CN112472050A - 一种仿生方法、电子设备、计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种仿生方法、电子设备、计算机可读存储介质，所述方法包括以下步骤：步骤S1：确定环境信息参数；步骤S2：确定用户属性参数；步骤S3：基于所述环境信息参数和/或所述用户属性参数确定呈现信息。本发明使用映射表的方式避免了大量计算，并且映射表能够进行持续自主学习，提升呈现信息的快速化,针对不同用户，依据其特点进行仿生信息呈现，仿生效果更加个性化，摆脱千篇一律的仿生效果，增强用户体验,仿生效果更加精确。并且加入了周围环境信息，能针对仿生信息呈现进行反馈调节，使仿生信息更加贴合场景，增强仿生体验效果。
Description
技术领域
本发明涉及计算机仿生领域，尤其涉及一种仿生方法、电子设备、计算机可读存储介质。
背景技术
随着计算机技术的发展，由计算机实现的多媒体手段也有了日新月异的改善。新的娱乐媒体和越来越多的壮观效果以及智能产品为使用者带来了前所未有的娱乐体验。尤其是沉浸式场景的设计、智能产品的直观反馈使用户的娱乐体验得到进一步的直观感受，但是现有技术中，这种类型的产品通常是针对大众的一种普适产品，针对每个人所提供的终端产品都是一样的，导致每个人的感受体验也都是一致的，使用者无法有更进一步的体验，无法产生更进一步的共鸣，缺乏吸引力。并且现有技术中，基于仿生系统的产品使用的参数较为单一，基于单一参数得到的仿生信息的呈现也并不准确，影响用户体验。
因此，亟需一种基于仿生技术的方法及相应的系统以克服现有技术的这些局限性，以准确表现仿生信息，提升用户体验。
发明内容
本发明旨在解决现有技术中仿生方法无法针对个体进行个性化展示，以及仿生信息展现不准确的技术问题。为此，本发明的一个目的是提供一种仿生方法、电子设备、计算机可读存储介质，从而通过准确仿生进行个性化仿生，提升用户体验。
为了实现上述目的，本发明公开了一种仿生方法，该方法包括：
步骤S1：确定环境信息参数；
步骤S2：确定用户属性参数；
步骤S3：基于所述环境信息参数和/或所述用户属性参数确定呈现信息。
进一步的，上述方法中，所述确定环境信息参数，包括：设置多种传感器；基于所述传感器获取环境信息参数。
进一步的，上述方法中，所述基于所述传感器获取环境信息参数，具体包括：基于传感器类型预设传感器数值阈值；确定当前系统所使用传感器类型；获取所述传感器数值；判断所获取传感器数值是否超过阈值，若某一传感器数值超过其类型阈值，则设定为优先；若存在多个超过其类型阈值传感器数值，则基于所述传感器数值计算超过比例，所述比例确定方式为：（（传感器数值-阈值）/传感器数值）*100%，基于所述比例大小确定比例大者优先；若所述比例相同，则同时设定为优先；若所述传感器数值均未超过阈值，则以默认传感器类型数据为优先；设置优先的传感器数据为环境信息参数。
进一步的，上述方法中，所述步骤S2确定用户属性参数，具体为：基于用户输入和/或传感器数据确定用户属性参数，包括：
S21：获取用户输入和/或传感器数据；
S22：基于所述用户输入和/或传感器数据对用户进行分类，确定所述用户类别；
S23：基于所述类别确定用户属性参数。
所述用户输入包括以下至少一种：性别、年龄、工作、身高、体重、身体状况；所述身体状况包括但不限于：健康、亚健康、疾病；所述疾病包括但不限于：心脑血管疾病类型、心脏疾病类型、呼吸系统疾病类型。
进一步的，上述方法中，所述传感器数据包括以下至少一种：心率、呼吸频率、脉搏、体温。
进一步的，上述方法中，所述传感器至少包括以下类型之一：温度传感器、湿度传感器、光传感器、位置传感器、位移传感器、脉搏传感器、光学心率传感器、GPS传感器、图像传感器、激光传感器。
进一步的，上述方法中，基于所述用户输入对用户进行分类，确定所述用户类别，包括：获取用户输入；基于输入-类别映射表确定用户类别。
进一步的，上述方法中，基于所述传感器数据对用户进行分类，确定所述用户类别，包括：基于传感器数据-类别映射表确定用户类别。
