专利名称：用于情景调节的消费者捕获的方法
技术领域：
本发明中的说明性实施例总体上涉及用于情景调节的消费者捕获(consumercapture)的方法。
背景技术：
高级车辆计算机系统(包括现代化信息娱乐系统)具有基于输入或监测的用户偏好而向一个或多个用户投送“定制”内容的能力。然而，通常这些偏好的范围有些受限，并且因为在内容提供者和车辆之间存在脱节，所以内容提供者缺少可用于媒体选择中的很大一部分可用信息。例如，内容提供者可能知道某些用户喜欢乡村音乐。于是，可向该用户投送涉及乡村音乐的媒体和广告。然而，投送决定通常基于固定的一组偏好，经常由于缺少实时信息或者不能获取高级信息，该偏好是预定的，并且不能适应于可能影响期望的用户输出的动态考虑。此外，通过这些媒体提供的广告可能通常会以较高的级别来概括，而可能不会像如果有额外信息可用时其应有的那样具有针对性。尝试用于解决这种情况的一个示例可参见美国专利公开US2010/0293033，其总体上提出:“提供一种用于向车辆传输适应情景的广告的系统和方法。示例系统可包括通过车辆的车载计算机设备执行的分析(profiler)模块，并且被配置用于聚合来自多个基于车辆的事件源的车辆事件数据，并且基于该车辆事件数据开发用户资料数据。通信代理也可通过车辆计算机设备执行，并且被配置用于通过通信网络向在广告服务器上实施的广告服务传输用户资料数据。该通信代理还可被配置用于从该广告服务检索广告。可基于用户资料数据的内容选择广告。该系统还可包括通过车载计算机设备实施的界面模块，并且被配置用于通过与车载计算机设备关联的显示屏和/或扬声器展不该广告。”。
发明内容
在第一说明性实施例中，一种计算机可执行的方法包括获取一个或多个车辆乘客的身份。该方法还包括获取涉及当前车辆环境的数据。该方法进一步包括至少部分基于所获取的乘客身份的数据和涉及车辆环境的数据而选择广告用于投送。此外,该说明性方法还包括估计驾驶员认知负载(cognitive load)。该方法额外地包括基于驾驶员认知负载当前低于合适的阈值而提供选择的广告用于投送。在第二说明性实施例中，一种计算机可读的存储媒介存储有指令，当执行该指令时使处理器执行包括获取一个或多个车辆乘客的身份的方法。实施的方法还包括获取关于当前车辆环境的数据。此外，执行的方法包括至少部分基于所获取的乘客身份的数据和涉及车辆环境的数据而选择广告用于投送，以及估计驾驶员认知负载的数据。实施的方法额外地包括基于驾驶员认知负载当前低于合适的阈值而提供选择的广告用于投送。在第三说明性实施例中，一种系统包括可操作用于收集涉及车辆乘客信息的一个或多个第一传感器，该信息用于识别车辆乘客。系统进一步包括可操作用于收集车辆环境信息的一个或多个第二传感器。此外，该系统还包括可操作用于收集驾驶员认知负载信息的一个或多个第三传感器和被配置用于将至少来自第一和第二传感器的信息提供至至少一个广告选择程序的处理器。处理器进一步被配置用于将至少来自第三传感器的信息提供至认知负载确定程序。系统额外地包括至少一个输出媒介。在该实施例中，处理器进一步被配置用于从至少一个广告选择程序接收至少一个选择的广告。处理器还被配置用于响应于接收的来自认知负载确定程序，用于指示允许提供广告的确定而提供接收的选择的广告。根据本发明，提供一种计算机可读的存储指令的存储介质，当执行该指令时使处理器执行方法，该方法包括:获取一个或多个车辆乘客的身份；获取涉及当前车辆环境的数据；至少部分针对识别的乘客各自检索的数据和涉及所述车辆环境的数据而选择广告用于投送；估计驾驶员认知负载；以及基于所述驾驶员认知负载当前低于适当阈值而提供所述选择的广告用于投送。根据本发明的一个实施例，其中方法进一步包括针对对应于选择的广告的一个或多个供应商的存在而估计将要行驶的路线，其中提供进一步基于估计的路线邻近的一个或多个供应商的存在。根据本发明的一个实施例，方法进一步包括估计将要行驶的路线以确定一个或多个供应商的存在，其中选择进一步包括至少基于一个或多个供应商的存在而选择广告用于投送。根据本发明，提供一种系统，包括:可操作用于收集涉及车辆乘客的信息的一个或多个第一传感器，该信息用于识别该车辆乘客；可操作用于收集环境信息的一个或多个第二传感器；可操作用于收集驾驶员认知负载信息的一个或多个第三传感器；被配置用于从至少第一和第二传感器向至少一个广告选择程序提供信息的处理器，处理器进一步被配置用于至少从第三传感器向认知负载确定程序提供信息；以及至少一个输出媒介，其中:处理器进一步被配置用于从至少一个广告选择程序接收至少一个选择的广告，其中:处理器进一步被配置用于响应于从认知负载确定程序接收的指示允许提供广告的确定而提供接收的选择的广告。
