检测到作用于所述目标场景的所述服务获取信息的用户操作，根据所述用户操作更新所述目标场景的优先度；和/或，
若在所述预定时间内未检测到作用于所述目标场景的所述服务获取信息，将所述目标场景的优先度降低到第一阈值并继续按照衰减参数对所述第一阈值进行衰减处理。
上述方案中，所述确定所述备选场景的衰减参数，包括以下至少之一：
根据所述备选场景的产生参数确定所述备选场景的衰减参数；所述产生参数包括：所述备选场景的产生时间和/或产生位置；
根据当前的行车时长和/或行车位置，确定所述备选场景的衰减参数；
根据所述备选场景的衰减时间范围和/或衰减时间范围对应的行程位置区间，确定所述备选场景的衰减参数。
上述方案中，所述方法还包括：
若第一时刻的第三备选场景的优先度小于所述第一时刻的第一备选场景的优先度、且大于所述第一时刻的第二备选场景的优先度，确定所述第三备选场景为所述第一时刻的待选目标场景；所述待选目标场景为第二时刻的目标场景；所述第二时刻晚于所述第一时刻。
上述方案中，所述根据所述关键信息及行程计划确定备选场景，包括：
根据所述关键信息及行程计划构建场景树，所述场景树包括：第一类场景；所述场景树还包括第二类场景和/或第三类场景；所述第二类场景和/或所述第三类场景基于产生时间位于所述第一类场景的两侧；所述第一类场景是基于基本的行车状态信息产生的；
其中，所述第一类场景的衰减参数为零；
所述第二类场景的衰减参数为负数，所述第二类场景的优先度随着行车距离的增加基于对应的衰减参数增大；
所述第三类场景的衰减参数为正数，所述第三类场景的优先度随着行车距离的增加基于对应的衰减参数减小。
上述方案中，若确定所述第三类场景的优先度小于第二阈值，从所述场景树中删除所述第三类备选场景。
上述方案中，所述目标场景的关键信息包括第一关键子信息和第二关键子信息；
所述输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息，包括：
若所述第一关键子信息的关键度与所述第二关键子信息的关键度的差值小于第三阈值、且所述第一关键子信息的关键度大于所述第二关键子信息的关键度，基于所述第一关键子信息输出所需服务的服务获取信息；或者，
若所述第一关键子信息的关键度与所述第二关键子信息的关键度的差值小于第三阈值，基于所述第一关键子信息和所述第二关键子信息输出所述所需服务的服务获取信息；
其中，所述关键度用于表征所述关键信息所指向服务的需求程度。
上述方案中，所述输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息，包括：
输出能够提供所述目标场景内所需服务的小程序的信息；和/或，
输出能够提供所述目标场景内所需服务的快应用的信息。
上述方案中，所述方法还包括：
根据用户的第一信息构建用户画像；所述第一信息包括：用户偏好信息及用户厌恶信息的至少其中之一；
根据车辆的第二信息构建车辆画像；所述第二信息包括：车辆性能信息及车辆惯性信息的至少其中之一；
所述输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息，包括：
根据所述用户画像和/或车辆画像，输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息。
上述方案中，所述获取关键信息包括以下至少之一：
采集当前行车信息并基于所述行车信息，获取关键信息；
采集用户行为数据并基于所述行为数据，获取关键信息；
采集环境信息并基于所述环境信息，获取关键信息。
本发明实施例还提供一种交通工具，所述交通工具包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行计算机服务的存储器，其中所述处理器用于运行所述计算机服务时，实现本发明任一实施例所述的信息处理方法。
本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质中有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令被处理器执行实现本发明任一实施例所述的信息处理方法。
本发明实施例所述所提供的信息处理方法，通过获取关键信息；根据所述关键信息及行程计划确定备选场景，所述备选场景包括至少一个所述关键信息，可以通过综合关键信息及行程计划确定备选场景；确定所述备选场景的优先度及衰减参数；基于所述衰减参数对所述优先度进行衰减处理，可以确定各备选场景在行程过程中的重要程度；基于所述备选场景当前时刻的优先度，从所述备选场景中选取目标场景；输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息，可以选择合适的备选场景作为目标场景进行推荐对象；如此，本发明实施例可以综合用户当前所有需求而进行的服务推荐，一方面，能够选取在行程过程中符合用户的需求的服务相关信息进行推荐，从而可以提高服务推荐的准确性以及提高用户的满意度；另一方面，使得所推荐的服务具有统一的管理，不会根据场景各自需求进行推荐，不会在一定时间内推荐过多的服务获取信息，从而可以减少推荐服务的干扰信息。
且，由于可以确定备选场景的优先度及衰减参数，基于所述衰减参数对所述优先度进行衰减处理，因而当所述备选场景的优先度被进行衰减处理降到一定阈值时，便不会作为目标场景考虑，不会输出提供该备选场景内所需服务的服务获取信息，从而也可以在一定程度减少过多非必要服务的消息的干扰。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例中一种场景树的示意图；
图3为本发明另一实施例中一种场景树的示意图；
图4为本发明实施例提供的另一种信息处理方法的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的一种交通工具的硬件接头示意图。
具体实施方式
下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
可以理解的是，本发明实施例所提供的信息处理方法，主要应用于车联网系统。所述车联网系统包括交通工具和服务器；所述交通工具上设置有车载终端；所述交通工具包括私家车、租出车、公共汽车等用于代步或运输的工具。
如图1所示，本发明实施例提供了一种信息处理方法，包括：
步骤101，获取关键信息；
步骤102，根据所述关键信息及行程计划确定备选场景；所述备选场景包括至少一个所述关键信息；
步骤103，确定所述备选场景的优先度及衰减参数；
步骤104，基于所述衰减参数对所述优先度进行衰减处理；
步骤105，基于所述备选场景当前时刻的优先度，从所述备选场景中选取目标场景；
步骤106，输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息。
这里，所述关键信息包括以下至少之一：行车信息、用户行为数据、环境信息、车载终端中应用程序的交互信息。
其中，所述行车信息包括：行车时长和/或行车位置；所述行车信息还包括但不限于以下至少之一：行车速度、车内温度、油箱中含油量、车窗的状态信息、天窗的状态信息、车内空调的状态信息。
所述用户行为数据包括但不限于以下至少之一：用户表情信息、用户脸部动作信息；其中，所述用户表情信息包括：喜、怒、哀、乐，等等；所述用户面脸部动作信息包括：用户眨眼次数、用户嘴动次数，等等。
所述环境信息包括但不限于以下至少之一：车外温度信息、车外湿度信息、路况信息、天气信息；所述路况信息为指示路况宽松、路况拥堵、或路上有障碍物等的信息；所述天气信息为指示晴天、雨天、雷电、扬沙等的信息。
所述车载终端中应用程序的交互信息包括但不限于以下至少之一：语音指令、车辆控制指令。
在一些实施例中，所述获取关键信息包括以下至少之一：
采集当前行车信息并基于所述行车信息，获取关键信息；
采集用户行为数据并基于所述行为数据，获取关键信息；
采集环境信息并基于所述环境信息，获取关键信息。