进一步的，上述方法中，基于所述用户输入和所述传感器数据对用户进行分类，确定所述用户类别，包括：基于传感器数据-类别映射表确定第一用户类别；基于所述输入-类别映射表确定第二用户类别；拼接第一类别和第二类别，确定各位最终类别。
进一步的，上述方法中，基于所述类别确定用户属性参数，包括：基于用户类别-用户属性参数映射表确定用户属性参数。
进一步的，上述方法中，基于所述传感器数据对用户进行分类，确定所述用户类别，还包括：基于所述传感器数据确定用户情绪；基于情绪-类别映射表确定用户类别。
进一步的，各所述映射表可以根据使用记录自动增加表项。
进一步的，上述方法中，所述用户身体参数，包括传感器获取当前身体特征参数，具体为体温、呼吸频率、心跳、血压、脉搏中至少一种。
进一步的，上述方法中，所述用户身体参数，还可以包括用户表情、用户声音、用户行为中至少一种。
进一步的，上述方法中，所述传感器数据确定用户情绪，包括：基于传感器所获取的当前身体特征参数和/或用户表情、用户声音、用户行为确定用户情绪。
进一步的，上述方法中，所述用户表情可以由图像传感器拍摄用户面部图像确定，所述用户声音可以由采集设备采集用户声音确定，并且采集用户声音后经过去噪处理，所述用户行为可以由图像传感器拍摄用户行为动作确定。
进一步的，上述方法中，所述用户情绪可以由用户表情、用户声音、用户行为综合判断；具体地，所述判断过程为：预先设定情绪类型为高兴、惊讶、愤怒、恐惧、厌恶和悲伤中的一种；基于用户声音判断用户情绪，生成第一情绪，然后基于用户表情判断用户情绪，生成第二情绪，最后基于用户行为判断用户情绪，生成第三情绪，如果第一情绪、第二情绪、第三情绪中存在相同情绪，则判断该相同情绪为用户情绪，否则以第一情绪为用户情绪。
进一步的，上述方法中，步骤S3：基于所述环境信息参数和/或所述用户属性参数确定呈现信息，包括：步骤S31：基于所述环境信息参数确定呈现的信息，生成第一信息；步骤S32:基于所述用户属性参数确定呈现的信息，生成第二信息；步骤S33：基于第一信息确定最终呈现信息；或基于第二信息确定给最终呈现信息；或拼接所述第一信息和第二信息，确定最终呈现信息。
进一步的，所述步骤S31具体包括：预设环境信息参数和第一信息的对应关系列表；基于所述关系列表确定环境信息参数所对应的第一信息；
进一步的，所述步骤S32具体包括：预设用户属性参数和第二信息的对应关系列表；基于所述关系列表确定用户属性参数所对应的第二信息；
进一步的，所述步骤S33具体包括：拼接所述第一信息和第二信息，确定最终呈现信息。所述拼接包括：顺序执行第一信息和第二信息；或顺序执行第二信息和第一信息；或同时执行第一信息和第二信息
进一步的，所述第一信息和第二信息可以是语音、动画、文字、图像、动作、气味中至少一种。
进一步的，在所述步骤S3之后还可以具有步骤S4：接收用户反馈，基于所述反馈调整呈现信息。
所述步骤S4，接收用户反馈，反馈包括用户进一步输入信息，返回步骤S1，得到与最终呈现信息不同的呈现信息，进一步根据反馈是否贴合用户意图，确定当前信息呈现和用户属性参数映射的匹配程度，根据匹配程度将当前映射添加到映射表。
进一步的，各所述映射表、各所述列表可以根据使用自动增加表项；各所述列表可以根据用户反馈确定增加表项。
根据本公开的另一个方面，本发明公开了一种仿生装置，该装置包括：
第一确定单元，用于确定环境信息参数；
第二确定单元，用于确定用户属性参数；
呈现单元，用于基于所述环境信息参数和/或所述用户属性参数确定呈现信息。
进一步的，上述装置中，所述第一确定单元，还设置多种传感器，基于所述传感器获取环境信息参数。
