一种网约司机评价方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种网约司机评价方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

以滴滴为代表的出行企业的出现，引领了移动出行领域的一次全新革命，以丰田、宝马、通用为代表的汽车主机厂也纷纷将企业定位从汽车制造商向移动出行服务商转变，移动出行势必将成为未来出行的重要组成部分。移动出行服务市场的竞争，已经演变到司机资源竞争，提高司机素质和服务质量，是获得网约车竞争力的关键因素。

如何对网约司机进行综合评价，进而通过评价的方式保证网约司机的服务质量是当前急需解决的技术问题。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种网约司机评价方法、装置、设备及存储介质，以实现对网约司机进行更加全面的评价，进而通过评价的形式监督网约司机的服务，提升网约司机的服务质量。

第一方面，本发明实施例提供了一种网约司机评价方法，包括：

采集视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息；

根据所述视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息；

根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价。

进一步的，还包括：

判断所述服务信息是否满足预设提醒条件；

若所述服务信息满足预设提醒条件，则根据所述服务信息对所述网约司机进行提醒。

进一步的，根据所述视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息包括：

对所述视觉数据进行图像识别；

对所述语音数据进行语音识别；

对所述气味数据进行气味识别；

对所述车辆信息进行驾乘舒适度识别；

根据识别结果确定服务环境信息和网约司机的违规信息。

进一步的，根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价包括：

根据所述服务环境信息和网约司机的违规信息对所述网约司机进行综合评价。

进一步的，还包括：

根据识别结果确定网约司机的情绪信息、乘客的情绪信息以及驾乘安全信息。

进一步的，根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价包括：

根据所述服务环境信息、网约司机的违规信息、网约司机的情绪信息、乘客的情绪信息以及驾乘安全信息对所述网约司机进行综合评价。

进一步的，所述服务信息包括：网约司机身份信息、网约司机驾驶信息、网约司机穿着信息、网约司机车外和/或车内礼仪动作信息、乘客的人数信息、乘客性别信息、乘客状态信息、特殊乘客信息、车辆卫生状态信息、乘客遗留物体信息、车辆整备状态信息、车辆动态舒适性信息以及车辆静态舒适性信息中的至少一种。

第二方面，本发明实施例还提供了一种网约司机评价装置，该装置包括：

采集模块，用于采集视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息；

确定模块，用于根据所述视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息；

评价模块，用于根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价。

进一步的，还包括：

判断模块，用于判断所述服务信息是否满足预设提醒条件；

提醒模块，用于若所述服务信息满足预设提醒条件，则根据所述服务信息对所述网约司机进行提醒。

进一步的，确定模块具体用于：

对所述视觉数据进行图像识别；

对所述语音数据进行语音识别；

对所述气味数据进行气味识别；

对所述车辆信息进行驾乘舒适度识别；

根据识别结果确定服务环境信息和网约司机的违规信息。

进一步的，评价模块具体用于：

根据所述服务环境信息和网约司机的违规信息对所述网约司机进行综合评价。

进一步的，确定模块还用于：

根据识别结果确定网约司机的情绪信息、乘客的情绪信息以及驾乘安全信息。

进一步的，评价模块还用于：

根据所述服务环境信息、网约司机的违规信息、网约司机的情绪信息、乘客的情绪信息以及驾乘安全信息对所述网约司机进行综合评价。

进一步的，所述服务信息包括：网约司机身份信息、网约司机驾驶信息、网约司机穿着信息、网约司机车外和/或车内礼仪动作信息、乘客的人数信息、乘客性别信息、乘客状态信息、特殊乘客信息、车辆卫生状态信息、乘客遗留物体信息、车辆整备状态信息、车辆动态舒适性信息以及车辆静态舒适性信息中的至少一种。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例中任一所述的网约司机评价方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的网约司机评价方法。

本发明实施例通过采集视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息；根据所述视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息；根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价，以实现对网约司机进行更加全面的评价，进而通过评价的形式监督网约司机的服务，提升网约司机的服务质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1是本发明实施例一中的一种网约司机评价方法的流程图；