图1显示了说明性车辆计算机系统；图2显示了情景广告投送处理的说明性示例；图3显示了用户确定处理的说明性示例；图4显示了认知负载确定处理的说明性示例；图5A显示了优惠券提供处理的说明性示例；图5B显示了优惠券追踪处理的说明性示例；图6显示了购物清单评估处理的说明性示例；以及图7显示了调查展示处理的说明性示例。
具体实施方式
根据需要，本说明书中公开了本发明具体的实施例；但是，应理解公开的实施例仅为本发明的示例，其可以多种替代形式实施。附图无需按比例绘制；可放大或缩小一些特征以显示特定部件的细节。所以，此处所公开的具体结构和功能细节不应解释为限定，而仅为教导本领域技术人员以多种形式实施本发明的代表性基础。图1说明了用于车辆31的基于车辆的计算机系统(VCS)的示例框式拓扑图。这样的基于车辆的计算机系统I的示例是由福特汽车公司制造的SYNC系统。设有基于车辆的计算机系统的车辆包括位于车辆里的可视前端界面4。如果设有可视前端界面的话，用户可和所述界面(例如触摸屏)交互。在另一个说明性实施例中，可通过按压按钮、可听语言和语音合成进行交互。如图1所示在说明性实施例中，处理器3控制基于车辆的计算机系统的操作的至少一部分。设于车内的处理器允许车载地处理指令和程序。进一步地，所述处理器连接到非持久存储器5和持久存储器7。在这个说明性实施例中，所述非持久储存器是随机存取存储器(RAM)并且所述持久存储器是硬盘驱动器(HDD)或闪存。所述处理器还设有许多不同的允许用户和所述处理器交互的输入。在这个说明性实施例中，提供了话筒29、辅助输入25 (用于输入33)、USB输入23、GPS输入24和蓝牙输入15中的全部。也提供了输入选择器51，以允许用户在多种输入之间切换。话筒和辅助连接器两者的输入在传给处理器之前通过转换器27从模拟信号转换为数字信号。虽然未示出，但是多个和VCS通信的车辆部件和辅助部件可使用车辆网络(比如，但不限于CAN总线)向VCS(或者它的部件)传输数据或从其传输数据。对系统的输出可包括但不限于,可视化显不器4和扬声器13或立体声系统的输出。扬声器和放大器11相连并且通过数字至模拟转换器9接收放大器11的来自处理器3的信号。输出也可沿分别如19、21处所示的双向数据流向远程蓝牙装置(比如个人导航装置(PND) 54)或USB装置(比如车辆导航装置60)进行输出。在一个说明性实施例中，系统I使用蓝牙收发器15和用户的漫游设备53 (例如蜂窝电话、智能电话、PDA或任何其它具有无线远程可连接性的装置)通信17。漫游设备然后能用于通过例如与蜂窝塔57的通信55来与车辆31外部的网络61通信59。在一些实施例中，塔57可为WiFi接入点。在漫游设备和蓝牙收发器之间的示例性通信可通过信号14表示。可通过按钮或相似的输入的指示漫游设备53和蓝牙收发器15的配对52。这样，指示CPU车载的蓝牙收发器将与漫游设备里的蓝牙收发器配对。可利用例如与漫游设备53关联的数据计划(data-plan)、声载数据或双音多频(DTMF)信号在CPU3和网络61之间通信数据。可替代地，可希望包括具有天线18的车载调制解调器63以在CPU3和网络61之间通过语音频带通信16数据。漫游设备53此后可用于通过比如和蜂窝塔57的通信55来和车辆31外部的网络61通信59。在一些实施例中，调制解调器63可建立和塔57的通信20用于和网络61通信。如一个非限制性的示例，调制解调器63可以是USB蜂窝式调制解调器并且通信20可以是蜂窝通信。在一个说明性实施例中，处理器设有包括调与制解调器应用软件通信的API (application programming interface)的操作系统。调制解调器应用软件可访问蓝牙收发器上的嵌入式模块或固件以完成和远程蓝牙收发器(比如设在漫游设备里的)的无线通信。蓝牙是 IEEE802PAN(personal area network)协议的子集。