进一步的，上述装置中，所述基于所述传感器获取环境信息参数，具体为：基于传感器类型预设传感器数值阈值；确定当前系统所使用传感器类型；获取所述传感器数值；判断所获取传感器数值是否超过阈值，若某一传感器数值超过其类型阈值，则设定为优先；若存在多个超过其类型阈值传感器数值，则基于所述传感器数值计算超过比例，所述比例确定方式为：（（传感器数值-阈值）/传感器数值）*100%，基于所述比例大小确定比例大者优先；若所述比例相同，则同时设定为优先；若所述传感器数值均未超过阈值，则以默认传感器类型数据为优先；设置优先的传感器数据为环境信息参数。
进一步的，上述装置中，所述第二确定单元具体用于，基于用户输入和/或传感器数据确定用户属性参数，包括：
获取单元：获取用户输入和/或传感器数据；
分类单元：基于所述用户输入和/或传感器数据对用户进行分类，确定所述用户类别；
属性确定单元：基于所述类别确定用户属性参数。
所述用户输入包括以下至少一种：性别、年龄、工作、身高、体重、身体状况；所述身体状况包括但不限于：健康、亚健康、疾病；所述疾病包括但不限于：心脑血管疾病类型、心脏疾病类型、呼吸系统疾病类型。
进一步的，上述装置中，所述传感器数据包括以下至少一种：心率、呼吸频率、脉搏、体温。
进一步的，上述装置中，所述传感器至少包括以下类型之一：温度传感器、湿度传感器、光传感器、位置传感器、位移传感器、脉搏传感器、光学心率传感器、GPS传感器、图像传感器、激光传感器。
进一步的，上述装置中，基于所述用户输入对用户进行分类，确定所述用户类别，包括：获取用户输入；基于输入-类别映射表确定用户类别。
进一步的，上述装置中，基于所述传感器数据对用户进行分类，确定所述用户类别，包括：基于传感器数据-类别映射表确定用户类别。
进一步的，上述装置中，基于所述用户输入和所述传感器数据对用户进行分类，确定所述用户类别，包括：基于传感器数据-类别映射表确定第一用户类别；基于所述输入-类别映射表确定第二用户类别；拼接第一类别和第二类别，确定各位最终类别。
进一步的，上述装置中，基于所述类别确定用户属性参数，包括：基于用户类别-用户属性参数映射表确定用户属性参数。
进一步的，上述装置中，基于所述传感器数据对用户进行分类，确定所述用户类别，还包括：基于所述传感器数据确定用户情绪；基于情绪-类别映射表确定用户类别。
进一步的，各所述映射表可以根据使用记录自动增加表项。
进一步的，上述装置中，所述用户身体参数，包括传感器获取当前身体特征参数，具体为体温、呼吸频率、心跳、血压、脉搏中至少一种。
进一步的，上述装置中，所述用户身体参数，还可以包括用户表情、用户声音、用户行为中至少一种。
进一步的，上述装置中，所述传感器数据确定用户情绪，包括：基于传感器所获取的当前身体特征参数和/或用户表情、用户声音、用户行为确定用户情绪。
进一步的，上述装置中，所述用户表情可以由图像传感器拍摄用户面部图像确定，所述用户声音可以由采集设备采集用户声音确定，并且采集用户声音后经过去噪处理，所述用户行为可以由图像传感器拍摄用户行为动作确定。
进一步的，上述装置中，所述用户情绪可以由用户表情、用户声音、用户行为综合判断；具体地，所述判断过程为：预先设定情绪类型为高兴、惊讶、愤怒、恐惧、厌恶和悲伤中的一种；基于用户声音判断用户情绪，生成第一情绪，然后基于用户表情判断用户情绪，生成第二情绪，最后基于用户行为判断用户情绪，生成第三情绪，如果第一情绪、第二情绪、第三情绪中存在相同情绪，则判断该相同情绪为用户情绪，否则以第一情绪为用户情绪。
进一步的，上述装置中，呈现单元，用于基于所述环境信息参数和/或所述用户属性参数确定呈现信息，包括：环境信息呈现单元，用于基于所述环境信息参数确定呈现的信息，生成第一信息；用户信息呈现单元，用于基于所述用户属性参数确定呈现的信息，生成第二信息；最终呈现单元，用于基于第一信息确定最终呈现信息，或基于第二信息确定给最终呈现信息，或拼接所述第一信息和第二信息，确定最终呈现信息。
进一步的，所述环境信息呈现单元具体包括：预设环境信息参数和第一信息的对应关系列表；基于所述关系列表确定环境信息参数所对应的第一信息；
进一步的，所述用户信息呈现单元具体包括：预设用户属性参数和第二信息的对应关系列表；基于所述关系列表确定用户属性参数所对应的第二信息；
