基于智能座舱主动交互方法、系统及存储介质与流程

本发明涉及车辆，尤其涉及一种基于智能座舱主动交互方法、系统及存储介质。

背景技术：

1、现阶段的智能座舱主要基于人工智能、大数据、云计算等技术，将车内娱乐、车内智能控制、车内环境控制等功能集成在一个系统中，通过交互界面和语音交互等方式，实现车内各种操作的智能化、自动化和便捷化。智能座舱可以提供多种娱乐功能，如音乐、视频、游戏等，也可以实现车内空调、座椅、窗户等设备的智能控制，以及车内照明、氛围等方面的个性化设置。智能座舱还可以提供车辆信息、导航、安全警告等功能，帮助车主更好地驾驶和管理车辆。

2、现阶段的智能座舱交互系统，大部分时间还是需要驾驶员在驾驶过程中对显示屏进行操作，而且智能座舱往往都是进行被动的交互，在使用过程中存在一定的安全风险。因此，亟需一种进行主动交互的智能座舱系统。

3、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供了一种基于智能座舱主动交互方法、系统及存储介质，旨在解决现有技术中智能座舱系统无法实现主动交互的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于智能座舱主动交互方法，所述方法包括以下步骤：

3、所述生物识别设备获取驾乘人员的当前生物识别信息，并将所述当前生物识别信息发送至所述处理器；

4、所述处理器对所述当前生物识别信息进行识别，通过识别结果在预设数据库中匹配对应的人员信息，并获取所述人员信息对应的历史行为习惯信息；

5、所述座舱传感器获取当前车辆状态以及所述驾乘人员的当前行为状态，并将所述当前车辆状态和所述当前行为状态作为待分析信息发送至所述处理器；

6、所述处理器通过预设混合推荐算法基于所述历史行为习惯信息以及所述待分析信息进行需求预测，获得所述驾乘人员的当前需求，并将所述当前需求推送至所述座舱交互设备；

7、所述座舱交互设备基于所述当前需求发起主动交互请求，并获取所述驾乘人员对于所述主动交互请求反馈的交互结果，将所述交互结果发送至所述处理器；

8、所述处理器根据所述当前需求和所述交互结果开启对应的座舱功能。

9、可选地，所述处理器通过预设混合推荐算法基于所述历史行为习惯信息以及所述待分析信息进行需求预测，获得所述驾乘人员的当前需求，并将所述当前需求推送至所述座舱交互设备的步骤，包括：

10、所述处理器通过预设混合推荐算法基于所述历史行为习惯信息以及所述待分析信息进行需求预测，获得所述驾乘人员的当前需求；

11、所述处理器通过预设情绪状态分类模型获取所述待分析信息对应的情绪状态类型；

12、所述处理器基于所述情绪状态类型匹配所述情绪状态类型对应的主动交互方式；

13、所述处理器将所述当前需求和所述主动交互方式推送至所述座舱交互设备；

14、相应地，所述座舱交互设备基于所述当前需求发起主动交互请求，包括：

15、所述座舱交互设备基于所述当前需求和所述主动交互方式发起主动交互请求。

16、可选地，所述座舱交互设备基于所述当前需求发起主动交互请求，并获取所述驾乘人员对于所述主动交互请求反馈的交互结果，将所述交互结果发送至所述处理器的步骤，包括：

