一种警觉程度获取方法以及装置与流程

1.本技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种警觉程度获取方法以及装置


背景技术：

2.在航空、铁路、公路等领域，针对用户的疲劳状态检测有着广泛的应用。例如，驾驶疲劳普遍存在，威胁驾驶安全，为了减少疲劳驾驶的现象及其带来的后果，通常都在机动车中装配驾驶员疲劳监测系统，及时对驾驶员的疲劳状态进行检测。
3.常用的疲劳检测方式可以包括通过计算机视觉技术(如分析眼部和头部的运动)、基于方向盘转向和行驶轨迹等特征、基于驾驶员生理信号的检测(如脑电信号eeg、心电信号ecg等)等来判断驾驶员是否出现了疲劳表现。然而，这些方式通常发现驾驶员疲劳状态不及时。


技术实现要素：

4.本技术提供一种警觉程度获取方法以及装置，用于结合设备采集到的用户行为信息对用户的警觉程度进行预测。
5.有鉴于此，第一方面，本技术提供一种警觉程度获取方法，包括：获取第一信息，第一信息包括用户产生的行为的信息，第一信息包括第一设备采集到的信息，第一设备包括用户的穿戴设备，第一信息中包括用户的摄入物的信息；通过第一信息预测用户的警觉变化情况，警觉变化情况包括用户在第一预设时段内的警觉值。
6.因此，本技术实施方式中，可以基于穿戴设备采集到的摄入物的信息来对用户的警觉程度进行预测，相对于人工输入信息，本技术提供的方法可以更高效准确地得到用户的信息，从而提高预测的准确性，以便于后续针对用户的疲劳状态可以提前处理，提高用户体验。并且，可以从用户的摄入物的维度来分析用户的警觉变化情况，从而可以更全面地对用户的警觉程度进行预测，预测用户在未来一段时长内的警觉程度，从而可以根据该警觉程度来提前进行应对，提高用户体验。
7.在一种可能的实施方式中，第一信息还包括用户的睡眠信息或运动信息。
8.在一种可能的实施方式中，睡眠信息包括：睡眠质量分值、午休信息中的至少一项；运动信息包括：运动开始时刻、运动结束时刻、运动类型或运动量中的至少一项；摄入物的信息包括：摄入时间、摄入量或摄入物类型中的至少一项。
9.因此，本技术实施方式中，除了摄入物的信息，还可以结合用户的运动信息和睡眠信息来预测用户的警觉程度变化情况，从而可以使用更全面的信息来预测用户的警觉程度变化情况，提高预测准确度。
10.在一种可能的实施方式中，通过第一信息预测用户的警觉变化情况，包括：将第一信息作为预设的警觉模型的输入，输出用户的警觉变化情况，警觉模型的输出包括昼夜节律和觉醒节律的融合结果，昼夜节律通过第一信息中与睡眠相关的信息得到，觉醒节律包括用户在睡眠后的觉醒程度变化情况。
11.本技术实施方式中，可以通过预先设定的警觉模型来预测用户的警觉程度，通过昼夜节律和觉醒节律来更准确地预测用户的警觉程度。
12.在一种可能的实施方式中，警觉值用于表示至少一个用户驾驶车辆的疲劳程度变化，方法还包括：根据警觉值对车辆的行车信息进行调整。
13.因此，本技术实施方式中，在驾驶场景中，可以基于预测的警觉值来调整车辆的行车信息，从而可以使车辆的行车状态与用户的警觉状态相匹配，提高行车安全性。
14.在一种可能的实施方式中，根据警觉值对车辆的行车信息进行调整，包括：向车辆发送调整指令，调整指令用于指示根据警觉值对车辆的行车信息进行调整。
15.因此，本技术实施方式中，若由其他设备来进行警觉程度预测，则可以通过向车辆发送指令的方式来调整车辆内的行车参数，从而使车辆的行车状态与用户的警觉状态相匹配，提高行车安全性。
16.在一种可能的实施方式中，方法还包括：根据第二用户的摄入物的类型，调整行程规划，得到调整后的行程规划。
17.因此，本技术实施方式中，可以基于用户的摄入物的类型，及时调整行程规划，使行程规划与用户的警觉状态匹配，提高用户体验。
18.在一种可能的实施方式中，根据行程规划，生成针对第二用户的第二提示信息，包括：根据行程规划以及第二用户在第四预设时段内产生的运动的信息，生成针对第二用户的第二提示信息，运动的信息包括运动量或者运动时段。
19.因此，本技术实施方式中，可以通过用户的运动状态，生成提示信息，从而提示用户调整运动状态，或者调整行程规划等，从而可以使用户的警觉程度与行程规划相匹配，提高用户体验。
20.在一种可能的实施方式中，上述方法还可以包括：根据警觉值，调节车辆的以下至少一项参数值：对车辆内配置的闭眼检测系统的报警范围，闭眼检测系统用于检测用户在驾驶车辆时是否闭眼，并在当检测结果在报警范围时进行报警；或者，对车辆内配置的视觉驾驶员监测系统dms的报警信息进行调整，报警信息包括疲劳报警范围、提醒周期或提醒强度；或者，调整车辆的导航信息，导航信息包括导航路径、按照导航路径的行车时长或者导航路径中的道路类型中的至少一项；或者，获取与车辆相邻的至少一个交通参与者的警觉信息，并根据至少一个交通参与者的警觉信息获取至少一个交通参与者的行车动态；或者，调整车辆内配置的报警系统的检测阈值，检测阈值与报警系统进行报警的灵敏度相关。
21.因此，本技术实施方式中，可以基于预测得到的用户的警觉程度来调整车辆内的各个硬件或者软件系统的参数，使车辆内的各个参数与用户的警觉程度相匹配，提高用户的行车安全性。
22.在一种可能的实施方式中，方法还包括：获取在车辆内采集到的用户的驾驶信息，驾驶信息包括：驾驶时长、道路类型或交通信息中的至少一项；根据驾驶信息更新警觉变化情况，得到更新后的警觉变化情况。
23.可以理解为，在用户驾驶车辆的过程中，也将产生运动消耗，从而可以根据用户的实际驾驶情况，实时更新警觉程度变化情况的预测结果，从而可以是警觉变化情况与用户的实际状态更匹配，从而可以基于实时更新的警觉变化情况来调整行车状态，提高用户的行车安全性。
24.在一种可能的实施方式中，用户的数量为至少两个用户，方法还包括：根据至少两个用户的驾驶适宜指数从至少两个用户中筛选出第一用户；生成针对第一用户的第一提示信息，第一提示信息用于提示第一用户驾驶车辆。
25.因此，本技术实施方式中，当车辆内由多个用户时，可以从多个用户中筛选出更适合驾驶的用户，从而提高车辆的行车安全性。
26.在一种可能的实施方式中，方法还包括：获取第二用户的输入信息；根据输入信息获取第二用户在未来的第二预设时段内的行程规划；根据行程规划以及预设条件，生成针对第二用户的第二提示信息，第二提示信息用于提醒第二用户的当前运动状态。可以理解为，当用户在未来一段时间内有行程规划时，可以根据用户当前的运动情况，提醒用户运动适量，从而使用户在未来一段时间内的警觉程度更优，提高用户的行车安全性。
27.在一种可能的实施方式中，方法还包括：根据警觉值获取驾驶适宜指数，驾驶适宜指数与警觉程度呈正相关关系，驾驶适宜指数用于提醒用户驾驶车辆的安全程度；通过第二设备播放警觉值或驾驶适宜指数中的至少一个。因此可以通过该驾驶适宜指数或者警觉值来表示用户的当前状态，从而提醒用户谨慎驾驶，提高用户的行车安全性。
28.在一种可能的实施方式中，方法还包括：若第一设备在第三预设时段内检测到用户产生的行为包括预设行为，则根据用户产生的预设行为的信息，更新警觉变化情况，得到更新后的警觉变化情况，从而可以根据用户实时产生的行为来更新用户的警觉变化情况，使最终预测得到的警觉变化情况更准确。
29.第二方面，本技术提供一种穿戴设备，包括：
30.获取模块，用于获取第一信息，第一信息包括用户产生的行为的信息，第一信息包括第一设备采集到的信息，第一设备包括用户的穿戴设备，第一信息中包括用户的摄入物的信息；
31.处理模块，用于通过第一信息预测用户的警觉变化情况，警觉变化情况包括用户在第一预设时段内的警觉值。
32.在一种可能的实施方式中，第一信息还包括用户的睡眠信息或运动信息。
33.在一种可能的实施方式中，睡眠信息包括：睡眠质量分值、午休信息中的至少一项；运动信息包括：运动开始时刻、运动结束时刻、运动类型或运动量中的至少一项；摄入物的信息包括：摄入时间、摄入量或摄入物类型中的至少一项。
34.在一种可能的实施方式中，处理模块，具体用于将第一信息作为预设的警觉模型的输入，输出用户的警觉变化情况，警觉模型的输出包括昼夜节律和觉醒节律的融合结果，昼夜节律通过第一信息中与睡眠相关的信息得到，觉醒节律包括用户在睡眠后的觉醒程度变化情况。
35.在一种可能的实施方式中，处理模块，还用于对车辆内配置的闭眼检测系统的报警范围，闭眼检测系统用于检测用户在驾驶车辆时是否闭眼，并在当检测结果在报警范围时进行报警；或者，对车辆内配置的视觉驾驶员监测系统dms的报警信息进行调整，报警信息包括疲劳报警范围、提醒周期或提醒强度；或者，调整车辆的导航信息，导航信息包括导航路径、按照导航路径的行车时长或者导航路径中的道路类型中的至少一项；或者，获取与车辆相邻的至少一个交通参与者的警觉信息，并根据至少一个交通参与者的警觉信息获取至少一个交通参与者的行车动态；或者，调整车辆内配置的报警系统的检测阈值，检测阈值
与报警系统进行报警的灵敏度相关。
36.在一种可能的实施方式中，获取模块，还用于获取在车辆内采集到的用户的驾驶信息，驾驶信息包括：驾驶时长、道路类型或交通信息中的至少一项；处理模块，还用于根据驾驶信息更新警觉变化情况，得到更新后的警觉变化情况。
37.在一种可能的实施方式中，用户的数量为至少两个用户，处理模块，还用于根据至少两个用户的驾驶适宜指数从至少两个用户中筛选出第一用户；生成针对第一用户的第一提示信息，第一提示信息用于提示第一用户驾驶车辆。
38.在一种可能的实施方式中，获取模块，还用于获取第二用户的输入信息；
39.处理模块，还用于根据输入信息获取第二用户在未来的第二预设时段内的行程规划；根据行程规划以及预设条件，生成针对第二用户的第二提示信息，第二提示信息用于提醒第二用户的当前运动状态。
40.在一种可能的实施方式中，播放模块；
41.处理模块，还用于根据警觉值获取驾驶适宜指数，驾驶适宜指数与警觉程度呈正相关关系，驾驶适宜指数用于提醒用户驾驶车辆的安全程度；
42.播放模块，用于通过第二设备播放警觉值或驾驶适宜指数中的至少一个。
43.在一种可能的实施方式中，处理模块，还用于若第一设备在第三预设时段内检测到用户产生的行为包括预设行为，则根据用户产生的预设行为的信息，更新警觉变化情况，得到更新后的警觉变化情况。
44.第三方面，本技术提供一种车辆，包括：
45.获取模块，用于获取第一信息，第一信息包括用户产生的行为的信息，第一信息包括第一设备采集到的信息，第一设备包括用户的穿戴设备，第一信息中包括用户的摄入物的信息；
46.处理模块，用于通过第一信息预测用户的警觉变化情况，警觉变化情况包括用户在第一预设时段内的警觉值。
47.在一种可能的实施方式中，第一信息还包括用户的睡眠信息或运动信息。
48.在一种可能的实施方式中，睡眠信息包括：睡眠质量分值、午休信息中的至少一项；运动信息包括：运动开始时刻、运动结束时刻、运动类型或运动量中的至少一项；摄入物的信息包括：摄入时间、摄入量或摄入物类型中的至少一项。
49.在一种可能的实施方式中，处理模块，具体用于将第一信息作为预设的警觉模型的输入，输出用户的警觉变化情况，警觉模型的输出包括昼夜节律和觉醒节律的融合结果，昼夜节律通过第一信息中与睡眠相关的信息得到，觉醒节律包括用户在睡眠后的觉醒程度变化情况。
50.在一种可能的实施方式中，处理模块，还用于对车辆内配置的闭眼检测系统的报警范围，闭眼检测系统用于检测用户在驾驶车辆时是否闭眼，并在当检测结果在报警范围时进行报警；或者，对车辆内配置的视觉驾驶员监测系统dms的报警信息进行调整，报警信息包括疲劳报警范围、提醒周期或提醒强度；或者，调整车辆的导航信息，导航信息包括导航路径、按照导航路径的行车时长或者导航路径中的道路类型中的至少一项；或者，获取与车辆相邻的至少一个交通参与者的警觉信息，并根据至少一个交通参与者的警觉信息获取至少一个交通参与者的行车动态；或者，调整车辆内配置的报警系统的检测阈值，检测阈值
与报警系统进行报警的灵敏度相关。
51.在一种可能的实施方式中，获取模块，还用于获取在车辆内采集到的用户的驾驶信息，驾驶信息包括：驾驶时长、道路类型或交通信息中的至少一项；处理模块，还用于根据驾驶信息更新警觉变化情况，得到更新后的警觉变化情况。
52.在一种可能的实施方式中，用户的数量为至少两个用户，处理模块，还用于根据至少两个用户的驾驶适宜指数从至少两个用户中筛选出第一用户；生成针对第一用户的第一提示信息，第一提示信息用于提示第一用户驾驶车辆。
53.在一种可能的实施方式中，获取模块，还用于获取第二用户的输入信息；
54.处理模块，还用于根据输入信息获取第二用户在未来的第二预设时段内的行程规划；
55.处理模块，还用于根据行程规划以及预设条件，生成针对第二用户的第二提示信息，第二提示信息用于提醒第二用户的当前运动状态。
56.在一种可能的实施方式中，车辆还包括：播放模块；
57.处理模块，还用于根据警觉值获取驾驶适宜指数，驾驶适宜指数与警觉程度呈正相关关系，驾驶适宜指数用于提醒用户驾驶车辆的安全程度；
58.播放模块，用于通过第二设备播放警觉值或驾驶适宜指数中的至少一个。
59.在一种可能的实施方式中，处理模块，还用于若第一设备在第三预设时段内检测到用户产生的行为包括预设行为，则根据用户产生的预设行为的信息，更新警觉变化情况，得到更新后的警觉变化情况。
60.第五方面，本技术实施例提供一种穿戴设备，包括：处理器和存储器，其中，处理器和存储器通过线路互联，处理器调用存储器中的程序代码用于执行上述第一方面任一项所述的警觉程度获取方法中与处理相关的功能。可选地，该电子设备可以是芯片。
61.第六方面，本技术实施例提供一种车辆，包括：处理器和存储器，其中，处理器和存储器通过线路互联，处理器调用存储器中的程序代码用于执行上述第一方面任一项所述的警觉程度获取方法中与处理相关的功能。可选地，该电子设备可以是芯片。
62.第七方面，本技术实施例提供了一种电子设备，该电子设备也可以称为数字处理芯片或者芯片，芯片包括处理单元和通信接口，处理单元通过通信接口获取程序指令，程序指令被处理单元执行，处理单元用于执行如上述第一方面或第一方面任一可选实施方式中与处理相关的功能。
63.第八方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面或第一方面任一可选实施方式中的方法。