可以理解的是，在本发明实施例中，可在交通工具中设置有车载终端，所述车载终端中包括数据处理器、传感器、或定位装置；所述数据处理器可用于采集交通工具的行车时长，或获取交通工具中各应用程序的指令信息，等等。所述传感器可用于采集车内外温度、湿度、或油箱中含油量，等等。所述定位装置可用于采集车辆所处位置、车辆所处位置与开始地点之间的距离，等等。所述车载终端还包括图像采集模块，所述图像采集模块可用于采集交通工具一定距离范围内图像；所述采集模块可用于采集路况图像和/或天气图像；所述图像采集模块还可以用于采集用户的面部图像。所述车载终端还可以通过天气预报软件获取天气信息和/或通过导航软件获得路况信息；所述车载终端还包括表情分析模块，所述表情分析模块，用于基于用户的面部图像分析用户的表情，确定用户是否兴奋、是否疲惫，等等。
这里，所述行程计划包括：路书、或游玩攻略，等等；所述行程计划可以是指去某个目的地做某件事的具体行程安排。
这里，所述备选场景包括行程计划中的线路场景和/或事件场景；所述路线场景为与行程线路相关的场景；所述事件场景为与行程中事件相关的场景。例如，所述路线场景包括：一般外出场景、自驾游场景、第一段行程场景、第二段行程场景；所述事件场景包括：离开家场景、中途休息场景、中途用餐场景、车辆加油场景。
这里，所述备选场景还可以包括主场景和至少一个分支场景；其中，所述主场景为在行程中起主要作用的场景；所述分支场景为在行程中其次要作用的场景。一般地，在一次行程中，包括一个主场景和至少一个分支场景。例如，行程计划为明日自驾游前往长沙岳麓山，则所述主场景可以为自驾游去岳麓山，所述分支场景可以包括离开家的场景、中途用餐场景、和/或车辆加油场景，等等。
这里，所述备选场景的优先度表征所述备选场景在所述行程计划的权重。例如，所述优先度越高，则表征所述备选场景所占权重越大；所述优先度越低，则表征所述备选场景所占的权重越小。
这里，所述衰减参数可以是负数、0、或整数；若所述衰减参数为0时，则备选场景的优先度在随着时间的推移和/或行车距离的增加保持不变；若所述衰减参数为负数，则备选场景的优先度随着时间的推移和/或行车距离的增加而增加；若所述衰减参数为正数，则备选场景的优先度随着时间的推荐和/或行车距离的增加而减小。这里，所述衰减参数可以为衰减速度。
例如，所述衰减参数可以是50每分钟，若第一分钟时，备选场景的优先度为1000，则第二分钟时，该备选场景的优先度为1000-50＝950。又如，所述衰减参数可以是50每公里，若交通工具行驶了1公里时，备选场景的优先度为1000，则交通工具行驶了三公里时，该备选场景的优先度为1000-50×2＝900。
这里，所述基于所述备选场景当前时刻的优先度，从所述备选场景中选取目标场景的一种方式是选取出当前时刻优先度最大的所述备选场景为目标场景；所述基于所述备选场景当前时刻的优先度，从所述备选场景中选取目标场景另一种方式是选取出当前时刻优先度大于一定阈值的备选场景为目标场景。
例如，在一些实施例中，基于所述备选场景当前时刻的优先度，从所述备选场景中选取目标场景，包括：
若第一备选场景的当前时刻的优先度大于所述第二备选场景的当前时刻的优先度，选取所述第一备选场景为所述目标场景。
这里，所述目标场景内所需服务包括：景点购票、住宿、用餐、听歌、关闭家电、购物，等等。
所述服务获取信息为服务所需的信息。例如，所述服务为住宿，则所述服务获取信息包括一定距离范围内的宾馆、酒店，以及所述宾馆和酒店的详细信息，等等。所述服务获取信息还可以是在预定地理位置内的兴趣点(POI)的信息；其中，一个POI表征一个商户、一个加油站、一个公交站、或一个景点，等等。
本发明实施例，由于可以根据关键信息及行程计划确定备选场景，根据所述备选场景确定目标场景，输出所述目标场景的所需服务的服务获取信息，因而是综合了用户当前所有需求而进行的服务推荐，一方面，能够选取在行程过程中符合用户的需求的服务进行推荐，从而提高服务推荐的准确性以及用户的满意度；另一方面，使得所推荐的服务具有统一的管理，不会根据场景各自需求自行推荐，不会在一定时间内推荐过多的服务获取信息，从而可以减少推荐服务的干扰信息。
且，由于可以确定备选场景的优先度及衰减参数，基于所述衰减参数对所述优先度进行衰减处理，因而当所述备选场景的优先度进行衰减处理降到一定阈值时，便不会作为目标场景考虑，不会输出提供该备选场景内所需服务的服务获取信息，从而也可以在一定程度减少过多非必要服务的消息的干扰。
在一些实施例中，所述确定所述备选场景的优先度，包括：
根据所述备选场景在所述行程计划的重要指数确定所述备选场景的初始优先度；和/或，
根据所述备选场景包括的所述关键信息所指向服务的需求程度确定所述备选场景的初始优先度。
例如，若所述备选场景涉及到人身安全，确定所述备选场景的重要指数为第一指数，确定所述备选场景的初始优化度为第一初始优先度；若所述备选场景涉及到财产安全，确定所述备选场景的重要指数为第二指数，确定所述备选场景的初始优先度为第二初始优先度；若所述备选场景涉及到用户需求，确定所述备选场景的重要指数为第三指数，确定所述备选场景的初始优化度为第三初始优先度；所述第一指数大于所述第二指数，所述第二指数大于所述第三指数；所述第一初始优先度大于所述第二初始优先度，所述第二初始优先度大于所述第三初始优先度。
又如，若所述备选场景包括的所述关键信息所指向服务的需求程度为第一紧急程度，则确定所述备选场景的初始优先度为第四初始优先度；若所述备选场景包括的所述关键信息所指向服务的需求程度为第二紧急程度，则确定所述备选场景的初始优先度为第五初始优先度；所述第一紧急程度比所述第二紧急程度紧急；所述第四初始优先度大于所述第五初始优先度。
本发明实施例可以通过备选场景在所述行程计划的重要程度以及所述备选场包括的关键信息所指向服务的需求程度来确定备选场景的初始优先度，从而可以准确确定各备选场景的初始优先度，从而为准确确定目标场景提供了依据。
在一些实施例中，所述方法还包括：
若确定当前获取的关键信息满足预定条件，停止按照所述衰减参数进行衰减处理，并根据当前获取的关键信息更新所述备选场景的优先度。
其中，所述若确定当前获取的关键信息满足预定条件，包括：
若确定行车时长超过第一时间阈值；
若确定行车位置超过第一距离阈值；
若确定行车位置处于目的位置的第二距离阈值范围内；
若确定用户行为由兴奋状态转变为疲劳状态；
若确定路况由宽松状态转变为拥堵状态；
若确定天气由第一气象转变为第二气象。
可以理解的是，在一些应用场景中，若确定行车时长超过第一时间阈值和/或行程位置超过第一距离阈值，对于用户来说，可能处于饥饿的状态，则可以根据行程时间以及行程位置来更新用餐场景的优先度；对于车辆来说，可能油表显示油缸里的油比较少了，则可以基于行车时长和/或行车位置来更新加油场景的优先度。
在另一些应用场景中，若确定所述行车位置处于目的位置的第二距离阈值范围内，如所述目的位置的为服务站，则可以根据所述行车位置来更新休息场景的优先度。
在又一些应用场景中，若确定用户行为兴奋状态转变为疲劳状态，例如根据用户每分钟眨眼次数确定用户的疲劳程度，从而基于用户每分钟眨眼次数来更新休息场景的优先度。
在又一些应用场景中，若确定路况由宽松状态转变为拥堵状态，则可以根据拥堵情况更新重新规划行程场景的优先度。
在又一些应用场景中，若确定天气由第一气象转变为第二气象，如由晴天转变为暴风雨，则可以根据所述第二气象更新搜寻服务站的优先度。
如此，本发明实施例中，可以基于当前获取的关键信息满足预定条件，即基于一些突发情况等来重新确定备选场景的优先度，从而能够进一步准确确定行程中各备选场景的优先度，为选取合适的备选场景作为目标场景提供依据。
在一些实施例中，所述方法还包括：
若在预定时长内检测到作用于所述目标场景的所述服务获取信息的用户操作，根据所述用户操作更新所述目标场景的优先度；和/或，
若在所述预定时间内未检测到作用于所述目标场景的所述服务获取信息，将所述目标场景的优先度降低到第一阈值并继续按照衰减参数对所述第一阈值进行衰减处理。
这里，若在预定时长内检测到作用于所述目标场景的所述服务获取信息的用户操作，根据所述用户操作更新所述目标场景的优先度可以是将所述目标场景的更新为0或降低所述目标场景的优先度。
这里，确定所述预定时长的一种方式为：基于当前行车速度，确定所述预定时长。例如，所述当前行车速度与所述预定时长负相关或正相关。具体如，由于行车速率越快，则对于驾驶员用户而言会专注开车，有较少的精力用于操作车载设备；故为了方便用户看到，所述行车速率会与所述预设时长正相关。而当前用户为非驾驶员用户，行车速度越快，则行车位置变化越快，从而导致所需的目标场景也会切换越快。故此时，所述当前行车速率与所述预设时长负相关。例如，若确定当前行车速度越快，确定的所述预定时长较短；若确定当前行车速度越慢，确定的所述预定时长越长。
