CN116166835A - 智能推荐方法及系统 - Google Patents

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CN116166835A CN202111415000.4A CN202111415000A CN116166835A CN 116166835 A CN116166835 A CN 116166835A CN 202111415000 A CN202111415000 A CN 202111415000A CN 116166835 A CN116166835 A CN 116166835A
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Abstract

本申请提供一种智能推荐方法及系统，该方法包括：确认车辆内的乘员属性；采集车辆内的乘员的语音信息；将所述语音信息和所述乘员属性发送到云服务器；利用所述云服务器基于所述语音信息获得用户意图；当确定所述用户意图适合添加所述车辆内的乘员属性时，基于所述车辆内的乘员属性获得更新后的用户意图；及利用所述云服务器基于所述更新后的用户意图获得推荐信息，并将所述推荐信息发送给所述车载装置。本申请可根据车辆内的乘员属性进行相关推荐。

Description

智能推荐方法及系统
技术领域
本申请涉及一种车辆管理技术领域，尤其涉及一种智能推荐方法及系统。
背景技术
越来越多的智能汽车已提供类似Siri，Amazon Alexa的智能语音助手，驾驶员能透过自然语言与车载语音助手沟通，操控车载装置的相关功能。然而，发明人在实施本申请的过程中，发现现有的车载语音助手在根据驾驶员的语音操控车载装置的相关功能时并没有考虑车辆的其他乘员的情况。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种智能推荐方法及系统，可根据车辆内的乘员属性进行相关推荐。
本申请第一方面提供智能推荐方法，应用于车载装置，所述车载装置包括麦克风和摄像头模组，该方法包括：利用所述摄像头模组拍摄车辆内的乘员影像，并根据所述乘员影像确认车辆内的乘员属性；利用所述麦克风采集车辆内的乘员的语音信息；利用车载装置将所述语音信息和所述车辆内的乘员属性发送到云服务器；利用所述云服务器基于所述语音信息获得用户意图；当所述云服务器确定所述用户意图适合添加所述车辆内的乘员属性时，基于所述车辆内的乘员属性获得更新后的用户意图；及利用所述云服务器基于所述更新后的用户意图获得推荐信息，并将所述推荐信息发送给所述车载装置。
可选地，所述车辆的乘员属性包括：所述车辆内的乘员的总数、驾驶员的身份、驾驶员的年龄、驾驶员的性别。
可选地，所述车辆内的乘员属性还包括：每个乘员的身份信息、每个乘员的年龄及性别、所述车辆内的所有乘员的组成关系。
可选地，该方法利用所述车载装置根据所述乘员影像确认车辆内的乘员属性。
可选地，该方法利用所述云服务器根据所述乘员影像确认车辆内的乘员属性。
可选地，该方法还包括：于所述车辆的车门关闭时，利用所述摄像头模组拍摄车辆内的成员影像。
可选地，该方法还包括：于所述车辆发动引擎时，利用所述摄像头模组拍摄车辆内的成员影像。
可选地，该方法还包括：当确定所述用户意图不适合添加所述车辆内的乘员属性时，在所述车载装置的显示屏上显示所述推荐信息；或利用所述车载装置的喇叭播报所述推荐信息。
可选地，该方法还包括：基于每位乘员的身份信息获得每位乘员的喜好信息；及基于所述用户意图以及每位乘员的喜好信息获得推荐信息。
本申请第二方面提供一种用于实现所述智能推荐方法的智能推荐系统，该系统包括互相之间通讯连接的车载装置和云服务器。
相较于现有技术，所述智能推荐方法及系统，可根据车辆内的乘员属性进行相关推荐，即推荐更加准确。
附图说明
图1是本申请较佳实施例的智能推荐方法的应用环境图。
图2是本申请第一较佳实施例的推荐系统的功能模块图。
图3是本申请第二较佳实施例的推荐系统的功能模块图。
图4是本申请较佳实施例的智能推荐方法的第一流程图。
图5是本申请较佳实施例的智能推荐方法的第二流程图。
图6是本申请较佳实施例的智能推荐方法的第三流程图。
图7是本申请较佳实施例的智能推荐方法的第四流程图。
主要元件符号说明
车辆 100
车载装置 3
处理器 32
存储器 31
推荐系统 30、40
确定模块 300
获取模块 301
执行模块 302
接收模块 401
响应模块 402
侦测设备 33
