CN112288280A - 一种评价提供出行服务的司机的系统及方法 - Google Patents

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Abstract

一种评价提供出行服务的司机的系统及方法。该评价提供出行服务的司机的系统包括：车载摄像装置，适于在行程中获取乘客的表情图像；车身传感器，适于在行程中获取车辆的车身控制参数；车载计算单元，适于接收表情图像和车身控制参数，并将接收的表情图像和车身控制参数发送至云服务器；以及云服务器，适于根据表情图像和车身控制参数确定司机行程评价值，并在行程结束后将司机行程评价值发送至车载计算单元。本发明的评价提供出行服务的司机的系统及方法能够自动地对提供出行服务的司机进行评价，并且能够获得较为客观的评价。

Description

一种评价提供出行服务的司机的系统及方法
技术领域
本发明涉及出行服务领域，特别涉及一种评价提供出行服务的司机的系统及方法。
背景技术
在出行服务的行程结束时，现有的出行服务营运商一般会邀请乘客对该次行程进行评价。目前，对出行服务的评价是乘客通过手机APP在行程结束并且付费后对满意度进行手动打分评价。这种评价方式需要乘客一直打开手机APP，并且花费时间去手动选择进行评价。如果给了较低的评价，出行服务营运商一般还会要求讲述细节，乘客就会因某些原因不愿意花费时间进行评价。另外，一些乘客会忘记或者不愿意提供满意度反馈，此时评价系统就会默认评分，而默认评分一般是好评，这就会导致评价失真。此外，有些司机在行程中以绕路等行为要挟乘客给司机好评，乘客被迫给于好评，这样也会导致评价失真。
发明内容
本发明解决的问题是提供一种评价提供出行服务的司机的系统及方法，其能够自动地对提供出行服务的司机进行评价，并且能够获得较为客观的评价。
为了解决上述问题，本发明的一方面提供了一种评价提供出行服务的司机的系统，其包括：车载摄像装置，适于在行程中获取乘客的表情图像；车身传感器，适于在行程中获取车辆的车身控制参数；车载计算单元，适于接收所述表情图像和所述车身控制参数，并将接收的所述表情图像和所述车身控制参数发送至云服务器；以及所述云服务器，适于根据所述表情图像和所述车身控制参数确定司机行程评价值，并在行程结束后将所述司机行程评价值发送至所述车载计算单元。
本发明的另一方面提供了一种评价提供出行服务的司机的方法，其包括：在行程中获取乘客的表情图像；在行程中获取车辆的车身控制参数；根据所述表情图像和所述车身控制参数确定司机行程评价值。
与现有技术相比，上述方案具有以下优点：
本发明的评价提供出行服务的司机的系统及方法可以根据乘客的表情图像和车身控制参数来自动地确定对提供出行服务的司机的评价值，避免了乘客不进行评价，避免了司机影响乘客进行评价的情形，可以获得较为客观的对提供出行服务的司机的评价。
附图说明
图1例示了根据本发明一个或多个实施例的评价提供出行服务的司机的系统的示意图；
图2例示了根据本发明一个或多个实施例的评价提供出行服务的司机的方法的示意图。
具体实施方式
在下面的描述中，阐述了许多具体细节以便使所属技术领域的技术人员更全面地了解本发明。但是，对于所属技术领域内的技术人员明显的是，本发明的实现可不具有这些具体细节中的一些。此外，应当理解的是，本发明并不限于所介绍的特定实施例。相反，可以考虑用下面的特征和要素的任意组合来实施本发明，而无论它们是否涉及不同的实施例。因此，下面的方面、特征、实施例和优点仅作说明之用而不应被看作是权利要求的要素或限定，除非在权利要求中明确提出。
图1例示了根据本发明一个或多个实施例的评价提供出行服务的司机的系统的示意图。参考图1所示，评价提供出行服务的司机的系统包括车辆10和云服务器20。司机驾驶车辆10为乘客提供出行服务。车辆10包括车载摄像装置11、车身传感器12以及车载计算单元13。
车载摄像装置11用于在行程中获取乘客的表情图像。车载摄像装置11例如可以为可见光摄像装置、红外摄像装置等。在一个或多个实施例中，车载摄像装置11可以设置在车辆10的乘员舱顶部、中控台等位置，只要车载摄像装置11能够获取乘客的表情图像，本发明对车载涉嫌头11的具体设置位置并不加以限制。
车身传感器12用于在行程中获取车辆10的车身控制参数。所述车身控制参数可以包括油门控制参数、刹车控制参数、方向控制参数、空调控制参数、信息娱乐系统控制参数等中的一种或多种。
车载计算单元13用于接收车载摄像装置11获取的表情图像和车身传感器12获取的车身控制参数，并将接收的表情图像和车身控制参数发送至云服务器20。在一个或多个实施例中，车载计算单元13可以通过lvds总线、以太网总线等从车载摄像装置11获取乘客的表情图像。需要说明的是，所述表情图像为能够从其中提取到乘客的表情的图像即可，并非指仅包含乘客表情的图像。在一个或多个实施例中，车载计算单元13可以通过CAN总线、以太网总线等从车身传感器12获取车身控制参数。在一个或多个实施例中，车载计算单元13可以通过远程信息控制单元(Telematics Control Unit,TCU)(图中未示出)来实现与云服务器20的信息交互，例如将表情图像和车身控制参数发送至云服务器20、从云服务器20接收司机单程评价值、司机整体评价值等。在一个或多个实施例中，车载计算单元13可以为车载高性能计算(HPC)平台、车载域控制器(zone controller)等中的一种或多种。