64.第九方面，本技术实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面或第一方面任一可选实施方式中的方法。
附图说明
65.图1为本技术提供的一种网络架构示意图；
66.图2为本色提供的一种终端的结构示意图；
67.图3为本技术提供的另一种终端的结构示意图；
68.图4为本色提供的一种车辆的结构示意图；
69.图5为本技术提供的一种警觉程度获取方法的流程示意图；
70.图6为本技术提供的另一种警觉程度获取方法的流程示意图；
71.图7为本技术提供的一种昼夜和觉醒节律曲线；
72.图8为本技术提供的一种警觉性预测曲线；
73.图9为本技术提供的另一种警觉程度获取方法的流程示意图；
74.图10为本技术提供的另一种警觉性预测曲线；
75.图11为本技术提供的另一种警觉性预测曲线；
76.图12为本技术提供的另一种警觉性预测曲线；
77.图13为本技术提供的另一种警觉性预测曲线；
78.图14为本技术提供的另一种警觉性预测曲线；
79.图15为本技术提供的另一种警觉性预测曲线；
80.图16为本技术提供的另一种警觉性预测曲线；
81.图17为本技术提供的一种应用场景示意图；
82.图18为本技术提供的另一种应用场景示意图；
83.图19为本技术提供的另一种警觉程度获取方法的流程示意图；
84.图20为本技术提供的另一种警觉程度获取方法的流程示意图；
85.图21为本技术提供的一种穿戴设备的结构示意图；
86.图22为本技术提供的一种车辆的结构示意图；
87.图23为本技术提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
88.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
89.首先，本技术提供的警觉程度获取方法应用的网络架构可以参阅图1所示。其中，该网络架构包括多设备(如图1中所述的设备1-设备n)，且各个设备可以互相连接。该设备可以包括多种可移动或者不可移动的电子设备、车载设备或者车辆等。
90.该多个设备之间可以通过无线网络或有线网络建立连接。该无线网络包括但不限于：超宽带(ultra wide band，uwb)、第五代移动通信技术(5th-generation，5g)系统，长期演进(long term evolution，lte)系统、全球移动通信系统(global system for mobile communication，gsm)或码分多址(code division multiple access，cdma)网络、宽带码分多址(wideband code division multiple access，wcdma)网络、无线保真(wireless fidelity，wifi)、蓝牙(bluetooth)、紫蜂协议(zigbee)、射频识别技术(radio frequency identification，rfid)、远程(long range，lora)无线通信、近距离无线通信(near field communication，nfc)中的任意一种或多种的组合。
91.本技术提供的设备可以包括但不限于：智能移动电话、电视、平板电脑、手环、头戴显示设备(head mount display，hmd)、增强现实(augmented reality，ar)设备，混合现实(mixed reality，mr)设备、蜂窝电话(cellular phone)、智能电话(smart phone)、个人数
字助理(personal digital assistant，pda)、平板型电脑、车辆、车载终端、膝上型电脑(laptop computer)、个人电脑(personal computer，pc)等。当然，在以下实施例中，对该设备的具体形式不作任何限制。可以理解为，本技术以下实施方式中所提及的第一设备、第二设备或者第三设备等，可以是前述中的任意一种设备。
92.在图1所示的网络架构中，各个设备之间可以基于直接或者建立的通信连接来互相传输数据，如将各自的位置信息通过直接或者建立的通信连接传输至网络架构中的所有设备或者指定的电子设备等。
93.应理解，在图1所示的网络架构中，可以选择其中一个设备作为管理设备，以对系统架构内的设备进行管理，如加入验证、在线状态统计、位置统计、带宽分配或者流量统计等操作，当然，也可以是不选择管理设备，各个电子设备可以直接或者间接建立连接，通过建立的连接直接或者间接获取到系统架构中的其他设备的信息，如位置信息、设备属性(如设备种类或者设备外观)。
94.便于理解，将本技术提供的设备分为多种，如终端、车辆或者其他设备等，不同的设备可能具有不同的结构，下面示例性地，以终端以及车辆的结构为例进行示例性说明。
95.终端可以采集用户的生理以及行为信息等，以智能手表为例，获取用户睡眠、运动量和摄入物的信息。智能手表应具有多种传感器，包括但不限于加速度计、陀螺仪、光学心率传感器、体温传感器、光线传感器等。在探测摄入物时，除了智能手表，也可借助其他智能穿戴设备的配合(例如眼镜、耳机等)来探测吃饭喝水等行为。智能手表具有反馈系统，可以通过屏幕显示、声音、振动等方式为佩戴手表的用户提供反馈。智能手表还具有通讯系统，可通过无线或有线的方式与其他设备连接，包括但不限于智能手机、汽车的智能主系统、独立的车辆、独立或车主系统自带的驾驶员监测系统(dms系统)、云端系统等。
96.智能手机具有输入系统，包括摄像头、触摸屏、麦克风等。智能手表具有反馈系统，可以通过屏幕显示、声音、振动等方式为用户提供反馈。智能手表还具有通讯系统，可通过无线或有线的方式与其他设备连接，包括但不限于智能手表、汽车的智能主系统、独立的车辆、独立或车主系统自带的驾驶员监测系统(dms系统)、云端系统等。
97.智能车辆具有输入系统，包括摄像头、触摸屏、麦克风、控制按钮等。其中，摄像头可以用于识别驾驶员的用户身份。用户可以通过输入设备对车内的部分设备进行控制。智能车辆具有反馈系统，可以通过屏幕显示、声音、振动等方式为用户提供反馈。智能车辆具有通讯系统，可通过无线或有线的方式与其他设备连接，包括但不限于智能手表、智能手机、独立的其他车内设备系统、独立的驾驶员监测系统(dms系统)、云端系统等。智能车辆具有设备控制系统，可以获取车内其他设备的设置信息并进行控制。
98.下面示例性地对本技术提供的终端和车辆的结构进行示例性介绍。
99.示例性地，参阅图2，下面以一个具体的结构为例，对本技术提供的终端的结构进行示例性说明。
100.终端100可以包括处理器110，外部存储器接口120，内部存储器121，通用串行总线(universal serial bus，usb)接口130，充电管理模块140，电源管理模块141，电池142，天线1，天线2，移动通信模块150，无线通信模块160，音频模块170，扬声器170a，受话器170b，麦克风170c，耳机接口170d，传感器模块180，按键190，马达191，指示器192，摄像头193，显示屏194，以及用户标识模块(subscriber identification module，sim)卡接口195等。其
中传感器模块180可以包括压力传感器180a，陀螺仪传感器180b，气压传感器180c，磁传感器180d，加速度传感器180e，距离传感器180f，接近光传感器180g，指纹传感器180h，温度传感器180j，触摸传感器180k，环境光传感器180l，骨传导传感器180m，运动传感器180n等。
101.可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对终端100的具体限定。在本技术另一些实施例中，终端100可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。
102.处理器110可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器110可以包括应用处理器(application processor，ap)，调制解调处理器，图形处理器(graphics processing unit，gpu)，图像信号处理器(image signal processor，isp)，控制器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，dsp)，基带处理器，和/或神经网络处理器(neural-network processing unit，npu)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。
103.控制器可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。
104.处理器110中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器110中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据，可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器110的等待时间，因而提高了系统的效率。
105.在一些实施例中，处理器110可以包括一个或多个接口。接口可以包括集成电路(inter-integrated circuit，i2c)接口，集成电路内置音频(inter-integrated circuit sound，i2s)接口，脉冲编码调制(pulse code modulation，pcm)接口，通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter，uart)接口，移动产业处理器接口(mobile industry processor interface，mipi)，通用输入输出(general-purpose input/output，gpio)接口，用户标识模块(subscriber identity module，sim)接口，和/或通用串行总线(universal serial bus，usb)接口等。
106.i2c接口是一种双向同步串行总线，包括一根串行数据线(serial data line，sda)和一根串行时钟线(derail clock line，scl)。在一些实施例中，处理器110可以包含多组i2c总线。处理器110可以通过不同的i2c总线接口分别耦合触摸传感器180k，充电器，闪光灯，摄像头193等。例如：处理器110可以通过i2c接口耦合触摸传感器180k，使处理器110与触摸传感器180k通过i2c总线接口通信，实现终端100的触摸功能。
107.i2s接口可以用于音频通信。在一些实施例中，处理器110可以包含多组i2s总线。处理器110可以通过i2s总线与音频模块170耦合，实现处理器110与音频模块170之间的通信。在一些实施例中，音频模块170可以通过i2s接口向无线通信模块160传递音频信号，实现通过蓝牙耳机接听电话的功能。
108.pcm接口也可以用于音频通信，将模拟信号抽样，量化和编码。在一些实施例中，音频模块170与无线通信模块160可以通过pcm总线接口耦合。在一些实施例中，音频模块170也可以通过pcm接口向无线通信模块160传递音频信号，实现通过蓝牙耳机接听电话的功能。所述i2s接口和所述pcm接口都可以用于音频通信。
109.uart接口是一种通用串行数据总线，用于异步通信。该总线可以为双向通信总线。它将要传输的数据在串行通信与并行通信之间转换。在一些实施例中，uart接口通常被用于连接处理器110与无线通信模块160。例如：处理器110通过uart接口与无线通信模块160中的蓝牙模块通信，实现蓝牙功能。在一些实施例中，音频模块170可以通过uart接口向无线通信模块160传递音频信号，实现通过蓝牙耳机播放音乐的功能。
110.mipi接口可以被用于连接处理器110与显示屏194，摄像头193等外围器件。mipi接口包括摄像头串行接口(camera serial interface，csi)，显示屏串行接口(display serial interface，dsi)等。在一些实施例中，处理器110和摄像头193通过csi接口通信，实现终端100的拍摄功能。处理器110和显示屏194通过dsi接口通信，实现终端100的显示功能。
111.gpio接口可以通过软件配置。gpio接口可以被配置为控制信号，也可被配置为数据信号。在一些实施例中，gpio接口可以用于连接处理器110与摄像头193，显示屏194，无线通信模块160，音频模块170，传感器模块180等。gpio接口还可以被配置为i2c接口，i2s接口，uart接口，mipi接口等。
112.usb接口130是符合usb标准规范的接口，具体可以是mini usb接口，micro usb接口，usb type c接口等。usb接口130可以用于连接充电器为终端100充电，也可以用于终端100与外围设备之间传输数据。也可以用于连接耳机，通过耳机播放音频。该接口还可以用于连接其他电子设备，例如ar设备等。应理解，此处的usb接口130也可以替换为其他的接口，如type-c或者lighting等可实现充电或者数据传输的接口，此处仅仅以usb接口130为例进行示例性说明。
113.可以理解的是，本发明实施例示意的各模块间的接口连接关系，只是示意性说明，并不构成对终端100的结构限定。在本技术另一些实施例中，终端100也可以采用上述实施例中不同的接口连接方式，或多种接口连接方式的组合。
114.充电管理模块140用于从充电器接收充电输入。其中，充电器可以是无线充电器，也可以是有线充电器。在一些有线充电的实施例中，充电管理模块140可以通过usb接口130接收有线充电器的充电输入。在一些无线充电的实施例中，充电管理模块140可以通过终端100的无线充电线圈接收无线充电输入。充电管理模块140为电池142充电的同时，还可以通过电源管理模块141为电子设备供电。