麦克风 34
通讯设备 35
显示屏 36
喇叭 37
云服务器 4
存储器 41
处理器 42
通讯设备 43
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本申请。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本申请的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本申请进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
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申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请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，不是旨在于限制本申请。
参阅图1所示，为本申请较佳实施例提供的智能推荐方法的应用环境图。
本实施例中，智能推荐方法应用在由互相之间通讯连接的车载装置3和云服务器4所构成的智能推荐系统200所在的应用环境中。所述智能推荐方法用于利用车载装置3收集语音信息以及车内的乘员属性，以及利用云服务器4基于该语音信息及车内的乘员属性进行用户意图识别并基于用户意图执行相关推荐。具体细节下面介绍。
本实施例中，车载装置3设置在车辆100上。所述车载装置3也可以叫作车载电脑，包括互相之间电气连接的存储器31、至少一个处理器32、侦测设备33、麦克风34、通讯设备35、显示屏36、喇叭37。
本实施例中，云服务器4包括存储器41、至少一个处理器42、通讯设备43。所述云服务器4和所述车载装置3分别利用所述通讯设备43和通讯设备35建立通讯连接。所述通讯设备43和通讯设备35可以为无线通讯设备。
本领域技术人员应该了解，图1示出的车载装置3和云服务器4的结构并不构成本申请实施例的限定，所述车载装置3和云服务器4还可以分别包括比图1更多或更少的其他硬件或者软件，或者不同的部件布置。例如所述车载装置3还可以包括速度传感器等设备。所述云服务器4还可以包括显示屏等。
需要说明的是，所述车载装置3和云服务器4仅为举例，其他现有的或今后可能出现的车载装置和云服务器如可适应于本申请，也应包含在本申请的保护范围以内，并以引用方式包含于此。
在一些实施例中，所述存储器31和存储器41可以分别用于存储计算机程序的程序代码和各种数据。例如，所述存储器31可以用于存储安装在所述车载装置3中的推荐系统30，并在车载装置3的运行过程中实现高速、自动地完成程序或数据的存取。所述存储器41可以用于存储安装在所述云服务器4中的推荐系统40，并在云服务器4的运行过程中实现高速、自动地完成程序或数据的存取。所述存储器31和存储器41可以是包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子擦除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者任何其他能够用于携带或存储数据的非易失性的计算机可读的存储介质。
在一些实施例中，所述至少一个处理器32和至少一个处理器42可以分别由集成电路组成。例如，可以分别由单个封装的集成电路所组成，也可以是分别由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processingunit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述至少一个处理器32是所述车载装置3的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个车载装置3的各个部件，通过执行存储在所述存储器31内的程序或者模块或者指令，以及调用存储在所述存储器31内的数据，以执行车载装置3的各种功能和处理数据，例如，执行智能推荐的功能(具体细节参后面对图4、图5，以及图6的介绍)。所述至少一个处理器42是所述云服务器4的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个云服务器4的各个部件，通过执行存储在所述存储器41内的程序或者模块或者指令，以及调用存储在所述存储器41内的数据，以执行云服务器4的各种功能和处理数据，例如，执行智能推荐的功能(具体细节参后面对图4、图5，以及图6的介绍)。