进一步的，所述最终呈现单元具体包括：拼接所述第一信息和第二信息，确定最终呈现信息。所述拼接包括：顺序执行第一信息和第二信息；或顺序执行第二信息和第一信息；或同时执行第一信息和第二信息
进一步的，所述第一信息和第二信息可以是语音、动画、文字、图像、动作、气味中至少一种。
进一步的，所述装置还可以具有反馈调整单元，用于接收用户反馈，基于所述反馈调整呈现信息。
所述反馈调整单元，接收用户反馈，反馈包括用户进一步输入信息，返回第一确定单元，得到与最终呈现信息不同的呈现信息，进一步根据反馈是否贴合用户意图，确定当前信息呈现和用户属性参数映射的匹配程度，根据匹配程度将当前映射添加到映射表。
进一步的，各所述映射表、各所述列表可以根据使用自动增加表项；各所述列表可以根据用户反馈确定增加表项。
根据本公开的另一个方面，本发明还公开了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，执行本发明的如上所述的一种仿生方法。
根据本公开的另一个方面，本发明还公开了一种计算机可读存储介质，存储有程序命令，所述程序命令被处理器执行时，实现本发明的如上所述的仿生方法。
本发明的有益效果在于：（1）针对不同用户，依据其特点进行仿生信息呈现，仿生效果更加个性化，摆脱千篇一律的仿生效果，增强用户体验。（2）针对个体用户的仿生，采用了当前身体特征参数或用户准确的身体状态，仿生效果更加精确。并且加入了周围环境信息，能针对仿生信息呈现进行反馈调节，使仿生信息更加贴合场景，增强仿生体验效果。（3）使用映射表的方式避免了大量计算，并且映射表能够进行持续自主学习，提升呈现信息的快速化。
附图说明
图1是根据本发明一个实施例的仿生方法的整体流程图；
图2是根据本发明一个实施例的确定用户属性参数的流程图；
图3是根据本发明一个实施例的基于所述环境信息参数和/或所述用户属性参数确定呈现信息的流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体，如调制的数据信号和载波。
下面参考附图描述根据本发明实施例的一种仿生方法、电子设备、计算机可读存储介质。
图1是根据本发明一个实施例的仿生方法的整体流程图。如图1所示，本发明所提出的一种仿生方法，具体包括以下步骤：
步骤S1：确定环境信息参数；
步骤S2：确定用户属性参数；
步骤S3：基于所述环境信息参数和/或所述用户属性参数确定呈现信息。
具体的，上述方法中，所述确定环境信息参数，包括：设置多种传感器；基于所述传感器获取环境信息参数。
具体的，上述方法中，所述基于所述传感器获取环境信息参数，具体包括：基于传感器类型预设传感器数值阈值；确定当前系统所使用传感器类型；获取所述传感器数值；判断所获取传感器数值是否超过阈值，若某一传感器数值超过其类型阈值，则设定为优先；若存在多个超过其类型阈值传感器数值，则基于所述传感器数值计算超过比例，所述比例确定方式为：（（传感器数值-阈值）/传感器数值）*100%，基于所述比例大小确定比例大者优先；若所述比例相同，则同时设定为优先；若所述传感器数值均未超过阈值，则以默认传感器类型数据为优先；设置优先的传感器数据为环境信息参数。
图2是根据本发明一个实施例的确定用户属性参数的流程图。如图2所示，具体的，所述步骤S2确定用户属性参数，具体为：基于用户输入和/或传感器数据确定用户属性参数，包括：
S21：获取用户输入和/或传感器数据；
S22：基于所述用户输入和/或传感器数据对用户进行分类，确定所述用户类别；
S23：基于所述类别确定用户属性参数。
所述用户输入包括以下至少一种：性别、年龄、工作、身高、体重、身体状况；所述身体状况包括但不限于：健康、亚健康、疾病；所述疾病包括但不限于：心脑血管疾病类型、心脏疾病类型、呼吸系统疾病类型。
具体的，上述方法中，所述传感器数据包括以下至少一种：心率、呼吸频率、脉搏、体温。
具体的，上述方法中，所述传感器至少包括以下类型之一：温度传感器、湿度传感器、光传感器、位置传感器、位移传感器、脉搏传感器、光学心率传感器、GPS传感器、图像传感器、激光传感器。