115.电源管理模块141用于连接电池142，充电管理模块140与处理器110。电源管理模块141接收电池142和/或充电管理模块140的输入，为处理器110，内部存储器121，显示屏194，摄像头193，和无线通信模块160等供电。电源管理模块141还可以用于监测电池容量，电池循环次数，电池健康状态(漏电，阻抗)等参数。在其他一些实施例中，电源管理模块141也可以设置于处理器110中。在另一些实施例中，电源管理模块141和充电管理模块140也可以设置于同一个器件中。
116.终端100的无线通信功能可以通过天线1，天线2，移动通信模块150，无线通信模块160，调制解调处理器以及基带处理器等实现。
117.天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。终端100中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用，以提高天线的利用率。例如：可以将天线1复用为无线局域网的分集天线。在另外一些实施例中，天线可以和调谐开关结合使用。
118.移动通信模块150可以提供应用在终端100上的包括2g/3g/4g/5g等无线通信的解决方案。移动通信模块150可以包括至少一个滤波器，开关，功率放大器，低噪声放大器(low noise amplifier，lna)等。移动通信模块150可以由天线1接收电磁波，并对接收的电磁波进行滤波，放大等处理，传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块150还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大，经天线1转为电磁波辐射出去。在一些实施例中，移动通信模块150的至少部分功能模块可以被设置于处理器110中。在一些实施例中，移动通信模块150的至少部分功能模块可以与处理器110的至少部分模块被设置在同一个器件中。
119.调制解调处理器可以包括调制器和解调器。其中，调制器用于将待发送的低频基带信号调制成中高频信号。解调器用于将接收的电磁波信号解调为低频基带信号。随后解调器将解调得到的低频基带信号传送至基带处理器处理。低频基带信号经基带处理器处理后，被传递给应用处理器。应用处理器通过音频设备(不限于扬声器170a，受话器170b等)输出声音信号，或通过显示屏194显示图像或视频。在一些实施例中，调制解调处理器可以是独立的器件。在另一些实施例中，调制解调处理器可以独立于处理器110，与移动通信模块150或其他功能模块设置在同一个器件中。
120.无线通信模块160可以提供应用在终端100上的包括无线局域网(wireless local area networks，wlan)(如无线保真(wireless fidelity，wi-fi)网络)，蓝牙(bluetooth，bt)，全球导航卫星系统(global navigation satellite system，gnss)，调频(frequency modulation，fm)，近距离无线通信技术(near field communication，nfc)，超宽带(ultra wide band，uwb)，红外技术(infrared，ir)等无线通信的解决方案。无线通信模块160可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块160经由天线2接收电磁波，将电磁波信号调频以及滤波处理，将处理后的信号发送到处理器110。无线通信模块160还可以从处理器110接收待发送的信号，对其进行调频，放大，经天线2转为电磁波辐射出去。
121.在一些实施例中，终端100的天线1和移动通信模块150耦合，天线2和无线通信模块160耦合，使得终端100可以通过无线通信技术与网络以及其他设备通信。所述无线通信技术可以包括但不限于：第五代移动通信技术(5th-generation，5g)系统，全球移动通讯系统(global system for mobile communications，gsm)，通用分组无线服务(general packet radio service，gprs)，码分多址接入(code division multiple access，cdma)，宽带码分多址(wideband code division multiple access，wcdma)，时分码分多址(time-division code division multiple access，td-scdma)，长期演进(long term evolution，lte)，蓝牙(bluetooth)，全球导航卫星系统(the global navigation satellite system，gnss)，无线保真(wireless fidelity，wifi)，近距离无线通信(near field communication，nfc)，fm(也可以称为调频广播)，紫蜂协议(zigbee)，射频识别技术(radio frequency identification，rfid)和/或红外(infrared，ir)技术等。所述gnss可以包括全球卫星定位系统(global positioning system，gps)，全球导航卫星系统(global navigation satellite system，glonass)，北斗卫星导航系统(beidou navigation satellite system，bds)，准天顶卫星系统(quasi-zenith satellite system，qzss)和/或星基增强系统(satellite based augmentation systems，sbas)等。
122.在一些实施方式中，终端100也可以包括有线通信模块(图1中未示出)，或者，此处
的移动通信模块150或者无线通信模块160可以替换为有线通信模块(图1中未示出)，该有线通信模块可以使电子设备通过有线网络与其他设备进行通信。该有线网络可以包括但不限于以下一项或者多项：光传送网(optical transport network，otn)、同步数字体系(synchronous digital hierarchy，sdh)、无源光网络(passive optical network，pon)、以太网(ethernet)、或灵活以太网(flex ethernet，flexe)等。
123.终端100通过gpu，显示屏194，以及应用处理器等实现显示功能。gpu为图像处理的微处理器，连接显示屏194和应用处理器。gpu用于执行数学和几何计算，用于图形渲染。处理器110可包括一个或多个gpu，其执行程序指令以生成或改变显示信息。
124.显示屏194用于显示图像，视频等。显示屏194包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display，lcd)，有机发光二极管(organic light-emitting diode，oled)，有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrix organic light emitting diode的，amoled)，柔性发光二极管(flex light-emitting diode，fled)，miniled，microled，micro-oled，量子点发光二极管(quantum dot light emitting diodes，qled)等。在一些实施例中，终端100可以包括1个或n个显示屏194，n为大于1的正整数。
125.终端100可以通过isp，摄像头193，视频编解码器，gpu，显示屏194以及应用处理器等实现拍摄功能。
126.isp用于处理摄像头193反馈的数据。例如，拍照时，打开快门，光线通过镜头被传递到摄像头感光元件上，光信号转换为电信号，摄像头感光元件将所述电信号传递给isp处理，转化为肉眼可见的图像。isp还可以对图像的噪点，亮度，肤色进行算法优化。isp还可以对拍摄场景的曝光，色温等参数优化。在一些实施例中，isp可以设置在摄像头193中。
127.摄像头193用于捕获静态图像或视频。物体通过镜头生成光学图像投射到感光元件。感光元件可以是电荷耦合器件(charge coupled device，ccd)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor，cmos)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号，之后将电信号传递给isp转换成数字图像信号。isp将数字图像信号输出到dsp加工处理。dsp将数字图像信号转换成标准的rgb摄像头，yuv等格式的图像信号。在一些实施例中，终端100可以包括1个或n个摄像头193，n为大于1的正整数。
128.数字信号处理器用于处理数字信号，除了可以处理数字图像信号，还可以处理其他数字信号。例如，当终端100在频点选择时，数字信号处理器用于对频点能量进行傅里叶变换等。
129.视频编解码器用于对数字视频压缩或解压缩。终端100可以支持一种或多种视频编解码器。这样，终端100可以播放或录制多种编码格式的视频，例如：动态图像专家组(moving picture experts group，mpeg)1，mpeg2，mpeg3，mpeg4等。
130.npu为神经网络(neural-network，nn)计算处理器，通过借鉴生物神经网络结构，例如借鉴人脑神经元之间传递模式，对输入信息快速处理，还可以不断的自学习。通过npu可以实现终端100的智能认知等应用，例如：图像识别，人脸识别，语音识别，文本理解等。
131.外部存储器接口120可以用于连接外部存储卡，例如micro sd卡，实现扩展终端100的存储能力。外部存储卡通过外部存储器接口120与处理器110通信，实现数据存储功能。例如将音乐，视频等文件保存在外部存储卡中。
132.内部存储器121可以用于存储计算机可执行程序代码，所述可执行程序代码包括指令。内部存储器121可以包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储操作系统，至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能，图像播放功能等)等。存储数据区可存储终端100使用过程中所创建的数据(比如音频数据，电话本等)等。此外，内部存储器121可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件，闪存器件，通用闪存存储器(universal flash storage，ufs)等。处理器110通过运行存储在内部存储器121的指令，和/或存储在设置于处理器中的存储器的指令，执行终端100的各种功能应用以及数据处理。
133.终端100可以通过音频模块170，扬声器170a，受话器170b，麦克风170c，耳机接口170d，以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放，录音等。
134.音频模块170用于将数字音频信息转换成模拟音频信号输出，也用于将模拟音频输入转换为数字音频信号。音频模块170还可以用于对音频信号编码和解码。在一些实施例中，音频模块170可以设置于处理器110中，或将音频模块170的部分功能模块设置于处理器110中。
135.扬声器170a，也称“喇叭”，用于将音频电信号转换为声音信号。终端100可以通过扬声器170a收听音乐，或收听免提通话。
136.受话器170b，也称“听筒”，用于将音频电信号转换成声音信号。当终端100接听电话或语音信息时，可以通过将受话器170b靠近人耳接听语音。
137.麦克风170c，也称“话筒”，“传声器”，用于将声音信号转换为电信号。当拨打电话或发送语音信息时，用户可以通过人嘴靠近麦克风170c发声，将声音信号输入到麦克风170c。终端100可以设置至少一个麦克风170c。在另一些实施例中，终端100可以设置两个麦克风170c，除了采集声音信号，还可以实现降噪功能。在另一些实施例中，终端100还可以设置三个，四个或更多麦克风170c，实现采集声音信号，降噪，还可以识别声音来源，实现定向录音功能等。
138.耳机接口170d用于连接有线耳机。耳机接口170d可以是usb接口130，也可以是3.5mm的开放移动电子设备平台(open mobile terminal platform，omtp)标准接口，美国蜂窝电信工业协会(cellular telecommunications industry association of the usa，ctia)标准接口。
139.压力传感器180a用于感受压力信号，可以将压力信号转换成电信号。在一些实施例中，压力传感器180a可以设置于显示屏194。压力传感器180a的种类很多，如电阻式压力传感器，电感式压力传感器，电容式压力传感器等。电容式压力传感器可以是包括至少两个具有导电材料的平行板。当有力作用于压力传感器180a，电极之间的电容改变。终端100根据电容的变化确定压力的强度。当有触摸操作作用于显示屏194，终端100根据压力传感器180a检测所述触摸操作强度。终端100也可以根据压力传感器180a的检测信号计算触摸的位置。在一些实施例中，作用于相同触摸位置，但不同触摸操作强度的触摸操作，可以对应不同的操作指令。例如：当有触摸操作强度小于第一压力阈值的触摸操作作用于短消息应用图标时，执行查看短消息的指令。当有触摸操作强度大于或等于第一压力阈值的触摸操作作用于短消息应用图标时，执行新建短消息的指令。
140.陀螺仪传感器180b可以用于确定终端100的运动姿态。在一些实施例中，可以通过
陀螺仪传感器180b确定终端100围绕三个轴(即，x，y和z轴)的角速度。陀螺仪传感器180b可以用于拍摄防抖。示例性的，当按下快门，陀螺仪传感器180b检测终端100抖动的角度，根据角度计算出镜头模组需要补偿的距离，让镜头通过反向运动抵消终端100的抖动，实现防抖。陀螺仪传感器180b还可以用于导航，体感游戏场景。
141.气压传感器180c用于测量气压。在一些实施例中，终端100通过气压传感器180c测得的气压值计算海拔高度，辅助定位和导航。