这里，确定所述预定时长的另一种方式为：基于目标场景内所需服务的服务获取信息的处理时长，确定所述预定时长。
例如，在车载终端的显示屏上显示服务获取信息，如显示一小程序，若确定处理该小程序的处理时长为1分钟，则确定所述预定时长为1分钟。其中，确定该小程序的处理时长，可以根据之前处理该小程序的处理时长确定或者基于多个小程序的处理时长的平均值确定。
在一些应用场景中，若预定时长内检测到作用于所述目标场景的所述服务获取信息的用户操作，则确定用户已处理所述目标场景内所需服务。例如，对于离开家场景，若确定检测到用户关闭家中的灯的操作，则确定处理完了离开家场景的关闭家中灯的服务，此时可将所述离开家场景的优先度降到0，使得系统不会再输出所述离开家场景内关灯服务的服务获取信息。又如，对于车主用餐场景，若用户吃完早餐，将推荐早餐饭馆的应用程序关闭，则确定处理了车主用餐场景的服务；但是可能再过五小时，车主需要吃中餐，此时可将车主用餐场景的优先度降低到一定阈值；如此，可以使得车主用餐场景在短时间内不会再次成为目标场景，使得系统不会在短时间输出所述车主用餐场景内查找饭馆的信息。
在另一些应用场景中，若在所述预定时间内未检测到作用于所述目标场景的所述服务获取信息，则确定所述目标场景内的所需服务并不是很重要，则可以将所述目标场景的优先度降低到第一阈值，并继续按照衰减参数对降低到第一阈值的优先度进行衰减处理。例如，对于离开家场景，若确定未检测到用户关闭家中的灯的操作，则可能所述家中的灯的耗电量比较小，或者，一段时间后家庭其它成员会回家而不需要关闭家中的灯，此时所述离开家场景的优先度会降低到第一阈值，使得所述离开家场景在一定时间内不会再次成为目标场景，从而使得系统不会在一定时间内输出所述离开家场景内关灯服务的信息。
如此，本发明实施例可以根据检测到的用户操作情况，重新确定所述备选场景的优先度，从而有利于为行程过程中用户的需求更好的推荐服务。
在一些实施例中，所述方法还包括：
确定第一类用户的第一优先度；
确定第二类用户的第二优先度；所述第一优先度大于所述第二优先度；
所述输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息，包括：
输出能够提供所述目标场景内第一类用户所需服务的服务获取信息。
其中，若所述第一类用户为主驾人员，则所述第二类用户为副驾人员和/或后座人员；若第一类用户为小孩和/或老人，则所述第二类用户为大人。
例如，车辆中的用户包括主驾人员、副驾人员或后座人员，则确定主驾人员的优先级高于副驾人员和/或后座人员的优先级，可以提高驾车过程中的安全性。又如，车辆中的用户包括老人、小孩和大人，则确定老人和/或小孩的优先级高于老人，可以更有利于照顾老人和/或小孩，增加服务推荐的友好性和实用性。
在实际应用中，系统在行车过程中会不断处理所述备选场景内的所需服务，从而导致该些备选场景可能成为历史数据，以及根据行程路径的改变以及用户状态等的改变会不断有新的备选场景产生。且随着时间的推移和/或行车距离的增加，各备选场景在行程计划中所占的重要程度也会不断变化，因而需要实时改变备选场景的优先度。除了上述方案中当获取的关键信息满足预定条件等情况重新确定所备选场景的优先度外，还可以通过衰减参数逐步改变备选场景的优先度。而不同的备选参数所对应的衰减参数是不同的。
在一些实施例中，所述确定所述备选场景的衰减参数，包括以下至少之一：
根据所述备选场景的产生参数确定所述备选场景的衰减参数；所述产生参数包括：所述备选场景的产生时间和/或产生位置；
根据当前的行车时长和/或行车位置，确定所述备选场景的衰减参数；
根据所述备选场景的衰减时间范围和/或衰减时间范围对应的行程位置区间，确定所述备选场景的衰减参数。
在一些实施例中，所述确定所述备选场景的衰减参数，还可以是根据所述备选场景的初始优先度和所述备选场景的产生参数确定。
在一些实施例中，所述基于所述衰减参数对所述优先度进行衰减处理，包括：
在预定时间内基于所述衰减参数对所述初始优先度进行衰减处理。
例如，若备选场景的产生时间越晚和/或产生位置越接近目的地，将所述衰减参数的绝对值设置的越大，如此，可以越快增加或减小所述备选参数的优先度；若备选场景的产生时间越早和/或产生位置与目的地之间距离越大，将所述衰减参数的绝对值设置的越小，如此，可以越慢增加或减小所述备选参数的优先度。
又如，预估备选场景的结束时间，可以基于所述备选场景的结束时间与所述备选场景的产生时间确定衰减时间范围，基于所述衰减时间范围来确定衰减参数；其中，若确定衰减时间范围越大，可以设置衰减参数的绝对值越小；若确定衰减时间范围越小，可以设置衰减参数的绝对值越大。
本发明实施例，可以通过备选场景的初始优先度、备选场景的产生时间和/或备选场景的产生位置、当前行车时长和/或行车位置以及衰减时间范围和/或衰减时间范围对应的行程位置区间等因素来确定衰减参数，利用所述衰减参数对优先度进行衰减处理，从而能够比较准确的确定各备选场景当前时刻的优先度，从而为服务推荐提供了准确的依据。
在一些实施例中，所述输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息，还包括：
若确定检测到用于第一时刻的所述目标场景的所述服务获取信息的用户操作，则删除所述第一时刻的所述目标场景的所述服务获取信息，并输出当前时刻的所述目标场景内所需服务的服务获取信息；和/或，
若确定所述目标场景的优先度降低到第一阈值，则删除所述第一时刻的所述目标场景的所述服务获取信息，并输出当前时刻的所述目标场景内所需服务的服务获取信息；
其中，所述第一时刻早于所述当前时刻。
本发明实施例，可以在当前时刻将之前时刻已处理的目标场景内的所需服务和/或优先度已经降低到一定阈值的目标场景内所需服务的服务获取信息删除，并输出当前时刻的目标场景的所需服务的服务获取信息，能够及时更新输出用户所需服务的信息，且能够进一步降低用户不需要服务的信息的干扰。
在一些实施例中，所述基于所述备选场景当前时刻的优先度，从所述备选场景中选取目标场景，包括：
所述基于所述备选场景当前时刻的优先度，从所述备选场景中选取第一数目的目标场景；其中所述第一数目小于或等于3。
在另一些实施例中，所述输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息，包括：
输出能够提供所述第一数目的所述目标场景的所需第二数目服务的服务获取信息；其中所述第二数目与所述第一数目相等，或者，所述第二数目小于或等于2倍所述第二数目。
这里，所述第一数目和所述第二数目均为自然数。
本发明实施例，通过选取第一数目的目标场景，可以在当前时刻选取较少数量的备选场景作为目标场景，以及通过选取第二数目的服务进行推荐，可以在当前时刻获得比较少的服务获取信息；如此，能够进一步准确确定用户最需要需求的服务进行推荐；且能够减少同一时刻的服务获取信息的显示，降低过多不必要信息的干扰。
所述步骤105会按照预定时间间隔确定一个或多个目标场景，所述步骤106会根据确定的目标场景在预定个数的信息位上，输出所述服务获取信息；在输出所述服务获取信息时，会将当前目标场景的服务获取信息覆盖至少部分前一个时间间隔内的目标场景的服务获取信息，如此，在车载设备上始终输出(例如显示)的服务获取信息的个数是有限的，且是目标用户最需要的，一方面减少大量信息导致的干扰，同时使得用户需要的服务获取信息显示，方便用户基于这种服务获取信息快速启动服务提供工具，以获取对应的服务。
此处的服务提供工具包括但不限于：车载设备本地的服务获取工具，或者，与车载设备连接的远程服务端的服务获取工具。
例如，所述服务提供工具包括但不限于：本地应用、小程序、快应用、直达号、订阅号。
在一些实施例中，所述方法还包括：
若第一时刻的第三备选场景的优先度小于所述第一时刻的第一备选场景的优先度、且大于所述第一时刻的第二备选场景的优先度，确定所述第三备选场景为所述第一时刻的待选目标场景；所述待选目标场景为第二时刻的目标场景；所述第二时刻晚于所述第一时刻。
