CN111868762A - 基于接近度的共享交通工具预约 - Google Patents

Abstract

各种各样的途径允许基于用户与共享交通站点的接近度来进行共享交通工具的预约和相关动作。关于所述用户的计算设备的数据被接收，例如车辆、移动设备、互联网连接设备或蜂窝网络连接设备。多种途径可以使用多种数据格式，包括图像数据、位置坐标或无线传输的数据。基于这样的数据和一定标准(例如与站点的阈值接近度)，确定所述用户的账户状态，并授权对所述账户的访问。通过所述账户，可以采取多种动作，包括自动触发交通方式预约或返还，提示用户预约或返还所述共享交通工具，或者根据与所述交通工具预约相关联的费用向用户借记。此外，可以应用神经网络技术来训练模型用于生成相关推荐。

Description

基于接近度的共享交通工具预约

背景技术

随着城市变得越来越复杂，人口不断增长，流动性越来越强，对交通工具和相关基础设施的需求也在增加。并且，随着生活方式变得越来越有活力，人和地点的联系变得前所未有的紧密。人们经常因为各种各样的原因，比如工作、社交和娱乐，需要在城市内部和城市之间穿行。出行的频率和时间安排也可能有很大的不同，无论是日常通勤、定期活动还是说走就走的短程旅行。无论出行距离、目的地或时间如何，人们都希望在期望的时间自由移动并到达期望的位置。交通和移动系统是实现这种生活方式的基础。

然而，传统的交通工具和流动性已不再适合满足当前和未来城市及其人口的资源限制和其他需求。例如，随着人们之间的联系越来越紧密，由于大型集会，如有组织的活动，或者由于通过社交媒体迅速激发的自发集会，以及现代社会特有的其他现象，可能经常会有交通流量涌入某个地区。交通系统和方式需要足够强大，以应对不断变化的需求，同时在现有基础设施的限制下运作。然而，随着人口的增长，更多的土地被用来建造住房、办公室和零售空间，以满足日益增长的人口的需求。可供停车的空间可能会减少，但汽车的数量可能会增加。这种资源限制意味着必须设计和创新额外的交通和移动技术，以提高效率，提供满足当前和未来人口需求的动态服务，同时减少这样做所需的资源。

在当今这个注重环境的时代，特别需要替代的交通方式。替代交通方式有助于减少汽车排放污染，同时促进健身并避免昂贵的燃料支出。在城市和郊区，交通方式共享计划，如脚踏车(自行车)共享计划，已经实施并正在取得成功。这种项目本质上是提供出租或出借服务，通过这种服务，脚踏车可以在短期内提供给个人共享，通常是收费的。服务订阅可以是可用的。然而，很难找到一个脚踏车站点，或者至少是一个有脚踏车可用的站点——有时潜在的骑手到达一个站点时，自行车可能已经被骑走了。此外，由于共享服务的使用通常需要支付费用或至少押金，潜在的骑手通常必须记得携带足够的资金或以其他方式进行必要支付的手段。

附图说明

将参考附图描述根据本公开的各种实施例，在附图中：

图1示出了可以根据本公开的各种实施例实现本系统和方法的示例环境；

图2示出了根据本公开的各种实施例的用于基于接近度的交通方式预约的代表性方法的流程；

图3A示出了根据本公开的各种实施例的具有基于站点的智能的智能共享脚踏车系统的示例；

图3B示出了根据本公开的各种实施例的具有基于自行车的智能的智能共享脚踏车系统的示例；

图4示出了根据本公开的各种实施例的用于基于接近度的交通方式预约的示例界面；

图5示出了根据本公开的各种实施例的使用面部识别的身份验证和账户关联的示例实现方式；

图6A和图6B示出了可以根据本公开的各种实施例使用的示例计算设备的部件；并且

图7示出了其中可以实现本公开的各种实施例的各方面的示例环境。

具体实施方式

在以下描述中，将描述各种实施例。出于解释的目的，将阐述具体的配置和细节，以便提供对实施例的透彻理解。然而，本领域技术人员还将明白，可以在没有这些具体细节的情况下实践这些实施例。此外，可以省略或简化公知的特征，以便不使所描述的实施例变得模糊。在这种情况下，应理解，对于本文所讨论的任何过程，在各种实施例的范围内可存在以类似或替代性顺序或者并行地执行的另外的、更少的或替代性步骤。

根据本公开的各种实施例的系统和方法可以克服在交通工具预约的传统途径中经历的一个或多个前述和其他缺陷。具体而言，各种实施例提供了基于用户和/或与用户相关联的用户计算设备与交通站点的接近度来自动预约交通设备(例如，自行车或汽车)的使用。例如，在一个实施例中，可以接收用户的数据，例如包括用户的表示的图像数据或关于用户的计算设备的数据，所述计算设备例如是具有车载计算能力的车辆、移动设备、互联网连接设备或蜂窝网络连接设备。所述数据可以以多种格式获得，包括例如从与用户计算设备通信的相机获得的图像数据、诸如全球定位系统(GPS)导航系统数据的位置坐标、或者诸如无线互联网(WiFi)或蜂窝网络数据的无线传输数据。

基于这样的数据和对一定标准(例如到共享交通站点的阈值接近度)的满足，确定用户的账户状态，并且可以授权注册用户对其的访问。通过注册用户的账户，可以采取多种动作，包括自动触发运交通方式预约或返还事件、确认先前的预约或返还事件、提示用户预约或返还共享交通工具、或者根据与交通工具预约相关联的费用向用户借记。在各种实施例中，可以应用神经网络和机器学习技术来训练用于生成共享交通工具预约或相关事件的推荐的模型。下面针对各种实施例给出了其他应用、过程和用途，其中的每一个都改进了在其上实现它们的计算设备的操作和性能。应注意，各种其他特征和应用可以基于上述技术和当前公开的技术来实现并因此实践上述技术和当前公开的技术。

图1示出了根据各种实施例的示例交通景观100，本公开的系统和方法可以在其中实现。如图1所示，许多类型的交通和移动方式在大小城市中都是可用的，这通常取决于城市的某些特征，例如人口规模、人口分布和地形等。交通和移动方式的示例可包括个人拥有的车辆、公共交通系统(如公共汽车和列车)、步行和骑自行车。城市通常有一种主要的交通方式或几种交通方式的组合。

在人口相对不那么密集的大城市，个人拥有汽车很常见。由于利用率低，这些城市的公共交通系统往往不太发达(例如，只有公共汽车，可能还有通勤列车)。例如，开发、维护和运行此类系统的成本可能超过它们给社区带来的好处。在这样的城市，由于目标地点可能离得更远，步行和骑自行车可能也不太常见。因此，这些城市的人口严重依赖私家车。然而，由于给定道路或区域中的汽车数量，可能有某些时间或地点容易发生道路拥堵，例如在通常称为“高峰时段”的工作通勤时间，以及当有导致大群人聚集在小区域的特殊事件时，例如音乐会或体育赛事，或者由于道路建设和维修工作。另外，私家车很少被充分利用，尤其是当用于工作通勤时，导致空间和能量方面的效率损失。