以智能心脏仿生为例。
具体的，上述方法中，基于所述用户输入对用户进行分类，确定所述用户类别，包括：获取用户输入；基于输入-类别映射表确定用户类别。
设置可封闭的空间，空间内环绕设置显示器，可封闭空间呈圆形或心脏形状。用户置身其中，可封闭空间内装备仿生电子设备，执行仿生方法。电子设备还设置有用户输入装置，以及多种类型传感器。
当用户置身其中时，在默认状况下，显示器会显示从出生到青年到暮年的心跳变化，所述显示器可以配置为环绕式荧幕，伴随心跳显示各阶段心脏模拟画面，以真实反映人心脏的变化状况。
当用户置身其中时，通过输入装置输入自身信息，包括性别、年龄、工作性质、身高、体重、健康状况以及是否有疾病和疾病类型等状况，通过直接输入或提供菜单选择输入，输入完成，根据输入信息判断用户所属类型。
根据输入信息判断用户所属类型根据输入-类型映射表完成。如表1所示，为输入-类型映射表。
表1输入-类型映射表
根据用户输入，判断出用户属于年轻男性健康人群。依据生物学的发展规律，对年轻男性健康人群的心跳节奏进行预测，并基于预测结果给出从幼年到老年的心跳节奏数据，以模拟用户一生的心跳。还可辅以相应画面，如出生时画面、青少年时期画面、老年期间画面等，增强体验感和真实感。
具体的，上述方法中，基于所述类别确定用户属性参数，包括：基于用户类别-用户属性参数映射表确定用户属性参数。如表2所示输入-类型映射表。
表2输入-类型映射表
| 类别 | 用户属性参数 |
| 年轻男性健康人群 | 心跳频率60 |
| 年轻女性健康人群 | 心跳频率65 |
| 老年男性健康人群 | 心跳频率60 |
| 心血管疾病人群 | 心跳频率90 |
| … | … |
显示器可以显示年轻男性健康人群的心跳变化画面，针对当前用户的类型进行显示，增强了真实感。
具体的，上述方法中，基于所述传感器数据对用户进行分类，确定所述用户类别，包括：基于传感器数据-类别映射表确定用户类别。
该具体实施例仍然以智能心脏仿生为例，基于上述智能心脏为基础，可以通过其上设置的传感器进行用户数据获取。
基于所述传感器数据对用户进行分类依据传感器数据-类型映射表为条件进行判断，如表3所示传感器数据-类型映射表
表3传感器数据-类型映射表
根据传感器数据的判断，当前用户呼吸频率过快，存在呼吸系统疾病可能。判断出用户属于呼吸系统疾病类型，显示器可以根据用户当前状况显示带有呼吸系统疾病的人群的心跳变化画面，针对当前用户的类型进行直观显示，对自身将来健康发展有直观显示。
上述具体实施例中，映射表可以根据历史使用情况进行表项目增加。
上述具体实施例的方法和直观显示的心跳节奏可以保存在芯片中，封装为心跳节奏展示芯片。
具体的，上述方法中，基于所述用户输入和所述传感器数据对用户进行分类，确定所述用户类别，包括：基于传感器数据-类别映射表确定第一用户类别；基于所述输入-类别映射表确定第二用户类别；拼接第一类别和第二类别，确定最终类别。
对于第一类别和第二类别的拼接，可以将两种类别分别对应的类型，形成综合映射表，将该映射表作为确定的依据。
具体的，上述方法中，基于所述传感器数据对用户进行分类，确定所述用户类别，还包括：基于所述传感器数据确定用户情绪；基于情绪-类别映射表确定用户类别。
具体的，各所述映射表可以根据使用记录自动增加表项。
具体的，上述方法中，所述用户身体参数，包括传感器获取当前身体特征参数，具体为体温、呼吸频率、心跳、血压、脉搏中至少一种。
具体的，上述方法中，所述用户身体参数，还可以包括用户表情、用户声音、用户行为中至少一种。
具体的，上述方法中，所述传感器数据确定用户情绪，包括：基于传感器所获取的当前身体特征参数和/或用户表情、用户声音、用户行为确定用户情绪。
具体的，上述方法中，所述用户表情可以由图像传感器拍摄用户面部图像确定，所述用户声音可以由采集设备采集用户声音确定，并且采集用户声音后经过去噪处理，所述用户行为可以由图像传感器拍摄用户行为动作确定。