在本实施例中，所述侦测设备33包括，但不限于，安装在所述车辆100的一个或多个摄像头(也可以称为“摄像头模组”)、压力传感器、超声波传感器、重力传感器。
本实施例中，所述一个或多个摄像头可以用于对所述车辆100内的各个乘员进行拍摄。所述一个或多个摄像头还可以用于对所述车辆100的行驶前方的场景进行拍摄。
本实施例中，所述一个或多个摄像头可以包括具有红外功能的2D CMOS(互补金属氧化物半导体)摄像头或者是带激光的ToF(Time of Flight，飞行时间)摄像头。所述压力传感器、超声波传感器，或者重力传感器可以用于感测所述车辆100的每个座椅上是否有乘员。
所述麦克风34可以用于采集语音信息，例如采集所述车辆100内的乘员的语音信息。
本实施例中，所述显示屏36可以为触摸显示屏，用于显示所述车载装置3的各种数据，例如推荐系统30的用户界面。所述喇叭37可以用于输出语音信号。
在本实施例中，所述推荐系统30可以被分割成一个或多个模块，所述一个或多个模块存储在所述存储器31中，并由一个或多个处理器(例如处理器32)执行，以实现本申请所提供的功能。参阅图2所示，本实施例中，所述推荐系统30可以分割成确定模块300、获取模块301、执行模块302。本申请所称的模块是能够完成一特定功能的计算机程序段。关于各模块的详细功能将在下面结合图4、图5，以及图6作具体描述。
在本实施例中，所述推荐系统40可以被分割成一个或多个模块，所述一个或多个模块存储在所述存储器41中，并由一个或多个处理器(例如处理器42)执行，以实现本申请所提供的功能。参阅图3所示，本实施例中，所述推荐系统40可以分割成接收模块401、响应模块402。本申请所称的模块是能够完成一特定功能的计算机程序段。关于各模块的详细功能将在下面结合图4、图5，以及图6作具体描述。
图4是本申请较佳实施例提供的智能推荐方法的第一流程图。
在本实施例中，所述智能推荐方法可以应用于由车载装置3和云服务器4构成的应用环境中。对于需要进行智能推荐的车载装置3和云服务器4，可以直接在该车载装置3和云服务器4上对应集成本申请所提供的用于智能推荐的功能，或者以软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)的形式运行在所述车载装置3和云服务器4上。
如图4所示，所述智能推荐方法具体包括以下步骤，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
步骤S1、所述车载装置3的确定模块300确定车辆100是否满足预设的条件。当所述车辆100满足预设的条件时，执行步骤S2。
在一个实施例中，所述车辆100满足预设的条件可以是指该车辆100的车门关闭，及/或该车辆100发动了引擎。
举例而言，当所述车辆100的车门关闭时，所述车载装置3的门锁检测器(图中未示意)会发送门锁信号到所述车载装置3。因此，所述确定模块300可以于检测到所述门锁信号时，确定所述车辆100满足所述预设的条件。需要说明的是，若车辆100在不同时间有乘员上下车，然后使得所述车辆100满足所述预设的条件，则都可以出发执行本方法流程步骤。
步骤S2、所述车载装置3的执行模块302利用侦测设备33的所述摄像头模组拍摄车辆100内的乘员影像，并根据所述乘员影像确认车辆100内的乘员属性。
本实施例中，所述执行模块302利用所述摄像头模组拍摄所述车辆100内的乘员影像，基于所拍摄的影像获得所述车辆100内的乘员属性。
在一个实施例中，所述车辆100内的乘员属性包括，但不限于，所述车辆100内的乘员的总数、驾驶员的身份、驾驶员的年龄、驾驶员的性别。在一个实施例中，所述车辆100内的乘员属性还包括，每个乘员的身份信息、每个乘员的年龄及性别、所述车辆100内的所有乘员的组成关系。
在一个实施例中，所述车辆100内的所有乘员的组成关系可以是指情侣关系、家庭关系、亲子关系，或其他关系例如陌生人关系。
本实施例中，当所述车辆100满足所述预设的条件时，所述执行模块302可以控制所述侦测设备33的摄像头模组对所述车辆100内的乘员进行拍摄，获得所拍摄的影像(即所述车辆100内的乘员影像)。所述车载装置3的执行模块302可以利用基于人脸图像的性别与年龄识别算法根据所拍摄的影像来确定每个乘员的年龄、性别。在一个实施例中，所述车载装置3在存储器41中预先存储了乘坐过所述车辆100的每位乘员的身份信息，以及乘员之间的关系(即乘坐过所述车辆100的每位乘员与乘坐过所述车辆100的其他乘员之间关系例如是情侣、亲子还是其他关系)。在一个实施例中，每位乘员的身份信息包括，但不限于，每位乘员的姓名、人脸照片、每位乘员作为所述车辆100内的乘员时的角色(也即该每位乘员乘坐所述车辆100时，该每位乘员是驾驶员还是乘客)、每位乘员作为所述车辆100内的乘员时该车辆100的驾驶模式。