本发明实施例可以通过在第一时刻确定优先度最高的第一备选场景为目标场景的同时，确定优先度低于第一备选场景但高于其它备选场景(第二备选场景)的第二备选场景为待目标场景，即触发该第二备选场景为下一个时刻的目标场景。
在一些实施例中，所述根据所述关键信息及行程计划确定备选场景，包括：
根据所述关键信息及行程计划构建场景树，所述场景树包括：第一类场景；所述场景树还包括第二类场景和/或第三类场景；所述第二类场景和/或所述第三类场景基于产生时间位于所述第一类场景的两侧；所述第一类场景是基于基本的行车状态信息产生的；
其中，所述第一类场景的衰减参数为零；
所述第二类场景的衰减参数为负数，所述第二类场景的优先度随着行车距离的增加基于对应的衰减参数增大；
所述第三类场景的衰减参数为正数，所述第三类场景的优先度随着行车距离的增加基于对应的衰减参数减小。
在一实施例中，所述第二类场景是基于行车计划行程和/或行车目的产生的。
如图2所示，公开了一种基于自驾游的场景树，所述场景树为刚出小区时产生的场景树；其中，一般外出场景为第一类场景；自驾游主场景为第二类场景；离开家以及行程01为第三类场景，所述行程01为刚出小区场景。
其中，所述自驾游主场景的当前时刻的优先度为80；所述自驾游主场景的衰减参数为-100，所述自驾游主场景的优先度随着行程距离的增加基于对应的衰减参数-100而增加；所述自驾游主场景的关键信息包括：行程开始时间、出发地点和目的地点；所述行程开始时间的关键度为1000，所述出发地点的关键度为1000，所述目的地点的关键度为1000。
所述一般外出场景的当前时刻的优先度为1000；所述一般外出场景的衰减参数为0，所述一般外出场景的优先度随着行程距离的增加基于对应的衰减参数0而不变；所述一般外出场景的关键信息包括：环境信息、汽车初始状态和车主状态；所述环境信息的关键度为1000，所述汽车初始状态的关键度为1000，所述车主状态的关键度为1500。
所述离开家当前时刻的优先度为1200；所述离开家的衰减参数为100，所述离开家的优先度随着行程距离的增加基于对应的衰减参数100而减小；所述离开家的关键信息包括：离开时间和家电状态；所述离开时间的关键度为1000，所述家电状态的关键度为1000。
所述行程01的当前时刻的优先度为80；所述行程01的衰减参数为50，所述行程01的优先度随着行程距离的增加基于对应的衰减参数50而减小；所述行程01的关键信息包括：开始时间和开始地点；所述开始时间的关键度为1000，所述开始地点的关键度为1000。
本发明实施例中，在刚出小区时，所述离开家的当前时刻的优先度1200是大于其它的场景的当前时刻的优先度的，因而选取离开家为当前时刻的目标场景；向所述离开家的场景推荐服务；根据离开家的关键信息中的家电状态，确定所需服务为需要远程关闭家中电器；根据小区中的兴趣点POI，将控制相应品牌智能家电的小程序输出到车载显示屏中，以向用户推荐远程关闭家中电器的服务。
在本发明实施例中，在刚出小区时，所述一般外出场景的当前时刻的优先度1000虽然小于所述离开家的当前时刻的优先度1200，但所述一般外出场景的当前时刻的优先度1000是大于自驾游主场景的优先度80及行程01的优先度80的，因而也可选择将所述一般外出场景作为当前时刻的目标场景；向所述一般外出场景推荐服务；根据车主状态为未吃早餐的状态，确定所需服务为需要早餐服务；根据沿途的早餐POI以及车主的偏好信息，将带有早餐Tag的小程序输出到车载显示屏中，以向用户推荐早餐服务。
在一些实施例中，所述方法还包括：
若确定所述第三类场景的优先度小于第二阈值，从所述场景树中删除所述第三类备选场景。
这里，若确定第三类场景的优先度小于第三阈值，所述第三阈值大于所述第二阈值，也可以在第一预设时间内保留所述第三类场景。
这里，所述第三类场景的优先度小于第二阈值，可以是通过衰减参数对所述第三类场景的优先度进行衰减处理而获得小于第二阈值的优先度；或者，可以是通过重新确定所述第三类场景的优先度而获得小于第二阈值的优先度。
在一些应用场景中，第三类场景在衰减时间范围内会随着衰减参数对所述第三类场景优先度的衰减处理而使得所述第三类场景的优先度减少，当所述第三类场景的优先度减少到一定阈值时，表明所述第三类场景的权重比较小，所述第三类场景可以从场景树中删除。
例如，如图3所示，公开了一种基于自驾游的场景树，所述场景树为停在麦当劳20分钟后继续行驶、接近第一个景点的场景树；其中，一般外出场景为第一类场景；自驾游主场景为第二类场景；离开家、行程01以及行程02为第三类场景；所述行程01为刚出小区场景，所述行程02为吃过早餐继续上路的场景。
需要指出的是：在所述场景树中，用户行程已离开家一段距离了，智能家电已经处理过，因而所述离开家的场景的优先度衰减到0；如此，离开家的场景对所述场景树没有参考价值，可将该离开家从所述场景树中删除。当然，也可将所述离开家的场景保留在所述场景树中，只是所述离开家的场景的优先度、衰减参数等对所述场景树没有参考价值。而行程1虽然随着时间的推移和/或行程距离的增加已称为历史数据，但是由于行程1中的关键信息，例如开始时间和/或开始地点对整个所述场景树仍有参考价值，因而所述行程01的优先度重新确定为20，此时，将所述行程01仍然保存在所述场景树中。
在所述场景树中，在吃过早餐、继续上路时，所述一般外出场景的当前时刻的优先度降低到800；所述自驾游主场景的当前时刻的优先度增加到1000；如此，所述自驾游主场景的当前时刻的优先度是大于其它的场景的当前时刻的优先度的，因而选取自驾游主场景为当前时刻的目标场景；根据自驾游主场景的关键信息中的目的地点，确定用户所需的服务是购票服务；根据途径景点POI，基于口碑排序最优购票小程序；将所述最优购票小程序输出到车载显示屏中，以向用户推荐购票的服务。
本发明实施例中，可以构建一个实时更新的场景树，根据关键信息等确定各类场景的优先度、衰减参数以及各类场景中关键信息的关键度；可以通过场景树这种结构化的方式更加清晰、准确的确定目标场景，追踪行程中的主要场景，遗忘无用的备选场景；从而能实现选取更加符合用户需求的服务进行推荐。
在一些实施例中，所述目标场景的关键信息包括第一关键子信息和第二关键子信息；
所述输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息，包括：
若所述第一关键子信息的关键度与所述第二关键子信息的关键度的差值小于第三阈值、且所述第一关键子信息的关键度大于所述第二关键子信息的关键度，基于所述第一关键子信息输出所需服务的服务获取信息；或者，
若所述第一关键子信息的关键度与所述第二关键子信息的关键度的差值小于第三阈值，基于所述第一关键子信息和所述第二关键子信息输出所述所需服务的服务获取信息；
其中，所述关键度用于表征所述关键信息所指向服务的需求程度。
例如，一般外出场景的关键信息包括：汽车初始状态和车主状态；其中，在第一时刻，车主未吃早餐；所述汽车已行驶100公里，需要加油；所述第三阈值为200；所述汽车初始状态的关键度为1400；所述车主状态的关键度为1500；所述汽车初始状态的关键度与车主状态的关键度的差值100小于所述第三阈值200；如此，可以基于所述汽车初始状态及车主状态输出所需服务的服务获取信息，即可以输出既能满足吃早餐又能满足加油的服务站的服务获取信息。
在第二时刻，若车主已吃完早餐，而汽车并未加油；所述汽车初始状态的关键度为1400，所述车主状态的关键度为100；所述汽车初始状态的关键度与所述车主状态的关键度之间的差值1300大于所述第二阈值200、且所述汽车初始状态的关键度大于所述车主状态的关键度；如此，可以基于所述汽车初始状态输出所需服务的服务获取信息，即可以输出满足加油的加油站的服务获取信息。
在一些实施例中，所述输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息，包括：
输出能够提供所述目标场景内所需服务的小程序的信息；和/或，
输出能够提供所述目标场景内所需服务的快应用的信息。
这里，所述小程序为不需要下载安装即可使用的应用程序。例如，微信中的切水果娱乐版、成语秀才、唯品会、拼多多，等等。
这里，所述快应用为不需要下载安装即点即用的应用程序。例如，腾讯新闻的快应用、饿了么外卖的快应用、京东购物的快应用，等等。
