CN112660046A - 设备控制方法、装置、计算机设备、存储介质及车辆 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种设备控制方法、装置、计算机设备、存储介质及车辆，通过获取车辆数据并发送所述车辆数据至车辆端规则池；将所述车辆数据的字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与所述字段匹配的目标执行规则；根据所述目标执行规则对所述车辆数据的数据值进行计算，判断所述车辆数据的数据值是否满足所述目标执行规则的触发条件；若满足，触发所述目标执行规则中定义的控制指令。本实施例提升了对车辆控制功能的多样性，满足用户的多样化需求，提升用户使用车辆的趣味性。
Description
技术领域
本申请涉及车联网技术领域，特别是涉及一种设备控制方法、装置、计算机设备、存储介质及车辆。
背景技术
随着科学技术的发展，通过采用总线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、汽车机械技术等将车辆内部的各个硬件设备集成起来，使之可以互相通信，形成智能车辆。
相关技术中，部分车企已经将人工智能技术应用至智能车辆中，但是，人工智能技术在车载领域应用会引起不同场景中不同用户的不同反应。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够满足不同用户的多样化需求的设备控制方法、装置、计算机设备、存储介质及车辆。
一种设备控制方法，所述方法包括：
获取车辆数据并发送所述车辆数据至车辆端规则池；所述车辆数据包括字段和对应的数据值，所述车辆数据基于在车辆端进行数据埋点得到；
将所述字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与所述字段匹配的目标执行规则；
根据所述目标执行规则对所述数据值进行计算，判断所述数据值是否满足所述目标执行规则的触发条件；
若满足，触发所述目标执行规则中定义的控制指令。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
执行所述控制指令对应的目标动作，并生成对应的日志记录；
上传所述日志记录至控制平台。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
接收所述控制平台下发的推荐规则；
响应于用户对所述推荐规则的确认指令，将所述推荐规则加入所述车辆端规则池；所述推荐规则基于所述控制平台对各车辆的日志记录进行统计分析确定。
在其中一个实施例中，所述控制平台对各所述日志记录进行统计分析确定所述推荐规则，包括：
对各所述日志记录中的车辆执行规则进行统计，得到各车辆执行规则的使用次数；
对各所述日志记录中的触发结果进行统计，得到规则稳定性评估信息；
获取所述用户群体对到各车辆执行规则的用户评价信息；
根据各车辆执行规则的规则稳定性评估信息、用户评价信息和使用次数，确定所述推荐规则。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
接收所述控制平台下发的更新数据；所述更新数据对应有待更新的车辆执行规则；
根据所述更新数据，在所述车辆端规则池中对所述待更新的车辆执行规则进行更新；所述更新数据基于对用户的日志记录进行分析得到。
在其中一个实施例中，所述车辆执行规则基于且逻辑、或逻辑、非逻辑、存在逻辑、时间窗口逻辑以及规则链逻辑中的至少一个制定。
一种设备控制方法，所述方法包括：
接收用户定义的触发条件和对应的控制指令，并生成对应的规则，生成的规则包括车辆执行规则；
将所述车辆执行规则下发至车辆端规则池中，以指示车辆端获取车辆数据并发送所述车辆数据至车辆端规则池，所述车辆数据包括字段和对应的数据值，所述车辆数据基于在车辆端进行数据埋点得到；将所述字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与所述字段匹配的目标执行规则；根据所述目标执行规则对所述数据值进行计算，判断所述数据值是否满足所述目标执行规则的触发条件；若满足，触发所述目标执行规则中定义的控制指令。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
接收各所述车辆终端上传的日志记录；
对各所述日志记录中的车辆执行规则进行统计，得到各车辆执行规则的使用次数；
对各所述日志记录中的触发结果进行统计，得到规则稳定性评估信息；并获取所述用户群体对到各车辆执行规则的用户评价信息；
根据各车辆执行规则的规则稳定性评估信息、用户评价信息和使用次数，确定所述推荐规则；
将所述推荐规则下发至所述车辆终端。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
对用户的日志记录进行分析，得到更新数据；所述更新数据对应有待更新的车辆执行规则；
将所述更新数据下发至所述车辆端规则池中，所述更新数据用于对所述待更新的车辆执行规则进行更新。
在其中一个实施例中，所述生成的规则还包括平台执行规则；所述方法还包括：
获取所述车辆数据、网络数据以及智能家居数据；
根据所述车辆数据、所述网络数据以及所述智能家居数据，触发对应的平台执行规则中定义的控制指令；所述平台执行规则中定义的控制指令用于指示智能家居设备或者控制平台执行对应的动作。
一种设备控制装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取车辆数据并发送所述车辆数据至车辆端规则池；所述车辆数据包括字段和对应的数据值，所述车辆数据基于在车辆端进行数据埋点得到；
匹配模块，用于将所述字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与所述字段匹配的目标执行规则；
计算模块，根据所述目标执行规则对所述数据值进行计算，判断所述数据值是否满足所述目标执行规则的触发条件；
触发模块，用于若满足，触发所述目标执行规则中定义的控制指令。
一种设备控制装置，所述装置包括：
规则生成模块，用于接收用户定义的触发条件和对应的控制指令，并生成对应的规则，生成的规则包括车辆执行规则；
车辆规则下发模块，用于将所述车辆执行规则下发至车辆端规则池中，以指示车辆端获取车辆数据并发送所述车辆数据至车辆端规则池，所述车辆数据包括字段和对应的数据值，所述车辆数据基于在车辆端进行数据埋点得到；将所述字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与所述字段匹配的目标执行规则；根据所述目标执行规则对所述数据值进行计算，判断所述数据值是否满足所述目标执行规则的触发条件；若满足，触发所述目标执行规则中定义的控制指令。