IEEE802LAN(localarea network)协议包括WiFi并且有相当多与IEEE802PAN的交叉功能。两者都适合用于在车辆中无线通信。在此范围中可使用的另一个通信方法是自由空间光通信(free-spaceopticalcommunication)(例如红外数据通讯(IrDA, Infrared Data Association))和非标准的消费者IR(Infrared)协议。在另一个实施例中，漫游设备53包括用于语音频带或宽带数据通信的调制解调器。在声载数据的实施例中，可执行已知的频分复用技术，此时漫游设备的所有者可在正在传输数据时通过所述装置谈话。在其它时间，当所有者没有使用所述装置时，数据传输可使用所有的带宽(在一个示例中是300Hz到3.4kHz)。尽管频分复用对于车辆和互联网之间的模拟蜂窝通信很普遍并且仍然在使用，但是它已经主要被用于数字蜂窝通信的码域多址(CDMA, CodeDomain Multiple Access)、时域多址(TDMA, Time Domain Multiple Access)和空域多址(SDMA, Space-Domian MultipleAccess)的混合所取代。这些均是遵从ITUMT-200(国际电信联盟国际移动通信-2000) (3G)的标准，并且对于静止的或步行的用户提供高达2mbps的数据速率，并且对于移动中的车辆的用户提供高达385kbps的数据速率。3G标准现在正在被MT-Advanced (4G)取代，其对于车辆中的用户提供IOOmbps并且对静止的用户提供lgbps。如果用户有和漫游设备关联的数据计划，数据计划可允许宽带传输，并且所述系统可使用宽得多的带宽(加速数据传输)。在另外一个实施例中，用安装在车辆31上的蜂窝通信装置(未示出)代替漫游设备53。在另一个实施例中，漫游设备53(ND，nomadic device)可以是能通过例如(但不限于)802.1lg网络(即WiFi)或WiMax网络通信的无线局域网(LAN)装置。在一个实施例中，接收到的数据能通过声载数据或数据计划穿过漫游设备，穿过车载蓝牙收发器并且流入车辆的内部处理器3。在某些临时数据的情况下，例如数据能储存在HDD或其它存储媒体7上，直到不再需要所述数据的时候为止。其它可和车辆交互的源包括具有例如USB连接56和/或天线58的个人导航装置54、具有USB62或其它连接的车辆导航装置60、车载GPS装置24或连接至网络61的远程导航系统(未示出)。USB是串行网络协议的分类的一个。IEEE1394(火线(FirewireTM))、EIA(电子工业协会，Electronics IndustryAssociation)串行协议、IEEE1284(并行端口，Centronics Port)、S/PDIF(索尼 / 飞利浦数字互相连接格式，Sony/Philips DigitalInterconnect Format)和 USB-1F(USB 制订人论坛，USB Implementers Forum)形成装置与装置(device-device)串行标准的主要部分。大多数协议可执行用于电子或光通信。此外，CPU能和各种其它的辅助装置65通信。这些装置可通过无线连接67或有线连接69来连接。辅助装置65可包括，但不限于，个人媒体播放机、无线健康装置、便携式计算机等。额外地或可替代地，CPU可使用例如WiFi71收发器和基于车辆的无线路由器73连接。这能允许CPU在本地路由器73的范围内连接到远程网络。除了具有通过位于车内的车辆计算机系统执行的示例处理，在某些实施例中，示例处理可通过和车辆计算机系统通信的计算机系统执行。这种系统可包括但不限于无线装置(例如但不限于移动电话)，或者通过无线装置连接的远程计算机系统(例如但不限于服务器)。共同地，这种系统可指车辆关联计算机系统(VACS)。在某些实施例中，取决于系统的特定实施VACS的特定组件可执行处理的特定部分。通过示例并不限制的方式，如果处理具有与配对的无线装置发送或接收信息的步骤，那么无线装置有可能不执行处理，因为无线装置不能与自己“发送和接收”信息。本技术领域内的普通技术人员应理解何时对给定的解决方案应用特定的VACS是不适当的。所有的解决方案中，可预想至少位于车内的VCS自身能执行示例处理。车辆计算机系统与车辆的各种感应能力结合能够具有确定现代交通中之前未发现的车辆乘客状态的水平。