图2a是本发明实施例二中的一种网约司机评价方法的流程图；

图2b是本发明实施例二中的总体架构流程图；

图2c是本发明实施例二中的数据采集模块示意图；

图2d是本发明实施例二中的核心算法模块示意图；

图2e是本发明实施例二中的状态管理模块示意图；

图2f是本发明实施例二中的数据分析模块示意图；

图2g是本发明实施例二中的交互服务模块示意图；

图3是本发明实施例三中的一种网约司机评价装置的结构示意图；

图4是本发明实施例四中的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种网约司机评价方法的流程图，本实施例可适用于网约司机评价的情况，该方法可以由本发明实施例中的网约司机评价装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，如图1所示，该方法具体包括如下步骤：

s110，采集视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息。

其中，所述视觉数据可以为车内摄像头采集到的车内的视频图像，也可以为车外摄像头采集到的车外的视频图像，或者可以为车内的摄像头采集到的车外的视频图像，本发明实施例对此不进行限制。

其中，可对车内和车外周边信息进行视觉采集，采集的视频数据不限于车内和车外周边的视觉数据。

其中，所述语音数据可以为车辆内部的语音数据，也可以为车辆外部的语音数据，还可以既包括车辆内部的语音数据，又包括车辆外部的语音数据，本发明实施例对此不进行限制。

其中，语音数据可以为司机对应的语音数据，也可以为乘客对应的语音数据，还可以为车外的语音数据，本发明实施例对此不进行限制。

其中，所述气味数据为车内的气味数据，所述气味数据可以通过电子鼻、气敏传感器等气味采集设备，对出行服务期间车内气味进行采集。

其中，所述车辆信息的获取方式可以为直接从车辆网络中读取，也可以为从车辆云端数据库读取，或者可以为从obd端口读取，或者可以为采用外接多种传感器(如陀螺等)对车辆信息进行采集，本发明实施例对此不进行限制。

具体的，采集视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息，例如可以是，对车内和车外周边信息进行视觉数据采集，采用麦克风阵列或者拾音器采集司机、乘客的语音信息，在非语音环境下可自我睡眠，降低电耗；采用不限于电子鼻、气敏传感器等气味采集设备对出行服务期间车内气味进行采集。车辆信息采集单元可采用多种方式对车辆信息进行采集，不限于车辆前装直接从车辆网络中读取、从车辆云端数据库读取、从obd端口读取、亦或者采用外接多种传感器(如陀螺等)对车辆信息进行采集等多种方式，主要采集内容不限于车辆速度/加速度信息、方向盘信息、制动/加速踏板信息、空调状态信息、座椅状态信息、gps信息等车辆相关信息。

s120，根据所述视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息。

其中，所述服务信息中包括网约司机和乘客的基本信息、行为信息以及车辆的相关信息等。

其中，所述网约司机的服务信息可以为网约司机身份信息、网约司机驾驶信息、网约司机穿着信息、网约司机车外和/或车内礼仪动作信息、乘客的人数信息、乘客性别信息、乘客状态信息、特殊乘客信息、车辆卫生状态信息、乘客遗留物体信息、车辆整备状态信息、车辆动态舒适性信息以及车辆静态舒适性信息中的至少一种。

具体的，根据所述视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息，例如可以是，针对不同数据类型进行了图像识别、语音识别、气味识别和驾乘舒适识别，主要识别目的：对整个出行服务全程进行环境感知；对比标准服务流程，识别网约司机不符合服务标准的动作和行为；将不同类型的识别结果进行信息融合，进行情绪识别、驾乘安全识别等复杂现象的识别工作。

可选的，所述服务信息包括：网约司机身份信息、网约司机驾驶信息、网约司机穿着信息、网约司机车外和/或车内礼仪动作信息、乘客的人数信息、乘客性别信息、乘客状态信息、特殊乘客信息、车辆卫生状态信息、乘客遗留物体信息、车辆整备状态信息、车辆动态舒适性信息以及车辆静态舒适性信息中的至少一种。

s130，根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价。

其中，对网约司机进行综合评价的方式可以为预先建立关于服务信息与分数之间的关系的数据库，根据服务信息查询数据库得到对应的分数，由于服务信息可能包括多种，因此，可以通过求和的方式得到网约司机的最终分数，通过分数对网约司机进行评价，也可以为通过综合考虑网约司机的服务信息，得到综合水平评价以及改进建议，本发明实施例对此不进行限制。