一种车辆，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一实施例所述的方法的步骤。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一实施例所述的方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法的步骤。
上述设备控制方法、装置、计算机设备、存储介质及车辆，通过获取车辆数据并发送所述车辆数据至车辆端规则池；将所述车辆数据的字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与所述字段匹配的目标执行规则；根据所述目标执行规则对所述车辆数据的数据值进行计算，判断所述车辆数据的数据值是否满足所述目标执行规则的触发条件；若满足，触发所述目标执行规则中定义的控制指令。本实施例提升了对车辆控制功能的多样性，满足用户的多样化需求，提升用户使用车辆的趣味性。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为一个实施例中设备控制方法的应用环境图；
图2为一个实施例中设备控制方法的流程示意图；
图3为一个实施例中设备控制方法的流程示意图；
图4为一个实施例中日志记录统计分析的流程示意图；
图5为一个实施例中设备控制方法的流程示意图；
图6为一个实施例中设备控制方法的流程示意图；
图7为一个实施例中设备控制方法的流程示意图；
图8为一个实施例中设备控制方法的流程示意图；
图9为一个实施例中设备控制方法的流程示意图；
图10为一个实施例中设备控制方法的流程示意图；
图11为一个实施例中设备控制装置的结构框图；
图12为一个实施例中设备控制装置的结构框图；
图13为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的设备控制方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，车辆端110通过网络与控制平台120进行通信，智能家居设备(比如电视、防盗系统、冰箱、电视机等)130通过网络与控制平台120进行通信。通过在车辆端110做数据埋点以获取车辆数据，车辆数据包括车速、空调状态、亮度、车灯状态、温度、二氧化碳等信息。控制平台120可以通过网络爬虫获取网络数据，比如天气数据、微博数据等。控制平台120也可以通过信息共享或协作来获取实时路况、实时交通事故等网络信息。控制平台120还可以通过开放接口来收集智能家居设备的智能家居数据。用户可以登陆控制平台120，通过控制平台120配置平台执行规则和车辆执行规则，车辆执行规则为所使用的数据均为车辆数据的规则。平台执行规则为所使用的数据包括网络数据和/或智能家具数据的规则。车辆端110上部署有车辆端规则池，控制平台120将车辆执行规则下发至车辆端规则池。
车辆端110获取车辆数据并发送车辆数据至车辆端规则池；车辆数据包括字段和对应的数据值，车辆数据基于在车辆端进行数据埋点得到；将字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与字段匹配的目标执行规则；根据目标执行规则对数据值进行计算，判断数据值是否满足目标执行规则的触发条件；若满足，触发目标执行规则中定义的控制指令。
其中，车辆端110可以但不限于是安装于车辆上的各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，控制平台120可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种设备控制方法，以该方法应用于图1中的车辆端为例进行说明，包括以下步骤：
S210、获取车辆数据并发送车辆数据至车辆端规则池。
S220、将字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与字段匹配的目标执行规则。
其中，车辆数据包括字段和对应的数据值，车辆数据基于在车辆端进行数据埋点得到。车辆端规则池可以是车辆执行规则的集合，车辆执行规则为所使用的数据均为车辆数据的规则。车辆执行规则可以是用户根据自身的实际情况而自定义的执行规则。车辆执行规则可以是用户通过且、或、非、存在、时间窗口、规则链等逻辑中的至少一个所定制的规则。车辆数据包括车速、空调状态、亮度、车灯状态、温度、二氧化碳等信息。车辆执行规则包括数据源部分、规则计算逻辑部分和触发条件部分。数据源用于表示执行车辆执行规则所使用的数值对应的字段名称。
具体地，通过在车辆端进行数据埋点采集所需要的车辆数据，获取车速、车辆空凋状态、车灯状态等车辆数据。车辆数据包括字段和对应的数据值，比如：速度：20km/h。车辆端预先已经部署有车辆端规则池，将获取的车辆数据发送至车辆端规则池。车辆规则池包括若干个车辆执行规则，各车辆执行规则包括数据源部分，将车辆数据的字段与各车辆执行规则的数据源进行匹配。若匹配，比如车辆数据的字段与任一车辆执行规则的数据源相同，则将与车辆数据的字段匹配的车辆执行规则确定为目标执行规则。
S230、根据目标执行规则对数据值进行计算，判断数据值是否满足目标执行规则的触发条件。
S240、若满足，触发目标执行规则中定义的控制指令。
其中，触发条件是指触发执行车辆控制指令的条件。控制指令指的是指挥车辆工作的指示和命令，比如打开车灯、打开车灯等。具体地，目标执行规则包括规则计算逻辑部分。规则计算逻辑部分用于对车辆数据的数据值进行计算。利用目标执行规则的规则计算逻辑部分对该数据值进行计算，得到计算结果，判断计算结果是否满足目标执行规则的触发条件。若满足目标执行规则的触发条件，自动触发目标执行规则中定义的控制指令。
示例性地，车辆端安装有图像采集设备，通过图像采集设备获取驾驶员的图像，并对驾驶员图像进行人脸识别，识别出驾驶员的身份、性别、年龄等特征，比如识别到驾驶员是女性、驾驶员是老婆或者驾驶员是女儿等。可以结合对驾驶员图像的识别结果，设置车辆执行规则。以下为示例性的车辆执行规则：
1)若车速超过80且驾驶员是老婆或驾驶员是女儿，则播报语音提示：“请注意安全”。
2)若车速超过80且驾驶员的性别为女性，则播报语音提示：“请注意安全”。
另外，示例性的车辆执行规则还可以是以下情形中的至少一个：
1)若存在车载报文提示行车安全相关数据在N秒内连续报错N次时，则触发相关安全指令。
2)连续N秒车中亮度低于N，且车辆处于行驶状态时，车辆自动开启近光灯。