基于检测到的(属于特定用户的)设备、摄像机和/或体重感应设备(其能“识别”特定用户)以及许多其它传感器，在一些实例中可以精确地确定特定时间哪些“已知的”乘客在车辆中。即使给定的乘客不是已知的，也可作出一些关于一般乘客的假定(例如35磅的乘客可能是小孩的假定)。在至少一个实例中，个人专有的钥匙出现在车内或用于启动车辆可指示存在或可能存在与钥匙关联的用户。此外，系统可评测驾驶员或其它车辆乘客的认知负载和/或压力水平。基于监测的天气和交通状况、驾驶资料(driving profile)、驾驶员体温、心率以及其它的生物计量测量值和/或其它的一些监测状况和驾驶员/车辆/环境状态的队列，通过车辆处理可以作出驾驶员或其它乘客当前具有多少认知负载的假设。例如但不限于，基于车辆中存在特定无线设备，而且基于从车内摄像机和座椅传感器获取的读数，车辆计算机可识别驾驶员“Jane”和乘客“Jim”都在车内。此外，时钟可指示当前为3:30AM(例如可能意味着外面较黑)。天气传感器、指示雨刷已使用的信息和/或基于云计算的计算数据可指示当前在车辆附近有雹暴。基于云的交通数据还能指示车辆当前处于中等交通(moderate traffic)。基于该信息,系统可确定Jane的认知负载的粗略估算值(其在该实例中可以为“高”)、以及是否适当的在负载容限(load tolerance)内、以及(如果有)可建议什么媒体和/或广告用于向Jane和Jim投送。在这种情况下，可能是系统放弃投送，或者可替代地只提供“安全”相关的广告，比如当地加油站和/或宾馆的选择。其它的认知负载确定可包括但不限于信号灯的启用、转向角度反向数量测量值等。来自提供的广告的使用、选择或反馈还可用于进一步定制将来的内容投送。在上述示例中，如果Jane —直选择放弃提供的广告，则系统可最终确定不提供所有广告(除非例如检测到低燃料状况)。图2显示了情景广告投送处理的说明性示例。在该说明性示例中，在201处处理通过检测广告提供状态是激活的而开始。如果立体声或其它输出源处于“关闭”位置，则可能明确指示驾驶员不希望被打扰。从而，至少在该示例中，系统等待，直到车辆输出被启用，从而适于广告投送。一旦确定了广告-状态(或者在该背景中，即使广告-状态是未启用的)，在该示例中，在203处处理确定车辆乘客。如上文所述，该系统能使用多种技术中的任何一者确定具体(或大体)是谁在车内。通过车辆传感器对已知乘客或者已知的对应于特定方的设备的检测可辅助确定车辆乘客的配置(configuration)。如果特定乘客不能被识别，则可使用通过车辆感应系统作出的体重、身高或其它的一般监测对特定乘客作出一些一般的假定。一旦一个或多个乘客是“已知的”(或宽泛的)，那么处理可在204处估计乘客偏好。在至少一个实施例中，进行实际确定、数据检索以及投送决定的处理可以是非车载处理，仅在车辆上进行数据收集并提供至处理。在另一个实施例中，信息收集以及估计的方面可以在车载和非车载处理之间分开。乘客偏好的估计可包括检索乘客资料，或者在一般化监测的乘客的情况下对于“猜测的”人员可检索一般的资料。在至少一个实例中甚至可检索关于一般化乘客的“详情”。例如，如果特定车辆证实每次小孩出现在车内时偏好麦当劳的广告，则即使系统不知道是哪个小孩在车内，如果(基于例如体重测量值)推断任何小孩在车内，也可以检索偏好麦当劳广告的具体信息。这些“具体的一般性”可链接至例如与车辆识别码(VIN)或其它车辆资料标识符关联的一般的车辆偏好文档。在至少一个示例中，可聚合乘客资料以产生可能众所周知的车辆DNA。这可包括但不限于从数据中去除冲突的乘客偏好、对于冲突的乘客偏好寻找适当的折中(例如一个乘客喜欢牛排、另一个倾向于鸡肉，从而餐馆广告可包括提供两者但并不排除对方的餐馆等)，或者采取其它措施以确保在广告/内容选择中给予乘客偏好之间的共性一些偏好优先权。在一个说明性实施例中，可使用确定算法比如可使用阿罗排它原理(Arrow’ sExclusion Theorem)。一旦已经检索了相关的乘客信息，在205处处理可估计驾驶员的认知负载。尽管不是必须的，但是估计驾驶员的认知负载可帮助确定特定广告或者上文所讨论的一般广告的适当性。在207处如果可接受广告提供，则处理可继续，否则可暂停，直到当认知负载状态表明可适当地投送广告时为止。