相反，人口稠密的城市往往有一个更加多模式的流动性景观。例如，除了私家车，人口密集的城市也往往有更完善的公共交通系统，人们往往更依赖公共交通。地点可能更近，更多的人可能住在汽车站、地铁站等附近，这使得这种交通工具既有用又方便。然而，公共交通通常按照固定的时间表和固定的路线运行。这意味着人们必须围绕决定哪些目的地方便的因素进行规划，甚至考虑决定他们想住在哪里。例如，一些公共汽车只在特定的工作时间运行，在非工作时间不是可用选项。传统公共交通的不灵活性也影响了商业和房地产的利用。由于方便，靠近地铁站或其他公共交通访问点的企业可能会增加步行交通或乘客量。类似地，靠近这种公共交通访问点的住宅建筑至少对一些人来说也可能更理想。实际上，传统交通的固定性质加上人口对它的依赖可能会导致这些人口稠密的城市在这些访问点周围变得更加拥挤，而不是均匀地利用整个城市的空间。通勤列车为城市内部和城市之间的出行提供了一种手段，并且在人口可能居住在一个城市而工作在另一个城市或者人口经常在城市之间穿行的城市之间普遍存在。然而，像其他形式的传统公共交通一样，通勤列车通常在有限的停靠站之间按照设定的时间表运行。

人口稠密的城市可能有利于步行，因为目的地通常在一个短的、可步行的距离内。步行还提供了独立性、节能和健身的额外好处。但是城市和社区在行人安全和舒适方面可能会有很大差异。例如，照明良好的人行道和其他铺砌的步道可能会为行人提供更好的环境，因此更多的人可能会考虑步行作为一种实用的出行方式。另一方面，天气也可能影响行人；恶劣的天气有时会使步行变得不可能，或者至少是最不愉快的，即使是很短的距离。此外，可能还有其他情况使步行变得特别困难，例如，如果一个人携带大型或重型物品或穿着不舒适的鞋子，或者如果目的地很远，以及其他情况。因此，尽管在某些类型的环境中，步行可能是一种有效的移动方式，但要一直依靠它肯定是很困难的。

与步行相似，脚踏车为人们提供了一种相对独立的出行方式，同时节省能源并获得健身益处。然而，人们可能没有空间存放脚踏车，或者可能没有足够频繁地使用脚踏车来保证拥有一辆脚踏车。如图1所示，自行车共享最近已经成为在需要时提供对脚踏车的共享访问的流行手段。例如，用户可以为了特定的行程从自行车站点租赁或借用脚踏车，并且在他或她的目的地或附近将脚踏车返还到另一自行车站点，或者在返程时返还到原始自行车站点。现有的脚踏车共享系统102通常包括容纳多个共享自行车106的站点104。用户可以与站点104处的某种形式的自助服务终端108交互，以租赁或借用其中一辆可用的自行车106(如果有的话)。例如，用户可以刷卡(例如，信用卡、会员卡或身份证)来解锁自行车106。当用户使用完自行车106时，他或她可以通过将自行车停靠到站点104上来归还自行车。

通常会出现问题情况，其中用户到达共享的脚踏车站点104，意图获得脚踏车106，却发现没有可用的脚踏车，从而打乱了用户的计划。类似地，当到达目的地时，用户可能想要将共享自行车106返还到站点104，却发现站点104已满并且没有可用的停靠位。因此，用户可能必须找到另一个站点104，该站点可能更远，并且不知道在该站点104处是否有停靠位。本公开的各种实施例提供了智能共享交通系统102，用于进行基于接近度的预约和采取其他相关动作。并且，虽然本公开涉及脚踏车共享系统的技术，并且本文中参考自行车106，但是本文中的系统和方法也适用于共享任何其他种类的车辆的系统和方法，包括但不限于小型摩托车和其他便携式个人交通设备。

图2示出了根据各种实施例的基于用户到共享交通站点的接近度的共享交通工具预约和相关动作的示例性过程200的步骤。同样，对于本文中讨论的此过程和其他过程，在各种实施例的范围内，可以有以类似或替代步骤或并行执行的附加、更少或替代的步骤，除非另有说明。接收202与用户相关联的数据。这可以包括例如接收与用户的计算设备相关联的数据和/或包括用户的表示的图像数据。在该示例中，用户的计算设备可以包括车辆、移动设备(例如，移动电话、平板电脑、智能手表或智能眼镜)、互联网连接设备或蜂窝网络连接设备。当用户接近交通站点时，图像数据可以由交通站点处的一个或多个相机捕获和/或从用户的计算设备获得。实施例可以使用各种数据格式，包括来自相机的图像数据、GPS数据或其他位置坐标，或者无线传输的数据，包括通过蓝牙标准和苹果公司的iBeacon^TM接近检测协议传送的数据。一旦接收到数据，就可以确定用户的注册和账户状态204，并且可以授权对其的访问206。在用户不与注册账户相关联的情况下，对账户的访问被拒绝208，但是可以邀请这样的用户创建账户。可以确定210是否满足交通工具预约标准。示例预约交通标准包括阈值接近度。在不满足交通标准的情况下，不可进行预约。在满足交通标准的情况下，例如当注册用户被确定在共享交通站点的预定义阈值附近时，执行212至少一个共享交通方式预约事件相关动作。交通标准可以由共享交通服务提供者以多种方式来定义(和/或在一些实施例中由用户配置)，包括共享交通站点的地理边界或周界，或简单地与所述共享交通站点的测量距离。交通方式预约事件可以由服务提供者定义和/或由用户以多种方式配置，包括诸如自动触发交通方式预约或预约后返还、确认先前的预约、提示用户预约或返还共享交通工具、或根据与交通工具预约相关联的费用(例如用于持有预约的押金或其他金额)向用户借记的事件。通过自动触发这些事件，用户可以避免他或她必须不断监控设备以进行预约或记住携带足够的资金来支付预约的情况。

根据本公开，可以实现各种版本的共享交通方式、站点等。例如，图3A中描绘了在各种实施例中使用的具有基于站点的智能的示例性智能脚踏车共享系统300。智能脚踏车共享系统300可以包括位于不同地理位置的多个自行车站点302，例如社区、城市或全国多个地区的不同部分。自行车站点302连接到一个或多个网络307，例如互联网(包括WiFi连接)、蜂窝网络、广域网(WAN)、局域网(LAN)、以太网或专用网络等其他选项。自行车站点302可以收集关于自行车306的使用和与各个站点相关联的其他参数的各种数据。计算机服务器309可以使用从多个自行车站点302收集的这种数据以及相应的元数据来确定各种使用情况统计、模式和其他见解，这些可以用于促进和优化智能脚踏车共享系统300并为用户生成相关推荐。