本发明实施例中，可以推荐不需要下载安全即可使用的小程序和/或快应用，基于所述小程序和/或快应用输出所需服务的服务获取信息；如此，可在操作系统层面实现用户需求与应用服务之间的无缝连接，提升用户的使用体验和应用服务的转换效率。
在一些实施例中，所述输出能够提供所述目标场景内所需服务的获取信息，包括：
这里，所述服务提供工具能够提供所述所需服务的信息。
在一些实施例中，所述输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务提供工具的信息，包括：
若确定所述目标场景内所需的服务为第一服务，输出能够提供所述目标场景内所需第一服务对应的服务提供工具的第一服务单元的信息；或者，
若确定所述目标场景内所需的服务为第二服务，输出能够提供所述目标场景内所需第二服务对应的服务提供工具的第二服务单元的信息。
在实际应用中，在交通工具的车载终端中安装小程序管理平台；所述小程序管理平台用于管理小程序和/或快应用和/或本地APP，将所述小程序和/或快应用和/或本地APP根据其功能和/或应用的不同拆分为不同的小程序服务单元；并用标识符唯一标识所述小程序服务单元。
例如，饿了么小程序，可以将所述饿了么小程序拆分为首页单元、发现单元、订单单元、付款单元；所述首页单元用于展现所述饿了么平台中商家类型及所述商家类型对应的商户；所述发现单元用于展现用户感兴趣的商户；所述订单单元用于展现用户历史订单详情；所述付款单元用于展现用户待付款的订单。若确定所述目标场景内所需服务为用户点餐服务，则可输出饿了么小程序中首页单元的信息，如此，用户可基于首页单元展现的内容获取各个商户的信息；若确定所述目标场景内所述需服务为用户点餐后付款服务，则可输出饿了么小程序中付款单元的信息，如此，用户可基于付款单元的内容获取订单付款的信息。
又如，请再次参见图2，在刚出小区时，选取所述离开家为当前时刻的目标场景。当输出能够提供所述离开家内所需关闭家中电器的服务获取信息时，可以输出小程序中关闭相应家中电器的应用界面，而不必从小程序的主界面开始推荐、再基于主界面进入关闭相应家中电器的应用界面。
本发明实施例，可以将小程序拆解为细粒度单元，并用标识符标识所述小程序的各服务单元；如此，在服务推荐时，能够让用户聚焦在最需要的服务点上，而不必感知完成的小程序或者服务包；从而可以简化用户的操作，进一步提升用户的体验。同时，还能够提高车载终端的智能化。
在一些实施例中，所述方法还包括：
根据用户的第一信息构建用户画像；所述第一信息包括：用户偏好信息及用户厌恶信息的至少其中之一；
根据车辆的第二信息构建车辆画像；所述第二信息包括：车辆性能信息及车辆惯性信息的至少其中之一；
所述输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息，包括：
根据所述用户画像和/或车辆画像，输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息。
其中，所述用户偏好信息可以包括用户偏好中餐还是西餐，用户偏好小旅馆还是大酒店，用户偏好沿途是乡村风景还是城市风景，或用户偏好那种类型歌曲，等等。
所述用户的厌恶信息可以包括用户不喜欢的住宿条件，或不喜欢出行的天气，或用户不喜欢的行车地形，等等。
所述车辆性能信息包括：动力性、燃油经济性、制动性、或操控稳定性，等等；所述车辆性能信息还包括天窗、车窗、或车门等的性能信息。
所述车辆惯性信息包括：车辆适用加几号汽油、车辆适用行车的地形、或车辆持续行车时长，等等。
本发明实施例中，可以进一步考虑用户的偏好、车辆实际性能和/或车辆被惯性使用习惯等来考虑用户需求的服务推荐，能够进一步提升用户体验，从而提高用户的满意度。
以下通过具体实施例对本发明实施例的技术方案作进一步说明。
如图4所示，提供了一种信息处理方法，所述方法包括以下步骤。
这里需要指出的是：以下信息处理方法应用于车联网系统，所述车联网系统包括车机、车载远程信息处理箱(Telematics BOX，TBox)、后台系统；其中，所述车机中至少包括显示屏，用于显示车辆信息和/或服务获取信息；所述TBox用于所述车机与所述后台系统进行通信；所述后台系统包括物联网(IOT)系统、埋点系统、表情分析引擎、环境聚合引擎、小程序管理后台、场景引擎；上述实施例中的所述车载终端包括本发明实施例的所述车机、所述TBox和所述后台系统；所述车联网系统还可以包括远端服务器。
步骤S21a，车载终端获取车辆的位置信息和/或车辆的状态信息；所述车载终端获取作用于所述车载终端的应用程序的交互指令；所述车载终端获取车主面部表情，并基于所述车主面部表情获得车主状态信息。
这里，所述车辆的位置信息包括但不限于以下至少之一：车辆当前时刻与开始地点的距离，车辆所处的经纬度。所述车辆的状态信息包括但不限于以下至少之一：油门状态信息、刹车状态信息、车窗状态信息、天窗状态信息、或空调状态信息。所述交互指令包括：语音指令和/或车辆控制指令，等等。
步骤S21b，所述车载终端获取天气信息；所述车载终端获取路况信息和/或地形信息。
可选地，所述车载终端可以基于天气预报软件获取天气信息；或者，可以通过物联网系统获取天气信息；其中，所述物联网系统中包括传感器和/或图像采集组件；所述传感器用于采集车外温度和/或湿度；所述图像采集组件用于采集车外的天气图像，基于所述天气图像获得天气信息。
可选地，所述车载终端通过导航软件获得路况信息和/或地形信息；或者，车载终端可以通过图像采集组件采集车外路况图像，基于所述路况图像获得路况信息和/或地形信息。
步骤S22a，所述车载终端将所述车辆的位置信息和/或车辆的状态信息、所述交互指令及所述车主状态信息发送给实时计算平台；所述实时计算平台基于所述车辆的位置信息和/或车辆的状态信息、所述交互指令及所述车主状态信息确定第一关键信息。
这里，所述实时计算平台可以为云端服务器平台；或者，所述实时计算平台可以为车载终端内部的计算平台。
步骤S22b，所述车载终端聚合所述天气信息和/或所述路况信息，确定第二关键信息。
步骤S22c，所述车载终端基于用户的偏好信息确定用户画像；所述车载终端基于车辆性能信息和/或车辆惯性信息确定车辆画像。
步骤S23，所述车载终端基于所述第一关键信息、所述第二关键信息构建场景树；所述场景树包括主场景和至少一个分支场景。
步骤S24，所述车载终端获取小程序；并将所述小程序拆分为至少两个小程序服务单元；对所述至少小程序两个服务单元用标识符进行标记。
步骤S25，所述车载终端选择具有标识符的所述小程序服务单元。
步骤S26，所述车载终端选择场景树中优先度最高的场景；基于所述优先度最高的场景以及用户画像和/或车辆画像选择所述优先度最高的场景内所需服务的所述小程序服务单元。
步骤S27，所述车载终端将所述小程序服务单元信息输出显示在所述车机的显示屏上。
本发明实施例，可以综合车辆的位置信息、车辆的状态信息、天气信息、路况信息、应用程序内交互指令和/或车主状态信息构建场景树中的场景，从而比较全面的考虑了各种影响场景的因素，构建了比较全面的场景树；且，能够实时更新关键信息，从而实时追踪有用数据、遗忘无用的历史数据，从而能够更加清晰、准确的确定出行程过程中的所需要推荐的场景。
本发明实施例，还基于用户画像和/或车辆画像，从而能够选择更为合适的场景内所需服务的服务获取信息。
本发明实施例，还可以将小程序拆解为细粒度单元，并用标识符标识所述小程序的各服务单元，向所述车机的显示屏输出对应服务的小程序服务单元；从而在服务推荐时，能够让用户聚焦在最需要的服务点上，而不必感知完成的小程序或者服务包；从而可以简化用户的操作，进一步提升用户的体验。同时，还能够提高车载终端的智能化。
这里需要指出的是：以下信息处理装置项的描述，与上述信息处理方法项描述是类似的，同方法的有益效果描述，不做赘述。对于本发明信息处理装置实施例中未披露的技术细节，请参照本发明信息处理方法实施例的描述。
如图5所示，本发明实施例还提供了一种信息处理装置，所述装置包括：获取单元51、第一确定单元52、第二确定单元53、衰减单元54、第三确定单元55和输出单元56；其中，
所述获取单元51，用于获取关键信息；
所述第一确定单元52，用于根据所述关键信息及行程计划确定备选场景；所述备选场景包括至少一个所述关键信息；
