在联络中心中提供增强的路由的系统和方法与流程

本公开一般而言涉及联络中心，并且特别地涉及用于在联络中心中路由通信会话的系统和方法。

背景技术：

物联网(iot)是带有传感器的物理设备的网络，这样的物理设备诸如车辆、家用电器、医疗设备以及嵌入有电子器件、软件、传感器、执行器的其它网络元件等。这些设备使iot设备能够连接和交换数据，这为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会。这可以提高效率、带来经济效益并减少人工消耗(参见https://en.wikipedia.org/wiki/internet_of_things)。

典型地，联络中心监视并响应事件。在由人类和机器人(bots)处理事件的情况下，在联络中心中使用属性来提供客户、代理和其它资源的最佳匹配。正在发展的一个领域是事件报告和管理的自动化，它不需要人类用户直接与联络中心联系。但是，当前，当今的联络中心无法利用使用iot设备的全部能力来提供增强的联络中心体验。

技术实现要素：

这些以及其它需求通过本公开的各种实施例和配置来解决。从用户通信设备接收到与联络中心建立通信会话的第一请求。例如，在联络中心处接收建立语音通信会话的请求。机器学习模型使用与联络中心的先前通信会话来识别用户通信设备外部的第一组一个或多个传感器。联络中心接收外部传感器信息(例如，在建立通信会话的请求期间)。外部传感器信息来自用户通信设备外部的第一组一个或多个传感器。基于接收到的外部传感器信息，路由联络中心中的通信会话。例如，不是将通信会话路由到交互式语音响应(ivr)系统，而是将通信会话路由到高优先级联络中心队列。

短语“至少一个”、“一个或多个”、“或”和“和/或”是在操作中既连接又拆分的开放式表达。例如，表达“a、b和c中的至少一个”、“a、b或c中的至少一个”、“a、b和c中的一个或多个”、“a、b或c中的一个或多个”、“a、b和/或c”以及“a、b或c”中的每一个意味着仅a、仅b、仅c、a和b一起、a和c一起、b和c一起或者a、b和c一起。

术语“一个”实体是指该实体的一个或多个。由此，术语“一个”、“一个或多个”和“至少一个”在本文中可以互换使用。还应当注意的是，术语“包括”、“包含”和“具有”可以互换使用。

如本文中所使用的，术语“自动”及其变型是指通常连续或半连续的、当被执行时无需实质性(material)人类输入就可以完成的任何处理或操作。但是，即使处理或操作的执行使用了实质性或非实质性人类输入，如果该输入是在执行处理或操作之前接收到的，那么该处理或操作也可以是自动的。如果人类输入影响处理或操作将如何执行，那么这种输入被认为是实质性的。同意处理或操作的执行的人类输入不被认为是“实质性的”。

本公开的各方面可以采取完全硬件实施例、完全软件实施例(包括固件、驻留软件、微代码等)或者组合软件和硬件方面的实施例的形式，这些在本文中全都可以一般地称为“电路”、“模块”或“系统”。可以利用一个或多个计算机可读介质的任何组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。

计算机可读存储介质可以是例如但不限于电子的、磁的、光学的、电磁的、红外的或半导体系统、装置或设备，或前述的任意合适组合。计算机可读存储介质的更具体的示例(非穷举列表)将包括以下：具有一根或多根导线的电连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式光盘只读存储器(cd-rom)、光存储设备、磁存储设备，或前述的任意合适组合。在本文档的上下文中，计算机可读存储介质可以是可以包含或存储由指令执行系统、装置或设备使用或与其结合使用的程序的任何有形介质。

计算机可读信号介质可以包括其中实施有计算机可读程序代码的传播的数据信号(例如，在基带中或者作为载波一部分)。这种传播的信号可以采用多种形式中的任意一种，包括但不限于电磁信号、光信号或其任意合适组合。计算机可读信号介质还可以为非计算机可读存储介质并且可以传送、传播或传输由指令执行系统、装置或设备使用或者与其结合使用的程序的任何计算机可读介质。实施在计算机可读介质上的程序代码可以使用任何适当的介质来发送，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等，或前述的任意合适组合。

如本文所使用的，术语“确定”、“计算”及其变型被互换地使用，并且包括任何类型的方法、处理、数学运算或技术。

如本文所使用的，术语“会话发起协议”(sip)是指ietf定义的、广泛用于控制多媒体通信会话(诸如通过互联网协议(ip)的语音和视频呼叫)的信令协议。该协议可以用于创建、修改和终止由一个或若干个媒体流组成的双方(单播)或多方(多播)会话。修改可以涉及改变地址或端口、邀请更多的参与者，以及添加或删除媒体流。其它可能的应用示例包括视频会议、流传输多媒体分发、即时消息、存在(presence)信息、文件传输和在线游戏。sip如在rfc3261中所述，rfc3261可从互联网工程任务组(ietf)网络工作组，2000年11月获得；该文档和描述sip的所有其它siprfc在本文通过引用针对其所教导的所有内容整体并入。