在一个实施例中，所述车辆100的驾驶模式可以包括，但不限于，经济模式(normalmode)、运动模式(sport mode)、高速公路模式(highway mode)。需要说明的是，不同的驾驶模式对所述车辆100的动力的要求不同。其中，所述经济模式对所述车辆100的动力的要求最低，所述运动模式对所述车辆100的动力的要求次之，所述高速公路模式对所述车辆100的动力的要求最高。
在一个实施例中，当所述车载装置3无法从所述存储器41中检索到任一乘员的身份信息时，所述车载装置3判定该任一乘员为陌生人。在一个实施例中，所述车载装置3可以基于所述存储器41中预先储存的乘员的人脸照片以及所拍摄获得的每一乘员的影像，利用人脸识别算法来确定每一乘员是否为陌生人。
具体地，即当识别到任一乘员的人脸照片与所述存储器41中预先储存的人脸照片不匹配时，所述车载装置3则可以确定该任一乘员是陌生人。反之，当任一乘员的人脸照片与所述存储器41中预先储存的人脸照片相匹配时，所述车载装置3则可以确定该任一乘员为乘坐过所述车辆100内的乘员。由此，所述车载装置3还可以基于该任一乘员的人脸照片从所述存储器41中获得该任一乘员的其他身份信息如姓名、作为所述车辆100内的乘员时的角色、作为所述车辆100内的乘员时该车辆的驾驶模式，以及该任一乘员与其他乘员之间的关系等。
在其他实施例中，所述车载装置3的执行模块302也可以获取到所述车辆100内的乘员影像后将所获得的乘员影像发送给所述云服务器4，由所述云服务器4来基于该乘员影像确认所述车辆100内的乘员属性。
步骤S3、所述车载装置3的获取模块301利用麦克风34采集所述车辆100内的乘员的语音信息。
例如，当所述车辆100的某个乘员如驾驶员说出“请推荐附近的餐厅”时，所述麦克风34即可采集到对应的语音信息。
步骤S4、所述车载装置3的执行模块302通过所述通讯设备35将所述语音信息发送到云服务器4。
步骤S5、所述云服务器4的接收模块401通过所述通讯设备43接收所述语音信息。所述云服务器4的响应模块402分析所述语音信息获得用户意图并基于所述用户意图生成推荐信息。所述响应模块402将所述用户意图和所述推荐信息通过所述通讯设备43发送给所述车载装置3。
本实施例中，所述响应模块402可以首先利用语音识别技术将所述语音信息转化为文字；然后利用意图识别算法例如基于词典以及模版的规则方法分析所述文字获得用户意图。
举例而言，假设所述语音信息为“请推荐附近的餐厅”时，所述响应模块402利用意图识别算法获得用户意图为：“搜索”、“附近餐厅”。所述响应模块402根据该用户意图即“搜索”、“附近餐厅”从指定的APP例如谷歌地图软件中获得预设距离例如500米内的餐厅信息，将所述餐厅信息作为所述推荐信息。
步骤S6、所述车载装置3的获取模块301通过所述通讯设备35接收所述用户意图和推荐信息。
步骤S7、所述车载装置3的执行模块302确定所述用户意图是否适合添加所述车辆100内的乘员属性。当确定所述用户意图不适合添加所述车辆100内的乘员属性时，执行步骤S8。当确定所述用户意图适合添加所述车辆100内的乘员属性时，执行步骤S9。
在一个实施例中，所述执行模块302可以响应用户的输入来确定所述用户意图是否适合添加所述车辆100内的乘员属性。
在一个实施例中，所述执行模块302可以生成一个对话框，并将该对话框显示在所述显示屏36上。所述执行模块302可以根据用户在所述对话框上的选择来确定所述用户意图是否适合添加所述车辆100内的乘员属性。
例如，由于服务器4当前在推荐餐厅时没有考虑车辆100内的乘员属性，所推荐的餐厅包括了很多适合情侣的餐厅，而当前所述车辆100内的乘员关系为亲子关系，用户认为不便于从中选择适合亲子关系的餐厅。因此，用户可以在所述对话框上选择确定所述用户意图适合添加所述车辆100内的乘员属性。当然，所述执行模块302也可以通过分析用户的语音输入来确定所述用户意图是否适合添加所述车辆100内的乘员属性。