具体的，根据实际的综合表现来对司机进行综合评价，评价维度不限于驾驶行为、礼仪、情绪、车辆环境、乘客评价等，定期给司机发送综合水平评价及改进建议，便于网约车公司的管理人员对网约车司机的管理，该模块同时负责对安全危机事件及特殊群体需求进行服务运营人员的调配。

可选的，根据所述视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息包括：

对所述视觉数据进行图像识别；

对所述语音数据进行语音识别；

对所述气味数据进行气味识别；

对所述车辆信息进行驾乘舒适度识别；

根据识别结果确定服务环境信息和网约司机的违规信息。

具体的，根据对所述视觉数据进行图像识别的识别结果，对所述语音数据进行语音识别的识别结果；对所述气味数据进行气味识别的识别结果以及对所述车辆信息进行驾乘舒适度识别的识别结果确定服务环境信息和网约司机的违规信息，例如可以是，针对不同数据类型进行了图像识别、语音识别、气味识别和驾乘舒适识别，主要识别目的：对整个出行服务全程进行环境感知；对比标准服务流程，识别司机不符合服务标准的动作和行为。

可选的，根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价包括：

根据所述服务环境信息和网约司机的违规信息对所述网约司机进行综合评价。

可选的，还包括：

根据识别结果确定网约司机的情绪信息、乘客的情绪信息以及驾乘安全信息。

具体的，将不同类型的识别结果进行信息融合，进行情绪识别、驾乘安全识别等复杂现象的识别工作。

可选的，根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价包括：

根据所述服务环境信息、网约司机的违规信息、网约司机的情绪信息、乘客的情绪信息以及驾乘安全信息对所述网约司机进行综合评价。

在一个具体的例子中，根据视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息，主要利用图像识别算法单元、语音识别算法单元、气味识别算法单元、驾乘舒适性识别算法单元，其中图像识别算法单元主要包括四个子单元：图像数据预处理、司机识别、乘客识别、车辆环境识别。图像数据预处理主要目的是消除图像中无关的信息，增强有用信息，同时简化数据，采用的方法不限于数字化、几何变换、平滑、复原、增强等。司机识别子单元用于识别司机身份、疲劳驾驶、司机穿着是否合规、司机车外/车内礼仪动作等司机相关识别；乘客识别用于识别乘客的人数、乘客性别、乘客状态(醉酒等)、乘客中是否包含小孩等乘客相关识别；车辆环境识别用于识别车辆卫生状态(含车内卫生状态、辆外表卫生状态、车门附近路面状态等)、乘客遗留物体、车辆整备状态(矿泉水、纸巾、口香糖等)。图像识别算法主要不限于深度学习、机器学习各类图像识别算法。语音识别算法单元主要包括音频预处理、语音识别、语义分析三部分。音频预处理不限于分帧、加窗等操作，消除因人发声器官本身或由采集设备所带来的混叠、高次谐波失真等影响；语音识别主要是通过声学模型，语言模型等将音频数据转换为文本数据；语义分析主要包含多目标学习、话题检测与追踪等基于nlp算法的内容。气味识别算法单元主要包含气味数据预处理、气味识别两部分。主要识别内容不限于易燃易爆(可燃气体等)、人体危害(甲醛、苯、二甲苯、一氧化碳等)、空气质量(pm2.5、粉尘、烟雾、硫化物等)、酒精浓度等。气味识别算法不限于机器学习、深度学习等各类算法。驾乘舒适识别算法单元主要包括驾乘数据与处理、动态舒适性识别和静态舒适性识别三部分，驾乘数据预处理不限于异常值剔除、数据结构化、数据转换等处理方法；动态舒适性识别包含车辆“三急一超”(急加速、急减速、急转弯、超速)识别、车辆平稳性识别等，静态舒适性识别包括空调状态识别(风量、模式、温度等)、车内座椅状态(位置、姿态角等)识别、车内噪音识别等。驾乘舒适识别算法不限于机器学习、专家经验、逻辑判断等各类算法。