所述第二确定单元53，用于确定所述备选场景的优先度及衰减参数；
所述衰减单元54，用于基于所述衰减参数对所述优先度进行衰减处理；
所述第三确定单元55，用于基于所述备选场景当前时刻的优先度，从所述备选场景中选取目标场景；
所述输出单元56，用于输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息。
在一些实施例中，所述第二确定单元53，用于根据所述备选场景在所述行程计划的重要指数确定所述备选场景的初始优先度；和/或，
用于根据所述备选场景包括的所述关键信息所指向服务的需求程度确定所述备选场景的初始优先度。
在一些实施例中，所述第二确定单元53，还用于若确定当前获取的关键信息满足预定条件，停止按照所述衰减参数进行衰减处理，并根据当前获取的关键信息更新所述备选场景的优先度。
在一些实施例中，所述第二确定单元53，还用于若在预定时长内检测到作用于所述目标场景的所述服务获取信息的用户操作，根据所述用户操作更新所述目标场景的优先度；和/或，
用于若在所述预定时间内未检测到作用于所述目标场景的所述服务获取信息，将所述目标场景的优先度降低到第一阈值并继续按照衰减参数对所述第一阈值进行衰减处理。
在一些实施例中，所述第二确定单元53，用于以下至少之一：
根据所述备选场景的产生参数确定所述备选场景的衰减参数；所述产生参数包括：所述备选场景的产生时间和/或产生位置；
根据当前的行车时长和/或行车位置，确定所述备选场景的衰减参数；
根据所述备选场景的衰减时间范围和/或衰减时间范围对应的行程位置区间，确定所述备选场景的衰减参数。
在一些实施例中，所述第一确定单元52，用于若第一时刻的第三备选场景的优先度小于所述第一时刻的第一备选场景的优先度、且大于所述第一时刻的第二备选场景的优先度，确定所述第三备选场景为所述第一时刻的待选目标场景；所述待选目标场景为第二时刻的目标场景；所述第二时刻晚于所述第一时刻。
在一些实施例中，所述第一确定单元52，用于根据所述关键信息及行程计划构建场景树，所述场景树包括：第一类场景；所述场景树还包括第二类场景和/或第三类场景；所述第二类场景和/或所述第三类场景基于产生时间位于所述第一类场景的两侧；所述第一类场景是基于基本的行车状态信息产生的；
其中，所述第一类场景的衰减参数为零；
所述第二类场景的衰减参数为负数，所述第二类场景的优先度随着行车距离的增加基于对应的衰减参数增大；
所述第三类场景的衰减参数为正数，所述第三类场景的优先度随着行车距离的增加基于对应的衰减参数减小。
在一些实施例中，所述第一确定单元52，还用于若确定所述第三类场景的优先度小于第二阈值，从所述场景树中删除所述第三类备选场景。
在一些实施例中，所述目标场景的关键信息包括第一关键子信息和第二关键子信息；
所述输出单元56，用于若所述第一关键子信息的关键度与所述第二关键子信息的关键度的差值小于第三阈值、且所述第一关键子信息的关键度大于所述第二关键子信息的关键度，基于所述第一关键子信息输出所需服务的服务获取信息；或者，
用于若所述第一关键子信息的关键度与所述第二关键子信息的关键度的差值小于第三阈值，基于所述第一关键子信息和所述第二关键子信息输出所述所需服务的服务获取信息；
其中，所述关键度用于表征所述关键信息所指向服务的需求程度。
在一些实施例中，所述输出单元56，用于输出能够提供所述目标场景内所需服务的小程序的信息；和/或，
用于输出能够提供所述目标场景内所需服务的快应用的信息。
在一些实施例中，所述第一确定单元52，还用于根据用户的第一信息构建用户画像；所述第一信息包括：用户偏好信息及用户厌恶信息的至少其中之一；根据车辆的第二信息构建车辆画像；所述第二信息包括：车辆性能信息及车辆惯性信息的至少其中之一；
所述输出单元56，用于根据所述用户画像和/或车辆画像，输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息。
在一些实施例中，所述获取关键信息包括以下至少之一：
采集当前行车信息并基于所述行车信息，获取关键信息；
采集用户行为数据并基于所述行为数据，获取关键信息；
采集环境信息并基于所述环境信息，获取关键信息。
如图6所示，本发明实施例还公开了一种交通工具，所述交通工具包括：处理器61和用于存储能够在处理器61上运行计算机服务的存储器62，其中所述处理器61用于运行所述计算机服务时，实现应用于所述交通工具的所述的信息处理方法。
在一些实施例中，本发明实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double DataRate SDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DRRAM)。本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
而处理器可能种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
在一些实施例中，本文描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits，ASIC)、数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、数字信号处理设备(DSP Device，DSPD)、可编程逻辑设备(ProgrammableLogic Device，PLD)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。
对于软件实现，可通过执行本文所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现本文所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。
本发明又一实施例提供了一种计算机存储介质，该计算机可读存储介质存储有可执行程序，所述可执行程序被处理器执行时，可实现应用于所述交通工具的信息处理方法的步骤。例如，如图1-图4所示的方法中的一个或多个。
在一些实施例中，所述计算机存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是：本发明实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (14)
1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取关键信息；
根据所述关键信息及行程计划确定备选场景；所述备选场景包括至少一个所述关键信息；
确定所述备选场景的优先度及衰减参数；
基于所述衰减参数对所述优先度进行衰减处理；
基于所述备选场景当前时刻的优先度，从所述备选场景中选取目标场景；
输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述确定所述备选场景的优先度，包括：
根据所述备选场景在所述行程计划的重要指数确定所述备选场景的初始优先度；和/或，
根据所述备选场景包括的所述关键信息所指向服务的需求程度确定所述备选场景的初始优先度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若确定当前获取的关键信息满足预定条件，停止按照所述衰减参数进行衰减处理，并根据当前获取的关键信息更新所述备选场景的优先度。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若在预定时长内检测到作用于所述目标场景的所述服务获取信息的用户操作，根据所述用户操作更新所述目标场景的优先度；和/或，
若在所述预定时间内未检测到作用于所述目标场景的所述服务获取信息，将所述目标场景的优先度降低到第一阈值并继续按照衰减参数对所述第一阈值进行衰减处理。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，
所述确定所述备选场景的衰减参数，包括以下至少之一：
根据所述备选场景的产生参数确定所述备选场景的衰减参数；所述产生参数包括：所述备选场景的产生时间和/或产生位置；