3)A规则的输出作为B规则的输入，实现规则链的功能。比如：A规则：当亮度传感器的值持续2分钟都低于20，则判断为天黑了；B规则：当A规则的输出为天黑时，且本段公路有汽车在行驶，则下达指令开启车灯。
上述设备控制方法中，通过获取车辆数据并发送车辆数据至车辆端规则池；将车辆数据的字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与字段匹配的目标执行规则；根据目标执行规则对车辆数据的数据值进行计算，判断车辆数据的数据值是否满足目标执行规则的触发条件；若满足，触发目标执行规则中定义的控制指令。本实施例提升了对车辆控制功能的多样性，满足用户的多样化需求，提升用户使用车辆的趣味性。
在一个实施例中，如图3所示，该方法还包括以下步骤：
S310、执行控制指令对应的目标动作，并生成对应的日志记录。
S320、上传日志记录至控制平台。
具体地，当车辆数据的数据值满足目标执行规则的触发条件，触发目标执行规则中定义的控制指令，控制指令对应有车辆端需要执行的目标动作。在触发控制指令之后，车辆端执行控制指令对应的目标动作，并生成对应的日志记录。车辆端将生成的日志记录上传至控制平台。
本实施例中，通过执行控制指令对应的目标动作，生成对应的日志记录，并上传日志记录至控制平台，为后续控制平台优化车辆执行规则的提供数据基础。
在一个实施例中，该方法还包括以下步骤：接收控制平台下发的推荐规则；响应于用户对推荐规则的确认指令，将推荐规则加入车辆端规则池；推荐规则基于控制平台对各车辆的日志记录进行统计分析确定。如图4所示，控制平台对各日志记录进行统计分析确定推荐规则，包括以下步骤：
S410、对各日志记录中的车辆执行规则进行统计，得到各车辆执行规则的使用次数。
S420、对各日志记录中的触发结果进行统计，得到规则稳定性评估信息。
S430、对各日志记录中的触发结果进行统计，得到规则稳定性评估信息。
S440、根据各车辆执行规则的规则稳定性评估信息、用户评价信息和使用次数，确定推荐规则。
具体地，车辆端执行控制指令对应的目标动作，并在车辆端生成对应的日志记录，车辆端将日志记录上传至控制平台。与控制平台网络接连有若干个车辆端，各车辆端均上传各自的日志记录至控制平台。日志记录中包括触发的车辆执行规则和触发结果，控制平台对各日志记录中的车辆执行规则进行统计，确定各车辆执行规则的使用次数。控制平台对各日志记录中的触发结果进行统计，得到各车辆执行规则的使用评估信息。通过使用评估信息在各车辆执行规则中确定运行稳定的车辆执行规则，通过使用次数确定各车辆执行规则的使用频率。根据各车辆执行规则的使用频率和使用评估信息，确定满足预设条件的规则为推荐规则，比如使用频率比较高且运行稳定的规则为推荐规则。推荐规则是通过使用频率和使用评估信息确定，可能会满足大部分用户的需求，因此可以将推荐规则下发至车载端规则池，利用推荐规则丰富车载端规则池的规则。
本实施例中，控制平台基于对各车辆的日志记录进行统计分析并确定推荐规则，控制平台将推荐规则下发至车载端，车辆端接收控制平台下发的推荐规则。利用控制平台对日志记录进行统计分析，得到大数据分析结果，将大数据分析结果与车辆端规则池相结合，生成智能规则引擎。比如，若用户会经常急刹车，那么在人脸识别的场景中就可以给用户加权重，着重提醒用户开车的习惯；若用户开车疲惫时，加大提醒用户的次数及音量；若用户开车吸烟时，及时提醒用户；若用户开车侧脸和后排或副驾驶位人员说话时，及时提醒并纠正。本实施例中的智能规则引擎不仅包括用户自定义规则还包括基于大数据分析产生的推荐规则，提升车辆的智能程度，满足不同用户人群的不同需求。
需要说明的是，规则引擎是一种嵌入在车辆应用程序中的组件，实现了将车辆业务决策从车辆应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写车辆业务决策。接受车辆数据输入，解释车辆业务规则，并根据车辆业务规则做出车辆业务决策。规则引擎是以软编码的方式来定义功能，省去了程序打包、刷写的过程。这为“软件定义车辆”产品趋势提供了强有力的技术手段。规则引擎技术本质就是解决上述问题，根据自己功能需求可以选择合适的技术手段。比如在车机的LINUX系统上可以安装JAVA运行环境，如果规则数据不是很多，可以选择groovy脚本语言运行在JVM(Java Virtual Machine，Java虚拟机)中。如果预计规则数据会比较多，用脚本语言比较耗性能，也可以选择性能更高的规则引擎，如drools(用Java语言编写的开放源码规则引擎)、jess(完全由Java语言编写的规则引擎和脚本环境)、JRules(完整的业务规则管理系统，提供了对整个业务规则进行建模、编写、测试、部署和维护所必需的所有工具)等。
在一个实施例中，该方法还包括以下步骤：接收控制平台下发的更新数据；更新数据对应有待更新的车辆执行规则；根据更新数据，在车辆端规则池中对待更新的车辆执行规则进行更新；更新数据基于对用户的日志记录进行分析得到。
其中，更新数据基于对用户的日志记录进行分析得到。具体地，车辆端上传用户的日志记录至控制平台，控制平台对用户的日志记录进行智能分析或者AI分析，得到用户习惯数据，基于用户习惯数据确定对应的更新数据。更新数据可以作为规则的输入条件对对应的车辆执行规则进行更新。更新数据可以是待更新的车辆执行规则的新触发条件。控制平台将更新数据下发至车辆端，则车辆端接收该更新数据。根据更新数据，在车辆端规则池中对待更新的车辆执行规则进行更新。示例性的，结合大数据及人工智能技术来定制智能的规则引擎，举例说明：每天下午6点且冬天且座舱温度低于5度那么座椅自动加热。但是根据过去一个月的数据显示，每周一车主并不能按时下班，所以周一没必要执行座椅自动加热。则根据这一用户习惯数据作为人工智能的结果，并将用户习惯数据作为输入条件之一，下发该更新的触发条件至车辆端规则池，则可以得到智能规则引擎。
本实施例中的智能规则引擎不仅包括用户自定义规则还包括基于用户行为数据分析产生的更新数据，提升车辆的智能程度，满足用户的不同需求。
在一个实施例中，车辆执行规则基于且逻辑、或逻辑、非逻辑、存在逻辑、时间窗口逻辑以及规则链逻辑中至少一个制定。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种设备控制方法，以该方法应用于图1中的车辆端为例进行说明，包括以下步骤：
S502、获取车辆数据并发送车辆数据至车辆端规则池。
其中，车辆数据包括字段和对应的数据值，车辆数据基于在车辆端进行数据埋点得到。
S504、将字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与字段匹配的目标执行规则。