云服务器20用于接收车载计算单元13发送的表情图像和车身控制参数，并根据表情图像和车身控制参数确定司机行程评价值。在行程结束后，云服务器20可以将司机行程评价值发送至车辆10的车载计算单元13。云服务器20一般由出行服务运营商维护。
在一个或多个实施例中，云服务器20可以利用车身模型对车身控制参数进行分析以得到异常驾驶事件和对应于异常驾驶事件的车身评价值，还利用表情模型对对应于异常驾驶事件的表情图像进行分析以得到表情评价值，以及根据该行程中的车身评价值和表情评价值确定司机行程评价值。前述的对应于异常驾驶事件的表情图像是指由该异常驾驶事件所引起的乘客的表情的图像，该表情图像可以与该异常驾驶事件具有相同的时间戳，也可以具有比该异常驾驶事件较晚的时间戳。所述异常驾驶事件可以包括急加速、急刹车、急转弯、调整空调温度、调整信息娱乐系统的设置(例如调整音量、切换歌曲等)等中的一种或多种。一般而言，当异常事件所引起的乘客表情是正面的时，例如高兴，则对司机的评价具有正面的影响，当异常事件所引起的乘客表情是负面的时，例如愤怒，则对司机的评价具有负面的影响。在这类实施例中，将乘客的表情图像与司机的异常驾驶事件关联起来，避免了乘客由于与出行服务无关的事件所导致的表情而影响对司机评价的客观性。
在一个或多个实施例中，云服务器20所利用的车身模型可以通过车身控制参数训练集对神经网络模型进行训练后得到。在一个或多个实施例中，云服务器20所利用的表情模型可以通过表情图像训练集对神经网络模型进行训练后得到。需要说明的是，通过训练集对神经网络模型进行训练以得到所需要的模型是现有技术，且其不属于本发明的重点，因此在此不展开详细说明。
在一个或多个实施例中，云服务器20还可以根据一预定时长内的多个司机行程评价值确定司机整体评价值。例如，对一天、一周或一个月内的多个司机行程评价值求平均值来确定司机整体评价值。当然可以理解，求平均值只是一种示例，还可以利用其他算法来确定司机整体评价值。
在一个或多个实施例中，评价提供出行服务的司机的系统还包括设置于车辆10上的显示装置14。车载计算单元13在接收到司机行程评价值和/或司机整体评价值后可以通过显示装置14显示，以给司机和/或乘客展现评价结果。
在一个或多个实施例中，可以由车载计算单元13来根据表情图像和车身控制参数确定司机行程评价值，而非由云服务器20来确定司机行程评价值。也就是说，车载计算单元13不仅用于接收车载摄像装置11获取的表情图像和车身传感器12获取的车身控制参数，还用于根据表情图像和车身控制参数确定司机行程评价值。类似地，可以由车载计算单元13来根据一预定时长内的多个司机行程评价值确定司机整体评价值。
相应地，车载计算单元13可以利用车身模型对车身控制参数进行分析以得到异常驾驶事件和对应于异常驾驶事件的车身评价值，还利用表情模型对对应于异常驾驶事件的表情图像进行分析以得到表情评价值，以及根据该行程中的车身评价值和表情评价值确定司机行程评价值。其中，车身模型和/或表情模型可以在云服务器20训练完成后发送给车载计算单元13。
图2例示了根据本发明一个或多个实施例的评价提供出行服务的司机的方法的示意图。评价提供出行服务的司机的方法30可以例如在前述的评价提供出行服务的司机的系统上实现。评价提供出行服务的司机的方法30包括：
步骤31：在行程中获取乘客的表情图像；
步骤32：在行程中获取车辆的车身控制参数；
步骤33：根据所述表情图像和所述车身控制参数确定司机行程评价值。
在步骤31中，表情图像可以为经可见光摄像装置、红外摄像装置获取的图像。所述表情图像为能够从其中提取到乘客的表情的图像即可，并非指仅包含乘客表情的图像。
在步骤32中，车身控制参数可以包括油门控制参数、刹车控制参数、方向控制参数、空调控制参数、信息娱乐系统控制参数等中的一种或多种。
在步骤33中，可以利用车身模型对车身控制参数进行分析以得到异常驾驶事件和对应于异常驾驶事件的车身评价值，还利用表情模型对对应于异常驾驶事件的表情图像进行分析以得到表情评价值，以及根据该行程中的车身评价值和表情评价值确定司机行程评价值。其中，车身模型可以通过车身控制参数训练集对神经网络模型进行训练后得到，表情模型可以通过表情图像训练集对神经网络模型进行训练后得到。
在一个或多个实施例中，评价提供出行服务的司机的方法30还可以包括步骤34，根据一预定时长内的多个司机行程评价值确定司机整体评价值。例如，对一天、一周或一个月内的多个司机行程评价值求平均值来确定司机整体评价值。当然可以理解，求平均值只是一种示例，还可以利用其他算法来确定司机整体评价值。
由前述的评价提供出行服务的司机的系统及方法可知，本发明可以根据乘客的表情图像和车身控制参数来自动地确定对提供出行服务的司机的评价值，避免了乘客不进行评价，避免了司机影响乘客进行评价的情形，可以获得较为客观的对提供出行服务的司机的评价。
虽然本发明已以较佳实施例披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内所作的各种更动与修改，均应纳入本发明的保护范围内，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (10)