如果广告是适当的，则在该示例中，在208处处理获取任何相关的环境情景信息。虽然不必等到认知负载步骤之后(或者甚至包括认知负载步骤)，但是在该示例中，处理等待，直到投送广告的适当时间，以收集环境信息，因为假定该信息例如与乘客信息相比，可能更容易改变。环境信息可包括但不限于当天的时间、车速、天气/交通状况、音乐选择、接近目的地、当前路线/目的地等。环境信息甚至可包括关于车内当前存在什么便携式设备、其性能等信息。并且，其可包括关于当前可用于车辆的服务信息(例如OEM提供的保险费服务)。然后，在该示例中，在209处处理确定当前路线是否被输入车辆。此信息可能是有用的，因为它不仅允许处理作出关于当前车辆位置附近可用的停车地点的决定，而且还有在后面某个时间点车辆可能会经过的可用的停车地点的决定。如果在车辆中没有关于路线存在的信息，217处处理可确定是否可预测路线和/或确定是否可预测目的地。例如，在至少一个实例中，给定一些已知因素比如但不限于当天时间、驾驶员、当前位置等，车载或非车载软件能预测车辆可能的目的地。在预测是可用的选项和/或可到达预测目的地的情况下，在215处处理使用预测引擎(prediction engine)估计可能的车辆目的地。如果该路线是已知的或可预测的，那么在211处处理估计该路线以在213处搜索可能的匹配。在该实例中，匹配是基于已知情景信息的可到达购物的特定位置与希望的特定位置之间的对应(correspondence)。还可在必要购买(汽油、食物等)和任意购买(衣月艮、杂货、礼物等)之间作出区分。例如但不限于，如果当天时间相对接近已知的或标准的午餐时间(例如滴灌营销(drip marketing))，并且驾驶员或其它车辆乘客具有在午餐时间停车吃快餐或其它已知的偏好(例如个性化营销)，系统可搜索路线剩余部分中的一些或所有附近的任何快餐位置。在另一个实例中，参照图6更详细地讨论，驾驶员/乘客已经在之前指示了他想要采购的一个或多个购物项目，系统可确定销售这些项目中的一个的商店与当前路线之间的重合。其它适当的“匹配”还可用于确定特定广告的合理性，比如但不限于需要处理的车辆状况(例如较低燃料、更换润滑油、维护、较低的胎压等)以及能处理该状况的邻近位置。在至少一个实施例中，“匹配”还可以不依赖于路线。例如，某些广告可涉及一年中的时间或其它已知的用户偏好(运动季节期间的运动商品、春天/夏天/秋天期间的草坪维护等)。可以某种合理的频率进行这些匹配，以向用户提供以后可能希望利用的广告。在一个实例中，虽然也可以给予它们相等的分配机率、较高的机率等，但是基于系统的配置，与用户可能立即希望行动的广告相比可给予它们较低的优先性。如果没有路线或路线预测不可用，在219处处理可以简单地估计用户当前已知位置附近的区域。例如，这可基于GPS位置或其它定位系统实现。由于假定系统可持续追踪位置和环境数据，所以即使没有已知路线，还是可以投送相关广告。同样，在221处执行匹配处理，在这种情况下尝试将合适的广告和与相对接近用户的可用的供应商对应的用户偏好相匹配。在至少一个示例中，用户可指示对于特定项目他们想行驶多远。例如，用户可能愿意偏离路线(off-route)或背离当前目的地行驶不超过10分钟以获取食物，但是可能愿意偏离路线行驶达15分钟，以获取之前输入的购物清单上的项目。此外，在这种情况下，一个或多个广告有可能不依赖于路线/位置，并且是基于其它因素(比如与已知的用户偏好的重合)而选择用于投送。如果在213、221处的匹配确定元素中的一者中存在适当的匹配，在223处处理向用户展示选择的广告。这可以是简单的广告，或者其可具有互动元素，比如向用户提供可兑换的优惠券或者用于(现在或以后)接收涉及广告的额外信息的选择。映射到相关的供应商也可以是提供的选择，例如可以是菜单或价格信息。在至少一个实施例中，例如在邮件订货类型的情况下，可给予消费者当场订货的选择。然后可将对应的商品运送给驾驶员。或者，如果驾驶员有兴趣，但是车辆正在行驶中，则驾驶员可表明兴趣，并可以给予驾驶员稍后订购的选择，比如当车辆停止，或晚些时候通过另一个机构(例如向驾驶员发送的文本或邮件)。在225处如果选择了任何涉及广告的可选信息，则在227处处理将提供额外信息。在229处如果恰当的话，还可记录涉及用户对回复广告的决定的信息。