如本文所使用的，术语“装置/单元”将根据35u.s.c.第112(f)节和/或第112节第6段给予其最宽泛可能的解释。因而，结合术语“装置/单元”的权利要求应覆盖本文阐述的所有结构、材料或动作及其所有等同物。另外，结构、材料或动作及其等同物应包括发明内容、附图说明、具体实施方式、说明书摘要和权利要求本身中描述的所有内容。

前面是提供对本公开的一些方面的理解的简化总结。这个总结既不是对本公开及其各种实施例的广泛的概述也不是穷举的概述。本发明既不旨在识别本公开的关键或决定性元件，也不旨在描绘本公开的范围，而是以简化的形式呈现本公开的所选择的概念作为对以下呈现的更详细描述的介绍。如将认识到的，本公开的其它实施例有可能单独或组合地使用一个或多个上面阐述或下面详细描述的特征。而且，虽然本公开是以示例性实施例的形式呈现的，但应当认识到的是，本公开的各个方面可以分别要求保护。

附图说明

图1是用于在联络中心中提供增强的路由的第一说明性系统的框图。

图2是用于基于用户通信设备的多个位置在联络中心中提供增强的路由的第二说明性系统的框图。

图3是用于在联络中心中提供增强的路由的处理的流程图。

图4是用于将传感器动态绑定到通信会话的流程图。

图5是用于在联络中心中提供增强的路由的处理的流程图。

图6是用于应用机器学习模型以增强联络中心中的路由和传感器绑定的处理的流程图。

具体实施方式

图1是用于在联络中心120中提供增强的路由的第一说明性系统100的框图。第一说明性系统100包括用户通信设备101、外部传感器106a-106n、(一个或多个)控制元件107、位置108、网络110a-110b、联络中心120和代理通信设备130a-130n。

用户通信设备101可以是或可以包括可以在网络110上通信的任何用户设备，诸如个人计算机(pc)、电话、视频系统、会议系统、蜂窝电话、个人数字助理(pda)、平板设备、笔记本设备、智能电话等。虽然为了方便起见未显示，但其它用户通信设备101可以连接到网络110b。

用户通信设备101被示出使用无线协议连接到网络110a-101b。但是，用户通信设备101可以使用诸如无线、有线、光纤、wifi、蓝牙、以太网、h.323、sip等的任何已知协议连接到网络110a-110b中的任何一个。

用户通信设备101还包括传感器管理器102、联络中心应用103、浏览器104和(一个或多个)内部传感器105。传感器管理器102可以是或可以包括与固件/软件耦合的任何硬件，该固件/软件可以管理和收集来自(一个或多个)内部传感器105/(一个或多个)外部传感器106a-106n的信息。传感器管理器102可以从(一个或多个)内部传感器105/外部传感器106a-106n检索信息。传感器管理器102可以将指令发送到(一个或多个)内部传感器105/外部传感器106a-106n中的任何一个以进行读取和/或采取动作。传感器管理器102可以是联络中心应用103的一部分。

联络中心应用103可以是或者可以包括可以与联络中心120通信的任何软件/固件。联络中心应用103可以用于与联络中心120建立通信会话。例如，联络中心应用103可以用于发起与联络中心120的语音、视频、即时消息传送(im)、文本消息传送、电子邮件、虚拟现实通信会话等。联络中心应用103可以用于从联络中心120接收传入的通信会话(即，上面讨论的相同类型的通信会话)。

浏览器104可以是或可以包括任何已知的浏览器104，诸如，googlechrome^tm、safari^tm、internetexplorer^tm、opera^tm、firefox^tm等。在一个实施例中，联络中心应用103可以在浏览器104中运行(例如，其中经由web服务器126将联络中心应用103提供为网页)。

(一个或多个)内部传感器105可以是或可以包括用户通信设备101内部的任何传感器，诸如触摸屏、加速度计、麦克风、相机、按钮、全球定位卫星(gps)系统等。

外部传感器106a-106n可以是或可以包括任何外部传感器106，诸如相机、压力传感器、射频识别(rfid)传感器、心脏监视器、血压监视器、温度传感器、湿度传感器、麦克风、生物特征传感器(例如，视网膜扫描仪)、血氧传感器、运动检测器、面部扫描仪、门传感器、窗传感器、lydar系统等。