在其他实施例中，所述车载装置3的执行模块302可以预先将适合添加车辆内的乘员属性的各种用户意图进行存储；若当前分析获得的用户意图属于预先存储的该适合添加车辆内的乘员属性的各种用户意图中的任意一种时，则确定当前分析获得的用户意图适合添加车辆内的乘员属性；若当前分析获得的用户意图不属于预先存储的该适合添加车辆内的乘员属性的各种用户意图中的任意一种时，则确定当前分析获得的用户意图不适合添加车辆内的乘员属性。
本实施例中，所述适合添加车辆内的乘员属性的各种用户意图可以是指包括了“餐厅”、“酒店”，或者“景点”等与人有关的关键词的用户意图。
步骤S8、当确定所述用户意图不适合添加所述车辆100内的乘员属性时，所述车载装置3的执行模块302显示所述推荐信息。所述车载装置3的执行模块302还可以播报所述推荐信息。
例如，所述执行模块302可以在所述显示屏36上显示所述推荐信息。所述执行模块302可以调用喇叭37播报所述推荐信息。
步骤S9、当确定所述用户意图适合添加所述车辆100内的乘员属性时，所述车载装置3的执行模块302通过将所述车辆100内的乘员属性添加到所述用户意图以更新所述用户意图，并通过所述通讯设备35将更新后的用户意图发送给所述云服务器4。
在其他实施例中，所述执行模块302也可以仅将所述车辆100的所有乘员的组成关系添加到所述用户意图获得更新后的用户意图。举例而言，将车辆100的所有乘员的组成关系例如亲子关系添加到所述用户意图获得更新后的用户意图为：“搜索”、“附近餐厅”，及“亲子”。在一个实施例中，若所述执行模块302仅将所述车辆100的所有乘员的组成关系添加到所述用户意图，所述执行模块302还可以将所述车辆100内的乘员属性的其他属性例如乘员的身份信息发送给所述云服务器4。
步骤S10、所述云服务器4的响应模块402基于更新后的用户意图生成更新的推荐信息。所述云服务器4的响应模块402还将所述所述更新的推荐信息通过所述通讯设备43发送给所述车载装置3。
举例而言，所述响应模块402将适合亲子的多个餐厅以一个推荐列表的形式发送给所述车载装置3。
在一个实施例中，所述云服务器4预先存储了每个乘坐过所述车辆100内的乘员的身份信息，以及每位乘员的喜好信息。
在其他实施例中，所述响应模块402可以基于每位乘员的身份信息获得每位乘员的喜好信息。
在其他实施例中，所述响应模块402基于更新后的用户意图以及每位乘员的喜好信息来更新推荐信息。
步骤S11、所述车载装置3的获取模块301通过所述通讯设备35接收所述更新的推荐信息。所述车载装置3的执行模块302还可以在显示屏36显示所述更新后的推荐信息。所述车载装置3的执行模块302还可以利用喇叭37播报所述更新的推荐信息。
图5是本申请较佳实施例提供的智能推荐方法的第二流程图。
在本实施例中，所述智能推荐方法可以应用于由车载装置3和云服务器4构成的应用环境中。对于需要进行智能推荐的车载装置3和云服务器4，可以直接在该车载装置3和云服务器4上对应集成本申请所提供的用于智能推荐的功能，或者以软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)的形式运行在所述车载装置3和云服务器4上。
如图5所示，所述智能推荐方法具体包括以下步骤，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
步骤S20同于步骤S1，于此不再赘述。
步骤S21同于步骤S2，于此不再赘述。
步骤S22同于步骤S3，于此不再赘述。
步骤S23同于步骤S4，于此不再赘述。
步骤S24同于步骤S5，于此不再赘述。
步骤S25同于步骤S6，于此不再赘述。
步骤S26、所述车载装置3的执行模块302确定所述用户意图是否适合添加所述车辆内的乘员属性。当确定所述用户意图不适合添加所述车辆内的乘员属性时，执行步骤S27。当确定所述用户意图适合添加所述车辆内的乘员属性时，执行步骤S28。
所述确定所述用户意图是否适合添加所述车辆内的乘员属性的具体实现同于前述步骤S7的记载，因此，不再赘述。
步骤S27同于步骤S8，于此不再赘述。
步骤S28、当确定所述用户意图适合添加所述车辆100内的乘员属性时，所述车载装置3的执行模块302通过所述通讯设备35将所述车辆100内的乘员属性发送给所述云服务器4。
步骤S29、所述云服务器4的响应模块402基于所述车辆100内的乘员属性更新用户意图，并基于更新后的用户意图生成更新的推荐信息。所述云服务器4的响应模块402还将所述更新后的推荐信息通过所述通讯设备43发送给所述车载装置3。