其中，车辆执行规则基于且逻辑、或逻辑、非逻辑、存在逻辑、时间窗口逻辑以及规则链逻辑中的至少一个制定。
S506、根据目标执行规则对数据值进行计算，判断数据值是否满足目标执行规则的触发条件。
S508、若满足，触发目标执行规则中定义的控制指令。
S510、执行控制指令对应的目标动作，并生成对应的日志记录；
S512、上传日志记录至控制平台。
S514、接收控制平台下发的推荐规则。
S516、响应于用户对推荐规则的确认指令，将推荐规则加入车辆端规则池。
其中，推荐规则基于控制平台对各车辆的日志记录进行统计分析确定。控制平台对各日志记录进行统计分析确定推荐规则，包括：对各日志记录中的车辆执行规则进行统计，得到各车辆执行规则的使用次数；对各日志记录中的触发结果进行统计，得到规则稳定性评估信息；获取用户群体对到各车辆执行规则的用户评价信息；根据各车辆执行规则的规则稳定性评估信息、用户评价信息和使用次数，确定推荐规则。
S518、接收控制平台下发的更新数据。
其中，更新数据对应有待更新的车辆执行规则；更新数据基于对用户的日志记录进行分析得到。
S520、根据更新数据，在车辆端规则池中对待更新的车辆执行规则进行更新。
在一个实施例中，如图6所示，提供了一种设备控制方法，以该方法应用于图1中的控制平台为例进行说明，包括以下步骤：
S610、接收用户定义的触发条件和对应的控制指令，并生成对应的规则，生成的规则包括车辆执行规则。
S620、将车辆执行规则下发至车辆端规则池中。
具体地，用户登陆至控制平台，向用户呈现规则管理界面，通过规则管理界面接收用户定义的触发条件和对应的控制指令，并生成对应的规则，生成的规则包括车辆执行规则。控制平台将车辆执行规则下发至车辆端规则池中。车辆执行规则用于指示车辆端获取车辆数据并发送车辆数据至车辆端规则池，车辆数据包括字段和对应的数据值，车辆数据基于在车辆端进行数据埋点得到；将字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与字段匹配的目标执行规则；根据目标执行规则对数据值进行计算，判断数据值是否满足目标执行规则的触发条件；若满足，触发目标执行规则中定义的控制指令。
在一个实施例中，如图7所示，该方法还包括以下步骤：
S710、接收各车辆终端上传的日志记录。
S720、对各日志记录中的车辆执行规则进行统计，得到各车辆执行规则的使用次数。
S730、对各日志记录中的触发结果进行统计，得到规则稳定性评估信息；并获取用户群体对到各车辆执行规则的用户评价信息。
S740、根据各车辆执行规则的规则稳定性评估信息、用户评价信息和使用次数，确定推荐规则。
S750、将推荐规则下发至车辆终端。
具体地，在触发控制指令之后，车辆端执行控制指令对应的目标动作，并生成对应的日志记录。车辆端将生成的日志记录上传至控制平台。与控制平台网络接连有若干个车辆端，各车辆端均上传各自的日志记录至控制平台。日志记录中包括触发的车辆执行规则和触发结果，控制平台对各日志记录中的车辆执行规则进行统计，确定各车辆执行规则的使用次数。控制平台对各日志记录中的触发结果进行统计，得到各车辆执行规则的使用评估信息。通过使用评估信息在各车辆执行规则中确定运行稳定的车辆执行规则，通过使用次数确定各车辆执行规则的使用频率。根据各车辆执行规则的使用频率和使用评估信息，确定满足预设条件的规则为推荐规则，比如使用频率比较高且运行稳定的规则为推荐规则。推荐规则是通过使用频率和使用评估信息确定，可能会满足大部分用户的需求，因此可以将推荐规则下发至车载端规则池，利用推荐规则丰富车载端规则池的规则。
本实施例中的智能规则引擎不仅包括用户自定义规则还包括基于大数据分析产生的推荐规则，提升车辆的智能程度，满足不同用户人群的不同需求。
在一个实施例中，如图8所示，该方法还包括以下步骤：
S810、对用户的日志记录进行分析，得到更新数据。
S820、将更新数据下发至车辆端规则池中。
其中，更新数据对应有待更新的车辆执行规则，更新数据用于对待更新的车辆执行规则进行更新。具体地，车辆端上传用户的日志记录至控制平台，控制平台对用户的日志记录进行分析，得到用户习惯数据。根据用户习惯数据得到对应的更新数据。控制平台将更新数据下发至车辆端，则车辆端接收该更新数据，并利用更新数据对车辆端规则池中的车辆执行规则进行调整。示例性的，结合大数据及人工智能技术来定制智能的规则引擎，举例说明：每天下午6点且冬天且座舱温度低于5度那么座椅自动加热。但是根据过去一个月的数据显示，每周一车主并不能按时下班，所以周一没必要执行座椅自动加热。则根据这一用户习惯数据作为人工智能的结果，并将用户习惯数据用作更新数据作为新的触发条件，下发更新数据至车辆端规则池，则可以得到智能规则引擎。
本实施例中的智能规则引擎不仅包括用户自定义规则还包括基于用户行为数据分析产生的更新规则，提升车辆的智能程度，满足用户的不同需求。
在一个实施例中，生成的规则还包括平台执行规则，平台执行规则所使用的数据包括除车辆数据之外的数据。如图9所示，该方法还包括以下步骤：
S910、获取车辆数据、网络数据以及智能家居数据。
S920、根据车辆数据、网络数据以及智能家居数据，触发对应的平台执行规则中定义的控制指令。
其中，车辆数据是通过在车辆进行埋点采集得到的数据。网络数据可以是通过信息共享或协作来获取实时路况、实时交通事故等信息，也可以是网络爬虫获取相关有价值的数据，比如天气数据、微博数据等。智能家居数据可以是通过开放接口来收集家庭中的智能家居的运行数据。平台执行规则中定义的控制指令用于指示智能家居设备或者控制平台执行对应的动作。具体地，收集车辆数据、网络数据、智能家居数据，让用户可以基于这些数据在“规则管理界面”中配置需要的规则，可使用且、或、非、存在、时间窗口等逻辑运算关系可视化配置需要的规则。规则配置完成后，由控制平台将车辆执行规则下发至车端，在车端运行用户自定义的车辆执行规则。若规则包含除车辆数据之外的数据，则为平台执行规则，且在平台执行规则控制平台运行。
举例说明用户定义的规则：当车辆在行驶过程中且在上班时间段且当前位置离开家1公里外，则控制窗帘自动关闭、扫地机器人启动、防盗系统开启；当座舱温度高于30度且是夏季时，则控制车辆开启空调、低风、25度；当胡歌的微博有更新了，控制平台向用户发送提示消息。
本实施例中，使用多种数据制定规则，制定的规则种类越多，车辆的智能程度越高，越能满足不同用户的各种需求，避免了人工智能方式在模型缺陷或训练数据不足所导致的用户体验不佳的问题。
在一个实施例中，提供了一种设备控制方法，如图10所示，以该方法应用于图1中的控制平台为例进行说明，包括以下步骤：
S1002、接收用户定义的触发条件和对应的控制指令，并生成对应的规则。