控制元件107可以是或可以包括可以被远程控制的元件，诸如医疗设备、相机(控制旋转/缩放)、灯、打印机、电器、警报、无线电装置、车辆、lidar系统、显示器、自动车辆控制系统、加热/空调系统等。控制元件107也可以具有一个或多个传感器106。例如，心脏监视器可以具有一个或多个可以由联络中心传感器管理器127远程控制的传感器106。

位置108可以是用户通信设备101周围的任何位置，诸如房间、车辆、建筑物、区域等。位置108可以随着用户通信设备101的移动而改变。

网络110a-110b可以是或可以包括可以发送和接收电子通信的任何集合(collection)的通信装备，诸如互联网、广域网(wan)、局域网(lan)、ip语音网络(voip)、公共交换电话网(pstn)、分组交换网络、电路交换网络、蜂窝网络、这些的组合，等等。网络110a-110b可以使用各种电子协议，诸如以太网、互联网协议(ip)、会话发起协议(sip)、综合业务数字网(isdn)，等等。因此，网络110a-110b是被配置为经由分组和/或电路交换通信来携带消息的电子通信网络。在一个实施例中，网络110a通常是私有网络，诸如家庭网络、公司网络、车辆网络等，并且网络110b通常是公共网络，诸如互联网或pstn。在一个实施例中，网络110a-110b可以是相同的网络。

联络中心120可以是或可以包括与软件耦合的任何硬件，该软件可以管理用户通信设备101与联络中心120/代理通信设备130a-130n之间的通信会话。联络中心120还包括通信管理器121、(一个或多个)联络中心队列122、(一个或多个)ivr系统123、(一个或多个)联络中心池124、聊天机器人125、web服务器126、联络中心传感器管理器127、以及机器学习模型128。

通信管理器121可以是或可以包括与可以管理和路由联络中心120中的通信会话的固件/软件耦合的任何硬件，诸如专用分支交换机(pbx)和自动呼叫分配(acd)系统、路由器、网络交换机、im服务器、电子邮件服务器等。通信管理器121可以管理和路由各种类型的通信会话，诸如语音、视频、多媒体、虚拟现实、im、电子邮件、文本消息传送等。

(一个或多个)联络中心队列122可以是或可以包括可以用于保持通信会话的任何计算机构造。例如，(一个或多个)联络中心队列122可以用于保持语音通信会话，该语音通信会话最终被路由到代理通信设备130a-130n。(一个或多个)联络中心队列122可以保持任何种类的通信会话。

(一个或多个)ivr系统123可以是或可以包括可以经由语音与用户交互的任何系统。(一个或多个)ivr系统123可以用于从用户收集信息以在联络中心120中做出路由决定。例如，(一个或多个)ivr系统123可以用于将传入的语音/视频通信会话路由到联络中心队列122或联络中心池124。

(一个或多个)联络中心池124可以是或可以包括可以保持通信直到被联络中心代理选择的任何计算机构造。(一个或多个)联络中心池124可以保持任何种类的通信会话。

聊天机器人125可以是或可以包括与可以经由文本与用户交互的软件耦合的任何硬件，诸如即时消息传送(im)机器人、文本消息传送机器人、web服务器机器人等。

web服务器126可以是或可以包括任何已知的web服务器126，诸如apache^tm、iis^tm、nginx^tm等。web服务器126可以经由浏览器104将联络中心应用103提供给用户通信设备101。

联络中心传感器管理器127可以是或可以包括可以管理从传感器应用102接收的信息的任何固件/软件。联络中心传感器管理器127也可以控制(一个或多个)控制元件107。

机器学习模型128可以是或可以包括可以自动用于识别哪些联络中心代理、设备和/或传感器105/106可以处理与特定客户的特定类型的通信会话以在联络中心120中提供最大效率以及客户满意度的任何软件。机器学习模型128可以不断改进用于路由联络中心120中的通信会话的功能。机器学习模型128可以是或可以包括任何(一个或多个)学习算法，诸如线性回归算法、逻辑回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、k均值算法等。

代理通信设备130a-130n可以是或可以包括任何用户通信设备，诸如用户通信设备101。在一个实施例中，代理通信设备(例如130a)可以包括多个代理通信设备130，诸如电话和个人计算机。

图2是用于基于用户通信设备101的多个位置108a-108n在联络中心120中提供增强的路由的第二说明性系统200的框图。第二说明性系统200包括用户通信设备101、外部传感器106a-106n、控制元件107a-107n、位置108a-108n、网络110a-110n、联络中心120以及代理通信设备130a-130n。