在一些实施例中，智能脚踏车共享系统300的自行车站点302可以包括用于容纳多个脚踏车306的停靠部分。停靠站点可以具有特定数量的停靠位，因此可以容纳某一最大数量的脚踏车306。在其他实施例中，停靠站点不具有单独限定的停靠位。停靠部分可以包括用于将脚踏车306锁定到自行车站点302的锁定机构，并且在一些实施例中，每个停靠位有一个锁定机构，用于将一辆脚踏车306锁定到自行车站点302。例如，锁定机构可以包括电子锁定功能。在该示例中，锁定机构可以将传统脚踏车306锁定到自行车站点302，其中脚踏车302不需要特定或相应的硬件。因此，智能自行车共享系统300的脚踏车可以是但不必是不包括特殊硬件或电子设备的传统脚踏车306。在一些实施例中，停靠部分可以不包括任何锁定机构，使得脚踏车306可以自由使用；这些脚踏车可以被取走和归还，而不需要从自行车站点302解锁。在这样的实施例中，脚踏车306和/或自行车站点302可以包括各种传感器设备，以检测脚踏车306何时从站点302取走、脚踏车306何时返还到站点302、和/或脚踏车306在站点302的总体可用性以及其他使用数据。

自行车站点302可以包括自助服务终端304部分，以便于脚踏车306的检出或检入。在一些实施例中，自行车站点302可以包括一个自助服务终端304，其控制自行车站点302处所有停靠位的锁定和解锁。在其他实施例中，每个停靠位可以包括其自己的自助服务终端304。自助服务终端304可以包括诸如人机界面的接口，包括用户接口部件的组合，诸如显示器、小键盘、按钮、触摸屏、音频输出、麦克风和/或相机等。自助服务终端304还可以包括各种支付或身份验证设备，例如投币机、现金接收器和用于读取信用卡、借记卡、账户卡或其他类型磁卡的磁卡读取器。自助服务终端304还可以包括近场通信(NFC)读取器和经由互联网(包括通过WiFi连接)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、蜂窝网络、以太网、蓝牙、射频(RF)或任何其他有线和/或无线网络307的通信能力。自助服务终端304还可以包括一个或多个生物识别设备，例如指纹识别设备。

共享自行车站点302的自助服务终端304部分可以使用户能够通过执行一个或多个动作来检出脚踏车306，例如输入账户信息，在读卡器处刷卡、贴近卡片或持卡，和/或存入现金等。自行车306可以从自行车站点302解锁，并且如果用户提供的信息被认证，则用户可以使用自行车306。这种信息可以是输入的认证参数(例如，账号和/或密码)、信用卡或账户卡的形式，或者来自用户设备(例如，可能包括用于图像确认的相机的移动电话、“智能手表”，也可能包括相机功能，或者嵌入在汽车中的软件)。在一些实施例中，存入所需数量的现金也可以使自行车306解锁，并且这些动作中的任何一个或全部可以被配置为一旦用户在自行车站点302的阈值附近或以其他方式满足交通工具预约标准时自动执行。

在一些实施例中，自行车站点302可以包括不包括人机接口部件的无线通信接口。相反，在这样的实施例中，自行车站点302可以通过诸如无线通信的通信协议与用户设备308通信。如图3B所示，一些实施例310不使用有线连接自行车站点302，在这样的实施例中，共享脚踏车320和/或用户设备308具有到一个或多个网络307的直接无线连接。

用户设备308包括用户可以通过其观看、收听和/或阅读内容的设备；它们包括至少一种形式的输入，例如键盘或控制器，以及至少一种形式的输出，例如显示器或扬声器。例如，用户设备308可以包括移动电话、平板计算机、膝上型计算机或用户携带的其他设备，甚至可以是汽车或具有软件或其他车载计算能力的其他车辆。用户设备308可以具有安装在其上的特定软件应用程序(即，“app”)，用于在用户、自行车站点302和/或自行车306之间提供用户接口。

从图4的代表性用户设备截屏400中可以看出，用户可以通过app或网络浏览器在用户设备上执行与检出或检入共享脚踏车相关的动作。假设用户在共享的自行车站点附近(或者满足交通工具预约标准)，可以显示自行车可用性或返还停靠位可用性的指示符402，以及期望的自行车预约时间404和有自行车可用的站点406，以及地图408或到那些站点406的指引。App的功能不受限制，可以包括识别目的地附近或特定路线上的自行车站点等功能。在一些实施例中，app或浏览器会话可以与用户的账户相关联和/或连接到支付形式，例如支付卡凭证(例如，信用卡或借记卡号)或银行账户凭证(例如，账号和路由号)，或其他第三方支付平台。在一些实施例中，认证和用户识别可以被动地执行，例如通过基于接近度的感测。例如，用户设备可以发射信号，并且当用户和设备在站点的信号检测范围内接近自行车站点时，自行车站点可以检测该设备并接收从用户设备发射的信号。该信号可以包括认证参数，从而使得用户被自动认证，并且脚踏车在没有用户动作的情况下被解锁。

如上所述，在说明性实施例中，当用户进入自行车站点周围的指定周界或其他定义的地理边界时，或者他或她以其他方式满足另一个交通工具预约标准，本文中的途径可以识别并试图授权用户。图5示出了根据各种实施例的使用面部识别分析的身份验证和账户关联的示例系统实现方式500。在一个实施例中，图2的过程200可以由图5的共享交通资源提供者508来执行。在该示例中，系统500包括通过网络506通信的传感器504和资源提供者508。应注意，附加的服务、提供者和/或部件可以被包括在这样的系统中，并且尽管一些服务、提供者和部件被示为独立的实体和/或部件，但是所示的布置被提供作为示例，并且本领域技术人员已知的其他布置被本文中描述的实施例所考虑。

传感器504可以包括一个或多个相机，并且能够输出包括在自行车站点的限定接近度内的用户502的表示的数据，从该数据可以确定与用户502相关联的检测到的签名。在一些实施例中，可以检测运动签名而不是面部签名，其中运动签名包括用户运动的表示。运动签名可以与面部签名相同、不同或有共同之处。传感器504可以包括相机，例如传统的静态相机、视频摄像机、卫星成像设备、低分辨率相机和/或高分辨率相机等。在一些实施例中，传感器504可以包括检测电磁频谱的可见部分或电磁频谱的其他部分(例如红外部分)的相机。传感器504可以包括运动感测设备，例如在其他传感器类型中基于红外感测、射频感测、光感测、声音和振动感测或磁感测操作的运动传感器、或者其组合。传感器504可以位于资源提供者508的本地或远程。更具体地，传感器504可以战略性地定位在自行车站点或其他目标位置处或附近，在那里可以进行共享交通工具预约或采取相关动作，例如商店、办公楼、地铁站、学校、礼拜场所或其他这样的位置。在任何情况下，传感器504可以用于获得包括用户502的表示的传感器数据。根据提供者的配置，这可能在用户502接近、进入或以其他方式在自行车站点或另一边界的位置附近行走时发生。在接近该预定义的接近度时，用户502不必步行，并且可以在汽车、公共汽车、列车、渡船等中。