此外，在231处可记录额外信息(比如当传输广告时的所有当前的“情景”)以辅助将来确定内容投送。图3显示了用户确定处理的说明性示例。关于该处理显示了确定具体车辆乘客的身份的示例方法，但是这些示例并不意味着穷尽列举。在该说明性示例中，在301处处理首先发现在车辆中是否有无线设备。如果无线设备配备有某些形式的本地、无线通信，则车辆计算机系统可基于例如检测广播信号而确定该设备的存在。此外，如果在先前已经将该设备引入系统，则可“知道”该设备，并且该设备可能还属于特定用户。例如可通过使用MAC(MediaAccess Control)地址识别设备。一旦发现所有设备，在303处处理检查，以确定已知用户是否和某个检测到的设备相关联。如果存在已知的用户，则处理推断该用户是存在的，并且在305处通知该用户在车辆中。在307处如果还有任何设备，处理在309处对于剩余设备重复所述处理，直到处理完所有设备为止。额外地或可替代地，例如如果另一个车辆系统指示仅存在一个人，则一旦确定一个身份该处理就可完成。可采用增强形式的链路层发现协议(LLDP)，在一个实施例中，已知为媒体终端发现(MED, Media Endpoint Discovery)。使用LLDP-MED可发现很多设备。此外，在311处处理确定是否存在额外的乘客感应性能。这可包括但不限于体重传感器、摄像机传感器等。如果存在额外的感应用户(和/或如果还没有全部查明(accountfor)当前已知数量的用户)的性能，则在313处处理继续采取可用的措施以确定剩余用户的身份或一般特征。图4显示了认知负载确定处理的说明性示例。关于该处理显示的示例只意图说明的目的，并不意味着是用于确定驾驶员的认知负载的仅有的或甚至必需的方法。在该示例中，在401处处理确定广告提供状态是否是启用的(例如但不限于显示屏或其它输出是否是打开的)。如果状态是启用的，则在403处处理评估车辆环境。该评估可包括但不限于天气感应或信息检索，四轮驱动或牵引控制的使用，大灯、远光灯、雾灯、雨刷的使用，除霜设置、雨刷流体的使用、当天时间的应用等。还可评估走走停停的驾驶特征例如以确定较高交通量(high traffic)(例如如果交通确定本身是不可用的)。其它考虑可包括但不限于车辆中的乘客数量、环境噪音水平(例如但不限于叫喊的小孩)等。在405处如果环境没有提供不安全的负载，在407处处理继续评估驾驶员状态。驾驶员状态确定可包括但不限于检测计量生物学改变、不稳定的驾驶员行为(例如与已知的基准行为相比)、较低或静音的收音机设置等。此外，然后在409处处理确定通过监测的环境加上监测的驾驶员状态所提供的聚合的负载是否仍然低于“安全”阈值。此外，在该示例中，在411处处理可评估交通状况。其可基于监测的驾驶员行为或者例如通过使用替代的交通数据而确定。车辆传感器可检测可能的交通状况，对于给定的道路当前速度相对于已知速度进行比较或者对实时交通状况进行检索都能辅助该特定的确定。另外，处理还确定所有监测的可能的分神和情形的聚合是否还提供“安全的”投送广告的环境。某些信息，比如但不限于天气和交通数据，可来自基于云的源比如无线互联网或无线电数据系统。一旦已经考虑了所有需要的变量，则在415处处理将确定当前状况是“不安全的”还是进行广告是可接受的，并且然后在207处可相应地启动广告提供处理。图5A显示了优惠券提供处理的说明性示例。在该示例中，在501处优惠券提供/检索处理检查一些或所有相关的情景信息。在一个示例中，在503处服务器可提供用于特定供应商的可用优惠券的清单。在该说明性实施例中的至少一个版本中，一个或多个优惠券本质上是动态的，以便于服务器或该说明性处理能基于已知的用户偏好“组合”优惠券。通过将关于其它广告和听众已经接收的优惠券以及可用于市场划分的信息、将要购买的数量、车辆类型(作为乐意付款的衡量)以及购买时间提供作为情景信息，当发行优惠券或提供降价时，供应商可使用差别定价。例如但不限于，如果已获知用户积极地响应基于食物的优惠券，并且还50%更可能地响应例如快餐提供买一送一交易的任何促销，基于监测的行为服务器可允许为该用户构建定制的优惠券。在505处基于之前监测的行为还可组合或搜索其它适当的优惠券。在另一个示例中，优惠券本质上是静态的，并且可用于所有消费者或选择的消费者进行检索并提供给所有消费者或选择的消费者，或不存在优惠券。