网络110n一般类似于网络110a。但是，网络110n可以是基于实现(例如，基于位置108n)的公共或私有网络。

图2用于示出用户通信设备101如何从位置108a移动到位置108n，如步骤210所示。随着用户通信设备101从位置108a(例如，从家中的第一房间)移动到另一个位置，外部传感器106a-106c、(一个或多个)控制元件107a和/或网络110a可以变化，如步骤210所示。例如，用户通信设备101(例如，智能电话)可以从家庭位置108a移动到街道上的位置108n。在这个示例中，网络110a可以从wifi网络改变为蜂窝网络110n。家庭中的外部传感器106a-106c可以改变为街道上的公共传感器106d-106n。同样，(一个或多个)控制元件107a可以从家庭控制元件107(例如，医疗设备/电器)改变为街道上的控制系统107n(例如，相机/灯)。

图3是用于在联络中心120中提供增强的路由的处理的流程图。说明性地，用户通信设备101、传感器管理器102、联络中心应用103、浏览器104、(一个或多个)内部传感器105、外部传感器106a-106n、网络110a-110n、联络中心120、通信管理器121、(一个或多个)联络中心队列122、(一个或多个)ivr系统123、(一个或多个)联络中心池124、聊天机器人125、web服务器126、联络中心传感器管理器127和代理通信设备130a-130n是存储程序所控制的实体，诸如计算机或微处理器，其通过执行存储在计算机可读存储介质(诸如存储器(即计算机存储器、硬盘等))中的程序指令来执行图2至图5的方法和本文描述的处理。虽然图2至图5中描述的方法以特定顺序示出，但是本领域的技术人员将认识到，图2至图5中的步骤可以以不同顺序实现和/或在多线程环境中实现。而且，可以基于实现来省略或添加各种步骤。

用户通信设备101的处理在步骤300a中开始。联络中心120的处理在步骤300b中开始。在步骤302中，传感器管理器102监视绑定的(一个或多个)外部传感器106a-106n以及可选的(一个或多个)内部传感器105。传感器(105/106)可以以各种方式被绑定，诸如被静态地绑定或者被动态地绑定。例如，传感器105/106可以基于用户选择、预定义规则、管理等被静态地绑定。

传感器105/106可以基于各种因素(诸如，情境)动态绑定。例如，情境可以包括用户通信设备101的位置108(例如，房屋中的具体房间)、位置108中的人、用户通信设备101的用户的问题的类型(例如，不稳定的心跳)、用户通信设备101的用户的情境(例如，谁正在使用用户通信设备101)、用户通信设备101的位置108中的传感器106(例如，可以被管理的那些传感器)等。在一个实施例中，可以使用传感器105的静态绑定和动态绑定的组合。情境可以基于位置以外的各种其它(一个或多个)因素。例如，情境可以是客户正在报告特定事件(例如，客户正在表达一氧化碳中毒的症状)。在这个示例中，机器学习模型128可以动态地绑定房屋中的一个或多个一氧化碳传感器106和/或炉子传感器106，以查看客户的房屋中是否确实存在一氧化碳问题。

在步骤304中，联络中心应用103确定是否存在与联络中心120建立通信会话的请求。如果在步骤304中不存在通信会话的请求，则处理返回到步骤302。

否则，如果在步骤304中存在与联络中心120的通信会话的请求，则在步骤306中发送与联络中心120进行通信会话的请求。例如，在步骤306中发送sipinvite消息以建立与联络中心120的通信会话。此外，在步骤306中发送用于绑定的传感器105/106的信息。可以在与联络中心120建立通信会话的请求中或在单独的消息中发送该信息。例如，用于绑定的传感器105/106的信息可以在特定的sip报头中。

在步骤308中，联络中心120(即，通信管理器121)接收建立通信会话的请求/绑定的传感器105/106的传感器信息，并建立通信会话。在步骤310中，联络中心传感器管理器127获取绑定的传感器信息。绑定的传感器信息可以基于机器学习模型128。例如，绑定的传感器信息可以基于与联络中心120的先前通信会话的历史。可以基于先前客户和/或相同顾客如何曾与各种联络中心代理进行交互来识别绑定的传感器105/106。例如，如果客户过去有需要使用特定的传感器105/106(例如，特定类型的读数)的特定医疗问题，则绑定的传感器105/106可能与另一个客户不同。在步骤312中，基于绑定的传感器信息，通信管理器121路由联络中心120中的通信会话。例如，基于传感器信息，通信管理器121可以将通信会话路由到(一个或多个)联络中心队列、(一个或多个)ivr系统123、(一个或多个)联络中心池124、聊天机器人125、web服务器126等中的一个。此外，ivr系统123上的一个或多个菜单或由聊天机器人125提供的消息可以基于传感器信息动态地变化。