S1004、将车辆执行规则下发至车辆端规则池中。
其中，生成的规则包括车辆执行规则；车辆执行规则用于指示车辆端获取车辆数据并发送车辆数据至车辆端规则池，车辆数据包括字段和对应的数据值，车辆数据基于在车辆端进行数据埋点得到；将字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与字段匹配的目标执行规则；根据目标执行规则对数据值进行计算，判断数据值是否满足目标执行规则的触发条件；若满足，触发目标执行规则中定义的控制指令。
S1006、接收各车辆终端上传的日志记录。
S1008、对各日志记录中的车辆执行规则进行统计，得到各车辆执行规则的使用次数。
S1010、对各日志记录中的触发结果进行统计，得到规则稳定性评估信息；并获取用户群体对到各车辆执行规则的用户评价信息。
S1012、根据各车辆执行规则的规则稳定性评估信息、用户评价信息和使用次数，确定推荐规则。
S1014、将推荐规则下发至车辆终端。
具体地，推荐规则用于指示车辆终端响应于用户对推荐规则的确认指令，将推荐规则加入车辆端规则池；推荐规则基于控制平台对各车辆的日志记录进行统计分析确定。
S1016、对用户的日志记录进行分析，得到更新数据。
其中，更新数据对应有待更新的车辆执行规则。
S1018、将更新数据下发至车辆端规则池中。
其中，更新数据用于对待更新的车辆执行规则进行更新。
S1020、获取车辆数据、网络数据以及智能家居数据。
S1022、根据车辆数据、网络数据以及智能家居数据，触发对应的平台执行规则中定义的控制指令。
应该理解的是，虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于上述所述的设备控制方法实施例的描述，本公开还提供设备控制装置。所述装置可以包括使用了本说明书实施例所述方法的系统(包括分布式系统)、软件(应用)、模块、组件、服务器、客户端等并结合必要的实施硬件的装置。基于同一创新构思，本公开实施例提供的一个或多个实施例中的装置如下面的实施例所述。由于装置解决问题的实现方案与方法相似，因此本说明书实施例具体的装置的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
在一个实施例中，如图11所示，提供了一种设备控制装置1100，包括：获取模块1110、匹配模块1120、计算模块1130和触发模块1140，其中：
获取模块1110，用于获取车辆数据并发送所述车辆数据至车辆端规则池；所述车辆数据包括字段和对应的数据值，所述车辆数据基于在车辆端进行数据埋点得到；
匹配模块1120，用于将所述字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与所述字段匹配的目标执行规则；
计算模块1130，根据所述目标执行规则对所述数据值进行计算，判断所述数据值是否满足所述目标执行规则的触发条件；
触发模块1140，用于若满足，触发所述目标执行规则中定义的控制指令。
在一个实施例中，该装置包括执行模块和上传模块；其中：
执行模块，用于执行所述控制指令对应的目标动作，并生成对应的日志记录；
上传模块，用于上传所述日志记录至控制平台。
在一个实施例中，该装置包括推荐规则接收模块，用于接收所述控制平台下发的推荐规则；响应于用户对所述推荐规则的确认指令，将所述推荐规则加入所述车辆端规则池；所述推荐规则基于所述控制平台对各车辆的日志记录进行统计分析确定。
在一个实施例中，控制平台对各所述日志记录进行统计分析确定所述推荐规则，包括：对各所述日志记录中的车辆执行规则进行统计，得到各车辆执行规则的使用次数；对各所述日志记录中的触发结果进行统计，得到规则稳定性评估信息；获取所述用户群体对到各车辆执行规则的用户评价信息；根据各车辆执行规则的规则稳定性评估信息、用户评价信息和使用次数，确定所述推荐规则。
在一个实施例中，该装置包括更新数据接收模块，用于接收所述控制平台下发的更新数据；所述更新数据对应有待更新的车辆执行规则；根据所述更新数据，在所述车辆端规则池中对所述待更新的车辆执行规则进行更新；所述更新数据基于对用户的日志记录进行分析得到。
在一个实施例中，所述车辆执行规则基于且逻辑、或逻辑、非逻辑、存在逻辑、时间窗口逻辑以及规则链逻辑中的至少一个制定。
在一个实施例中，如图12所示，提供了一种设备控制装置1200，包括：
规则生成模块1210，用于接收用户定义的触发条件和对应的控制指令，并生成对应的规则，生成的规则包括车辆执行规则；
车辆规则下发模块1220，用于将所述车辆执行规则下发至车辆端规则池中，以指示车辆端获取车辆数据并发送所述车辆数据至车辆端规则池，所述车辆数据包括字段和对应的数据值，所述车辆数据基于在车辆端进行数据埋点得到；将所述字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与所述字段匹配的目标执行规则；根据所述目标执行规则对所述数据值进行计算，判断所述数据值是否满足所述目标执行规则的触发条件；若满足，触发所述目标执行规则中定义的控制指令。
在一个实施例中，该装置包括日志记录接收模块、使用次数统计模块、评价信息获取模块、推荐规则确定模块以及推荐规则下发模块；其中：
日志记录接收模块，用于接收各所述车辆终端上传的日志记录；
使用次数统计模块，用于对各所述日志记录中的车辆执行规则进行统计，得到各车辆执行规则的使用次数；
触发结果统计模块，用于对各所述日志记录中的触发结果进行统计，得到规则稳定性评估信息；并获取所述用户群体对到各车辆执行规则的用户评价信息；
推荐规则确定模块，用于根据各车辆执行规则的规则稳定性评估信息、用户评价信息和使用次数，确定所述推荐规则；
推荐规则下发模块，用于将所述推荐规则下发至所述车辆终端。
在一个实施例中，该装置还包括日志记录分析模块和更新数据下发模块，其中：
日志记录分析模块，用于对用户的日志记录进行分析，得到更新数据；所述更新数据对应有待更新的车辆执行规则；
更新数据下发模块，用于将所述更新数据下发至所述车辆端规则池中，所述更新数据用于对所述待更新的车辆执行规则进行更新。
在一个实施例中，所述生成的规则还包括平台执行规则；平台执行规则所使用的数据包括除所述车辆数据之外的数据；该装置还包括数据获取模块和控制指令触发模块；其中
数据获取模块，用于获取所述车辆数据、网络数据以及智能家居数据；
控制指令触发模块，用于根据所述车辆数据、所述网络数据以及所述智能家居数据，触发对应的平台执行规则中定义的控制指令；所述平台执行规则中定义的控制指令用于指示智能家居设备或者控制平台执行对应的动作。
关于设备控制装置的具体限定可以参见上文中对于设备控制方法的限定，在此不再赘述。