具体的，上述方法中，所述用户情绪可以由用户表情、用户声音、用户行为综合判断；具体地，所述判断过程为：预先设定情绪类型为高兴、惊讶、愤怒、恐惧、厌恶和悲伤中的一种；基于用户声音判断用户情绪，生成第一情绪，然后基于用户表情判断用户情绪，生成第二情绪，最后基于用户行为判断用户情绪，生成第三情绪，如果第一情绪、第二情绪、第三情绪中存在相同情绪，则判断该相同情绪为用户情绪，否则以第一情绪为用户情绪。
本发明的有益效果在于：针对不同用户，依据其特点进行仿生信息呈现，仿生效果更加个性化，摆脱千篇一律的仿生效果，增强用户体验。针对个体用户的仿生，采用了当前身体特征参数或用户准确的身体状态，仿生效果更加精确。并且加入了周围环境信息，能针对仿生信息呈现进行反馈调节，使仿生信息更加贴合场景，增强仿生体验效果。
图3是根据本发明一个实施例的基于所述环境信息参数和/或所述用户属性参数确定呈现信息的流程图。如图3所示，具体的，上述方法中，步骤S3：基于所述环境信息参数和/或所述用户属性参数确定呈现信息，包括：步骤S31：基于所述环境信息参数确定呈现的信息，生成第一信息；步骤S32:基于所述用户属性参数确定呈现的信息，生成第二信息；步骤S33：基于第一信息确定最终呈现信息；或基于第二信息确定给最终呈现信息；或拼接所述第一信息和第二信息，确定最终呈现信息。
具体的，所述步骤S31具体包括：预设环境信息参数和第一信息的对应关系列表；基于所述关系列表确定环境信息参数所对应的第一信息；
具体的，所述步骤S32具体包括：预设用户属性参数和第二信息的对应关系列表；基于所述关系列表确定用户属性参数所对应的第二信息；
具体的，所述步骤S33具体包括：拼接所述第一信息和第二信息，确定最终呈现信息。所述拼接包括：顺序执行第一信息和第二信息；或顺序执行第二信息和第一信息；或同时执行第一信息和第二信息
具体的，所述第一信息和第二信息可以是语音、动画、文字、图像、动作、气味中至少一种。
例如，对于心脏仿生的信息，可以是心跳节奏的声音，由青年转入老年，心脏跳动的节奏会变慢，力度变弱，或者辅助以心跳的动画，动画呈现心跳节奏的变化。
具体的，在所述步骤S3之后还可以具有步骤S4：接收用户反馈，基于所述反馈调整呈现信息。各所述映射表、各所述列表可以根据使用自动增加表项；各所述列表可以根据用户反馈确定增加表项。
所述步骤S4，接收用户反馈，反馈包括用户进一步输入信息，返回步骤S1，得到与最终呈现信息不同的呈现信息，进一步根据反馈是否贴合用户意图，确定当前信息呈现和用户属性参数映射的匹配程度，根据匹配程度将当前映射添加到映射表。
例如，当用户置身心脏装置，浏览心跳节奏时，如果用户重新输入心脑血管疾病，意图查看如果不注意身体状态心脑血管发生疾病状态时的心跳节奏，则仿生系统重新接收该心脑血管疾病输入，将当前信息重新进行最终呈现信息的匹配，将信息呈现在显示器，如果用户认可该信息，则反馈贴合用户意图，可以采用评分模式，或者采用物理按键，确定是否贴合。在贴合情况下，自动将前述属性项和心脑血管疾病项组合作为属性项，与当前演示的心跳节奏作为映射表项目项加入映射表，实现自我学习和更新。在后续如果有类似状况，可以直接匹配避免了重新计算。
用户反馈环节可以根据实际仿生的需要进行设置。例如当用户在获取到呈现信息时，通过对呈现信息的反馈对自动分析判断的信息反馈，通过反馈确定当前信息呈现是否合适当前用户，对于满意度较高的信息呈现，将属性和呈现信息的映射作为表现加入
通过采集周围环境信息（温度、湿度、季节、光照、位置等）和用户数据（表情、情绪、声音、动作等）分析最适合呈现的信息（问候语、动画、气味等），在收到用户反馈后，调整所呈现的信息，或者对用户的反馈作出反应，对于不同用户作出个性的信息呈现。本发明的有益效果在于：使用映射表的方式避免了大量计算，并且映射表能够进行持续自主学习，提升呈现信息的快速化。