步骤312的路由还可以基于机器学习模型128。例如，基于多个不同客户与特定联络中心代理的先前交互，机器学习模型128可以将该特定联络中心代理识别为在处理特定类型的医疗状况方面的专家，而不是需要不断将沟通提升给专家的另一个联络中心代理。路由可以基于客户在通信会话中说特定的联络中心代理特别有帮助。在这个示例中，可以基于机器学习模型128自动地将通信会话基于联络中心代理的专业知识和/或帮助而路由到特定联络中心代理通信设备130。机器学习模型128可以使用先前的历史来识别用于路由通信会话的特定联络中心队列122、ivr系统123、联络中心池124、聊天机器人125、web服务器126等。例如，基于警报系统触发的特定传感器，机器学习模型128可以将通信会话路由到特定的联络中心队列122，而在过去，该通信会话被路由到不同的联络中心队列122。

在一个实施例中，可以基于机器学习模型128动态地改变ivr菜单。例如，机器学习模型128可以在客户已经呼入多于两次之后学得要向客户播放特定菜单，因为该客户很可能将选择该特定菜单。在这种情况下，客户不必浏览一系列菜单即可到达他/她想要的菜单。

在步骤314中，联络中心传感器管理器127可以经由通信管理器121可选地向传感器管理器102发送(一个或多个)消息，以控制(一个或多个)控制元件107。在步骤316中，传感器管理器102接收(一个或多个)控制消息。然后在步骤318中传感器管理器102将(一个或多个)消息发送到(一个或多个)控制元件107。

在步骤320中，传感器管理器102经由联络中心应用103向联络中心120发送更新后的位置、(一个或多个)事件(例如，从正常心率到危险心率的变化)、(一个或多个)传感器绑定和/或传感器信息。在步骤322中，联络中心传感器管理器127接收更新后的位置、(一个或多个)事件、(一个或多个)传感器绑定和/或传感器信息。例如，基于步骤314的消息，传感器管理器102在步骤320中将位置/(一个或多个)事件/(一个或多个)绑定/传感器信息发送给联络中心传感器管理器127。然后，当通信会话结束时，用户通信设备101处理返回到步骤302，或者在通信会话被建立时(由虚线指示)，返回到步骤316。在一个实施例中，该处理可以返回到步骤312并且基于步骤322的接收到的传感器信息来重新路由通信会话。当通信会话结束时，联络中心处理返回到步骤308，或者在通信会话被建立时(由虚线指示)返回到步骤314。步骤320的位置、(一个或多个)事件、传感器绑定、传感器信息可以基于步骤314的消息被发送，或者可以在通信会话期间的任何时间被异步发送。

为了说明图3的处理，考虑以下示例。作为老年患者的用户具有绑定到其家庭电话的一组传感器。绑定的外部传感器106a-106n是心脏监视设备、视频相机和血压监视器。在步骤302中，传感器管理器102从绑定的外部传感器106a-106n捕获数据。在步骤304中，感觉不好的用户呼叫联络中心120。在步骤306中，该请求与用户的心率、用户的血压以及用户的图片一起被发送到联络中心120。在步骤308中，联络中心120接收请求并建立通信会话。在步骤310中，联络中心传感器管理器127获取绑定的传感器信息。在步骤312中，联络中心传感器管理器127确定用户具有高心率/血压并且将通信路由到高优先级联络中心队列122。可以基于心率/血压的严重程度将用户实际移动到联络中心队列122的顶部。在步骤314中，联络中心传感器管理器127在通信会话期间发送控制消息以获取另一个血压读数(例如，基于来自联络中心代理的请求)。在步骤316中，该消息由用户通信设备101接收，然后在步骤318中被发送到血压监视器。传感器管理器102接收更新后的心率，并且在步骤320中将更新后的心率发送给联络中心传感器管理器127。在步骤322中，联络中心传感器管理器127接收更新后的心率，并且将该信息显示给联络中心代理。