本实施例的技术方案，通过采集视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息；根据所述视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息；根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价，能够实现对网约司机进行更加全面的评价，进而通过评价的形式监督网约司机的服务，提升网约司机的服务质量。

实施例二

图2a为本发明实施例二中的一种网约司机评价方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础进行优化，在本实施例中，采集视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息；根据所述视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息；根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价。

如图2a所示，本实施例的方法具体包括如下步骤：

s210，采集视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息。

s220，根据所述视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息。

s230，根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价。

s240，判断所述服务信息是否满足预设提醒条件。

其中，所述预设提醒条件为系统设定的提醒条件，例如可以是，若服务信息为车辆环境差、司机礼仪不达标等，则确定服务信息满足预设提醒条件。

具体的，判断服务信息是否满足预设提醒条件可以为预先设定提醒条件，将服务信息与提醒条件进行比对，进而判断服务信息是否满足预设提醒条件。

s250，若所述服务信息满足预设提醒条件，则根据所述服务信息对所述网约司机进行提醒。

其中，所述提醒方式可以为通过直接输出语音进行提醒，也可以为通过发送文字信息的形式进行提醒，或者可以为通过播放音乐的形式进行提醒，本发明实施例对提醒的方式不进行限制。

具体的，若服务信息满足设定提醒条件，则根据服务信息对网约司机进行提醒，例如可以是，若服务信息为车辆环境差、司机礼仪不达标，设定提醒条件为：当服务信息为车辆环境差、司机礼仪不达标时，进行提醒，则确定服务信息满足设定提醒条件，对网约司机进行提醒。

在一个具体的例子中，如图2b所示，第一步通过数据采集模块采集网约车司机提供服务全程的各种数据，主要采集类型包括视觉采集、语音采集、气味采集及车辆信息采集；第二步，将数据采集模块采集的数据进入核心算法模块，主要针对不同数据类型进行了图像识别、语音识别、气味识别和驾乘舒适识别，主要识别目的：1.对整个出行服务全程进行环境感知；2.对比标准服务流程，识别司机不符合服务标准的动作和行为；第三步，状态管理模块主要是将模块识别的结果进行决策分类，区分出哪些数据是需要往数据分析模块传递，哪些数据是需要向交互服务模块传递，数据的传递依赖于网络通讯模块，该模块网络模式不限于2g、3g、4g、5g、wifi等网络形式；第四步是数据分析模块，首先将状态管理模块和交互服务模块传递来的数据进行数据存储，将不同类型的识别结果进行信息融合，进行情绪识别、驾乘安全识别等复杂现象的识别工作，在数据分析模块同时根据实际的综合表现来对司机进行综合评价，评价维度不限于驾驶行为、礼仪、情绪、车辆环境、乘客评价等，数据管理单元负责对数据的管理和可视化，可定期给司机发送综合水平评价及改进建议，便于网约车公司的管理人员对网约车司机的管理，该模块同时负责对安全危机事件及特殊群体需求进行服务运营人员的调配；第五步为交互服务模块，针对状态管理模块识别出的车辆环境差、司机礼仪不达标等现象及时给司机予以提醒指导，并对司机提醒后的响应进行监控，同时将结果返回到数据分析模块，交互服务模块同时具有交互功能，实现司机和管理人员、司机和运营人员的交互。

如图2c所示，数据采集模块主要包括视觉采集单元、语音采集单元、气味采集单元、车辆信息采集单元，其中视觉采集单元采用不限于摄像头、相机、行车记录仪等方式对视觉信息进行采集，视觉采集设备布置方案不限于车内和车外，可对车内和车外周边信息进行视觉采集，采集内容不限于车内和车外周边的视觉信息等。语音采集单元采用不限于麦克风阵列、拾音器的语音采集设备，语音采集设备布置方案不限于车内和车外，可对司机、乘客的语音信息进行采集，具备定位准、灵敏度高、免唤醒、低功率等特点，在非语音环境下可自我睡眠，降低电耗。气味采集模块采用不限于电子鼻、气敏传感器等气味采集设备，对出行服务期间车内气味进行采集。车辆信息采集单元可采用多种方式对车辆信息进行采集，不限于车辆前装直接从车辆网络中读取、从车辆云端数据库读取、从obd端口读取、亦或者采用外接多种传感器(如陀螺等)对车辆信息进行采集等多种方式，主要采集内容不限于车辆速度/加速度信息、方向盘信息、制动/加速踏板信息、空调状态信息、座椅状态信息、gps信息等车辆相关信息。