根据当前的行车时长和/或行车位置，确定所述备选场景的衰减参数；
根据所述备选场景的衰减时间范围和/或衰减时间范围对应的行程位置区间，确定所述备选场景的衰减参数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若第一时刻的第三备选场景的优先度小于所述第一时刻的第一备选场景的优先度、且大于所述第一时刻的第二备选场景的优先度，确定所述第三备选场景为所述第一时刻的待选目标场景；所述待选目标场景为第二时刻的目标场景；所述第二时刻晚于所述第一时刻。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述根据所述关键信息及行程计划确定备选场景，包括：
根据所述关键信息及行程计划构建场景树，所述场景树包括：第一类场景；所述场景树还包括第二类场景和/或第三类场景；所述第二类场景和/或所述第三类场景基于产生时间位于所述第一类场景的两侧；所述第一类场景是基于基本的行车状态信息产生的；
其中，所述第一类场景的衰减参数为零；
所述第二类场景的衰减参数为负数，所述第二类场景的优先度随着行车距离的增加基于对应的衰减参数增大；
所述第三类场景的衰减参数为正数，所述第三类场景的优先度随着行车距离的增加基于对应的衰减参数减小。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，
若确定所述第三类场景的优先度小于第二阈值，从所述场景树中删除所述第三类备选场景。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述目标场景的关键信息包括第一关键子信息和第二关键子信息；
所述输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息，包括：
若所述第一关键子信息的关键度与所述第二关键子信息的关键度的差值小于第三阈值、且所述第一关键子信息的关键度大于所述第二关键子信息的关键度，基于所述第一关键子信息输出所需服务的服务获取信息；或者，
若所述第一关键子信息的关键度与所述第二关键子信息的关键度的差值小于第三阈值，基于所述第一关键子信息和所述第二关键子信息输出所述所需服务的服务获取信息；
其中，所述关键度用于表征所述关键信息所指向服务的需求程度。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息，包括：
输出能够提供所述目标场景内所需服务的小程序的信息；和/或，
输出能够提供所述目标场景内所需服务的快应用的信息。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据用户的第一信息构建用户画像；所述第一信息包括：用户偏好信息及用户厌恶信息的至少其中之一；
根据车辆的第二信息构建车辆画像；所述第二信息包括：车辆性能信息及车辆惯性信息的至少其中之一；
所述输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息，包括：
根据所述用户画像和/或车辆画像，输出能够提供所述目标场景内所需服务的服务获取信息。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述获取关键信息包括以下至少之一：
采集当前行车信息并基于所述行车信息，获取关键信息；
采集用户行为数据并基于所述行为数据，获取关键信息；
采集环境信息并基于所述环境信息，获取关键信息。
13.一种交通工具，其特征在于，所述交通工具包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行计算机服务的存储器，其中所述处理器用于运行所述计算机服务时，实现权利要求1-12任一项所述的信息处理方法。
14.一种存储介质，所述存储介质中有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令被处理器执行实现权利要求1-12任一项所述的信息处理方法。
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Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111125558A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-08 | 上海擎感智能科技有限公司 | 出行推荐方法、系统、计算机可读存储介质及移动终端 |
| CN111143710A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-05-12 | 上海擎感智能科技有限公司 | 基于快应用的沿途获取饮食服务的方法、终端及存储介质 |
| CN112578713A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 车辆信息处理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN112712391A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-27 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种服务推送方法、装置、电子设备以及存储介质 |
| CN113140107A (zh) * | 2020-03-30 | 2021-07-20 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 交通信息处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
| CN114407652A (zh) * | 2022-01-19 | 2022-04-29 | 亿咖通(湖北)技术有限公司 | 一种信息显示方法、装置和设备 |
| CN115221426A (zh) * | 2022-04-18 | 2022-10-21 | 广州汽车集团股份有限公司 | 一种多场景服务显示方法及系统 |
| CN115303290A (zh) * | 2022-10-09 | 2022-11-08 | 北京理工大学 | 车辆混合关键级系统的系统关键级切换方法及系统 |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7885218B2 (en) * | 2005-10-03 | 2011-02-08 | Mitsubishi Kabushiki Kaisha | On-vehicle variable priority information terminal |
| US20130290898A1 (en) * | 2011-01-12 | 2013-10-31 | Beijing Lenovo Software Ltd. | Method for presenting prompt message, terminal and server |
| CN104598602A (zh) * | 2015-01-27 | 2015-05-06 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 通过计算机实现的基于场景的信息推荐方法及装置 |
| CN106126307A (zh) * | 2016-07-15 | 2016-11-16 | 乐视控股（北京）有限公司 | 一种显示方法和装置 |
| CN106649502A (zh) * | 2016-10-12 | 2017-05-10 | 卡桑德电子科技（扬州）有限公司 | 一种主动推送服务和功能的智能车载多媒体系统及方法 |
| CN106953888A (zh) * | 2017-01-25 | 2017-07-14 | 斑马信息科技有限公司 | 信息推送系统和方法 |
| CN107092609A (zh) * | 2016-05-10 | 2017-08-25 | 口碑控股有限公司 | 一种信息推送方法及装置 |