142.磁传感器180d包括霍尔传感器。终端100可以利用磁传感器180d检测翻盖皮套的开合。在一些实施例中，当终端100是翻盖机时，终端100可以根据磁传感器180d检测翻盖的开合。进而根据检测到的皮套的开合状态或翻盖的开合状态，设置翻盖自动解锁等特性。
143.加速度传感器180e可检测终端100在各个方向上(一般为三轴)加速度的大小。当终端100静止时可检测出重力的大小及方向。还可以用于识别电子设备姿态，应用于横竖屏切换，计步器等应用。
144.距离传感器180f，用于测量距离。终端100可以通过红外或激光测量距离。在一些实施例中，拍摄场景，终端100可以利用距离传感器180f测距以实现快速对焦。
145.接近光传感器180g可以包括例如发光二极管(led)和光检测器，例如光电二极管。发光二极管可以是红外发光二极管。终端100通过发光二极管向外发射红外光。终端100使用光电二极管检测来自附近物体的红外反射光。当检测到充分的反射光时，可以确定终端100附近有物体。当检测到不充分的反射光时，终端100可以确定终端100附近没有物体。终端100可以利用接近光传感器180g检测用户手持终端100贴近耳朵通话，以便自动熄灭屏幕达到省电的目的。接近光传感器180g也可用于皮套模式，口袋模式自动解锁与锁屏。
146.环境光传感器180l用于感知环境光亮度。终端100可以根据感知的环境光亮度自适应调节显示屏194亮度。环境光传感器180l也可用于拍照时自动调节白平衡。环境光传感器180l还可以与接近光传感器180g配合，检测终端100是否在口袋里，以防误触。
147.指纹传感器180h用于采集指纹。终端100可以利用采集的指纹特性实现指纹解锁，访问应用锁，指纹拍照，指纹接听来电等。
148.温度传感器180j用于检测温度。在一些实施例中，终端100利用温度传感器180j检测的温度，执行温度处理策略。例如，当温度传感器180j上报的温度超过阈值，终端100执行降低位于温度传感器180j附近的处理器的性能，以便降低功耗实施热保护。在另一些实施例中，当温度低于另一阈值时，终端100对电池142加热，以避免低温导致终端100异常关机。在其他一些实施例中，当温度低于又一阈值时，终端100对电池142的输出电压执行升压，以避免低温导致的异常关机。
149.触摸传感器180k，也称“触控器件”。触摸传感器180k可以设置于显示屏194，由触摸传感器180k与显示屏194组成触摸屏，也称“触控屏”。触摸传感器180k用于检测作用于其上或附近的触摸操作。触摸传感器可以将检测到的触摸操作传递给应用处理器，以确定触摸事件类型。可以通过显示屏194提供与触摸操作相关的视觉输出。在另一些实施例中，触摸传感器180k也可以设置于终端100的表面，与显示屏194所处的位置不同。
150.骨传导传感器180m可以获取振动信号。在一些实施例中，骨传导传感器180m可以获取人体声部振动骨块的振动信号。骨传导传感器180m也可以接触人体脉搏，接收血压跳动信号。在一些实施例中，骨传导传感器180m也可以设置于耳机中，结合成骨传导耳机。音
layer，hal)25、库和运行时(libraries and runtime)27以及框架(framework)29。其中，内核23用于提供底层系统组件和服务，例如：电源管理、内存管理、线程管理、硬件驱动程序等；硬件驱动程序包括wi-fi驱动、传感器驱动、定位模块驱动等。硬件抽象层25是对内核驱动程序的封装，向框架29提供接口，屏蔽低层的实现细节。硬件抽象层25运行在用户空间，而内核驱动程序运行在内核空间。
160.库和运行时27也叫做运行时库，它为可执行程序在运行时提供所需要的库文件和执行环境。库与运行时27包括安卓运行时(android runtime，art)271以及库273等。art 271是能够把应用程序的字节码转换为机器码的虚拟机或虚拟机实例。库273是为可执行程序在运行时提供支持的程序库，包括浏览器引擎(比如webkit)、脚本执行引擎(比如javascript引擎)、图形处理引擎等。
161.框架27用于为应用程序层31中的应用程序提供各种基础的公共组件和服务，比如窗口管理、位置管理等等。框架27可以包括电话管理器291，资源管理器293，位置管理器295等。
162.以上描述的操作系统261的各个组件的功能均可以由应用程序处理器201执行存储器205中存储的程序来实现。
163.所属领域的技术人员可以理解终端200可包括比图3所示的更少或更多的部件，图3所示的该电子设备仅包括与本技术实施例所公开的多个实现方式更加相关的部件。
164.此外，本技术提供的车辆的结构如图4所示，图1为本技术实施例提供的车辆的一种结构示意图，车辆400可以配置为自动驾驶模式。例如，车辆400可以在处于自动驾驶模式中的同时控制自身，并且可通过人为操作来确定车辆及其周边环境的当前状态，确定周边环境中的是否存在障碍物，基于障碍物的信息来控制车辆400。在车辆400处于自动驾驶模式中时，也可以将车辆400置为在没有和人交互的情况下操作。
165.车辆400可包括各种子系统，例如行进系统402、传感器系统404、控制系统406、一个或多个外围设备408以及电源410、计算机系统442和用户接口446。可选地，车辆400可包括更多或更少的子系统，并且每个子系统可包括多个部件。另外，车辆400的每个子系统和部件可以通过有线或者无线互连。
166.行进系统402可包括为车辆400提供动力运动的组件。在一个实施例中，行进系统402可包括引擎418、能量源419、传动装置420和车轮/轮胎421。
167.其中，引擎418可以是内燃引擎、电动机、空气压缩引擎或其他类型的引擎组合，例如，汽油发动机和电动机组成的混动引擎，内燃引擎和空气压缩引擎组成的混动引擎。引擎418将能量源419转换成机械能量。能量源419的示例包括汽油、柴油、其他基于石油的燃料、丙烷、其他基于压缩气体的燃料、乙醇、太阳能电池板、电池和其他电力来源。能量源419也可以为车辆400的其他系统提供能量。传动装置420可以将来自引擎418的机械动力传送到车轮421。传动装置420可包括变速箱、差速器和驱动轴。在一个实施例中，传动装置420还可以包括其他器件，比如离合器。其中，驱动轴可包括可耦合到一个或多个车轮421的一个或多个轴。
168.传感器系统404可包括感测关于车辆400周边的环境的信息的若干个传感器。例如，传感器系统404可包括定位系统422(定位系统可以是全球定位gps系统，也可以是北斗系统或者其他定位系统)、惯性测量单元(inertial measurement unit，imu)424、雷达426、
激光测距仪428以及相机430。传感器系统404还可包括被监视车辆400的内部系统的传感器(例如，车内空气质量监测器、燃油量表、机油温度表等)。来自这些传感器中的一个或多个的传感数据可用于检测对象及其相应特性(位置、形状、方向、速度等)。这种检测和识别是自主车辆400的安全操作的关键功能。在本技术以下实施方式中提及的传感器，即可以是雷达426、激光测距仪428或者相机430等。
169.其中，定位系统422可用于估计车辆400的地理位置。imu 424用于基于惯性加速度来感知车辆400的位置和朝向变化。在一个实施例中，imu 424可以是加速度计和陀螺仪的组合。雷达426可利用无线电信号来感知车辆400的周边环境内的物体，具体可以表现为毫米波雷达或激光雷达。在一些实施例中，除了感知物体以外，雷达426还可用于感知物体的速度和/或前进方向。激光测距仪428可利用激光来感知车辆400所位于的环境中的物体。在一些实施例中，激光测距仪428可包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个检测器，以及其他系统组件。相机430可用于捕捉车辆400的周边环境的多个图像。相机430可以是静态相机或视频相机。
170.控制系统406为控制车辆400及其组件的操作。控制系统406可包括各种部件，其中包括转向系统432、油门434、制动单元436、计算机视觉系统440、线路控制系统442以及障碍避免系统444。
171.其中，转向系统432可操作来调整车辆400的前进方向。例如在一个实施例中可以为方向盘系统。油门434用于控制引擎418的操作速度并进而控制车辆400的速度。制动单元436用于控制车辆400减速。制动单元436可使用摩擦力来减慢车轮421。在其他实施例中，制动单元436可将车轮421的动能转换为电流。制动单元436也可采取其他形式来减慢车轮421转速从而控制车辆400的速度。计算机视觉系统440可以操作来处理和分析由相机430捕捉的图像以便识别车辆400周边环境中的物体和/或特征。所述物体和/或特征可包括交通信号、道路边界和障碍体。计算机视觉系统440可使用物体识别算法、运动中恢复结构(structure from motion，sfm)算法、视频跟踪和其他计算机视觉技术。在一些实施例中，计算机视觉系统440可以用于为环境绘制地图、跟踪物体、估计物体的速度等等。线路控制系统442用于确定车辆400的行驶路线以及行驶速度。在一些实施例中，线路控制系统442可以包括横向规划模块4421和纵向规划模块4422，横向规划模块4421和纵向规划模块4422分别用于结合来自障碍避免系统444、gps 422和一个或多个预定地图的数据为车辆400确定行驶路线和行驶速度。障碍避免系统444用于识别、评估和避免或者以其他方式越过车辆400的环境中的障碍体，前述障碍体具体可以表现为实际障碍体和可能与车辆400发生碰撞的虚拟移动体。在一个实例中，控制系统406可以增加或替换地包括除了所示出和描述的那些以外的组件。或者也可以减少一部分上述示出的组件。
172.车辆400通过外围设备408与外部传感器、其他车辆、其他计算机系统或用户之间进行交互。外围设备408可包括无线数据传输系统446、车载电脑448、麦克风450和/或扬声器452。在一些实施例中，外围设备408为车辆400的用户提供与用户接口446交互的手段。例如，车载电脑448可向车辆400的用户提供信息。用户接口446还可操作车载电脑448来接收用户的输入。车载电脑448可以通过触摸屏进行操作。在其他情况中，外围设备408可提供用于车辆400与位于车内的其它设备通信的手段。例如，麦克风450可从车辆400的用户接收音频(例如，语音命令或其他音频输入)。类似地，扬声器452可向车辆400的用户输出音频。无
线数据传输系统446可以直接地或者经由通信网络来与一个或多个设备无线通信。例如，无线数据传输系统446可使用3g蜂窝通信，例如cdma、evd0、gsm/gprs，或者4g蜂窝通信，例如lte。或者5g蜂窝通信。无线数据传输系统446可利用无线局域网(wireless local area network，wlan)通信。在一些实施例中，无线数据传输系统446可利用红外链路、蓝牙或zigbee与设备直接通信。其他无线协议，例如各种车辆数据传输系统，例如，无线数据传输系统446可包括一个或多个专用短程通信(dedicated short range communications，dsrc)设备，这些设备可包括车辆和/或路边台站之间的公共和/或私有数据通信。
173.电源440可向车辆400的各种组件提供电力。在一个实施例中，电源440可以为可再充电锂离子或铅酸电池。这种电池的一个或多个电池组可被配置为电源为车辆400的各种组件提供电力。在一些实施例中，电源440和能量源419可一起实现，例如一些全电动车中那样。
174.车辆400的部分或所有功能受计算机系统442控制。计算机系统442可包括至少一个处理器443，处理器443执行存储在例如存储器444这样的非暂态计算机可读介质中的指令445。计算机系统442还可以是采用分布式方式控制车辆400的个体组件或子系统的多个计算设备。处理器443可以是任何常规的处理器，诸如商业可获得的中央处理器(central processing unit，cpu)。可选地，处理器443可以是诸如专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)或其它基于硬件的处理器的专用设备。尽管图1功能性地图示了处理器、存储器、和在相同块中的计算机系统442的其它部件，但是本领域的普通技术人员应该理解该处理器、或存储器实际上可以包括不存储在相同的物理外壳内的多个处理器、或存储器。例如，存储器444可以是硬盘驱动器或位于不同于计算机系统442的外壳内的其它存储介质。因此，对处理器443或存储器444的引用将被理解为包括可以并行操作或者可以不并行操作的处理器或存储器的集合的引用。不同于使用单一的处理器来执行此处所描述的步骤，诸如转向组件和减速组件的一些组件每个都可以具有其自己的处理器，所述处理器只执行与特定于组件的功能相关的计算。
175.在此处所描述的各个方面中，处理器443可以位于远离车辆400并且与车辆400进行无线通信。在其它方面中，此处所描述的过程中的一些在布置于车辆400内的处理器443上执行而其它则由远程处理器443执行，包括采取执行单一操纵的必要步骤。
176.在一些实施例中，存储器444可包含指令445(例如，程序逻辑)，指令445可被处理器443执行来执行车辆400的各种功能，包括以上描述的那些功能。存储器444也可包含额外的指令，包括向行进系统402、传感器系统404、控制系统406和外围设备408中的一个或多个发送数据、从其接收数据、与其交互和/或对其进行控制的指令。除了指令445以外，存储器444还可存储数据，例如道路地图、路线信息，车辆的位置、方向、速度以及其它这样的车辆数据，以及其他信息。这种信息可在车辆400在自主、半自主和/或手动模式中操作期间被车辆400和计算机系统442使用。用户接口446，用于向车辆400的用户提供信息或从其接收信息。可选地，用户接口446可包括在外围设备408的集合内的一个或多个输入/输出设备，例如无线数据传输系统446、车载电脑448、麦克风450或扬声器452等。
177.计算机系统442可基于从各种子系统(例如，行进系统402、传感器系统404和控制系统406)以及从用户接口446接收的输入来控制车辆400的功能。例如，计算机系统442可以用个can总线和车辆400内的其他系统或者部件进行通信，如计算机系统442可利用来自控