共享交通资源提供者508从传感器504获得传感器数据，并执行与将用户502与用户账户相关联以及基于用户502执行的动作触发共享交通工具预约和用户账户中的其他事件相关的各种计算任务。资源提供者508可以利用签名分析模块510、身份验证和账户关联模块512、用户账户数据库514或查找表、用户活动跟踪模块516、登记模块518和用户动作数据库520或查找表。网络506可以包括任何适当的网络，例如互联网(包括WiFi连接)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、蜂窝网络、以太网、蓝牙、射频(RF)或者其他有线和/或无线网络。

在说明性实施例中，签名分析模块510接收由传感器504生成的传感器数据，并根据传感器数据确定检测到的用户502的签名。在由签名分析模块510接收之前，传感器数据可能已经由可选的预处理模块(未示出)进行了预处理。预处理器模块可以准备传感器数据，该传感器数据可以是原始传感器数据，供签名分析模块510在面部识别或可以对传感器数据进行的其他形式的分析中使用。例如，在传感器数据是图像数据的实施例中，预处理模块可以执行图像处理，例如帧选择、裁剪、背景去除和图像对比度增强，以及对图像数据的各种其他调整。在一个实施例中，预处理模块可以从图像数据中仅分离或提取用户的表示。这种预处理任务可以根据预定的步骤(即，批处理)或基于定义的标准动态地执行。

签名分析模块510可以接收经处理的传感器数据或原始传感器数据，并由此确定检测到的用户签名。在一些实施例中，签名分析模块510可以执行以上关于预处理模块描述的所有功能。签名分析模块510可以进一步处理传感器数据，以便提取构成检测到的签名的特征，例如一个或多个特征向量。签名分析模块510应用一种或多种分析技术从传感器数据中提取一个或多个特征。可以将一种或多种计算机视觉和识别技术应用于图像数据，以为用户502生成签名，该签名是顾客身份的唯一数字表示。

另外或替代地，接收的数据可以是图像数据以外的形式。例如，当用户502进入自行车站的定义的接近度时，可以提示用户502验证他或她的身份以便与用户账户相关联。这种提示可以以用户接口和用户体验领域中已知的任何方式进行，包括通过移动用户设备应用程序、自动电话呼叫或通过车辆的车载软件进行提示。可以提示用户在位于自行车站点或其附近的自助服务终端上扫描快速响应(QR)码，并且可以在用户的智能手机上生成该QR码。在一些实施例中，代替智能手机，用户可以使用另一种类型的设备，包括平板电脑、膝上型电脑或笔记本计算机；智能手表或其他电子可佩戴设备；等等。自行车站点自助服务终端可以包括读取QR码的扫描仪和将QR码与存储的用户账户相关联的处理器，从而将用户502与用户账户相关联。应理解，QR码只是可以由用户502出示以验证用户身份并访问相关联的用户账户的许多类型的身份验证令牌的一个示例。例如，用户502可以替代地出示条形码或在他或她的智能手机、射频识别(RFID)卡、近场通信(NFC)卡等上的其他形式的数据令牌，以达到相同的效果。签名分析模块510又将组合所提取的特征和/或数据来生成检测到的用户签名。

账户数据库514包含一个或多个用户账户，每个账户由一组相关数据定义。一个用户账户的关联数据集可以包括姓名、物理地址、电子邮件地址、电话号码、支付方法和/或存储的面部识别或其他签名以及其他这样的信息。在一个实施例中，存储的用户签名通过由登记模块进行的登记过程与用户账户相关联，如本文中进一步讨论的。

身份验证和账户关联模块512使用由签名分析模块510生成的签名来验证用户502的身份和/或将用户账户与用户502相关联。具体地，身份验证和账户关联模块512将检测到的签名与账户数据库514、查找表等中存储的签名相匹配。各种匹配算法，如数据匹配算法和线匹配算法，可以用来比较签名。如果检测到的签名与存储的签名在预定义的误差范围或阈值内匹配，则检测到的签名可以被认为“匹配”存储的签名。例如，在说明性实施例中，如果检测到的签名在百分之九十五(95％)的水平上匹配存储的签名，则检测到的签名可以被认为匹配存储的签名。在另一个示例中，检测到的签名可以与最高匹配或置信度得分相关联。在一个实施例中，可以将检测到的签名与多个存储的签名进行比较，直到检测到匹配。在确定匹配时，与存储的签名相关联的相应用户账户与用户502相关联，并且能够访问该用户的账户。

用户活动跟踪模块516可用于确定用户502的位置以及用户执行的某些动作。用户活动跟踪模块516可以从一个或多个检测系统接收数据作为输入，该检测系统可以包括收集表示用户动作的数据的各种相机和/或其他传感器。在一个实施例中，用户活动跟踪系统可以包括用于用户分析的传感器504，或者可以利用从传感器504获得的数据。用户活动跟踪模块516从检测系统接收数据，并根据数据确定用户动作。在一些实施例中，所述数据是图像数据。用户活动跟踪模块516可以对数据应用一种或多种计算机视觉技术来识别用户502。在另一个实施例中，活动跟踪模块516可以借助全球定位系统(GPS)数据或其他位置坐标或数据，通过跟踪用户经过检查点后的路径、或者通过确定用户接近某些检查点来确定用户的位置。在一个实施例中，由用户活动跟踪模块516确定的用户动作可以基于可能的用户动作的预定义列表和对应于每个可能的用户动作的预期传感器数据。在一些其他实施例中，可能没有预定义的有限用户动作列表，而是一组用于动态确定用户动作的规则。规则可以由用户活动跟踪模块516通过各种已建立的机器学习和人工智能技术，包括那些采用神经网络的技术来预定义或创建和细化。在任一情况下，用户活动跟踪模块516还可以确定要在用户账户中触发的事件，该事件对应于检测到的用户位置和/或动作，并且用户活动跟踪模块516可以在已经与用户502相关联并且已经启用访问的用户账户中发起事件。