1.一种评价提供出行服务的司机的系统，其特征在于，包括：
车载摄像装置，适于在行程中获取乘客的表情图像；
车身传感器，适于在行程中获取车辆的车身控制参数；
车载计算单元，适于接收所述表情图像和所述车身控制参数，并将接收的所述表情图像和所述车身控制参数发送至云服务器；以及
所述云服务器，适于根据所述表情图像和所述车身控制参数确定司机行程评价值，并在行程结束后将所述司机行程评价值发送至所述车载计算单元。
2.如权利要求1所述的评价提供出行服务的司机的系统，其特征在于，所述云服务器适于利用车身模型对所述车身控制参数进行分析以得到异常驾驶事件和对应于所述异常驾驶事件的车身评价值，利用表情模型对对应于所述异常驾驶事件的所述表情图像进行分析以得到表情评价值，以及根据所述行程中的所述车身评价值和所述表情评价值确定所述司机行程评价值。
3.如权利要求2所述的评价提供出行服务的司机的系统，其特征在于，所述车身模型通过车身控制参数训练集对神经网络模型进行训练后得到。
4.如权利要求2所述的评价提供出行服务的司机的系统，其特征在于，所述表情模型通过表情图像训练集对神经网络模型进行训练后得到。
5.如权利要求1所述的评价提供出行服务的司机的系统，其特征在于，所述云服务器还根据一预定时长内的多个所述司机行程评价值确定司机整体评价值。
6.如权利要求1或5所述的评价提供出行服务的司机的系统，其特征在于，所述系统还包括显示装置，适于显示所述司机行程评价值或所述司机整体评价值。
7.一种评价提供出行服务的司机的系统，其特征在于，包括：
车载摄像装置，适于在行程中获取乘客的表情图像；
车身传感器，适于在行程中获取车辆的车身控制参数；
车载计算单元，适于接收所述表情图像和所述车身控制参数，并根据所述表情图像和所述车身控制参数确定司机行程评价值。
8.如权利要求7所述的评价提供出行服务的司机的系统，其特征在于，所述车载计算单元适于利用车身模型对所述车身控制参数进行分析以得到异常驾驶事件和对应于所述异常驾驶事件的车身评价值，利用表情模型对对应于所述异常驾驶事件的所述表情图像进行分析以得到表情评价值，以及根据所述行程中的所述车身评价值和所述表情评价值确定所述司机行程评价值。
9.一种评价提供出行服务的司机的方法，其特征在于，包括：
在行程中获取乘客的表情图像；
在行程中获取车辆的车身控制参数；
根据所述表情图像和所述车身控制参数确定司机行程评价值。
10.如权利要求9所述的评价提供出行服务的司机的方法，其特征在于，利用车身模型对所述车身控制参数进行分析以得到异常驾驶事件和对应于所述异常驾驶事件的车身评价值，利用表情模型对对应于所述异常驾驶事件的所述表情图像进行分析以得到表情评价值，以及根据所述行程中的所述车身评价值和所述表情评价值确定所述司机行程评价值。
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