一种车辆，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一实施例所述的方法的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种设备控制方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述任一实施例所述的方法步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (15)
1.一种设备控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取车辆数据并发送所述车辆数据至车辆端规则池；所述车辆数据包括字段和对应的数据值，所述车辆数据基于在车辆端进行数据埋点得到；
将所述字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与所述字段匹配的目标执行规则；
根据所述目标执行规则对所述数据值进行计算，判断所述数据值是否满足所述目标执行规则的触发条件；
若满足，触发所述目标执行规则中定义的控制指令。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
执行所述控制指令对应的目标动作，并生成对应的日志记录；
上传所述日志记录至控制平台。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收所述控制平台下发的推荐规则；
响应于用户对所述推荐规则的确认指令，将所述推荐规则加入所述车辆端规则池；所述推荐规则基于所述控制平台对各车辆的日志记录进行统计分析确定。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述控制平台对各所述日志记录进行统计分析确定所述推荐规则，包括：
对各所述日志记录中的车辆执行规则进行统计，得到各车辆执行规则的使用次数；
对各所述日志记录中的触发结果进行统计，得到规则稳定性评估信息；
获取所述用户群体对到各车辆执行规则的用户评价信息；
根据各车辆执行规则的规则稳定性评估信息、用户评价信息和使用次数，确定所述推荐规则。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收所述控制平台下发的更新数据；所述更新数据对应有待更新的车辆执行规则；
根据所述更新数据，在所述车辆端规则池中对所述待更新的车辆执行规则进行更新；所述更新数据基于对用户的日志记录进行分析得到。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述车辆执行规则基于且逻辑、或逻辑、非逻辑、存在逻辑、时间窗口逻辑以及规则链逻辑中至少一个制定。
7.一种设备控制方法，其特征在于，所述方法包括：
接收用户定义的触发条件和对应的控制指令，并生成对应的规则，生成的规则包括车辆执行规则；
将所述车辆执行规则下发至车辆端规则池中，以指示车辆端获取车辆数据并发送所述车辆数据至车辆端规则池，所述车辆数据包括字段和对应的数据值，所述车辆数据基于在车辆端进行数据埋点得到；将所述字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与所述字段匹配的目标执行规则；根据所述目标执行规则对所述数据值进行计算，判断所述数据值是否满足所述目标执行规则的触发条件；若满足，触发所述目标执行规则中定义的控制指令。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收各所述车辆终端上传的日志记录；
对各所述日志记录中的车辆执行规则进行统计，得到各车辆执行规则的使用次数；
对各所述日志记录中的触发结果进行统计，得到规则稳定性评估信息；并获取所述用户群体对到各车辆执行规则的用户评价信息；
根据各车辆执行规则的规则稳定性评估信息、用户评价信息和使用次数，确定所述推荐规则；
将所述推荐规则下发至所述车辆终端。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对用户的日志记录进行分析，得到更新数据；所述更新数据对应有待更新的车辆执行规则；
将所述更新数据下发至所述车辆端规则池中，所述更新数据用于对所述待更新的车辆执行规则进行更新。
10.根据权利要求7至9任一所述的方法，其特征在于，所述生成的规则还包括平台执行规则，平台执行规则所使用的数据包括除所述车辆数据之外的数据；所述方法还包括：
获取所述车辆数据、网络数据以及智能家居数据；
根据所述车辆数据、所述网络数据以及所述智能家居数据，触发对应的平台执行规则中定义的控制指令；所述平台执行规则中定义的控制指令用于指示智能家居设备或者控制平台执行对应的动作。
11.一种设备控制装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取车辆数据并发送所述车辆数据至车辆端规则池；所述车辆数据包括字段和对应的数据值，所述车辆数据基于在车辆端进行数据埋点得到；
匹配模块，用于将所述字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与所述字段匹配的目标执行规则；
计算模块，根据所述目标执行规则对所述数据值进行计算，判断所述数据值是否满足所述目标执行规则的触发条件；
触发模块，用于若满足，触发所述目标执行规则中定义的控制指令。
12.一种设备控制装置，其特征在于，所述装置包括：
规则生成模块，用于接收用户定义的触发条件和对应的控制指令，并生成对应的规则，生成的规则包括车辆执行规则；
车辆规则下发模块，用于将所述车辆执行规则下发至车辆端规则池中，以指示车辆端获取车辆数据并发送所述车辆数据至车辆端规则池，所述车辆数据包括字段和对应的数据值，所述车辆数据基于在车辆端进行数据埋点得到；将所述字段与车辆端规则池中各车辆执行规则的数据源进行匹配，确定与所述字段匹配的目标执行规则；根据所述目标执行规则对所述数据值进行计算，判断所述数据值是否满足所述目标执行规则的触发条件；若满足，触发所述目标执行规则中定义的控制指令。
13.一种车辆，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
14.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求7至10中任一项所述的方法的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。