在一个实施例中，用户动作数据库520包含可能的用户动作的定义列表和在用户账户中触发的相应的交通方式预约事件。例如，用户动作数据库520可以包含通过共享交通系统可用的所有脚踏车或其他交通方式的列表，包括当前可用性和价格。在该示例中，要触发的事件可以包括将所需交通方式的数字表示添加到各种电子购物车中，或者从电子“购物车”中移除物品的数字表示。用户活动跟踪模块516可以访问用户动作数据库520，以确定在检测到用户动作时触发的事件。

登记模块518在账户数据库中创建与用户账户相关联的存储签名。登记模块518可以通过面部识别和/或替代身份验证令牌将用户502与用户账户相关联，这可以作为登记过程的一部分发生。替代身份验证令牌可以包括诸如卡片的物理令牌或诸如条形码或密码的数据令牌。登记模块518可以获取用户的图像数据，并从图像数据生成签名。在一个实施例中，登记模块518可以利用来自签名分析模块510的资源。用户签名可以存储为与用户账户相关联。此后，存储的签名可用于将用户502与用户账户相关联。

共享交通资源提供者508可以包括用于执行各种其他可选功能的附加模块。本文中描述的模块、数据库和/或查找表中的一个或多个可以联合实现或者进一步分成附加模块。在一些实施例中，资源提供者508可以在包括一个或多个处理器和包含由处理器执行的软件应用程序的一个或多个存储器部件的计算设备或服务器计算设备网络上实现。由资源提供者508提供的特征和服务可以被实现为可经由通信网络消费的网络服务。在进一步的实施例中，资源提供者508可以由在托管计算环境中实现的一个或多个虚拟机来提供。托管计算环境可以包括一个或多个快速供应和释放的计算资源，该计算资源可以包括计算、网络和/或存储设备。作为参考，托管计算环境通常被称为“云”计算环境。

在一个实施例中，资源提供者508或另一自行车共享系统附属机构可以在物理自行车站点位置中或附近设置传感器504，并且用户的传感器数据可以被发送到资源提供者508。资源提供者508可以远程执行用户502身份验证和用户账户关联，一旦关联已经建立，资源提供者508可以将相关联的用户账户信息提供回特定的自行车站点，并且资源提供者508可以相应地触发用户账户中的事件。在另一个实施例中，资源提供者或现场会员可以管理用户账户并相应地触发用户账户中的事件。

如上所述，图2示出了根据各种实施例的使用面部或其他分析进行近似用户身份验证和账户关联的示例过程200。在一个实施例中，过程200可以由图5的资源提供者508执行。应理解，对于本文中讨论的任何过程，在各种实施例的范围内，除非另有说明，否则可以以类似或替代的顺序或并行地执行额外的、更少的或替代的步骤。在该示例中，接收传感器数据，其中传感器数据包括用户502的表示，并且可以从诸如相机的传感器输出。可以对传感器数据应用识别技术来为用户502确定签名。检测到的签名可以在预定的误差范围内与存储在数据库中并与用户账户相关联的签名相匹配，从而识别用户。响应于检测到的签名与存储的签名在预定误差范围内的匹配，启用对用户账户的访问。在一些实施例中，用户和用户账户之间的关联可以另外通过替代身份验证令牌来验证，以便能够访问用户账户。该过程可以连续运行，使得如果关联在任何时候丢失，用户502可以与用户账户重新关联。

在启用对用户账户的访问时，响应于检测到用户进入或离开自行车或其他共享交通站点的预定义接近度，可以在用户账户中自动或手动触发共享交通工具预约或相关事件。该事件过程可以全部或部分由图5的资源提供者508执行。在用户账户中触发的事件可以包括记录用户动作，在不需要出示任何类型的代币或票券的情况下从用户账户中扣除与自行车或其他交通工具租赁相关联的金额(例如押金和/或服务费)，或者产生对应于用户的通知，例如自行车可用性通知或自行车返还机会。用户进入和离开自行车站点的时间和位置，以及租用/共享自行车或其他车辆的标识(ID)，可以是用于确定用户动作的数据。

登记过程可用于创建与用户账户相关联的存储签名。在一个实施例中，该过程可以类似地全部或部分由图5的资源提供者508执行。为了登记和创建存储的签名，可以提示用户提供替代的验证令牌，诸如卡、标识(ID)、条形码或密码。替代验证令牌可以被验证为与用户账户相关联。因此，用户将与用户账户相关联。获得登记传感器数据，并且登记传感器数据包括用户的表示。在一个实施例中，注册传感器数据可以是由记录或捕获用户502的图像的相机生成的图像数据。在一个实施例中，登记传感器数据可以通过主动过程来获得，在所述主动过程中，用户被要求参与图像捕获事件或为了捕获图像数据而执行一些动作。在另一个实施例中，登记传感器数据可以通过被动过程获得，在所述被动过程中，在使用共享交通app或以其他方式使用诸如本文公开的智能共享交通系统的过程中自动捕获用户图像。在任一情况下，可以通过将一种或多种计算机视觉和识别技术应用于传感器数据，从登记传感器数据中确定登记签名。然后，登记签名通过替代验证令牌与用户502所关联的用户账户相关联。登记签名可以被保存为与用户账户相关联的存储签名。

在一个实施例中，随着更多检测到的签名被记录为与用户账户相关联，所存储的签名可以随着时间的推移被持续开发和/或更新。另外，用作身份验证令牌的存储图像签名可用于验证和细化其他形式的身份验证，并且其他形式的身份验证可用于验证和细化存储的签名。在一个实施例中，相同的存储签名可以在用户账户可以被访问的多个位置中使用。另外，相同的存储签名可以与多个用户账户相关联，而不需要单独的登记过程。

在一个实施例中，可以接收的传感器数据包括与主用户(之前称为“用户”)或用户账户相关联或联系的次用户的表示，并且响应于检测到次用户动作，可以在主用户账户中触发事件。在一个示例中，次用户可以通过空间和时间上的接近度与主用户相关联，例如一起进入自行车站点或与其相关的预定地理区域。在一个实施例中，次用户和主用户可以执行特定的动作来指示关联，例如牵手、一起站在定义的区域内的指定点、或其他预定义的视觉信号。一旦这样做，主用户和次用户都与用户账户相关联，并且可以被独立跟踪，并且由任一用户执行的用户动作可以触发用户账户中的共享交通工具预约和事件。

根据各种实施例，利用成像签名分析作为身份验证层可以单独使用或者在其他身份验证层中使用。在一些实施例中，图像分析层可以代替用户执行呈现诸如卡片的身份验证令牌或扫描条形码的附加动作的需要。这样，顾客的唯一图像就可以作为身份验证令牌。在某些实施例中，作为身份验证层的图像分析可以与另一个识别层结合使用，以增加安全性和准确性。例如，可能出现这样的情况，其中顾客的脸可能在某种程度上被诸如货架、标志和其他顾客的环境障碍物或者诸如帽子、眼镜等附件所遮挡。在该示例中，能够通过另一种方式识别和跟踪顾客可以提供更可靠的顾客识别和跟踪。