在一个实施例中，所述响应模块402通过将所述车辆100内的乘员属性添加到所述用户意图以获得更新后的用户意图。
在其他实施例中，所述响应模块402也可以仅将所述车辆100的所有乘员的组成关系添加到所述用户意图获得更新后的用户意图。举例而言，将车辆100的所有乘员的组成关系例如亲子关系添加到所述用户意图获得更新后的用户意图为：“搜索”、“附近餐厅”，及“亲子”。
步骤S30、所述车载装置3的获取模块301通过所述通讯设备35接收所述更新的推荐信息。所述车载装置3的执行模块302还可以在显示屏36显示所述更新的推荐信息。所述车载装置3的执行模块302还可以利用喇叭37播报所述更新的推荐信息。
需要说明的是，图4和图5分别示意的智能推荐方法的不同之处在于，图5示意的智能推荐方法是在确定用户意图适合添加所述车辆内的乘员属性时，由服务器4基于车辆100内的乘员属性更新的用户意图并基于更新的用户意图来作推荐。由于服务器4的计算能力相较于车载装置3而言更强，因此，可以更加快捷的响应用户的需求。
图6是本申请较佳实施例提供的智能推荐方法的第三流程图。
在本实施例中，所述智能推荐方法可以应用于由车载装置3和云服务器4构成的应用环境中。对于需要进行智能推荐的车载装置3和云服务器4，可以直接在该车载装置3和云服务器4上对应集成本申请所提供的用于智能推荐的功能，或者以软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)的形式运行在所述车载装置3和云服务器4上。
如图6所示，所述智能推荐方法具体包括以下步骤，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
步骤S41同于步骤S22，于此不再赘述。
步骤S42同于步骤S23，于此不再赘述。
步骤S43同于步骤S24，于此不再赘述。
步骤S44同于步骤S25，于此不再赘述。
步骤S45、所述车载装置3的执行模块302确定所述用户意图是否适合添加所述车辆内的乘员属性。当确定所述用户意图不适合添加所述车辆内的乘员属性时，执行步骤S46。当确定所述用户意图适合添加所述车辆内的乘员属性时，执行步骤S47。
所述确定所述用户意图是否适合添加所述车辆内的乘员属性的实现方法同于前述步骤S7、S26的记载，因此不再赘述。
步骤S46同于步骤S27，于此不再赘述。
步骤S47、所述车载装置3的执行模块302利用侦测设备33的摄像头模组拍摄所述车辆100内的乘员影像，并根据该乘员影像确认所述车辆100内的乘员属性，并通过所述通讯设备35将所述车辆100内的乘员属性发送给所述云服务器4。
需要说明的是，本步骤S47中，所述利用侦测设备33的摄像头模组拍摄所述车辆100内的乘员影像，并根据该乘员影像确认所述车辆100的乘员属性同于步骤S2中所记载的关于利用侦测设备33的摄像头模组拍摄所述车辆100内的乘员影像，并根据该乘员影像确认所述车辆100内的乘员属性的方法，于此不再赘述。步骤S48同于步骤S29，于此不再赘述。
步骤S49同于步骤S30，于此不再赘述。
需要说明的是，图4和图6分别示意的智能推荐方法的不同之处在于，图6示意的智能推荐方法是在确定用户意图适合添加所述车辆内的乘员属性时才侦测车辆100内的乘员属性。由于车载装置3无需预先侦测车辆100内的乘员属性，当无需添加乘员属性时则无需对乘员属性进行侦测，节约的数据处理资源，可以更加快捷的响应用户的需求。
图7是本申请较佳实施例提供的智能推荐方法的第四流程图。
在本实施例中，所述智能推荐方法可以应用于由车载装置3和云服务器4构成的应用环境中。对于需要进行智能推荐的车载装置3和云服务器4，可以直接在该车载装置3和云服务器4上对应集成本申请所提供的用于智能推荐的功能，或者以软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)的形式运行在所述车载装置3和云服务器4上。
如图7所示，所述智能推荐方法具体包括以下步骤，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
步骤S51同于步骤S1，于此不再赘述。
步骤S52同于步骤S2，于此不再赘述。
步骤S53同于步骤S3，于此不再赘述。
步骤S54、所述车载装置3将所述语音信息和所述车辆100内的乘员属性发送给所述云服务器4。
步骤S55、所述云服务器4的接收模块401通过所述通讯设备43接收所述语音信息。所述云服务器4的响应模块402分析所述语音信息获得用户意图。