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|---|---|
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023084624A1 (ja) * | 2021-11-10 | 2023-05-19 | 三菱電機株式会社 | 車載制御装置 |
Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006001305A (ja) * | 2004-06-15 | 2006-01-05 | Denso Corp | 車載機器統合制御システム |
| US9021384B1 (en) * | 2013-11-04 | 2015-04-28 | Palantir Technologies Inc. | Interactive vehicle information map |
| US20150181304A1 (en) * | 2013-12-19 | 2015-06-25 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Display apparatus and method for recommending contents of the display apparatus |
| CN106844550A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-06-13 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种虚拟化平台操作推荐方法及装置 |
| US20170263098A1 (en) * | 2016-03-14 | 2017-09-14 | Wal-Mart Stores, Inc. | Systems and methods for detecting and warning of the presence or absence of automobile occupant |
| CN107195181A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-09-22 | 江苏省邮电规划设计院有限责任公司 | 一种根据套牌车识别规则库识别套牌车的方法 |
| CN207389121U (zh) * | 2017-10-24 | 2018-05-22 | 北京蓝海华业工程技术有限公司 | 一种基于人脸识别的辅助驾驶系统 |
| CN108090446A (zh) * | 2017-12-18 | 2018-05-29 | 大陆汽车投资（上海）有限公司 | 基于人脸识别的车辆智能响应方法 |
| US20180204173A1 (en) * | 2017-01-17 | 2018-07-19 | Fair Ip, Llc | Data Processing System and Method for Rules/Machine Learning Model-Based Screening of Inventory |
| US20180373787A1 (en) * | 2017-06-21 | 2018-12-27 | Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co., Ltd. | Method for recommending text content based on concern, and computer device |
| US20190047497A1 (en) * | 2017-08-11 | 2019-02-14 | Wellen Sham | Automatic in-vehicle component adjustment |
| CN109767020A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-05-17 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 车辆推荐方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| WO2019214799A1 (en) * | 2018-05-07 | 2019-11-14 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Smart dialogue system and method of integrating enriched semantics from personal and contextual learning |
| CN110517084A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-11-29 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 车辆功能活跃度分析方法及系统 |
| CN110673503A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-01-10 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 智能家居设备控制方法、装置、云服务器及计算机可读存储介质 |
| CN111301317A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-06-19 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种事件生成方法、事件生成装置及车载设备 |
| CN111497764A (zh) * | 2019-01-31 | 2020-08-07 | 杭州海康汽车技术有限公司 | 车辆数据的处理方法、系统及装置 |
-
2020
- 2020-12-30 CN CN202011631051.6A patent/CN112660046B/zh active Active
Patent Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006001305A (ja) * | 2004-06-15 | 2006-01-05 | Denso Corp | 車載機器統合制御システム |