17、所述座舱交互设备基于所述当前需求和所述主动交互方式发起主动交互请求，并将请求发起信号发送至所述生物识别设备；

18、所述生物识别设备在接收到所述请求发起信号时，获取所述驾乘人员对所述主动交互请求进行反馈时的情绪波动信息，并将所述情绪波动信息发送至所述处理器；

19、所述处理器基于所述情绪波动信息更新所述人员信息对应的历史行为习惯信息；

20、所述座舱交互设备在获取到所述驾乘人员对于所述主动交互请求反馈的交互结果时，将所述交互结果发送至所述处理器。

21、可选地，所述座舱传感器获取当前车辆状态以及所述驾乘人员的当前行为状态的步骤之后，还包括：

22、所述座舱传感器通过所述当前车辆状态，判断所述当前车辆是否为行驶状态；

23、所述座舱传感器在所述当前车辆为行驶状态时，将所述驾乘人员的当前行为状态中的驾驶员行为状态发送至所述处理器；

24、所述处理器通过所述驾驶员行为状态进行实时疲劳状态识别和/或注意力状态识别；

25、所述处理器基于疲劳状态识别结果和/或注意力状态识别结果，判断是否发送预设提醒指令至所述主动交互设备进行主动提醒。

26、可选地，所述座舱传感器在所述当前车辆为行驶状态时，将所述驾乘人员的当前行为状态中的驾驶员行为状态发送至所述处理器的步骤之后，还包括：

27、所述处理器在识别到所述驾驶员处于风险驾驶状态时，主动开启辅助驾驶功能；

28、所述处理器通过所述驾驶员行为状态确定所述驾驶员对应的当前姿态信息；

29、所述处理器在所述当前姿态信息不属于安全驾驶姿态时，向所述座舱交互设备发送预设风险指令，以使所述座舱交互设备基于所述当前姿态信息对座舱进行形态调节并进行强提醒，所述强提醒包括触觉提醒、听觉提醒和/或视觉提醒；

30、所述处理器在识别到所述驾驶员脱离所述风险驾驶状态时，解除所述辅助驾驶功能。

31、可选地，所述预设混合推荐算法包括内容推荐算法以及协同过滤推荐算法；

32、所述处理器通过预设混合推荐算法基于所述历史行为习惯信息以及所述待分析信息进行需求预测，获得所述驾乘人员的当前需求的步骤，包括：

33、所述处理器通过分析所述历史行为习惯信息建立所述驾乘人员对应的用户画像；

34、所述处理器根据所述待分析信息构建对应的需求候选集合；

35、所述处理器通过所述内容推荐算法在所述需求候选集合内对所述用户画像进行推荐，获得所述用户画像对应的兴趣候选项；

36、所述处理器通过所述协同过滤推荐算法在所述需求候选集合内对所述历史行为习惯信息进行推荐，获得历史行为习惯信息对应的习惯候选项；

37、所述处理器将所述兴趣候选项和所述习惯候选项进行加权组合，将权重最高的候选项作为所述驾乘人员的当前需求。

38、可选地，所述生物识别设备获取驾乘人员的当前生物识别信息，并将所述当前生物识别信息发送至所述处理器的步骤，包括：

39、所述生物识别设备对驾乘人员进行虹膜扫描获取虹膜信息，并将所述虹膜信息发送至处理器；

40、相应地，所述处理器对所述当前生物识别信息进行识别，通过识别结果在预设数据库中匹配对应的人员信息，并获取所述人员信息对应的历史行为习惯信息的步骤，还包括：

41、所述处理器基于虹膜识别网络模型对所述虹膜信息进行识别，通过识别结果在预设数据库中匹配对应的人员信息，并获取所述人员信息对应的历史行为习惯信息。

42、可选地，所述处理器基于虹膜识别网络模型对所述虹膜信息进行识别的步骤，包括：

43、通过虹膜识别网络模型对所述虹膜信息进行特征提取和识别，获得所述虹膜信息对应的虹膜特征向量；

44、将所述虹膜特征向量与预设数据库中的虹膜特征向量进行比对，找到匹配的虹膜信息；

45、根据匹配到的虹膜信息，从预设数据库中获取对应的人员信息以及所述人员信息对应的历史行为习惯信息。

46、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于智能座舱主动交互系统，所述基于智能座舱主动交互系统包括：座舱交互设备、生物识别设备、座舱传感器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于智能座舱主动交互程序，所述基于智能座舱主动交互程序配置为实现如上文所述的基于智能座舱主动交互方法的步骤。

47、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于智能座舱主动交互程序，所述基于智能座舱主动交互程序被处理器执行时实现如上文所述的基于智能座舱主动交互方法的步骤。

48、本发明公开了一种基于智能座舱主动交互方法、系统及存储介质，该方法包括：获取驾乘人员的当前生物识别信息；识别当前生物识别信息，通过识别结果匹配对应的人员信息，获取人员信息对应的历史行为习惯信息；检测当前车辆状态以及驾乘人员的当前行为状态，将当前车辆状态和当前行为状态作为待分析信息；基于历史行为习惯信息以及待分析信息进行需求预测，获得驾乘人员的当前需求；基于当前需求发起主动交互请求，获取驾乘人员对于主动交互请求反馈的交互结果；结合当前需求以及交互结果开启对应的座舱功能。基于驾乘人员的历史习惯、车辆以及驾乘人员的当前状态进行需求预测，并进行主动推送。避免主动操作导致的风险，提高驾驶安全和用户体验。