然后，在507处向驾驶员提供检索的优惠券，并且在该示例中在509处驾驶员可“接受”提供的优惠券。驾驶员接受优惠券可与追踪优惠券、提供相关代码或传输可用的电子版本相关(例如但不限于)，或者是由于存在有限数量的可用的供应(offers)。在509处如果接受优惠券，在511处处理更新优惠券服务器或其它相关的数据库，并且根据需要向接受者提供任何额外的信息。在513处还更新了个人资料，指示优惠券至少引起了对初始供应的接受(下文将讨论后续实施)。图5B显示了优惠券追踪处理的说明性示例。在该示例中，在521处优惠券已经被接受，或者其以可用形式简单地被提供。在优惠券的至少一个模型中，在523处存在通过优惠券服务器可访问的有限数量的可用优惠券。例如，如果轮胎商希望清空存货，其可提供新胎折扣的五十个优惠券。然而，一旦已经使用了那些优惠券，那时该商店可能不再希望提供打折的轮胎。在该示例中，在525处处理通过(尽管潜在地暂时地)从可用优惠券的总量中去除接受的优惠券而解决这种情况。无论优惠券是否来自有限数量的优惠券，在527处处理都可能只希望保持优惠券在固定的时间段内有效。例如，如果其目标是将用户引入特定餐馆或者在其中进行特定促销，处理可能只希望优惠券具有有限的过期时间段(可向用户传达该时间段)。在交易量有限的情况下，未使用的优惠券如果没有使用可回收进入可使用的供应。如果该时间段已经过期(在一个示例中，该时间段对应于使用优惠券的合理的时间段，其可基于特定供应商或供应而改变)，在529处处理确定优惠券是否已经被使用。其可基于兑现代码或向优惠券或其它追踪服务器传送使用的其它适当的方法而追踪。如果优惠券已经被使用，在531处处理可记录该优惠券的使用。记录优惠券的使用可提供以下选项:例如但不限于更新用户个人资料、记录对于广告提供的增加的费用的使用、从电子购物清单上去除该项目并且从有限的供应中永久地去除该项目。类似地，在533处可记录选择的或提供的优惠券的未使用，以减少广告率、更新用户个人资料并将该优惠券重新增加至有限的供应。图6显示了购物清单评估处理的说明性示例。在该说明性示例中，在601处处理检查由车辆乘客之前已经输入的项目清单的远程(或本地)源。一些项目可能是每月或每周购买，并且可随着特定阈值日期过去而自动地被添加。其它项目可以是需要一次性购买的特定输入项目。在603处如果存在包含一个或多个需要的项目的清单，在605处处理通过数据源交叉引用项目，数据源可提供用于购买项目的可能位置。数据源可包括但不限于数据库、在线网站等。在607处如果已经搜索到至少提供一个项目的至少一个供应商，则在609处系统可确定在车辆或者已知路线附近是否存在相应的供应商位置。因此而产生的一致(correspondence)可导致对于特定位置和/或对应优惠券和广告的建议。这是可以考虑的相关情景的又一示例。如果用户使用优惠券和/或在该位置停下来，通过车辆计算机系统可适当的更新该清单。图7显示了调查展示处理的说明性示例。在该说明性示例中，替代提供广告(或除提供广告之外)，内容提供者会提供例如涉及消费者商品或商品提供者的调查。还可提供其它适当的调查。在该示例中，在701处可通过选择性加入(opt-1n)、在驾驶中保留足够时间以完成调查的确定、调查和即将提供的广告之间的一致等而启用处理。在该处理中，在703处进一步为乘客提供同意特定调查的选项。例如，尽管乘客可能通常同意参加调查，但是在给定的实例中乘客可能不希望参与调查，并且可能因此拒绝参加特定调查。此外，在该示例中，(虽然可提前选择调查)在询问乘客是否愿意参加之前还没有选择特定调查。一旦乘客同意参加(可能为了兑现打折或其它激励的承诺)，在705处处理选择适合情景的调查。在另一个示例中，可基于已知的情景改变调查中的实际问题。然后在707处向乘客提供需完成的调查。在709处如果完成调查，则在717处除了更新调查相关的数据库之外，还可更新乘客信息。在719处可额外地提供用于完成调查提供的奖励。如果在完成之前退出调查(例如由于车辆关闭，乘客过早结束调查等)，则在711处也可以更新涉及乘客和/或调查的信息。在713处如果乘客选择晚些时候完成调查、或者例如如果在713处过早地终止车辆动力并且保存完成的调查进度用于晚些时候，则在715处处理可存储调查的当前结果以用于晚些时候完成。调查只是基于情景的收益产生材料的另一个示例，可以基于车辆监测的/检索的对于情景下乘客和环境信息的认知而将其提供给车辆乘客。尽管上文描述了典型的实施例，并非意味着这些实施例说明并描述了本发明的所有可能形式。相反，说明书中使用的词语为描述性词语而非限定，并且应理解可作出各种改变而不脱离本发明的精神和范围。另外，可组合各种执行实施例的特征以形成本发明进一步的实施例。