| US9021384B1 (en) * | 2013-11-04 | 2015-04-28 | Palantir Technologies Inc. | Interactive vehicle information map |
| US20150181304A1 (en) * | 2013-12-19 | 2015-06-25 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Display apparatus and method for recommending contents of the display apparatus |
| US20170263098A1 (en) * | 2016-03-14 | 2017-09-14 | Wal-Mart Stores, Inc. | Systems and methods for detecting and warning of the presence or absence of automobile occupant |
| CN106844550A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-06-13 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种虚拟化平台操作推荐方法及装置 |
| US20180204173A1 (en) * | 2017-01-17 | 2018-07-19 | Fair Ip, Llc | Data Processing System and Method for Rules/Machine Learning Model-Based Screening of Inventory |
| CN107195181A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-09-22 | 江苏省邮电规划设计院有限责任公司 | 一种根据套牌车识别规则库识别套牌车的方法 |
| US20180373787A1 (en) * | 2017-06-21 | 2018-12-27 | Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co., Ltd. | Method for recommending text content based on concern, and computer device |
| US20190047497A1 (en) * | 2017-08-11 | 2019-02-14 | Wellen Sham | Automatic in-vehicle component adjustment |
| CN207389121U (zh) * | 2017-10-24 | 2018-05-22 | 北京蓝海华业工程技术有限公司 | 一种基于人脸识别的辅助驾驶系统 |
| CN108090446A (zh) * | 2017-12-18 | 2018-05-29 | 大陆汽车投资（上海）有限公司 | 基于人脸识别的车辆智能响应方法 |
| WO2019214799A1 (en) * | 2018-05-07 | 2019-11-14 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Smart dialogue system and method of integrating enriched semantics from personal and contextual learning |
| CN109767020A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-05-17 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 车辆推荐方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111497764A (zh) * | 2019-01-31 | 2020-08-07 | 杭州海康汽车技术有限公司 | 车辆数据的处理方法、系统及装置 |
| CN110517084A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-11-29 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 车辆功能活跃度分析方法及系统 |
| CN110673503A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-01-10 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 智能家居设备控制方法、装置、云服务器及计算机可读存储介质 |
| CN111301317A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-06-19 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种事件生成方法、事件生成装置及车载设备 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 恒一等: "《电子竞技概论》", 31 December 2017, pages: 155 * |
| 杨志伟等: "《软件定义车联网的数据转发机制》", 《计算机应用》, 10 January 2017 (2017-01-10), pages 54 - 107 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023084624A1 (ja) * | 2021-11-10 | 2023-05-19 | 三菱電機株式会社 | 車載制御装置 |
| JP7408033B2 (ja) | 2021-11-10 | 2024-01-04 | 三菱電機株式会社 | 車載制御装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112660046B (zh) | 2024-04-09 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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