如上所述，相机可用于获得图像数据，该图像数据包括用户或其他共享交通顾客的表示。这可以发生在用户接近或接近自行车站点的物理位置时。可以将一种或多种计算机视觉和识别技术应用于图像数据，以生成顾客的签名或数字表示，包括表示诸如用户或用户车辆的某个对象的数字特征的n维特征向量。该签名可以与存储的与特定用户账户相关联的签名相匹配，从而识别用户并将其与该特定用户账户相关联。用户账户可以被访问，并且由顾客执行或归因于顾客的某些动作可以触发用户账户中的某些事件。

例如，诸如面部识别的计算机视觉技术可以被应用于图像数据以确定标识符，诸如被称为面纹的面部识别标识符(即，各种机器检测的面部标志的组合)。本文中的系统和方法可以类似地采用计算机视觉技术来获得匹配的标识符，例如面纹，从而将检测到的用户与用户账户相关联。在一个实施例中，使用计算机视觉技术来确定标识符可以包括分析图像数据以确定与用户相关联的特征向量，将特征向量与多个存储的特征向量进行比较，以及从多个存储的特征向量中确定将特征向量匹配到至少阈值偏差的存储的特征向量。

在一个实施例中，存储的用户签名可以通过登记过程来创建，该登记过程也可以是主动登记过程或被动登记过程。例如，在主动登记过程中，可能会要求顾客执行一个动作，以捕获图像数据，通过计算机视觉和识别技术可以从该图像数据中确定签名。出于登记和记录签名的目的，顾客可以提供另一种形式的身份验证，将用户与其特定账户相关联。例如，在被动登记过程中，在接近或进入诸如自行车站点的物理位置时，可能会要求顾客提供将顾客与特定用户账户相关联的身份验证的替代形式。当顾客接近、进入或以其他方式在物理位置周围移动时，相机获得包括顾客代表的图像数据。然后，通过将一种或多种计算机视觉和识别技术应用于主动或被动收集的图像数据，可以为顾客生成签名。签名可以被存储并与顾客关联的特定用户账户相关联。此后，存储的签名可用于将顾客与特定用户账户相关联。在被动登记的实施例中，所存储的签名可以随时间开发和/或更新，并且在不同情况下，例如在登记期间，从顾客的多个图像数据样本中生成，从而增加所存储的签名的保真度。

在任一实施例中，智能自行车共享系统200可以跨多个自行车站点收集各种类型的数据。例如，每个自行车站点可以收集关于自行车何时检入或检出以及由谁检入或检出的数据。在一些实施例中，智能自行车共享系统中的每辆自行车包括唯一标识符，使得自行车站点可以识别哪个自行车正在被检出或检入。因此，特定的旅程可以被跟踪。例如，可以检测到自行车A在第一位置的自行车站点被检出，并且稍后在第二位置的另一自行车站点被检入，因此可以推断自行车A被用于从第一位置到第二位置的行程。网络上的服务器计算机可以接收从自助服务终端或自行车站点收集的数据和元数据。从自行车站点收集的数据可以包括元数据，例如自行车站点标识符和时间戳，并且可以包括地理位置或与地理位置相关联。

使用收集的数据和元数据，可以应用神经网络/机器学习技术来“学习”来自系统和特定用户的共享交通模式、历史、趋势、倾向等的含义，以便向用户502提供更有针对性的共享交通推荐和通知，包括识别给定用户可能在哪里预约共享交通方式。可以应用多种神经网络类型，包括但不限于前馈、递归、径向基函数、模块化和自组织神经网络。在生产环境使用之前，可以使用非生产数据集来训练神经网络模型，以生成推荐和通知。此外，如神经网络和人工智能领域所知，图形处理单元(GPU)对于许多深度学习应用程序是有效的，并且本系统和方法可以与基于GPU的系统以及使用中央处理单元(CPU)的系统一起使用。

图6A和图6B示出了可以在其上执行当前公开的技术的计算设备600的一组基本部件。具体地，在一个实施例中，图5的资源提供者508可以在计算机设备600上实现，并且用户502可以至少部分类似地使用计算设备600。在该示例中，该设备包括至少一个相机601和至少一个处理器602，用于执行可以存储在存储设备或元件604中的指令。对于本领域普通技术人员来说显而易见的是，该设备可以包括多种类型的存储器、数据存储器或计算机可读介质，例如用于由至少一个处理器602执行的程序指令的第一数据存储器，相同或单独的存储器可以用于图像或数据，可移除存储器可以用于与其他设备共享信息，并且任何数量的通信途径可以用于与其他设备共享。所述设备通常将包括电源部件610、网络部件612、至少一个数据存储部件606和至少一种类型的显示元件608，例如触摸屏、电子墨水(e-ink)、有机发光二极管(OLED)或液晶显示器(LCD)，但是诸如便携式媒体播放器等设备可以通过诸如音频扬声器的其他方式来传送信息。如所讨论的，许多实施例中的设备将包括至少一个图像捕获元件，例如至少一个被定位成确定用户502的相对位置的图像捕获元件，以及至少一个可操作来对设备600附近的用户、人或其他可视对象进行成像的相机601。图像捕获元件可以包括任何适当的技术，例如电荷耦合器件(CCD)相机601元件，其具有足够的分辨率、焦距和可视区域，以在用户操作设备600时捕获用户的图像。使用带有计算设备的图像捕获元件来捕获图像或视频的方法在本领域中是众所周知的，本文中不再详细讨论。应理解，可以使用单个图像、多个图像、周期性成像、连续图像捕获、图像流等来执行图像捕获。

设备600可以包括至少一个运动和/或方位确定元件，例如加速度计、数字罗盘、电子陀螺仪或惯性传感器，其可以帮助确定设备的运动或方位的其他变化。该设备可以包括至少一个附加输入设备614，其能够从用户接收常规输入。这种传统的输入可以包括，例如，按钮、触摸板、触摸屏、滚轮、操纵杆、键盘、鼠标、轨迹球、小键盘或任何其他这样的设备或元件，由此用户可以向设备输入命令。在一些实施例中，这些输入/输出(I/O)设备甚至可以通过无线红外或蓝牙或其他链路连接。在一些实施例中，这样的设备可能根本不包括任何按钮，并且可能仅通过视觉和听觉命令的组合来控制，使得用户可以控制该设备而不必与该设备接触。