制系统406的输入以便控制转向系统432来避免由传感器系统404和障碍避免系统444检测到的障碍体。在一些实施例中，计算机系统442可操作来对车辆400及其子系统的许多方面提供控制。
178.可选地，上述这些组件中的一个或多个可与车辆400分开安装或关联。例如，存储器444可以部分或完全地与车辆400分开存在。上述组件可以按有线和/或无线方式来通信地耦合在一起。
179.可选地，上述组件只是一个示例，实际应用中，上述各个模块中的组件有可能根据实际需要增添或者删除，图1不应理解为对本技术实施例的限制。本技术提供的数据传输方法，可以由计算机系统442、雷达426、激光测距仪430或者外围设备，如车载电脑448或者其他车载终端等来执行。例如，本技术提供的数据传输方法可以由车载电脑448来执行，车载电脑448可以为车辆规划行车路径以及对应的速度曲线，并根据行车路径生成控制指令，将控制指令发送至计算机系统442，由计算机系统442控制车辆的控制系统406中的转向系统432、油门434、制动单元436、计算机视觉系统440、线路控制系统442或者障碍避免系统444等，从而实现车辆的自动驾驶。
180.上述车辆400可以为轿车、卡车、摩托车、公共汽车、船、飞机、直升飞机、割草机、娱乐车、游乐场车辆、施工设备、电车、高尔夫球车、火车、和手推车等，本技术实施例不做特别的限定。
181.通常，对于用户的警觉程度监测在多种场景中都起着重要作用。例如，在用户驾驶车辆时，需要及时对用户的疲劳状态进行监控，并基于监控结果对用户进行及时提醒，从而提高用户的行车安全性。一些常用的疲劳监测方式中，通常对用户的疲劳状态监测不够及时。
182.例如，对用户的疲劳进行预测的现有工具主要是“疲劳生物数学模型”。疲劳的生物数学模型是用于研究用户睡眠-觉醒行为以及工作-休息时间表、睡眠-觉醒行为、值班疲劳和实际工作绩效之间的关系的工具。应用较广泛的疲劳生物数学模型有“二阶段模型”和“三阶段模型”。常用的疲劳生物数学模型所考虑的疲劳因素主要有：昼夜节律、睡眠稳态、睡眠质量、任务类型、任务时间等。以三阶段模型(three-process model of alertness，tpma)为例。该模型通过昼夜节律和睡眠稳态随时间的变化关系来预测用户的警觉程度。然而，1)睡眠信息等关键的模型参数输入，包括睡眠时间、睡眠质量、任务时间等，都需要依赖人工报告、人工收集，信息收集效率低，而且可能存在报告不准确甚至谎报的情况，影响预测的准确性。在应用中通常不会考虑个体差异的问题，同样也会影响疲劳程度预测的准确性。
183.因此，本技术提供一种警觉程度获取方法，用于结合用户的穿戴设备采集到的信息，如生理及行为信息，如睡眠、运动量和摄入物等跟疲劳密切相关的信息，对用户未来一段时段内的警觉程度进行预测。下面结合前述的设备，对本技术提供的方法进行详细介绍。
184.首先，参阅图5，本技术提供的一种警觉程度获取方法的流程示意图，如下所述。
185.501、获取第一信息。
186.该第一信息可以包括产生的行为的信息，可以由多种设备采集得到，如称为第一设备，该第一设备可以包括前述图1对应的各种设备，如穿戴设备、车辆或者手机等。
187.该第一信息中可以包括该用户的摄入物的信息，可以由设备采集得到，当然，也可
以由用户进行手动输入得到。
188.具体地，该摄入物的信息具体可以包括：摄入物的摄入时间、摄入量或者摄入物类型等信息。
189.可选地，该第一信息中还可以包括用户睡眠信息或者午休信息等。
190.前述的睡眠信息具体可以包括用户的睡眠质量分值或者午休信息等。该睡眠质量分值具体可以根据用户的睡眠起始时间、睡眠终止时间、深度睡眠时长、浅度睡眠时长或者睡眠周期等中的一项或者多项进行打分得到。
191.午休信息具体可以包括：用户是否有午休习惯、午休起始时刻、午休终止时刻、或者午休质量分值等信息。该午休质量分值也可以是根据午休起始时刻、午休终止时刻、深度睡眠时长、浅度睡眠时长或者睡眠周期等中的一项或者多项进行打分得到。
192.此外，通常用户的运动情况也将影响用户的警觉程度变化，因此还可以采集用户的运动信息，如运动开始时刻、运动结束时刻、运动时长、运动类型、运动量等信息，即第一信息中还可以包括用户的运动开始时刻、运动结束时刻、运动时长、运动类型、运动量等信息。
193.通常，用户的摄入物信息、睡眠时长、睡眠质量或者午休习惯等信息将影响用户在未来一段时长内的疲劳程度变化情况。因此，本技术中，可以通过设备来采集用户的摄入物信息、睡眠信息或者运动信息等，无需人工输入，从而可以高效准确地的用户的相关信息。
194.并且，本技术提供的方法可以由各种设备来执行，例如，若由车辆来执行，则车辆可以接收其他设备采集到的用户的行为信息，也可以由车辆内部设置的装置，如摄像头、雷达或者其他传感器等来采集用户的行为信息。若本技术提供的方法由穿戴设备来执行，则穿戴设备可以直接采集用户的行为信息，也可以接收其他设备采集到的用户行为信息等，并执行后续步骤。
195.502、通过第一信息预测用户的警觉变化情况。
196.在得到第一信息之后，即可通过该第一信息来预测用户的警觉变化情况，该警觉变化情况可以包括用户在当前以及未来一段时长(为便于区分称为第一预设时段)内的警觉值。
197.因此，本技术实施方式中，可以基于穿戴设备采集到的摄入物的信息、睡眠信息或者运动信息等来对用户的警觉程度进行预测，相对于人工输入信息，本技术提供的方法可以更高效准确地得到用户的信息，从而提高预测的准确性，以便于后续针对用户的疲劳状态可以提前处理，提高用户体验。
198.一种具体的实施方式中，可以将第一信息作为预设的警觉模型的输入，输出用户的警觉变化情况，警觉模型的输出包括昼夜节律和觉醒节律的融合结果，昼夜节律通过第一信息中与睡眠相关的信息得到，觉醒节律包括用户在睡眠后的觉醒程度变化情况。
199.因此，本技术实施方式中，可以预先设定警觉模型，该警觉模型可以是通过大量的用户的历史数据计算得到，也可以是由用户手动设定，具体可以根据实际应用场景调整。在得到用户的行为信息之后，即可将用户的行为信息作为警觉模型的输入，通过该警觉模型来预测用户未来一段时长内的警觉程度变化，从而可以提前预测用户的疲劳程度，对用户的状态进行及时预测。
200.可选地，在驾驶场景中，还可以获取在车辆内采集到的用户的驾驶信息，驾驶信息
包括：驾驶时长、道路类型或交通信息中的至少一项；根据驾驶信息更新警觉变化情况，得到更新后的警觉变化情况。
201.可以理解为，在用户驾驶车辆的过程中，也将产生运动消耗，从而可以根据用户的实际驾驶情况，实时更新警觉程度变化情况的预测结果，从而可以是警觉变化情况与用户的实际状态更匹配，从而可以基于实时更新的警觉变化情况来调整行车状态，提高用户的行车安全性。
202.可选地，在一种场景中，若第一设备在第三预设时段内检测到用户产生的行为包括预设行为，则可以根据用户产生的该预设行为的信息，更新警觉变化情况，得到更新后的警觉变化情况。例如，可以采集用户的历史午休时段，若在当天的该午休时段内检测到用户的午休行为，则可以根据午休信息来调整警觉变化情况，从而可以根据用户实时产生的行为来更新用户的警觉变化情况，使最终预测得到的警觉变化情况更准确。
203.可选地，在得到用户的警觉程度变化情况之后，针对驾驶场景可以针对用户生成驾驶适宜指数，该驾驶适宜指数可以用于表示用户驾驶车辆的安全程度或者表示用户的疲劳程度。
204.然后可以在车辆内或者具有显示屏的设备(如称为第二设备)播放驾驶适宜指数或者直接播放用户的当前警觉值，从而可以通过该驾驶适宜指数或者警觉值来表示用户的当前状态，从而提醒用户谨慎驾驶，提高用户的行车安全性。
205.可选地，在得到用户的警觉程度变化情况之后，针对驾驶场景，可以根据用户的警觉值来对车辆的行车信息进行调整。如在用户驾驶场景中，可以调整车辆的行车信息，如车辆的最高车速、车内温度、通风方式等，从而使车辆的行车状态与用户的警觉值更匹配，提高用户的行车安全性。
206.通常，调整车辆的行车信息的方式可以根据实际应用场景进行调整，例如，若本技术提供的方法由终端来执行，如用户的穿戴设备、手机或者平板等，则可以向车辆发送调整指令，可以在该调整指令中携带警觉程度变化情况，从而使车辆可以根据该警觉变化情况，适应性地调整车辆的各个参数；或者，可以直接根据该警觉程度变化情况，确定需要调整的车辆的各个参数，然后在调整指令中携带该参数，从而指示车辆按照该调整指令中携带的参数来调整车辆内的参数。若本技术提供的方法由车辆来执行，则车辆可以直接根据该警觉程度变化情况调整车辆内的各个参数。
207.可选地，具体可以调整车辆的以下一种或者多种参数：对车辆内配置的闭眼检测系统的报警范围，闭眼检测系统用于检测至少一个用户在驾驶车辆时是否闭眼，并在当检测结果在报警范围时进行报警；对车辆内配置的视觉驾驶员监测系统dms的报警信息进行调整，报警信息包括疲劳报警范围、提醒周期或提醒强度；或者，调整车辆的导航信息，导航信息包括导航路径、按照导航路径的行车时长或者导航路径中的道路类型中的至少一项；或者，获取与车辆相邻的至少一个交通参与者的警觉信息，并根据至少一个交通参与者的警觉信息获取至少一个交通参与者的行车动态；或者，调整车辆内配置的报警系统的检测阈值，检测阈值与报警系统进行报警的灵敏度相关。
208.因此，本技术实施方式中，可以基于预测得到的用户的警觉程度来调整车辆内的各个硬件或者软件系统的参数，使车辆内的各个参数与用户的警觉程度相匹配，提高用户的行车安全性。
209.可选地，在驾驶车辆之前，若车辆内用户的数量为至少两个用户，则可以根据该至少两个用户的驾驶适宜指数中筛选出最优的用户作为第一用户，并生成针对第一用户的第一提示信息，用于提示由第一用户来驾驶车辆。因此，本技术实施方式中，当车辆内由多个用户时，可以从多个用户中筛选出更适合驾驶的用户，从而提高车辆的行车安全性。
210.可选地，可以获取第二用户的输入信息，然后根据该输入信息确定用户在未来的第二预设时段内的行程规划，根据该行程规划以及预设条件，生成针对该第二用户的第二提示信息，该第二提示信息用于提醒第二用户当前运动状态，即对用户的当前运动状态进行建议，从而使用户在第二预设时段内的警觉程度更适合驾驶车辆，提高用户的行车安全性。
211.可选地，在生成针对第二用户的第二提示信息时，可以根据行程规划以及第二用户在第四预设时段内产生的运动信息，如第二用户的运动量或者运动时段，来生成该第二提示信息。可以理解为，当用户在未来一段时间内有行程规划时，可以根据用户当前的运动情况，提醒用户运动适量，从而使用户在未来一段时间内的警觉程度更优，提高用户的行车安全性。
212.前述对本技术提供的方法的流程进行了介绍，为便于理解，下面结合具体的应用场景，
213.其中，本技术提供的方法可以由终端来执行，如可以由穿戴设备或者其他移动终端来执行，也可以由车辆来执行，下面分别以穿戴设备、手机以及车辆为例对不同的场景进行介绍。
214.一、穿戴设备
215.参阅图6，本技术提供的另一种警觉程序获取方法的流程示意图，如下所述。
216.601、穿戴设备采集用户行为信息。
217.其中，穿戴设备可以包括用户的手环、智能手表、头戴显示设备、耳机、智能眼镜等设备。穿戴设备可以通过其中设置的传感器，如加速度计、陀螺仪、光学心率传感器、体温传感器、光线传感器等，用于采集用户的行为信息，即第一信息。
218.此外，穿戴设备的数量可以包括一个或者多个，一些行为可以通过多个穿戴设备来进行检测，如用户的吃饭、喝水等行为，可以通过智能手表、智能眼镜、耳机或者相机等设备来共同检测，当智能手表检测到用户产生行为时，根据运动方向、速度等初步判断用户的运动类型，然后通过其他设备，如智能眼镜或者相机等来采集用户的具体行为，从而可以联合多个设备来准确地检测出用户的具体行为。
219.用户的行为信息具体可以包括用户产生的行为的时段、类型或者运动消耗等信息。如可以包括用户的运动状态、睡眠起始时刻、睡眠终止时刻、深睡时段、浅睡时段、午休时段、摄入食物的摄入时段、摄入类型、摄入量、运动时段、运动类型或者运动量等信息。
220.例如，行为信息中可以包括多种：
221.(1)睡眠信息：
222.睡眠起始时刻、随眠终止时刻、睡眠质量、是否午睡、午睡起始时刻、午睡终止时刻或者午睡质量等。
223.其中，用户的睡眠质量可以通过预先设定的方式进行评价，如用户的深度睡眠时长越长表示睡眠质量越优，或者深度睡眠与浅度睡眠的比例越大，表示用户的睡眠质量越
优，或者在一定范围内，睡眠时长越长，表示用户的睡眠质量越优，或者，在睡眠期间，用户运动的次数越少，表示用户的睡眠质量越优等，具体可以根据实际应用场景进行调整。
224.(2)运动信息
225.运动信息可以包括用户的运动起始时刻、终止时刻、运动类型或者运动量等。如用户在某个时段进行了跑步，则可以通过用户佩戴的手环来采集用户跑步的起始时刻、终止时刻、跑步速度、心率变化情况等信息。
226.(3)饮食信息
227.饮食信息可以包括用户摄入食物的相关信息。如可以包括用户是否吃午饭、午饭时段、午饭量、是否服药、服药时段、是否摄入酒精或者酒精饮品、饮酒时间段、酒精度等信息。
228.穿戴设备的数量可以是一个或者多个，当存在多个穿戴设备时，可以由该多个穿戴设备来采集用户的行为信息，然后将采集到的行为信息实时或者周期性地发送给其中一个穿戴设备，由其中一个穿戴设备执行本技术提供的方法流程。
229.此外，在用户驾驶车辆的场景中，穿戴设备还可以接收车内的其他设备发送的信息，如车内的摄像头、麦克风、雷达或者红外等采集到的可以反映用户行为的信息，如可以通过车内设置的摄像头来采集用户的具体运动方式；用户可以通过麦克风来主动输入具体行为信息；可以通过雷达来检测用户的肢体运动或者手势等；或者还可以通过红外来检测用户的位置变化情况等，具体可以根据实际应用进行调整。
230.602、穿戴设备预测用户的警觉变化情况。
231.在穿戴设备得到用户的行为信息之后，即可根据得到的行为信息预测用户在未来一段时长(即第一预设时段)或者更长时段内的警觉变化情况，即用户在第一预设时段内的警觉值的变化情况，警觉值可以用于反映用户的警觉程度。通常，可以设置于警觉值与警觉程度呈正相关关系，如警觉值越高，即表示用户的警觉程度越高，疲劳程度越低，当然，也可以设置为警觉值与警觉程度呈负相关关系，如警觉值越高，表示警觉程度越低，疲劳程度也就越高，具体可以根据实际应用场景确定。