图4是用于将传感器105/106动态绑定到通信会话的流程图。图4是图3的步骤320的说明性示例。图4的处理也可以用于图3的步骤302。在图4中，步骤400、402和404可以并行地(例如，基于单独的线程)发生和/或串行地发生。在步骤318中(或在通信会话期间异步地)将消息发送到控制元件之后，传感器监视器102在步骤400中确定是否存在位置变化。例如，位置变化可以基于gps。如果在步骤400中没有位置变化，则处理进行到步骤410。否则，如果在步骤400中存在位置变化，则在步骤406中，如果必要，传感器监视器102识别新的外部传感器106(以及控制元件107)。例如，如果用户已经离开房屋(第一位置108a)并移动到车辆(第二位置108n)，则可以由传感器监视器102管理的传感器105/106/(一个或多个)控制元件107在步骤406中被识别。在步骤408中，基于规则，传感器105/106/控制元件107根据需要被添加到绑定的传感器/从绑定的传感器移除。例如，在步骤408中，可以移除房屋中的相机并且可以添加车辆中的相机。然后，处理进行到步骤410，其中传感器监视器102监视绑定的传感器105/106。然后，在步骤412中，传感器监视器102根据需要发送传感器信息(例如，根据规则)。如果在步骤414中通信会话已经结束，则处理进行到步骤302。否则，如果在步骤414中通信会话尚未结束，则处理返回到步骤316。

在步骤402中，传感器监视器102确定是否已经发生事件。事件可以是或可以包括可以由一个或多个规则定义的任何事件。例如，事件可以是与第一用户通信设备101的用户、与第一用户通信设备101相关联的一组用户等相关联的检测到的高心率、高血压、移动、照明水平、口语单词、音量水平、事故(例如，通过车辆中的事故传感器)。如果在步骤402中未检测到事件，则处理进行到步骤410。否则，如果在步骤402中检测到事件，则处理进行到步骤406，在该步骤中，如有必要，则识别新的传感器。例如，如果在步骤402中检测到高心率，则传感器监视器102可以将相机识别为新的外部传感器106，以查看用户是否在移动。然后实现408-414的步骤。

在步骤404中，传感器监视器102确定是否接收到从绑定的传感器移除传感器105/106和/或添加传感器105/106的请求。例如，步骤314的消息可以具有从绑定的传感器移除传感器105/106和/或添加传感器105/106的请求。如果在步骤404中没有接收到添加和/或移除绑定的传感器的请求，则处理进行到步骤410。否则，如果在步骤404中接收到添加和/或移除绑定的传感器的请求，则处理进行到如前所述的步骤406-414。

图5是用于在联络中心120中提供增强的路由的处理的流程图。用户通信设备101的处理在步骤500a中开始。联络中心120的处理在步骤500b中开始。在步骤502中，传感器管理器102监视绑定的(一个或多个)外部传感器106a-106n和可选的(一个或多个)内部传感器105。如图3中所讨论的，传感器(105/106)可以以各种方式被绑定，诸如被静态地绑定或者被动态地绑定。在步骤504中，传感器管理器102发送绑定的传感器的位置信息、传感器信息和/或(一个或多个)事件。如在步骤504之后的虚线所指示的，可以重复步骤502-504的处理。

在步骤506中，联络中心传感器管理器127接收位置信息、传感器信息和/或(一个或多个)事件。在步骤508中，联络中心传感器管理器127确定是否需要与用户通信设备101建立通信会话。例如，如果用户的心率已提高超过阈值。如果在步骤508中不需要建立通信会话，则处理返回到步骤506。否则，如果在步骤508中需要建立通信会话，则通信管理器121在步骤510中发送请求以在步骤510中建立通信会话。在步骤510中，选择用于与用户通信设备101建立通信会话的通信设备(即，通信代理设备130、联络中心队列122、ivr系统123、联络中心池124、聊天机器人125、web服务器126等)。基于步骤506的接收到的位置/传感器/(一个或多个)事件来选择通信设备。在步骤512中，用户通信设备101接收建立通信会话的请求并建立与联络中心120(例如，与联络中心代理)的通信会话。

在步骤514中，联络中心传感器管理器127可以经由通信管理器121可选地向传感器管理器102发送消息以控制(一个或多个)控制元件107。在步骤516中，传感器管理器102接收(一个或多个)控制消息。然后在步骤518中传感器管理器102将(一个或多个)消息发送到(一个或多个)控制元件107。

在步骤520中，传感器管理器102经由联络中心应用103将更新后的位置信息、(一个或多个)事件、(一个或多个)传感器绑定和/或传感器信息发送到联络中心120。例如，基于步骤514的消息，传感器管理器102在步骤520中将位置/(一个或多个)事件/(一个或多个)绑定/传感器信息发送到联络中心传感器管理器127。然后，如果通信会话已结束，则处理返回到步骤502，或者如果通信会话尚未结束，则返回到步骤516(由虚线指示)。同样，如果通信已经结束，则联络中心120中的处理返回到步骤506，或者如果通信会话尚未结束，则返回到步骤514。步骤520的位置、传感器绑定、传感器信息可以基于步骤514的消息被发送，或者可以被异步发送。