如图2d所示，核心算法模块：主要包括图像识别算法单元、语音识别算法单元、气味识别算法单元、驾乘舒适性识别算法单元，其中图像识别算法单元主要包括四个子单元：图像数据预处理、司机识别、乘客识别、车辆环境识别。图像数据预处理主要目的是消除图像中无关的信息，增强有用信息，同时简化数据，采用的方法不限于数字化、几何变换、平滑、复原、增强等。司机识别子单元包含司机身份识别、疲劳驾驶识别、司机穿着是否合规识别、司机车外/车内礼仪动作识别等司机相关识别；乘客识别包含乘客的人数识别、乘客性别识别、乘客状态(醉酒等)识别、乘客中是否包含小孩识别等乘客相关识别；车辆环境识别包含车辆卫生状态识别(含车内卫生状态、辆外表卫生状态、车门附近路面状态等)、乘客遗留物体识别、车辆整备状态识别(矿泉水、纸巾、口香糖等)。图像识别算法主要不限于深度学习、机器学习各类图像识别算法。语音识别算法单元主要包括音频预处理、语音识别、语义分析三部分。音频预处理不限于于家中、分帧、加窗等操作，消除因人发声器官本身或由采集设备所带来的混叠、高次谐波失真等影响；语音识别主要是通过声学模型，语言模型等将音频数据转换为文本数据；语义分析主要包含多目标学习、话题检测与追踪等基于nlp算法的内容。气味识别算法单元主要包含气味数据预处理、气味识别两部分。主要识别内容不限于易燃易爆(可燃气体等)、人体危害(甲醛、苯、二甲苯、一氧化碳等)、空气质量(pm2.5、粉尘、烟雾、硫化物等)、酒精浓度等。气味识别算法不限于机器学习、深度学习等各类算法。驾乘舒适识别算法单元主要包括驾乘数据与处理、动态舒适性识别和静态舒适性识别三部分，驾乘数据预处理不限于异常值剔除、数据结构化、数据转换等处理方法；动态舒适性识别包含车辆“三急一超”(急加速、急减速、急转弯、超速)识别、车辆平稳性识别等，静态舒适性识别包括空调状态识别(风量、模式、温度等)、车内座椅状态(位置、姿态角等)识别、车内噪音识别等。驾乘舒适识别算法不限于机器学习、专家经验、逻辑判断等各类算法。

如图2e所示，状态管理模块：主要功能为状态决策，分为数据智能决策分类器、数据分析模块待发区、交互服务模块待发区、网络通讯单元四部分，状态管理模块接受来自核心算法模块的各类输出数据，在数据智能决策分类器中根据数据的内容和性质将数据分为两类，一类为全量数据，放到数据分析模块待发区，另一类为识别结果中需要对司机进行提醒的信息，包含不限于司机疲劳、司机穿着不合规、礼仪动作不到位、卫生状态差、乘客有遗留物、整备状态不合规、司机语言不合规、车内有异味、司机驾驶不舒适、空调状态设置不低、座椅状态不合理以及其他不合规情况，将这些数据放到交互服务模块待发区。利用网络通讯单元将数据向不同模块分发。

如图2f所示，数据分析模块：主要包括数据存储单元、信息融合单元、司机综合评价单元、数据管理单元，其中数据存储单元主要是将上传数据分类存储；信息融合单元主要包括司机/乘客情绪识别(融合语音、视觉信息)、乘客状态(醉酒/突发疾病等)识别(融合语音、气味、视觉信息)、驾乘安全判断(融合轨迹、语言、视觉信息)等，信息融合识别结果传输到数据管理单元，其中一部分时效性要求高的，如司机/乘客情绪类的直接传输到交互服务模块；司机综合评价单元是包含驾驶行为、司机礼仪、司机情绪、车辆装备、车辆环境及乘客评价的综合评价体系，评价结果传输到数据管理单元；数据管理单元主要功能一是实现数据分析结果的管理和可视化，二是危机应对调配管理(包括安全情况干预、突发状况乘客特殊关怀等)，三是周期内将司机综合评价情况告知司机并同时提出改进建议。