232.此外，步骤601和步骤602可以迭代执行，如穿戴设备可以实时或者按照预设周期采集用户的行为信息，在采集行为信息的过程中可以实时对警觉变化情况进行更新，从而可以根据实际应用场景实时调整警觉变化情况，使警觉变化情况与用户的当前警觉状态更符合，
233.例如，可以预先设置预测周期，如每30分钟根据采集到的信息来预测用户的警觉变化情况，然后将采集到的信息作为预先设定的警觉模型的输入，对用户未来一段时间内的警觉程度进行预测。
234.具体例如，可以以三阶段觉醒模型为基础，将用户生理和行为有关的信息作为模型的调节参数，计算出当前时刻用户的警觉性预测值。警觉性预测模型的不同成分、调节参数及其计算公式如下。
235.首先，基础的昼夜节律曲线可以表示为：
236.237.其中，t表示时间(如可以采用十进制小时)；p表示半节律，如通常可以12(小时)；m表示节律振幅(如三阶段模型可以默认振幅为2.5)。
238.觉醒节律前半段s，即觉醒后的警觉性持续下降，如可以表示为：
239.s(t)＝(s
a-l)e
h(t)
+l，
240.where h(t)＝h1(t)+h2(t)+h3(t)+
…
(公式二)
241.其中，sa表示用户醒来后的警觉值，也睡眠质量相关；l表示三阶段模型默认最低觉醒值2.4；h1(t)表示午休的影响；h2(t)表示运动量的影响；h3(t)表示食困的影响；此外还可以包括其他更多影响因素，此处不再一一列举。
242.通常，如果午休、运动消耗、食困等影响因素都不存在，或者未检测到午休、运动消耗、食困等影响因素，则s(t)可以退化为
[0243][0244]
where t2＝(t+24-w)％24
ꢀꢀ
(公式三)
[0245]
其中，w表示一天中的觉醒时刻。
[0246]
针对觉醒节律后半段s’，即睡觉后警觉性逐渐恢复，可以表示为：
[0247][0248]
where t3＝(t+24-v)％24
ꢀꢀ
(公式四)
[0249]
其中，t表示当前时间；t3表示入睡状态持续时间(通常十进制小时)；u表示三阶段模型默认最高觉醒值，如默认可以是14.3；sr表示入睡前最后的警觉值。
[0250]
示例性地，基于以上公式“10点睡觉，6点起床，未受到其他因素显著影响的昼夜和觉醒节律曲线可以如图7所示。
[0251]
在进行警觉性预测时，可以融合c和s(含s’)的曲线相加，即获得警觉性预测曲线a。
[0252]
如表示为：
[0253]
a(t)＝c(t)+s(t)
ꢀꢀ
(公式五)
[0254]
示例性地，如图8所示，“早上6点起床，晚上10点睡觉，且睡眠质量优良，未受到其他因素显著影响”的用户的警觉性预测曲线。
[0255]
通常，在进行警觉性预测时，可以基于已检测到的信息进行预测，而当穿戴设备检测到存在影响警觉性的事件时，可以及时更新警觉性预测曲线，从而基于用户的状态来实现个性化的警觉性预测。
[0256]
例如，穿戴设备的执行流程可以如图9所示。
[0257]
首先，穿戴设备可以实时对用户的行为进行检测，或者接收其他设备发送的信息。
[0258]
在接收或者采集到信息时，判断是否存在对警觉性产生影响的事件，若不存在，则可以继续按照前述公式一、公式三、公式四以及公式五提供的方式来预测用户的警觉性曲线。
[0259]
若存在影响警觉性的事件，则可以基于检测到的事件以及前述的公式一、公式三、公式四以及公式五来调整警觉性预测曲线，随后输出调整后的警觉性预测曲线。
[0260]
示例性地，下面对一些可能影响警觉性的事件以及相应的警觉性预测曲线调整方式进行介绍。
[0261]
(1)睡眠时刻
[0262]“起床时间”、“睡觉时间”，即改变模型中的参数w、v，曲线表现为平移。例如图10所示，实线为“早上6点起床，晚上10点睡觉，且睡眠质量优良”的用户的警觉性预测曲线，虚线为“早上8点起床，晚上12点睡觉，且睡眠质量优良”的警觉性预测曲线。
[0263]
(2)睡眠质量
[0264]
即改变觉醒后的最高觉醒值参数sa。例如图11所示，实线为“早上6点起床，晚上10点睡觉，且睡眠质量优良”的警觉性预测曲线，虚线为“早上6点起床，晚上10点睡觉，但睡眠质量差”的警觉性预测曲线。
[0265]
(3)有午休习惯且午休
[0266]“有午休习惯，且午休一小时”，即改变模型参数h1(t)。参数改变的假设是，有午休习惯的群体在接近午睡前，警觉性下降速度加快；而经过午休后，警觉下降趋势被打断，得到快速恢复。例如图12所示，实线为“早上6点起床，晚上10点睡觉，睡眠8小时，且睡眠质量优良，没有午休习惯”的警觉性预测曲线，虚线为“早上6点起床，晚上10点睡觉，睡眠8小时，且睡眠质量优良，有午休习惯，且中午12点-1点午休一小时”的警觉性预测曲线。
[0267]
(4)有午休习惯，但未午休
[0268]
即改变模型参数h1(t)。参数改变的假设是，有午休习惯的群体在接近午睡前，警觉性下降速度加快；但因为未进行午休，警觉性曲线的恢复缓慢，整体警觉度下降。例如图13所示，实线为“早上6点起床，晚上10点睡觉，睡眠8小时，且睡眠质量优良，有午休习惯，中午12点-1点午休一小时”的警觉性预测曲线。虚线为“早上6点起床，晚上10点睡觉，睡眠8小时，且睡眠质量优良，有午休习惯，但是没有午休”的警觉性预测曲线。
[0269]
(5)运动消耗量
[0270]“运动消耗量(包括长时间驾驶)”，即改变模型参数h2(t)。参数改变的假设是，运动消耗过程中警觉曲线下降加速，运动结束后获得缓慢恢复。例如图14所示，实线为“早上6点起床，晚上10点睡觉，睡眠8小时，且睡眠质量优良，日常活动适量”的警觉性预测曲线。虚线为“早上6点起床，晚上10点睡觉，睡眠8小时，且睡眠质量优良，下午15点进行较高强度体育锻炼一小时”的警觉性预测曲线。
[0271]
(6)饮食
[0272]“午饭暴饮暴食/饮酒/服药”，即改变模型参数h3(t)。以吃午饭为例，参数改变的假设是，吃过午饭后警觉曲线下降加速，约一两小时后缓慢恢复。例如图15所示，实线为“头一天晚上睡眠质量优良，中午饮食适量”的警觉性预测曲线。虚线为“头一天晚上睡眠质量优良，中午暴饮暴食”的警觉性预测曲线。
[0273]
603、穿戴设备计算驾驶适宜指数，并发送给车辆。
[0274]
其中，驾驶适宜指数可以与当前的警觉程度呈正相关关系，该正相关关系可以是线性关系，也可以是非线性关系，如警觉程度越高，则驾驶适宜指数越高，表示用户驾驶车辆的安全程度越高。
[0275]
其中，步骤603是可选步骤，即穿戴设备可以计算驾驶适宜指数，也可以不执行步骤603，具体可以根据实际应用场景进行调整，本技术并不作限定。
[0276]
具体例如，开车适宜指数根据算出的当前时刻警觉值来确定。例如，根据警觉水平的范围，15为sa最大值，7为sr的睡觉临界值，可以标识出三级适宜指数：(1)当警觉值》＝
13，驾驶适宜指数为“适宜”；(2)当警觉值在13-8之间，驾驶适宜指数为“较适宜”；(3)当警觉值＝《8，驾驶适宜指数为“不适宜”。例如图16所示，“10点睡觉，6点起床，且睡眠质量优良”的用户的警觉性曲线，其中适宜的时间区间为6-14点，较适宜的时间区间为14-20点和23-5点，不适宜的时间区间为20-23点。
[0277]
604、车辆播放驾驶适宜指数
[0278]
其中，车辆可以配置有显示屏或者扬声器等，当车辆接收到穿戴设备发送的驾驶适宜时，可以通过显示屏或者扬声器来播放驾驶适宜指数，从而使用户可以及时获知驾驶适宜指数，提高用户的行车安全性。
[0279]
此外，若车辆中存在多个用户，则可以根据每个用户的驾驶适宜指数，从多个用户中筛选出更适宜驾驶的用户，并生成提示信息，从而提醒更适宜驾驶的用来进行驾驶，提高行车安全性。
[0280]
例如，当有多位司机时，车辆可以对更适宜驾驶的司机作出建议选择，如车辆获取上车的司机/乘客用户2人，从两位用户的穿戴设备分别获取到用户a的开车适宜指数为“适宜”，用户b的开车适宜指数为“不适宜”，车辆可以通过语音或视觉的形式反馈“a没有午休，开车适宜指数低，建议由b来驾驶”。
[0281]
反馈的内容还可以包括建议用户摄入物，如长途驾驶时，路途中间休息的时间，当车辆在服务站停下来，系统可以通过语音或视觉的形式反馈“中午请吃xx食物，有助于您接下来的驾驶”。
[0282]
605、穿戴设备向车辆发送调整指令。
[0283]
在驾驶场景中，穿戴设备在得到用户的警觉变化情况之后，可以基于该警觉变化情况来调整车辆的行车信息，如调整车辆的闭眼检测的报警阈值、dms的报警信息、其他交通参与者的行车状态、导航信息或者报警系统的检测阈值等。
[0284]
该调整指令中可以携带警觉值，也可以直接指示车辆如何调整行车期间的参数。如当调整指令中携带警觉值时，车辆接收到该调整指令之后，可以根据其中携带的警觉值来确定如何调整车辆内的各种参数。
[0285]
606、车辆调整行车信息。
[0286]
下面示例性地，以一些应用场景为例进行示例性说明。
[0287]
(1)闭眼检测
[0288]
其中，闭眼检测即在行车过程中对驾驶员是否闭眼或者闭眼程度进行检测，当检测到驾驶员闭眼或者闭眼程度较高时，即可进行报警，提醒用户安全驾驶或者提醒用户休息等。
[0289]
当用户的警觉值低于预设值时，可以调整闭眼检测的检测阈值，从而及时对用户的闭眼程度进行检测，提前进行报警，提高用户的行车安全性。
[0290]
(2)dms报警范围
[0291]
车辆可以根据警觉值和开车适宜指数可以调节视觉dms系统的报警阈值和反馈设置。视觉dms系统可以是车辆自带的，也可以是与之配对的独立dms系统。
[0292]
若驾驶适宜指数为“较适宜”或“不适宜”，则dms系统将疲劳报警的临界阈值点降低，同时提高疲劳预警提醒的密度和强度。若驾驶适宜指数为“适宜”区间，则不改变疲劳报警的临界阈值点、提醒密度或强度。
[0293]
(3)导航调整
[0294]
车辆将警觉值及开车适宜指数输出给导航系统。导航系统在启动路径导航后，根据开车适宜指数调整相关信息，可能的调节的包括但不限于以下内容：
[0295]
a、行程时长预估
[0296]
若司机警觉值低、开车适宜指数为“较适宜”或“不适宜”区间，则相应延长所预估行车时间。反之则不用调整。
[0297]
示例性地，如图17所示，司机警觉值正常、开车适宜指数为“适宜”,从起点“我的位置”到终点“xx市”预估行车时间为2小时23分，当司机警觉值低、开车适宜指数为“较适宜”从起点“我的位置”到终点“xx市”预估行车时间延长为2小时53分。
[0298]
b、路径推荐
[0299]
若司机警觉值低、开车适宜指数为“较适宜”或“不适宜”区间，则推荐车少路线、避免高速等。如图18所示，预测的司机警觉值低，处于“较适宜”区，导航主动推荐非高速路线(如通过实线车标识，推荐指数高)，而不推荐全程高速的路线(如通过虚线标识，推荐指数低)。
[0300]
c、环境监测
[0301]
对路段上一同行驶车辆的安全性做出动态预测，或对该路段的安全性做出预测。可以将车辆驾驶员的警觉度进行实时监测并上云。同一路段的司机的警觉度信息可显示于(第三视角)导航系统或hud上，也可以存储后进行事后对该路段安全性的分析和预测。
[0302]
此外，可选地，用户可以提前规划行程，如用户第二天要出门，头一天晚上就在手机上查找路线。手机可以在用户使用地图查找路线进行行程规划时，或者通过服务卡片的形式，提示用户：“明天还要开车，晚上请吃xx食物，xx点钟要睡觉哦！”当用户在规划时间开始驾驶时，可能通过手机或车机系统提示用户：“昨天晚上你吃了xx，今天会容易疲劳，建议驾驶一个小时后就休息一下”。
[0303]
可选地，当用户会提前规划行程时，由于数据是从穿戴设备上获取，也可以由穿戴设备作出反馈。如，根据本发明的模型计算，如果用户第二天要进行长途驾驶任务，当运动量(以步数为例)超过20000步时或者运动时间超过晚上21：00时，开车适宜指数将为“不适宜”，则当穿戴设备的步数计数即将到达20000步时，或者当运动时间超过晚上21：00时，在穿戴设备上提示用户“明天还要开车，建议不要再进行大量运动。”另外一个例子，如果摄入食物超过xx开车适宜指数将为“不适宜”，则当判断摄入食物超过xx时，提示用户“明天还要开车，建议不要吃得太饱”。
[0304]
一些场景中，当用户的摄入物中包含酒精时，通过穿戴式设备或手机服务卡片提示用户“您x时xx分饮酒，如果要开车请在xx时间后进行”。
[0305]
(4)报警系统
[0306]
智能调节车内其他设备还包括调节警示系统，如碰撞检测系统，驾驶适宜指数越低，碰撞检测系统的阈值越高，如，驾驶适宜指数为“适宜”时，当车辆周围1米范围内出现其他车辆或行人时，车辆播放报警音，而当车辆指数为“较适宜”时，当车辆周围2米内出现其他车辆或行人时车辆就播放报警音，以增加司机的反应的时间。
[0307]
(5)其他设备
[0308]
若驾驶适宜指数为“较适宜”或“不适宜”区间，车辆可主动推荐更适宜的空调温度
(例如较低温度)、座椅角度(例如更接近90度的后背角度)、车内灯光的亮度和色彩(例如更高的亮度，采用蓝色或橙色)等，供用户选择或确认。若驾驶适宜指数为“适宜”区间，则不做推荐或改变。
[0309]
607、车辆采集行车记录，并向穿戴设备发送行车记录。
[0310]
在用户驾驶车辆的过程中，车辆可以对用户驾驶车辆的行车记录，然后周期性地发送给穿戴设备。
[0311]
例如，在车辆行驶过程中，每隔较短时间(例如5分钟)，车机将所记录的行车信息，例如行车时间，同步更新给穿戴设备，穿戴设备计算出最新的警觉值和开车适宜指数。
[0312]
608、穿戴设备更新警觉变化情况。
[0313]
其中，更新警觉变化情况与前述步骤602类似，此处不再赘述。
[0314]
因此，本技术实施方式中，可以通过穿戴设备所获取的数据为输入参数的参数化疲劳生物数学模型。区别于人工信息收集方法，通过穿戴设备的传感器获取用户的生理和活动信息使得信息收集效率高、准确性高。并且通过穿戴设备与车辆的互联和信息互通，实现对用户的疲劳的预测和预警的跨场景应用。从非驾驶场景中获取的信息，用于驾驶场景下的疲劳预测和预警。并且，基于对司机的警觉度和开车适宜指数的预测实施对车内设备或系统的智能控制。
[0315]
二、移动终端
[0316]
通常，若穿戴设备的存储容量有限、计算能力有限，所以需要借助移动终端为中介进行数据存储和计算，在驾驶场景中也是移动终端与车辆进行互联和信息互通。
[0317]
如图19所示，本技术提供的另一种警觉程度获取方法的流程示意图，如下所述。