如所讨论的，根据所描述的实施例，可以在各种环境中实现不同的途径。例如，图7示出了用于实现根据各种实施例的各方面的环境700的其他细节。可以理解的是，尽管出于解释的目的，使用了基于网络的环境，但是不同的环境可以被适当地用于实现各种实施例。该系统包括电子用户或客户端设备702，其可以包括可操作来通过适当的网络704发送和接收请求、消息或信息并将信息传送返回给该设备的用户的任何适当的设备。这种用户或客户端设备的示例包括个人计算机、手机、平板计算机、手持消息设备、膝上型计算机、机顶盒、个人数据助理、电子书阅读器等，甚至汽车和其他车载有应用或其他软件的车辆，以便于进行共享交通工具预约和采取相关动作。所述网络可以包括任何适当的网络，包括内联网、互联网、蜂窝网络、广域网、局域网或任何其他这样的网络或其组合。用于这种系统的部件可以至少部分取决于所选择的网络和/或环境的类型。用于通过这样的网络进行通信的协议和部件是众所周知的，本文中不再详细讨论。网络上的通信可以通过有线或无线连接及其组合来实现。在该示例中，网络包括互联网，因为环境包括用于接收请求并响应于请求提供内容的网络服务器706，但是对于其他网络，可以使用服务于类似目的的替代设备，这对于本领域普通技术人员来说是显而易见的。

说明性环境包括至少一个应用程序服务器708和数据存储710，其可以在共享交通资源提供者端或由第三方托管。应理解，可以有几个应用程序服务器、层或其他元素、过程或部件，它们可以被链接或以其他方式配置，并且可以交互以执行任务，例如从适当的数据存储中获取数据。如本文所使用的，术语“数据存储”是指能够存储、访问和检索数据的任何设备或设备组合，其可以包括任何标准、分布式或集群环境中的任何组合和数量的数据服务器、数据库、数据存储设备和数据存储介质。应用程序服务器708可以包括任何适当的硬件和软件，用于根据需要与数据存储710集成，以执行用户/客户端设备702的一个或多个应用程序的各方面，并处理应用的大部分数据访问和业务逻辑。应用程序服务器与数据存储合作提供访问控制服务，并且能够生成要传送给用户的诸如文本、图形、音频和/或视频的内容，在该示例中，该内容可以由网络服务器706以超文本标记语言、可扩展标记语言或另一种适当的结构化语言的形式提供给用户。所有请求和响应的处理，以及用户设备702和应用程序服务器708之间的内容传递，可以由网络服务器706来处理。应理解，网络和应用程序服务器不是必需的，而仅仅是示例部件，因为结构化代码可以在任何适当的设备或主机上执行，如本文别处所讨论的。

数据存储710可以包括几个单独的数据表、数据库或其他数据存储机制和介质，用于存储与特定方面相关的数据。例如，所示的数据存储包括用于存储内容(例如，生产数据)712和用户信息716的机制，其可用于为生产方提供内容。数据存储还被示为包括用于存储日志或会话数据的机制714。应理解，可以有许多其他方面可能需要存储在数据存储中，例如页面图像信息和访问权限信息，它们可以适当地存储在上面列出的任何机制中，或者存储在数据存储710中的附加机制中。数据存储710可通过与其相关联的逻辑从应用程序服务器708接收指令，并响应于此获取、更新或以其他方式处理数据。在一个示例中，用户可以提交对特定类型项目的搜索请求。在这种情况下，数据存储可能会访问用户信息以验证用户的身份，并可以访问可用自行车的目录以获取该类型项目的信息。该信息然后可以被返还给用户，例如在app中的结果列表中或者在用户能够通过用户设备702上的浏览器查看的网页上。特定脚踏车、站点或其他目标项目的信息可以在浏览器的专用页面或窗口中查看。

每个服务器通常包括操作系统，该操作系统为该服务器的一般管理和操作提供可执行程序指令，并且通常包括存储指令的计算机可读介质，当该指令被服务器的处理器执行时，允许服务器执行其预期功能。操作系统和服务器的一般功能的合适实现方式是已知的或商业上可获得的，并且容易由本领域普通技术人员实现，特别是根据本文中的公开内容。

一个实施例中的环境是分布式计算环境，其利用通过通信链路互连的几个计算机系统和部件，使用一个或多个计算机网络或直接连接。然而，本领域的普通技术人员将会理解，这样的系统可以在具有比图7所示更少或更多部件的系统中同样良好地运行。因此，图7中的系统700的描绘应该被视为本质上是说明性的，并且不限制本公开的范围。

各种实施例可以在各种各样的操作环境中实现，在一些情况下，这些操作环境可以包括一个或多个用户计算机或计算设备，这些用户计算机或计算设备可以用于操作许多应用程序中的任何一个。用户或客户端设备702可以包括多种通用个人计算机中的任何一种，例如运行标准操作系统的膝上型或笔记本计算机，以及运行移动软件并能够支持多种网络和消息协议的蜂窝、无线和手持设备。诸如本文中的智能共享交通系统还可以包括多个工作站，这些工作站运行各种商业上可获得的操作系统和其他已知应用程序中的任何一种，用于诸如开发和数据库管理的目的。这些设备还可以包括其他电子设备，例如虚拟终端、瘦客户端、游戏系统以及能够通过网络进行通信的其他设备。

大多数实施例利用本领域技术人员熟悉的至少一个网络来支持使用各种商业上可用的协议中的任何一种的通信，所述协议例如是TCP/IP、FTP、UPnP、NFS和CIFS。该网络可以是例如局域网、广域网、虚拟专用网、互联网、内联网、外联网、公共交换电话网、红外网络、无线网络和/或其任意组合。

在利用网络服务器的实施例中，网络服务器可以运行各种服务器或中间层应用中的任何一种，包括超文本传输协议服务器、文件传输协议服务器、计算机生成接口服务器、数据服务器、Java服务器和商业应用程序服务器。一个或多个服务器还能够响应于来自用户设备702的请求执行程序或脚本，例如通过执行一个或多个网络应用程序，该网络应用程序可以被实现为以任何编程语言编写的一个或多个脚本或程序，例如

C、C#或C++或任何脚本语言，例如Perl、Python或TCL，以及它们的组合。服务器还可以包括数据库服务器，包括但不限于从

和

购买的服务器。

如上所述，该环境可以包括各种数据存储和其他存储器和存储介质。这些可以驻留在各种位置，例如在一个或多个计算机本地(和/或驻留在其中)的存储介质上，或者远离网络上的任何或所有计算机。在一组特定的实施例中，信息可以驻留在本领域技术人员熟悉的存储区域网络(SAN)中。类似地，用于执行属于计算机、服务器或其他网络设备的功能的任何必要文件可以适当地存储在本地和/或远程。在系统包括计算机化设备的情况下，每个这样的设备可以包括可以经由总线电耦合的硬件元件，这些元件包括例如至少一个中央处理单元(CPU)、至少一个输入设备(例如，鼠标、键盘、控制器、触敏显示元件或小键盘)和至少一个输出设备(例如，显示设备、打印机或扬声器)。这种系统还可以包括一个或多个存储设备，例如磁盘驱动器、光存储设备和固态存储设备，例如随机存取存储器(RAM)或只读存储器(ROM)，以及可移除介质设备、存储卡、闪存卡等。