例如，步骤514/522可以作为在通信会话期间运行的单独的线程来运行。同样，步骤516-520可以在联络中心120中作为单独的线程来运行。此外，图4的处理也可以在图5的步骤504/520中使用。

图6是用于应用机器学习模型来增强联络中心120中的路由和传感器绑定的处理的流程图。该处理开始于步骤600。在步骤602中，通信管理器121确定是否已经在用户和联络中心代理之间建立了通信会话。如果在步骤602中尚未建立通信会话，则重复步骤602的处理。否则，如果在步骤602中已经建立通信会话，则机器学习模型128在步骤604中监视通信会话。例如，机器学习模型128监视通信会话中的关键字、短语、变音、音调、声音水平(例如，喊叫)、压力水平(例如语音中的)、手势等。机器学习模型128还识别在通信会话中使用的任何传感器105/106。

在步骤606中，机器学习模型128应用模型来识别联络中心代理/传感器绑定，以优化联络中心120中的路由。机器学习模型128可以识别比其它类型更好地处理特定类型的情况的特定联络中心代理(例如，分配给联络中心队列122的联络中心代理的组)。例如，机器学习模型128可以学得，与联络中心代理b(例如，联络中心代理b更好地处理日常呼叫)相比，联络中心代理a可以更好地处理压力更大的情况(例如，患者正有严重的医疗状况)。在这个示例中，可以将联络中心代理a自动分配给与联络中心代理b不同的联络中心队列122。

机器学习模型128可以学得，在某些情况下，附加传感器105/106可以基于通信会话中所说的内容自动地绑定和/或解除绑定。例如，机器学习模型128可以基于关于特定主题的先前对话学得，可能需要对心脏监视器传感器106进行读取。然后，机器学习模型128可以告诉联络中心传感器管理器127向用户通信设备101a(即，传感器管理器102)发送消息，以从心脏监视器传感器106中进行读取。

然后，在步骤608中，联络中心传感器管理器127根据机器学习模型更新路由规则和/或传感器绑定。然后在图3的步骤312中使用更新后的路由规则/传感器绑定。然后，该处理返回到步骤602以监视下一个通信会话。

如本文描述的处理器的示例可以包括但不限于以下当中的至少一个：800和801、具有4glte集成和64位计算的610和615、具有64位体系架构的a7处理器、m7运动协处理器、系列、core^tm系列处理器、系列处理器、atom^tm系列处理器、intel系列处理器、i5-4670k和i7-4770k22nmhaswell、i5-3570k22nmivybridge、fx^tm系列处理器、fx-4300、fx-6300和fx-835032nmvishera、kaveri处理器、texasjacintoc6000^tm汽车信息娱乐处理器、texasomap^tm汽车等级移动处理器、cortex^tm-m处理器、cortex-a和arm926ej-s^tm处理器、其它行业等同的处理器，并且可以使用任何已知的或将来开发的标准、指令集、库和/或体系架构执行计算功能。

本文讨论的任何步骤、功能和操作可以连续且自动地执行。

但是，为了避免不必要地模糊本公开，前面的描述省略了许多已知的结构和设备。这种省略不应当被解释为对要求保护的公开的范围的限制。阐述具体细节以提供对本公开的理解。但是，应当认识到的是，本公开可以以超出本文阐述的具体细节的各种方式来实践。

此外，虽然本文说明的示例性实施例示出了并置的系统的各种部件，但是系统的某些部件可以远程地位于分布式网络110(诸如lan和/或互联网)的远处部分，或者位于专用系统内。因此，应当认识到的是，系统的部件可以被组合到一个或多个设备中或者并置在分布式网络(诸如模拟和/或数字电信网络、分组交换网络或电路交换网络)的特定节点上。从前面的描述中将认识到，并且出于计算效率的原因，可以将系统的部件布置在部件的分布式网络内的任何位置而不影响系统的操作。例如，各种部件可以位于交换机(诸如pbx和媒体服务器、网关)中，在一个或多个通信设备中，在一个或多个用户的室内，或其某种组合。类似地，系统的一个或多个功能部分可以分布在(一个或多个)电信设备和相关联的计算设备之间。

此外，应当认识到的是，连接元件的各种链路可以是有线或无线链路或其任意组合，或者任何其它已知的或以后开发的能够向连接的元件或从连接的元件供给和/或传送数据的(一个或多个)元件。这些有线或无线链路也可以是安全链路，并且可以能够传送加密信息。例如，用作链路的传输介质可以是用于电信号的任何合适的载体，包括同轴电缆、铜线和光纤，并且可以采取声波或光波的形式，诸如在无线电波和红外数据通信中生成的那些。