根据本公开的另一个方面，本发明还公开了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，执行本发明的如上所述的一种仿生方法。
根据本公开的另一个方面，本发明还公开了一种计算机可读存储介质，存储有程序命令，所述程序命令被处理器执行时，实现本发明的如上所述的仿生方法。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
需要注意的是，本申请可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本申请的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本申请的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本申请的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
另外，本申请的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本申请的方法和/或技术方案。而调用本申请的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本申请的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本申请的多个实施例的方法和/或技术方案。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
Claims (9)
1.一种仿生方法，其特征在于，包括：
步骤S1：确定环境信息参数；
步骤S2：确定用户属性参数；
步骤S3：基于所述环境信息参数和/或所述用户属性参数确定呈现信息。
2.如权利要求1所述的仿生方法，其特征在于，所述步骤S1，确定环境信息参数，包括：设置多种传感器；基于所述传感器获取环境信息参数。
3.如权利要求1所述的仿生方法，其特征在于，所述步骤S2确定用户属性参数，包括：基于用户输入和/或传感器数据确定用户属性参数，具体步骤为：
S21：获取用户输入和/或传感器数据；
S22：基于所述用户输入和/或传感器数据对用户进行分类，确定所述用户类别；
S23：基于所述类别确定用户属性参数。
4.如权利要求1所述的仿生方法，其特征在于，所述步骤S3：基于所述环境信息参数和/或所述用户属性参数确定呈现信息，包括：步骤S31：基于所述环境信息参数确定呈现的信息，生成第一信息；步骤S32:基于所述用户属性参数确定呈现的信息，生成第二信息；步骤S33：基于第一信息确定最终呈现信息；或基于第二信息确定给最终呈现信息；或拼接所述第一信息和第二信息，确定最终呈现信息。
5.如权利要求2-4任一所述的仿生方法，其特征在于，基于映射表确定所述环境信息参数、用户属性参数、呈现信息，以及类别。
6.如权利要求1所述，其特征在于，在步骤S3之后还具有步骤S4：接收用户反馈，基于所述反馈调整呈现信息。
7.如权利要求5所述的仿生方法，其特征在于，所述映射表根据历史使用记录和/或用户反馈增加表项。
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，执行权利要求1-7任一项所述的一种仿生方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有程序命令，所述程序命令被处理器执行时，实现权利要求1-7任一项所述的一种仿生方法。
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| CN202011433891.1A CN112472050A (zh) | 2020-12-10 | 2020-12-10 | 一种仿生方法、电子设备、计算机可读存储介质 |
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