[发明专利]一种事件的提醒方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在审
申请号: | 202010237182.X | 申请日: | 2020-03-30 |
公开(公告)号: | CN111461200A | 公开(公告)日: | 2020-07-28 |
发明(设计)人: | 万卓昊;陈晓波 | 申请(专利权)人: | 科大讯飞股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/02;G06Q10/10 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 杨华 |
地址: | 230088 安徽*** | 国省代码: | 安徽;34 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 事件 提醒 方法 装置 电子设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种事件的提醒方法,其特征在于,包括:
获取特征向量,所述特征向量包括时间特征向量和位置特征向量,其中,任意一条所述时间特征向量用于指示当前时刻、预设的提醒时刻和所述当前时刻距离上一次执行待提醒事件的时长;任意一条所述位置特征向量用于指示所述当前时刻所在的位置的信息、以及上一次执行所述待提醒事件的位置与所述当前时刻所在的位置的距离;
计算距离,所述距离包括所述时间特征向量与预设的时间平均特征向量的距离,以及所述位置特征向量与预设的位置平均特征向量的距离,所述时间平均特征向量为指示历史提醒时刻的时间特征向量的均值,所述位置平均特征向量为指示所述历史提醒时刻的位置特征向量的均值;
依据所述距离,确定所述当前时刻发出事件提醒信息的可能性;
响应于所述可能性大于预设阈值,发出所述事件提醒信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述任意一条所述时间特征向量包括:
当前时间段标识、提醒时间段标识、以及距离上一次执行待提醒事件间隔的时间段的数量;
其中,所述当前时间段标识为所述当前时刻在预先划分的时间段中,所属的时间段的标识;所述提醒时间段标识为所述提醒时刻在所述预先划分的时间段中,所属的时间段的标识;所述距离上一次执行待提醒事件间隔的时间段的数量,为所述上一次执行待提醒事件在所述预先划分的时间段中,所属的时间段的标识,与所述当前时间段标识的差值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述任意一条所述时间特征向量还包括:
所述待提醒事件的预处理所需的时长。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述任意一条位置特征向量包括:
当前时间段标识、当前时间段的位置信息、上一次执行所述待提醒事件的位置与所述当前时刻所在的位置的距离;
其中,所述当前时间段标识为所述当前时刻在预先划分的时间段中,所属的时间段的标识;所述当前时间段的位置信息为所述当前时刻待提醒对象所在的位置的信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述任意一条所述位置特征向量还包括以下至少一项:
所述当前时刻所在的位置与预设的地点的距离、以及所述待提醒对象的运动速度。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,所述特征向量还包括:
环境特征向量,所述环境特征向量用于指示,所述当前时刻的环境特征;
任意一条所述环境特征向量包括当前时间段标识、所述当前时间段的所述环境特征;其中所述当前时间段标识为所述当前时刻在预先划分的时间段中,所属的时间段的标识。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述距离还包括:
所述环境特征向量与环境平均特征向量的距离,所述环境平均特征向量为指示所述历史提醒时刻的环境特征向量的均值。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述距离还包括:
综合特征向量与综合平均特征向量的距离,所述综合特征向量包括当前时间段标识相同的所述时间特征向量、所述位置特征向量和所述环境特征向量,所述综合平均特征向量为指示所述历史提醒时刻的所述综合特征向量的均值。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,依据所述距离,确定所述当前时刻发出事件提醒信息的可能性,包括:
将所述距离输入预设的神经网络模型,得到所述神经网络模型输出的分类结果,所述分类结果用于指示所述当前时刻发出或不发出所述提醒信息的概率。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于科大讯飞股份有限公司,未经科大讯飞股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010237182.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。