如上所述，这样的设备还可以包括计算机可读存储介质读取器、通信设备(例如，调制解调器、网卡(无线或有线)、或红外通信设备)和工作存储器。计算机可读存储介质读取器可以与代表远程、本地、固定和/或可移除存储设备的计算机可读存储介质以及用于临时和/或更永久地包含、存储、传输和检索计算机可读信息的存储介质连接，或者被配置为接收计算机可读存储介质。该系统和各种设备通常还包括位于至少一个工作存储器设备内的多个软件应用程序、模块、服务或其他元件，包括操作系统和应用程序，例如客户端应用程序或网络浏览器。应理解，替代实施例可以具有与上述不同的许多变化。例如，也可以使用定制的硬件和/或特定元素可以在硬件、软件(包括便携式软件，如小程序)或两者中实现。此外，可以使用到诸如网络输入/输出设备的其他计算设备的连接。

用于包含代码或代码部分的存储介质和其他非暂时性计算机可读介质可以包括本领域已知或使用的任何合适的介质，包括存储介质和其他非暂时性介质，例如但不限于以任何方法或技术实现的用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据的信息的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质，包括RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光存储器、盒式磁带、磁带、磁盘存储器或其他磁存储设备，或可用于存储所需信息并可由系统设备访问的任何其他介质。基于本文提供的公开和教导，本领域普通技术人员将理解实现各种实施例的其他方式和/或方法。

相应地，说明书和附图被认为具有说明性意义而非限制性意义。然而，显而易见的是，在不脱离权利要求书中阐述的本发明的更广泛的精神和范围的情况下，可以对其进行各种修改和变化。

在描述所公开的实施例的上下文中(尤其在所附权利要求的上下文中)使用术语“一个”和“一种”以及“该”和类似指示应解释为同时覆盖单数和复数，除非在文中另外地指明或明显与上下文相悖。除非另有说明，否则术语“包括”、“具有”、“包含”和“含有”将被解释为开放式术语(即，意味着“包括但不限于”)。术语“连接”应解释为部分地或者全部地被包含在内、附接、或结合在一起，即使有干涉。除非本文另有说明，否则本文中值的范围的列举仅意图用作单独提及落在所述范围内的每个单独值的速记方法，并且每个单独的值并入本说明书中，如同在本文中单独列举一样。本文中描述的所有方法可以任何适合的顺序进行，除非在此另外指示或明显地与上下文矛盾。本文中提供的任何和所有实例或示例性语言(例如，“诸如”)的使用仅旨在更好地描述本公开的实施例并且不对本公开的范围构成限制，除非另外指示。说明书中的任何语言都不应被解释为表示任何未要求保护的元素对于本公开的实践是必要的。除非特别说明，否则诸如短语“X、Y或Z中的至少一个”等析取语言旨在在上下文中被理解为一般用于表示项目、术语等可以是X、Y或Z，或者它们的任意组合(例如，X、Y和/或Z)。因此，这种析取语言通常不旨在也不应该暗示某些实施例要求至少一个X、至少一个Y或至少一个Z都存在。

Claims (15)

1.一种计算机实现的方法，其包括：

接收与计算设备的地理位置相关联的位置坐标；

接收用户识别信息；

从所述用户识别信息中确定注册用户，所述注册用户与服务提供者的用户账户相关联；

授权对所述用户账户的访问；

确定所述地理位置处于距交通站点的阈值距离内；以及

在所述用户账户中触发交通方式预约事件。

2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述交通方式预约事件包括以下各项中的至少一者：完成交通工具预约，将与交通工具预约事件相关联的金额记入所述用户账户的借方，或者提供确认交通工具预约或以其他方式对应于所述交通方式预约事件的通知。

3.如权利要求2所述的计算机实现的方法，其中所述通知是关于至少一个交通工具预约机会的提示。

4.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述位置坐标是全球定位系统(GPS)导航系统数据。

5.一种计算机实现的方法，其包括：

接收与用户设备相关联的数据；

从所述数据中确定注册用户，所述注册用户与服务提供者的用户账户相关联；

授权对所述用户账户的访问；

确定所述用户设备满足交通工具预约标准；以及

在所述用户账户中触发交通方式预约事件。

6.如权利要求5所述的计算机实现的方法，其中所述交通工具预约标准是所述用户设备处于距交通站点的阈值距离内。

7.如权利要求6所述的计算机实现的方法，其中所述交通站点是脚踏车站点。

8.如权利要求5所述的计算机实现的方法，其中所述交通方式预约事件包括以下各项中的至少一者：完成交通工具预约，将与所述交通方式预约事件相关联的金额记入所述用户账户的借方，或者提供确认交通工具预约或以其他方式对应于所述交通方式预约事件的通知。

9.如权利要求5所述的计算机实现的方法，其中所述数据包括以下各项中的至少一者：从相机获得的图像数据、位置坐标、或者蓝牙或其他无线传输的数据。

10.如权利要求5所述的计算机实现的方法，其中所述数据是图像数据，所述方法还包括：

分析所述图像数据以确定特征向量；

将所述特征向量与多个存储的特征向量进行比较；以及

从所述多个存储的特征向量中确定一个存储的特征向量，所述存储的特征向量将所述特征向量与至少一个阈值偏差相匹配，所述存储的特征向量与所述注册用户相关联。

11.如权利要求5所述的计算机实现的方法，其中所述用户设备是车辆、移动设备、互联网连接设备、或蜂窝网络连接设备中的至少一个。

12.如权利要求5所述的计算机实现的方法，其还包括：

使用受训练的模型为交通方式预约事件生成推荐。

13.一种计算系统，其包括：

至少一个处理器；和

包括指令的存储器，当所述指令被所述至少一个处理器执行时，使得所述计算系统：

接收关于用户设备的数据；

从所述数据中确定注册用户，所述注册用户与服务提供者的用户账户相关联；

授权对所述用户账户的访问；

确定所述用户设备满足交通工具预约标准；以及

在所述用户账户中触发交通方式预约事件。

14.如权利要求13所述的计算系统，其中所述交通工具预约标准是所述用户设备处于距交通站点的阈值距离内。

15.如权利要求13所述的计算系统，其中所述交通方式预约事件包括以下各项中的至少一者：完成交通工具预约，将与所述交通方式预约事件相关联的金额记入所述用户账户的借方，或者提供确认交通工具预约或以其他方式对应于所述交通方式预约事件的通知。

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