而且，虽然已经关于特定事件序列讨论和说明了流程图，但应当认识到的是，可以在不实质性地影响本公开的操作的情况下对这个序列进行改变、添加和省略。

可以使用本公开的许多变化和修改。有可能提供本公开的一些特征而不提供其它特征。

在又一个实施例中，本公开的系统和方法可以结合专用计算机、编程的微处理器或微控制器和(一个或多个)外围集成电路元件、asic或其它集成电路、数字信号处理器、诸如分立元件电路之类的硬连线电子或逻辑电路、诸如pld、pla、fpga、pal之类的可编程逻辑设备或门阵列、专用计算机、任何可比较的装置等来实现。一般而言，能够实现本文说明的方法的任何(一个或多个)设备或装置都可以用于实现本公开的各个方面。可以用于本公开的示例性硬件包括计算机、手持设备、电话(例如，蜂窝式、启用互联网的、数字、模拟、混合及其它)以及本领域中已知的其它硬件。这些设备中的一些包括处理器(例如，单个或多个微处理器)、存储器、非易失性存储装置、输入设备和输出设备。此外，还可以构建包括但不限于分布式处理或部件/对象分布式处理、并行处理或虚拟机处理的替代软件实现来实现本文描述的方法。

在又一个实施例中，所公开的方法可以容易地结合使用对象或面向对象软件开发环境的软件来实现，该对象或面向对象软件开发环境提供可以在各种计算机或工作站平台上使用的便携式源代码。可替代地，所公开的系统可以使用标准逻辑电路或vlsi设计部分地或完全地用硬件来实现。使用软件还是硬件来实现根据本发明的系统取决于系统的速度和/或效率要求、特定功能以及被使用的特定软件或硬件系统或者微处理器或微计算机系统。

在又一个实施例中，所公开的方法可以部分地用可以存储在存储介质上、在编程的通用计算机上利用控制器和存储器、专用计算机、微处理器等的协作来执行的软件来实现。在这些情况下，本公开的系统和方法可以被实现为嵌入在个人计算机上的程序(诸如applet、或cgi脚本)，作为驻留在服务器或计算机工作站上的资源，作为嵌入在专用测量系统中的例程，系统部件，等等。该系统还可以通过将系统和/或方法物理地结合到软件和/或硬件系统中来实现。

虽然本公开描述了参考特定标准和协议在实施例中实现的部件和功能，但是本公开不限于这些标准和协议。本文未提及的其它类似的标准和协议是存在的并且被认为包括在本公开中。而且，本文提及的标准和协议以及本文未提及的其它类似的标准和协议周期性地被具有基本相同功能的更快或更有效的等同物所取代。具有相同功能的这种替换标准和协议被认为是包括在本公开中的等同物。

本公开在各种实施例、配置和方面中包括基本上如本文所描绘和描述的部件、方法、处理、系统和/或设备，包括各种实施例、子组合及其子集。在理解本公开之后，本领域技术人员将理解如何生产和使用本文公开的系统和方法。本公开在各种实施例、配置和方面中包括在没有本文未描绘和/或描述的项目的情况下提供设备和处理，或者在各种实施例、配置或其方面中包括没有这样的项目(如已经在先前的设备或处理中使用的)，例如用于改进性能、实现易用性和/或降低实现的成本。

已经出于说明和描述的目的呈现了本公开的前述讨论。前述内容并非旨在将本公开限制到本文公开的一种或多种形式。在例如前述的具体实施方式中，为了使本公开简化的目的，本公开的各种特征在一个或多个实施例、配置或方面中被组合在一起。本公开的实施例、配置或方面的特征可以在除以上讨论的那些之外的替代实施例、配置或方面中组合。公开的该方法不应当被解释为反映所要求保护的公开需要比每个权利要求中明确阐述的更多特征的意图。相反，如以下权利要求所反映的，发明性方面在于少于单个前述公开的实施例、配置或方面的所有特征。因此，下面的权利要求在此结合到本具体实施方式中，每项权利要求本身作为本公开的单独的优选实施例。

此外，虽然本公开的描述已经包括对一个或多个实施例、配置或方面以及某些变化和修改的描述，但是其它变化、组合和修改也在本公开的范围内，例如在理解本公开之后可以是在本领域技术人员的技能和知识范围内。旨在获得在允许的程度上包括替代实施例、配置或方面的权利，包括那些要求保护的替代、可互换和/或等同结构、功能、范围或步骤，无论这些替代、可互换和/或等同结构、功能、范围或步骤是否在本文中被公开，并且不意在公然贡献任何可专利的主题。