步骤S56、所述云服务器4的响应模块402确定所述用户意图是否适合添加所述车辆100内的乘员属性。当确定所述用户意图不适合添加所述车辆100内的乘员属性时，执行步骤S57；当确定所述用户意图适合添加所述车辆100内的乘员属性时，执行步骤S58。
在一个实施例中，所述云服务器4可以预先将适合添加车辆内的乘员属性的各种用户意图进行存储；若当前分析获得的用户意图属于预先存储的该适合添加车辆内的乘员属性的各种用户意图中的任意一种时，则确定当前分析获得的用户意图适合添加车辆内的乘员属性；若当前分析获得的用户意图不属于预先存储的该适合添加车辆内的乘员属性的各种用户意图中的任意一种时，则确定当前分析获得的用户意图不适合添加车辆内的乘员属性。
本实施例中，所述适合添加车辆内的乘员属性的各种用户意图可以是指包括了“餐厅”、“酒店”，或者“景点”等与人有关的关键词的用户意图。
步骤S57、当确定所述用户意图不适合添加所述车辆100内的乘员属性时，所述云服务器4的响应模块402基于所述用户意图生成推荐信息。执行完步骤S57后执行步骤S59。
步骤S58、当确定所述用户意图适合添加所述车辆100内的乘员属性时，所述云服务器4的响应模块402通过将所述车辆100内的乘员属性添加到所述用户意图获得更新后的用户意图，并基于更新后的用户意图生成推荐信息。
步骤S59、所述云服务器4的响应模块402将所述推荐信息通过所述通讯设备43发送给所述车载装置3。
步骤S60、所述车载装置3的获取模块301通过所述通讯设备35接收所述推荐信息。所述车载装置3的执行模块302还可以在显示屏36显示所述的推荐信息。所述车载装置3的执行模块302还可以利用喇叭37播报所述推荐信息。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案而非限制，尽管参照以上较佳实施例对本申请进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本申请的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本申请技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种智能推荐方法，应用于车载装置，所述车载装置包括麦克风和摄像头模组，其特征在于，该方法包括：
利用所述摄像头模组拍摄车辆内的乘员影像，并根据所述乘员影像确认车辆内的乘员属性；
利用所述麦克风采集车辆内的乘员的语音信息；
利用车载装置将所述语音信息和所述车辆内的乘员属性发送到云服务器；
利用所述云服务器基于所述语音信息获得用户意图；
当所述云服务器确定所述用户意图适合添加所述车辆内的乘员属性时，基于所述车辆内的乘员属性获得更新后的用户意图；及
利用所述云服务器基于所述更新后的用户意图获得推荐信息，并将所述推荐信息发送给所述车载装置。
2.如权利要求1所述的智能推荐方法，其特征在于，所述车辆的乘员属性包括：所述车辆内的乘员的总数、驾驶员的身份、驾驶员的年龄、驾驶员的性别。
3.如权利要求2所述的智能推荐方法，其特征在于，所述车辆内的乘员属性还包括：每个乘员的身份信息、每个乘员的年龄及性别、所述车辆内的所有乘员的组成关系。
4.如权利要求1所述的智能推荐方法，其特征在于，该方法利用所述车载装置根据所述乘员影像确认车辆内的乘员属性。
5.如权利要求1所述的智能推荐方法，其特征在于，该方法利用所述云服务器根据所述乘员影像确认车辆内的乘员属性。
6.如权利要求1所述的智能推荐方法，其特征在于，该方法还包括：
于所述车辆的车门关闭时，利用所述摄像头模组拍摄车辆内的成员影像。
7.如权利要求1所述的智能推荐方法，其特征在于，该方法还包括：于所述车辆发动引擎时，利用所述摄像头模组拍摄车辆内的成员影像。
8.如权利要求1所述的智能推荐方法，其特征在于，该方法还包括：
当确定所述用户意图不适合添加所述车辆内的乘员属性时，在所述车载装置的显示屏上显示所述推荐信息；或利用所述车载装置的喇叭播报所述推荐信息。
9.如权利要求3所述的智能推荐方法，其特征在于，该方法还包括：
基于每位乘员的身份信息获得每位乘员的喜好信息；及
基于所述用户意图以及每位乘员的喜好信息获得推荐信息。
10.一种用于实现权利要求1-9任一项所述的智能推荐方法的智能推荐系统，该系统包括互相之间通讯连接的车载装置和云服务器。
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