[0318]
1901、穿戴设备采集用户行为信息，并发送给移动终端。
[0319]
其中，步骤1901与前述步骤601的区别在于，前述步骤601中穿戴设备无需将行为信息发送给移动终端，而步骤1901中，穿戴设备需要将采集到的用户行为信息发送给移动终端，对于类似之处不再赘述。
[0320]
1902、终端预测用户的警觉变化情况。
[0321]
1903、移动终端计算驾驶适宜指数，并发送给车辆。
[0322]
1904、车辆播放驾驶适宜指数
[0323]
1905、移动终端向车辆发送调整指令。
[0324]
1906、车辆调整行车信息。
[0325]
1907、车辆采集行车记录，并向移动终端发送行车记录。
[0326]
1908、移动终端更新警觉变化情况。
[0327]
其中，步骤1902-步骤1908与前述步骤602-步骤608的区别在于，前述步骤602-步骤608中由穿戴设备执行的步骤可以替换为由移动终端来执行，具体可以参阅前述步骤602-步骤608的介绍，此处不再赘述。
[0328]
因此，本技术实施方式中，可以由终端来预测用户的警觉程度变化情况，通过穿戴设备与车辆的互联和信息互通，实现对用户的疲劳的预测和预警的跨场景应用。
[0329]
三、车辆
[0330]
本技术提供的方法也可以由车辆来执行。
[0331]
如图20所示，本技术提供的另一种警觉程度获取方法的流程示意图，如下所述。
[0332]
2001、穿戴设备采集用户行为信息，并发送给移动车辆。
[0333]
其中，步骤2001与前述步骤601的区别在于，前述步骤601中穿戴设备无需将行为信息发送给移动终端，而步骤1901中，穿戴设备需要将采集到的用户行为信息发送给移动终端，对于类似之处不再赘述。
[0334]
2002、车辆预测用户的警觉变化情况。
[0335]
2003、车辆计算驾驶适宜指数。
[0336]
2004、车辆播放驾驶适宜指数
[0337]
2005、车辆调整行车信息。
[0338]
2006、车辆采集行车记录，并更新警觉变化情况。
[0339]
其中，步骤2002-步骤2006与前述步骤602-步骤608的区别在于，前述步骤602-步骤608中由穿戴设备执行的步骤可以替换为由车辆来执行，具体可以参阅前述步骤602-步骤608的介绍，此处不再赘述。
[0340]
因此，本技术实施方式中，可以由车辆来预测用户的警觉程度变化情况，减少了数据交互过程，车辆可以直接对用户的警觉状态进行预测，提高了预测警觉程度的效率。
[0341]
前述对本技术提供的方法流程进行了详细介绍，下面对本技术提供的装置的结构进行介绍。
[0342]
参阅图21，本技术提供的一种穿戴设备的结构示意图，包括：
[0343]
获取模块2101，用于获取第一信息，第一信息包括用户产生的行为的信息，第一信息包括第一设备采集到的信息，第一设备包括用户的穿戴设备，第一信息中包括用户的摄入物的信息；
[0344]
处理模块2102，用于通过第一信息预测用户的警觉变化情况，所示警觉变化情况包括用户在第一预设时段内的警觉值。
[0345]
在一种可能的实施方式中，第一信息还包括用户的睡眠信息或运动信息。
[0346]
在一种可能的实施方式中，睡眠信息包括：睡眠质量分值、午休信息中的至少一项；
[0347]
运动信息包括：运动开始时刻、运动结束时刻、运动类型或运动量中的至少一项；
[0348]
摄入物的信息包括：摄入时间、摄入量或摄入物类型中的至少一项。
[0349]
在一种可能的实施方式中，处理模块2102，具体用于将第一信息作为预设的警觉模型的输入，输出用户的警觉变化情况，警觉模型的输出包括昼夜节律和觉醒节律的融合结果，昼夜节律通过第一信息中与睡眠相关的信息得到，觉醒节律包括用户在睡眠后的觉醒程度变化情况。
[0350]
在一种可能的实施方式中，处理模块2102，还用于对车辆内配置的闭眼检测系统的报警范围，闭眼检测系统用于检测用户在驾驶车辆时是否闭眼，并在当检测结果在报警范围时进行报警；或者，
[0351]
对车辆内配置的视觉驾驶员监测系统dms的报警信息进行调整，报警信息包括疲劳报警范围、提醒周期或提醒强度；或者，
[0352]
调整车辆的导航信息，导航信息包括导航路径、按照导航路径的行车时长或者导航路径中的道路类型中的至少一项；或者，
[0353]
获取与车辆相邻的至少一个交通参与者的警觉信息，并根据至少一个交通参与者
的警觉信息获取至少一个交通参与者的行车动态；或者，
[0354]
调整车辆内配置的报警系统的检测阈值，检测阈值与报警系统进行报警的灵敏度相关。
[0355]
在一种可能的实施方式中，获取模块2101，还用于获取在车辆内采集到的用户的驾驶信息，驾驶信息包括：驾驶时长、道路类型或交通信息中的至少一项；
[0356]
处理模块2102，还用于根据驾驶信息更新警觉变化情况，得到更新后的警觉变化情况。
[0357]
在一种可能的实施方式中，用户的数量为至少两个用户，处理模块2102，还用于：
[0358]
根据至少两个用户的驾驶适宜指数从至少两个用户中筛选出第一用户；
[0359]
生成针对第一用户的第一提示信息，第一提示信息用于提示第一用户驾驶车辆。
[0360]
在一种可能的实施方式中，获取模块2101，还用于获取第二用户的输入信息；
[0361]
处理模块2102，还用于根据输入信息获取第二用户在未来的第二预设时段内的行程规划；
[0362]
处理模块2102，还用于根据行程规划以及预设条件，生成针对第二用户的第二提示信息，第二提示信息用于提醒第二用户的当前运动状态。
[0363]
在一种可能的实施方式中，播放模块2103；
[0364]
处理模块2102，还用于根据警觉值获取驾驶适宜指数，驾驶适宜指数与警觉程度呈正相关关系，驾驶适宜指数用于提醒用户驾驶车辆的安全程度；
[0365]
播放模块2103，用于通过第二设备播放警觉值或驾驶适宜指数中的至少一个。
[0366]
在一种可能的实施方式中，处理模块2102，还用于若第一设备在第三预设时段内检测到用户产生的行为包括预设行为，则根据用户产生的预设行为的信息，更新警觉变化情况，得到更新后的警觉变化情况。
[0367]
参阅图22，本技术提供的一种车辆的结构示意图，包括：
[0368]
获取模块2201，用于获取第一信息，第一信息包括用户产生的行为的信息，第一信息包括第一设备采集到的信息，第一设备包括用户的穿戴设备，第一信息中包括用户的摄入物的信息；
[0369]
处理模块2202，用于通过第一信息预测用户的警觉变化情况，所示警觉变化情况包括用户在第一预设时段内的警觉值。
[0370]
在一种可能的实施方式中，第一信息还包括用户的睡眠信息或运动信息。
[0371]
在一种可能的实施方式中，睡眠信息包括：睡眠质量分值、午休信息中的至少一项；
[0372]
运动信息包括：运动开始时刻、运动结束时刻、运动类型或运动量中的至少一项；
[0373]
摄入物的信息包括：摄入时间、摄入量或摄入物类型中的至少一项。
[0374]
在一种可能的实施方式中，处理模块2202，具体用于将第一信息作为预设的警觉模型的输入，输出用户的警觉变化情况，警觉模型的输出包括昼夜节律和觉醒节律的融合结果，昼夜节律通过第一信息中与睡眠相关的信息得到，觉醒节律包括用户在睡眠后的觉醒程度变化情况。
[0375]
在一种可能的实施方式中，处理模块2202，还用于对车辆内配置的闭眼检测系统的报警范围，闭眼检测系统用于检测用户在驾驶车辆时是否闭眼，并在当检测结果在报警
范围时进行报警；或者，
[0376]
对车辆内配置的视觉驾驶员监测系统dms的报警信息进行调整，报警信息包括疲劳报警范围、提醒周期或提醒强度；或者，
[0377]
调整车辆的导航信息，导航信息包括导航路径、按照导航路径的行车时长或者导航路径中的道路类型中的至少一项；或者，
[0378]
获取与车辆相邻的至少一个交通参与者的警觉信息，并根据至少一个交通参与者的警觉信息获取至少一个交通参与者的行车动态；或者，
[0379]
调整车辆内配置的报警系统的检测阈值，检测阈值与报警系统进行报警的灵敏度相关。
[0380]
在一种可能的实施方式中，获取模块2201，还用于获取在车辆内采集到的用户的驾驶信息，驾驶信息包括：驾驶时长、道路类型或交通信息中的至少一项；
[0381]
处理模块2202，还用于根据驾驶信息更新警觉变化情况，得到更新后的警觉变化情况。
[0382]
在一种可能的实施方式中，用户的数量为至少两个用户，处理模块2202，还用于：
[0383]
根据至少两个用户的驾驶适宜指数从至少两个用户中筛选出第一用户；
[0384]
生成针对第一用户的第一提示信息，第一提示信息用于提示第一用户驾驶车辆。
[0385]
在一种可能的实施方式中，获取模块2201，还用于获取第二用户的输入信息；
[0386]
处理模块2202，还用于根据输入信息获取第二用户在未来的第二预设时段内的行程规划；
[0387]
处理模块2202，还用于根据行程规划以及预设条件，生成针对第二用户的第二提示信息，第二提示信息用于提醒第二用户的当前运动状态。
[0388]
在一种可能的实施方式中，车辆还包括：播放模块2203；
[0389]
处理模块2202，还用于根据警觉值获取驾驶适宜指数，驾驶适宜指数与警觉程度呈正相关关系，驾驶适宜指数用于提醒用户驾驶车辆的安全程度；
[0390]
播放模块2203，用于通过第二设备播放警觉值或驾驶适宜指数中的至少一个。
[0391]
在一种可能的实施方式中，处理模块2202，还用于若第一设备在第三预设时段内检测到用户产生的行为包括预设行为，则根据用户产生的预设行为的信息，更新警觉变化情况，得到更新后的警觉变化情况。
[0392]
请参阅图23，本技术提供的另一种电子设备的结构示意图，如下所述。
[0393]
该电子设备可以包括前述的穿戴设备、终端或者车辆等，该电子设备可以包括处理器2301、存储器2302和收发器2303。该处理器2301和存储器2302通过线路互联。其中，存储器2302中存储有程序指令和数据。
[0394]
存储器2302中存储了前述图5-图20中的步骤对应的程序指令以及数据。
[0395]
处理器2301用于执行前述图5-图20中任一实施例所示的第一设备或者电子设备执行的方法步骤。
[0396]
收发器2303，用于执行前述图5-图20中任一实施例所示的第一设备或者电子设备执行的接收或者发送数据的步骤。
[0397]
可选地，该设备还可以包括显示屏2304，用于对前述图5-图20中第一设备或者电子设备显示的界面进行显示。
[0398]
可选地，该设备还可以包括扬声器2305，用于播放前述图5-图20中第一设备或者电子设备播放的语音。
[0399]
本技术实施例中还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有用于生成车辆行驶速度的程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如前述图5-图20所示实施例描述的方法中的步骤。
[0400]
可选地，前述的图23中所示的电子设备为芯片。
[0401]
本技术实施例还提供了一种电子设备，该电子设备也可以称为数字处理芯片或者芯片，芯片包括处理单元和通信接口，处理单元通过通信接口获取程序指令，程序指令被处理单元执行，处理单元用于执行前述图5-图20中任一实施例所示的电子设备执行的方法步骤。
[0402]
本技术实施例还提供一种数字处理芯片。该数字处理芯片中集成了用于实现上述处理器2301，或者处理器2301的功能的电路和一个或者多个接口。当该数字处理芯片中集成了存储器时，该数字处理芯片可以完成前述实施例中的任一个或多个实施例的方法步骤。当该数字处理芯片中未集成存储器时，可以通过通信接口与外置的存储器连接。该数字处理芯片根据外置的存储器中存储的程序代码来实现上述实施例中电子设备执行的动作。
[0403]
本技术实施例中还提供一种包括计算机程序产品，当其在计算机上行驶时，使得计算机执行如前述图5-图20所示实施例描述的方法中电子设备所执行的步骤。
[0404]
本技术实施例提供的电子设备可以为芯片，芯片包括：处理单元和通信单元，所述处理单元例如可以是处理器，所述通信单元例如可以是输入/输出接口、管脚或电路等。该处理单元可执行存储单元存储的计算机执行指令，以使服务器内的芯片执行上述图5-图20所示实施例描述的设备搜寻方法。可选地，所述存储单元为所述芯片内的存储单元，如寄存器、缓存等，所述存储单元还可以是所述无线接入设备端内的位于所述芯片外部的存储单元，如只读存储器(read-only memory，rom)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，ram)等。
[0405]
具体地，前述的处理单元或者处理器可以是中央处理器(central processing unit，cpu)、网络处理器(neural-network processing unit，npu)、图形处理器(graphics processing unit，gpu)、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit,asic)或现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者也可以是任何常规的处理器等。
[0406]
其中，上述任一处提到的处理器，可以是一个通用中央处理器，微处理器，asic，或一个或多个用于控制上述图5-图20的方法的程序执行的集成电路。
[0407]
另外需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本技术提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。
[0408]
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本技术可借