如图2g所示，交互服务模块：主要功能是接受来自状态管理模块和数据分析模块的交互信息，通过各种方式实现信息的提醒和交互。信息提醒方式主要为语音提醒、文本提醒和其他类方式提醒。语音提醒包含不限于蓝牙耳机、音箱等，文本提醒不限于车机显示器、仪表、手机、穿戴装置等。交互服务模块对司机提醒后，对司机的执行情况进行监控，并将结果发送给数据分析模块。该模块同时包含智能交互单元，通过蓝牙耳机、微信、智能穿戴设备等装置实现司机和管理人员/运营人员的信息交互。

本实施例的技术方案，通过采集视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息，根据所述视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息，根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价，判断所述服务信息是否满足预设提醒条件，若所述服务信息满足预设提醒条件，则根据所述服务信息对所述网约司机进行提醒，能够实现对网约司机进行更加全面的评价，进而通过评价的形式监督网约司机的服务，提升网约司机的服务质量。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种网约司机评价装置的结构示意图。本实施例可适用于网约司机评价的情况，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可集成在任何提供网约司机评价的功能的设备中，如图3所示，所述网约司机评价装置具体包括：采集模块310、确定模块320和评价模块330。

其中，采集模块310，用于采集视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息；

确定模块320，用于根据所述视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息；

评价模块330，用于根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价。

可选的，还包括：

判断模块，用于判断所述服务信息是否满足预设提醒条件；

提醒模块，用于若所述服务信息满足预设提醒条件，则根据所述服务信息对所述网约司机进行提醒。

可选的，确定模块具体用于：

对所述视觉数据进行图像识别；

对所述语音数据进行语音识别；

对所述气味数据进行气味识别；

对所述车辆信息进行驾乘舒适度识别；

根据识别结果确定服务环境信息和网约司机的违规信息。

可选的，评价模块具体用于：

根据所述服务环境信息和网约司机的违规信息对所述网约司机进行综合评价。

可选的，确定模块还用于：

根据识别结果确定网约司机的情绪信息、乘客的情绪信息以及驾乘安全信息。

可选的，评价模块还用于：

根据所述服务环境信息、网约司机的违规信息、网约司机的情绪信息、乘客的情绪信息以及驾乘安全信息对所述网约司机进行综合评价。

可选的，所述服务信息包括：网约司机身份信息、网约司机驾驶信息、网约司机穿着信息、网约司机车外和/或车内礼仪动作信息、乘客的人数信息、乘客性别信息、乘客状态信息、特殊乘客信息、车辆卫生状态信息、乘客遗留物体信息、车辆整备状态信息、车辆动态舒适性信息以及车辆静态舒适性信息中的至少一种。

上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

本实施例的技术方案，通过采集视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息；根据所述视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息；根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价，以实现对网约司机进行更加全面的评价，进而通过评价的形式监督网约司机的服务，提升网约司机的服务质量。

实施例四

图4为本发明实施例四中的一种计算机设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备12的框图。图4显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(isa)总线，微通道体系结构(mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(vesa)局域总线以及外围组件互连(pci)总线。

计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(ram)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如cd-rom,dvd-rom或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口22进行。另外，本实施例中的计算机设备12，显示器24不是作为独立个体存在，而是嵌入镜面中，在显示器24的显示面不予显示时，显示器24的显示面与镜面从视觉上融为一体。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的网约司机评价方法：采集视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息；根据所述视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息；根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价。

实施例五

本发明实施例五提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请所有发明实施例提供的网约司机评价方法：采集视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息；根据所述视觉数据、语音数据、气味数据以及车辆信息确定网约司机的服务信息；根据所述服务信息对所述网约司机进行综合评价。

可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。