| CN107301585A (zh) * | 2017-06-06 | 2017-10-27 | 北京溢思得瑞智能科技研究院有限公司 | 一种基于实时动态交互式场景应用的推荐方法、系统及设备 |
| CN107391098A (zh) * | 2016-05-17 | 2017-11-24 | 谷歌公司 | 管理车辆中的消息 |
| CN107547578A (zh) * | 2016-06-23 | 2018-01-05 | 斑马网络技术有限公司 | 数据的推送方法、装置和设备 |
| CN107800793A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-03-13 | 江苏大学 | 车联网环境下行车音乐主动推送系统 |
| CN107846463A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-03-27 | 北京摩拜科技有限公司 | 信息推送方法、服务器、客户端及车辆系统 |
-
2019
- 2019-04-12 CN CN201910295534.4A patent/CN110147492B/zh active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7885218B2 (en) * | 2005-10-03 | 2011-02-08 | Mitsubishi Kabushiki Kaisha | On-vehicle variable priority information terminal |
| US20130290898A1 (en) * | 2011-01-12 | 2013-10-31 | Beijing Lenovo Software Ltd. | Method for presenting prompt message, terminal and server |
| CN104598602A (zh) * | 2015-01-27 | 2015-05-06 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 通过计算机实现的基于场景的信息推荐方法及装置 |
| CN107092609A (zh) * | 2016-05-10 | 2017-08-25 | 口碑控股有限公司 | 一种信息推送方法及装置 |
| CN107391098A (zh) * | 2016-05-17 | 2017-11-24 | 谷歌公司 | 管理车辆中的消息 |
| CN107547578A (zh) * | 2016-06-23 | 2018-01-05 | 斑马网络技术有限公司 | 数据的推送方法、装置和设备 |
| CN106126307A (zh) * | 2016-07-15 | 2016-11-16 | 乐视控股（北京）有限公司 | 一种显示方法和装置 |
| CN106649502A (zh) * | 2016-10-12 | 2017-05-10 | 卡桑德电子科技（扬州）有限公司 | 一种主动推送服务和功能的智能车载多媒体系统及方法 |
| CN106953888A (zh) * | 2017-01-25 | 2017-07-14 | 斑马信息科技有限公司 | 信息推送系统和方法 |
| CN107301585A (zh) * | 2017-06-06 | 2017-10-27 | 北京溢思得瑞智能科技研究院有限公司 | 一种基于实时动态交互式场景应用的推荐方法、系统及设备 |
| CN107800793A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-03-13 | 江苏大学 | 车联网环境下行车音乐主动推送系统 |
| CN107846463A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-03-27 | 北京摩拜科技有限公司 | 信息推送方法、服务器、客户端及车辆系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| SVETLANA KIM等: "A Service Recommended Model Based on User Scenario Using Fusion Context-Awareness", 《5TH FTRA INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA AND UBIQUITOUS ENGINEERING》 * |
| 孟祥旭: "基于位置的移动信息服务技术与应用研究", 《中国博士学位论文全文数据库 (信息科技辑)》 * |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111143710A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-05-12 | 上海擎感智能科技有限公司 | 基于快应用的沿途获取饮食服务的方法、终端及存储介质 |
| CN111125558A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-08 | 上海擎感智能科技有限公司 | 出行推荐方法、系统、计算机可读存储介质及移动终端 |
| CN113140107A (zh) * | 2020-03-30 | 2021-07-20 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 交通信息处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
| CN112578713A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 车辆信息处理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN112578713B (zh) * | 2020-12-15 | 2022-11-01 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 车辆信息处理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN112712391A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-27 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种服务推送方法、装置、电子设备以及存储介质 |
| CN114407652A (zh) * | 2022-01-19 | 2022-04-29 | 亿咖通(湖北)技术有限公司 | 一种信息显示方法、装置和设备 |
| CN114407652B (zh) * | 2022-01-19 | 2024-04-12 | 亿咖通(湖北)技术有限公司 | 一种信息显示方法、装置和设备 |
| CN115221426A (zh) * | 2022-04-18 | 2022-10-21 | 广州汽车集团股份有限公司 | 一种多场景服务显示方法及系统 |
| CN115303290A (zh) * | 2022-10-09 | 2022-11-08 | 北京理工大学 | 车辆混合关键级系统的系统关键级切换方法及系统 |
| CN115303290B (zh) * | 2022-10-09 | 2022-12-06 | 北京理工大学 | 车辆混合关键级系统的系统关键级切换方法及系统 |
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| Publication number | Publication date |
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