助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用cpu、专用存储器、专用元器件等来实现。一般情况下，凡由计算机程序完成的功能都可以很容易地用相应的硬件来实现，而且，用来实现同一功能的具体硬件结构也可以是多种多样的，例如模拟电路、数字电路或专用电路等。但是，对本技术而言更多情况下软件程序实现是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中，如计算机的软盘、u盘、移动硬盘、只读存储器(read only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述的方法。
[0409]
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。
[0410]
所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，ssd))等。
[0411]
本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0412]
最后应说明的是：以上，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种警觉程度获取方法，其特征在于，包括：获取第一信息，所述第一信息包括用户产生的行为的信息，所述第一信息包括第一设备采集到的信息，所述第一设备包括所述用户的穿戴设备，所述第一信息中包括所述用户的摄入物的信息；通过所述第一信息预测所述用户的警觉变化情况，所述警觉变化情况包括所述用户在第一预设时段内的警觉值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一信息还包括所述用户的睡眠信息或运动信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述睡眠信息包括：睡眠质量分值、午休信息中的至少一项；所述运动信息包括：运动开始时刻、运动结束时刻、运动类型或运动量中的至少一项；所述摄入物的信息包括：摄入时间、摄入量或摄入物类型中的至少一项。4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一信息预测所述用户的警觉变化情况，包括：将所述第一信息作为预设的警觉模型的输入，输出所述用户的所述警觉变化情况，所述警觉模型的输出包括昼夜节律和觉醒节律的融合结果，所述昼夜节律通过所述第一信息中与睡眠相关的信息得到，所述觉醒节律包括所述用户在睡眠后的觉醒程度变化情况。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述警觉值，调节所述车辆的以下至少一项参数值：对所述车辆内配置的闭眼检测系统的报警范围，所述闭眼检测系统用于检测所述用户在驾驶所述车辆时是否闭眼，并在当检测结果在所述报警范围时进行报警；或者，对所述车辆内配置的视觉驾驶员监测系统dms的报警信息进行调整，所述报警信息包括疲劳报警范围、提醒周期或提醒强度；或者，调整所述车辆的导航信息，所述导航信息包括导航路径、按照所述导航路径的行车时长或者所述导航路径中的道路类型中的至少一项；或者，获取与所述车辆相邻的至少一个交通参与者的警觉信息，并根据所述至少一个交通参与者的警觉信息获取所述至少一个交通参与者的行车动态；或者，调整所述车辆内配置的报警系统的检测阈值，所述检测阈值与所述报警系统进行报警的灵敏度相关。6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取在所述车辆内采集到的所述用户的驾驶信息，所述驾驶信息包括：驾驶时长、道路类型或交通信息中的至少一项；根据所述驾驶信息更新所述警觉变化情况，得到更新后的所述警觉变化情况。7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述用户的数量为至少两个用户，所述方法还包括：根据所述至少两个用户的驾驶适宜指数从所述至少两个用户中筛选出第一用户；生成针对所述第一用户的第一提示信息，所述第一提示信息用于提示所述第一用户驾驶所述车辆。8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取第二用户的输入信息；根据所述输入信息获取所述第二用户在未来的第二预设时段内的行程规划；根据所述行程规划以及预设条件，生成针对所述第二用户的第二提示信息，所述第二提示信息用于提醒所述第二用户的当前运动状态。9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述警觉值获取驾驶适宜指数，所述驾驶适宜指数与所述警觉程度呈正相关关系，所述驾驶适宜指数用于提醒所述用户驾驶所述车辆的安全程度；通过第二设备播放所述警觉值或所述驾驶适宜指数中的至少一个。10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述第一设备在第三预设时段内检测到所述用户产生的行为包括预设行为，则根据所述用户产生的所述预设行为的信息，更新所述警觉变化情况，得到更新后的所述警觉变化情况。11.一种穿戴设备，其特征在于，包括：获取模块，用于获取第一信息，所述第一信息包括用户产生的行为的信息，所述第一信息包括第一设备采集到的信息，所述第一设备包括所述用户的穿戴设备，所述第一信息中包括所述用户的摄入物的信息；处理模块，用于通过所述第一信息预测所述用户的警觉变化情况，所述警觉变化情况包括所述用户在第一预设时段内的警觉值。12.根据权利要求11所述的设备，其特征在于，所述第一信息还包括所述用户的睡眠信息或运动信息。13.根据权利要求12所述的设备，其特征在于，所述睡眠信息包括：睡眠质量分值、午休信息中的至少一项；所述运动信息包括：运动开始时刻、运动结束时刻、运动类型或运动量中的至少一项；所述摄入物的信息包括：摄入时间、摄入量或摄入物类型中的至少一项。14.根据权利要求11-13中任一项所述的设备，其特征在于，所述处理模块，具体用于将所述第一信息作为预设的警觉模型的输入，输出所述用户的所述警觉变化情况，所述警觉模型的输出包括昼夜节律和觉醒节律的融合结果，所述昼夜节律通过所述第一信息中与睡眠相关的信息得到，所述觉醒节律包括所述用户在睡眠后的觉醒程度变化情况。15.根据权利要求11-14中任一项所述的设备，其特征在于，所述处理模块，还用于对所述车辆内配置的闭眼检测系统的报警范围，所述闭眼检测系统用于检测所述用户在驾驶所述车辆时是否闭眼，并在当检测结果在所述报警范围时进行报警；或者，对所述车辆内配置的视觉驾驶员监测系统dms的报警信息进行调整，所述报警信息包括疲劳报警范围、提醒周期或提醒强度；或者，调整所述车辆的导航信息，所述导航信息包括导航路径、按照所述导航路径的行车时长或者所述导航路径中的道路类型中的至少一项；或者，获取与所述车辆相邻的至少一个交通参与者的警觉信息，并根据所述至少一个交通参与者的警觉信息获取所述至少一个交通参与者的行车动态；或者，
调整所述车辆内配置的报警系统的检测阈值，所述检测阈值与所述报警系统进行报警的灵敏度相关。16.根据权利要求11-15中任一项所述的设备，其特征在于，所述获取模块，还用于获取在所述车辆内采集到的所述用户的驾驶信息，所述驾驶信息包括：驾驶时长、道路类型或交通信息中的至少一项；所述处理模块，还用于根据所述驾驶信息更新所述警觉变化情况，得到更新后的所述警觉变化情况。17.根据权利要求11-16中任一项所述的设备，其特征在于，所述用户的数量为至少两个用户，所述处理模块，还用于：根据所述至少两个用户的驾驶适宜指数从所述至少两个用户中筛选出第一用户；生成针对所述第一用户的第一提示信息，所述第一提示信息用于提示所述第一用户驾驶所述车辆。18.根据权利要求11-17中任一项所述的设备，其特征在于，所述获取模块，还用于获取第二用户的输入信息；所述处理模块，还用于根据所述输入信息获取所述第二用户在未来的第二预设时段内的行程规划；所述处理模块，还用于根据所述行程规划以及预设条件，生成针对所述第二用户的第二提示信息，所述第二提示信息用于提醒所述第二用户的当前运动状态。19.根据权利要求11-18中任一项所述的设备，其特征在于，所述设备还包括：播放模块；所述处理模块，还用于根据所述警觉值获取驾驶适宜指数，所述驾驶适宜指数与所述警觉程度呈正相关关系，所述驾驶适宜指数用于提醒所述用户驾驶所述车辆的安全程度；所述播放模块，用于通过第二设备播放所述警觉值或所述驾驶适宜指数中的至少一个。20.根据权利要求11-19中任一项所述的设备，其特征在于，所述处理模块，还用于若所述第一设备在第三预设时段内检测到所述用户产生的行为包括预设行为，则根据所述用户产生的所述预设行为的信息，更新所述警觉变化情况，得到更新后的所述警觉变化情况。21.一种车辆，其特征在于，包括：获取模块，用于获取第一信息，所述第一信息包括用户产生的行为的信息，所述第一信息包括第一设备采集到的信息，所述第一设备包括所述用户的第一设备，所述第一信息中包括所述用户的摄入物的信息；处理模块，用于通过所述第一信息预测所述用户的警觉变化情况，所述警觉变化情况包括所述用户在第一预设时段内的警觉值。22.根据权利要求21所述的车辆，其特征在于，所述第一信息还包括所述用户的睡眠信息或运动信息。23.根据权利要求22所述的车辆，其特征在于，所述睡眠信息包括：睡眠质量分值、午休信息中的至少一项；所述运动信息包括：运动开始时刻、运动结束时刻、运动类型或运动量中的至少一项；
所述摄入物的信息包括：摄入时间、摄入量或摄入物类型中的至少一项。24.根据权利要求21-23中任一项所述的车辆，其特征在于，所述处理模块，具体用于将所述第一信息作为预设的警觉模型的输入，输出所述用户的所述警觉变化情况，所述警觉模型的输出包括昼夜节律和觉醒节律的融合结果，所述昼夜节律通过所述第一信息中与睡眠相关的信息得到，所述觉醒节律包括所述用户在睡眠后的觉醒程度变化情况。25.根据权利要求21-24中任一项所述的车辆，其特征在于，所述处理模块，还用于对所述车辆内配置的闭眼检测系统的报警范围，所述闭眼检测系统用于检测所述用户在驾驶所述车辆时是否闭眼，并在当检测结果在所述报警范围时进行报警；或者，对所述车辆内配置的视觉驾驶员监测系统dms的报警信息进行调整，所述报警信息包括疲劳报警范围、提醒周期或提醒强度；或者，调整所述车辆的导航信息，所述导航信息包括导航路径、按照所述导航路径的行车时长或者所述导航路径中的道路类型中的至少一项；或者，获取与所述车辆相邻的至少一个交通参与者的警觉信息，并根据所述至少一个交通参与者的警觉信息获取所述至少一个交通参与者的行车动态；或者，调整所述车辆内配置的报警系统的检测阈值，所述检测阈值与所述报警系统进行报警的灵敏度相关。26.根据权利要求21-25中任一项所述的车辆，其特征在于，所述获取模块，还用于获取在所述车辆内采集到的所述用户的驾驶信息，所述驾驶信息包括：驾驶时长、道路类型或交通信息中的至少一项；所述处理模块，还用于根据所述驾驶信息更新所述警觉变化情况，得到更新后的所述警觉变化情况。27.根据权利要求21-26中任一项所述的车辆，其特征在于，所述用户的数量为至少两个用户，所述处理模块，还用于：根据所述至少两个用户的驾驶适宜指数从所述至少两个用户中筛选出第一用户；生成针对所述第一用户的第一提示信息，所述第一提示信息用于提示所述第一用户驾驶所述车辆。28.根据权利要求21-27中任一项所述的车辆，其特征在于，所述获取模块，还用于获取第二用户的输入信息；所述处理模块，还用于根据所述输入信息获取所述第二用户在未来的第二预设时段内的行程规划；所述处理模块，还用于根据所述行程规划以及预设条件，生成针对所述第二用户的第二提示信息，所述第二提示信息用于提醒所述第二用户的当前运动状态。29.根据权利要求21-28中任一项所述的车辆，其特征在于，所述车辆还包括：播放模块；所述处理模块，还用于根据所述警觉值获取驾驶适宜指数，所述驾驶适宜指数与所述警觉程度呈正相关关系，所述驾驶适宜指数用于提醒所述用户驾驶所述车辆的安全程度；所述播放模块，用于通过第二设备播放所述警觉值或所述驾驶适宜指数中的至少一
个。30.根据权利要求21-29中任一项所述的车辆，其特征在于，所述处理模块，还用于若所述第一设备在第三预设时段内检测到所述用户产生的行为包括预设行为，则根据所述用户产生的所述预设行为的信息，更新所述警觉变化情况，得到更新后的所述警觉变化情况。31.一种穿戴设备，其特征在于，包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器和存储器耦合，所述存储器存储有程序，当所述存储器存储的程序指令被所述一个或多个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。32.一种车辆，其特征在于，包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器和存储器耦合，所述存储器存储有程序，当所述存储器存储的程序指令被所述一个或多个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。33.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序，当其被处理单元所执行时，执行如权利要求1至10中任一项所述的方法。34.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述方法的步骤。35.一种芯片，其特征在于，所述芯片包括处理单元和通信接口，所述处理单元通过所述通信接口获取程序指令，程序指令被所述处理单元执行，所述处理单元用于执行如权利要求1至10中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本申请涉及人工智能领域的一种警觉程度获取方法以及装置，用于结合设备采集到的用户行为信息对用户的警觉程度进行预测。该方法包括：获取第一信息，第一信息包括用户产生的行为的信息，第一信息包括第一设备采集到的信息，第一设备包括用户的穿戴设备，第一信息中包括用户的摄入物的信息；通过第一信息预测用户的警觉变化情况，警觉变化情况包括用户在第一预设时段内的警觉值。一预设时段内的警觉值。一预设时段内的警觉值。


技术研发人员：邓园 叶军涛 周轩 胡靓
受保护的技术使用者：华为技术有限公司
技术研发日：2021.12.29
技术公布日：2023/7/12