权利要求
1.一种用于情景调节的消费者捕获的方法，包括: 获取一个或多个车辆乘客的身份； 获取涉及当前车辆环境的数据； 至少部分基于所获取的乘客身份的数据和涉及车辆环境的数据选择广告用于投送； 估计驾驶员认知负载；以及 基于所述驾驶员认知负载低于适当的阈值而提供选择的广告用于投送。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取身份包括: 与所述车辆附近的至少一个已知的无线设备通信；以及 基于所述乘客和所述已知的无线设备之间已知的对应而识别乘客。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取身份包括:使用车辆传感器识别乘客。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述车辆传感器包括相机。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述传感器包括个性化的钥匙。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述车辆传感器包括乘客体重传感器。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述涉及当前车辆环境的数据包括交通数据。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述涉及当前车辆环境的数据包括天气数据。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述涉及当前车辆环境的数据包括车辆位置。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述涉及当前车辆环境的数据包括一天中的时间。
11.根据权利要求1所述的方法，进一步包括: 针对对应于选择的广告的一个或多个供应商的存在，估计将要行驶的路线，其中，所述提供进一步基于所述估计的路线邻近的一个或多个供应商的存在。
12.根据权利要求1所述的方法，进一步包括: 估计将要行驶的路线以确定所述一个或多供应商的存在，其中所述选择进一步包括至少基于所述一个或多个供应商的存在而选择广告用于投送。
13.根据权利要求12所述的方法，进一步包括:如果将要行驶的路线当前不可用，则预测驾驶员目的地和将要行驶的对应路线。
14.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:将检索的关于多个已知车辆乘客的数据聚合成指示作为整体的所述多个乘客的数据，其中，所述选择广告进一步包括基于所述聚合的数据而选择吸引所述乘客的广告。
15.根据权利要求1所述的方法，进一步包括:与所述选择的广告结合提供至少一个优惠券。
16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，至少部分基于所获取的乘客身份到的数据而定制所述至少一个优惠券。
全文摘要
本发明提供一种用于情景调节的消费者捕获的方法。在第一说明性实施例中，一种计算机可执行的方法包括获取一个或多个车辆乘客的身份。该方法还包括获取涉及当前车辆环境的数据。该方法进一步包括至少部分基于所获取的乘客身份的数据和涉及车辆环境的数据而选择广告用于投送。此外，该说明性方法包括估计驾驶员认知负载。该方法额外地包括基于驾驶员认知负载当前低于适当的阈值而提供选择的广告用于投送。
文档编号G06Q30/02GK103218728SQ20121046190
公开日2013年7月24日 申请日期2012年11月16日 优先权日2011年11月21日
发明者刘忆民, 佩里·罗宾逊·麦克尼尔, 奥莱格·由里维奇·古斯京, 斯科特·迈克尔·凯利, 马克·斯肯德 申请人:福特全球技术公司