[发明专利]基于互联网出行和用户习惯深度学习的车载多媒体调控方法、系统、设备和计算机存储介质

权利要求书

1.基于互联网出行和用户习惯深度学习的车载多媒体调控方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.驾驶员统计：对驾驶汽车对应的驾驶员数量进行统计，并对各驾驶员进行编号；

S2.驾驶员偏好多媒体参数分析：通过驾驶员偏好多媒体参数分析模块分别对各驾驶员的人脸图像、偏好多媒体类型及偏好多媒体类型对应的偏好视听时间点进行获取，并构成驾驶员偏好多媒体参数集合；

S3.当前驾驶员人脸图像采集：通过当前驾驶员人脸图像采集模块获取当前驾驶员的人脸图像；

S4.当前驾驶员偏好多媒体参数匹配：根据当前驾驶员的人脸图像从驾驶员偏好多媒体参数集合中匹配出当前驾驶员对应的偏好多媒体类型及偏好多媒体类型对应的偏好视听时间点；

S5.车载多媒体播放内容调控：根据当前驾驶员对应的偏好多媒体类型及偏好多媒体类型对应的偏好视听时间点调控车载多媒体在对应的偏好视听时间点播放偏好多媒体类型对应的内容；

S6.汽车空间体积统计：通过汽车空间体积统计模块获取汽车内部的空间体积；

S7.车内噪声响度实时采集：通过车内噪声响度实时采集模块实时检测汽车内部的噪声响度；

S8.音量调控检测时间段分析：对汽车内部的空间体积和各检测时间段汽车内部的噪声响度进行综合分析，得到音量调控检测时间段；

S9.车载多媒体播放音量调控：根据音量调控检测时间段，在对应的音量调控检测时间段调控车载多媒体的播放音量，使调控后的车载多媒体播放音量满足该检测时间段对应的适宜播放音量；

该方法在具体实施过程中需要用到一种基于互联网出行和用户习惯深度学习的车载多媒体调控系统，该系统包括驾驶员统计模块、驾驶员偏好多媒体参数分析模块、当前驾驶员人脸图像采集模块、汽车空间体积统计模块、车内噪声响度实时采集模块、数据库、调控分析平台和调控终端；

所述驾驶员统计模块用于对驾驶汽车对应的驾驶员数量进行统计，并对统计的各驾驶员进行编号，分别标记为1,2,...,j,...m；

所述驾驶员偏好多媒体参数分析模块用于对各驾驶员在驾驶过程中对应的偏好多媒体参数进行分析，其中驾驶员偏好多媒体参数分析模块包括驾驶员人脸图像采集模块、驾驶员偏好多媒体类型分析模块、驾驶员偏好视听时间点分析模块和驾驶员偏好多媒体参数集合构建模块；

所述驾驶员人脸图像采集模块用于对各驾驶员对应的人脸图像进行采集；

所述驾驶员偏好多媒体类型分析模块用于对各驾驶员在驾驶过程中的偏好多媒体类型进行分析，其具体分析方法如下：

D1:在设置的时间段统计各驾驶员在驾驶过程中对应的视听车载多媒体记录，进而将各驾驶员在设置时间段内各条视听车载多媒体记录按照预定义的顺序进行编号，依次标记为1,2,...,i,...n；

D2:获取各驾驶员在设置时间段内各条视听车载多媒体记录对应的多媒体类型及视听时长，并将其构成各驾驶员视听车载多媒体记录视听参数集合Q^j_w(q^j_w1,q^j_w2,...,q^j_wi,...,q^j_wn)，q^j_wi表示为第j个驾驶员在设置时间段内第i条视听车载多媒体记录的视听参数对应的数值，w表示为视听参数，w＝r1,r2,分别表示为多媒体类型，视听时长；

D3:将各驾驶员视听车载多媒体记录视听参数集合中同一个驾驶员在设置时间段内各条视听车载多媒体记录对应的多媒体类型进行相互对比，从而将相同多媒体类型对应的视听车载多媒体记录进行归类，并统计相同多媒体类型的数量；

D4:若某驾驶员对应的相同多媒体类型只有一个，则该多媒体类型记为该驾驶员对应的偏好多媒体类型，若某驾驶员对应的相同多媒体类型有多个，则统计该驾驶员的编号，并将该驾驶员对应的各相同多媒体类型进行编号，分别标记为1,2,...,k,...z,此时统计该驾驶员的各相同多媒体类型对应的视听车载多媒体记录条数及其对应的各条视听车载多媒体记录对应的编号，其中各条视听车载多媒体记录对应的编号可记为1,2,...,a,...y,并根据该驾驶员的编号和该驾驶员对应的各相同多媒体类型对应各条视听车载多媒体记录对应的编号从各驾驶员视听车载多媒体记录视听参数集合中提取该驾驶员各相同多媒体类型对应各条视听车载多媒体记录对应的视听时长，进而根据该驾驶员各相同多媒体类型对应各条视听车载多媒体记录对应的视听时长统计该驾驶员对应各相同多媒体类型各条视听车载多媒体记录对应的视听兴趣指数，从而根据该驾驶员各相同多媒体类型对应的视听车载多媒体记录条数及各条视听车载多媒体记录对应的视听兴趣指数统计该驾驶员对应各相同多媒体类型对应的偏好系数；

D5:将该驾驶员对应的各相同多媒体类型按照其对应的偏好系数由大到小的顺序进行排序，得到该驾驶员对应各相同多媒体类型的排序结果，并从中提取排在第一位的相同多媒体类型作为该驾驶员对应的偏好多媒体类型；

所述驾驶员偏好视听时间点分析模块用于根据各驾驶员对应的偏好多媒体类型，获取各驾驶员偏好多媒体类型对应各条视听车载多媒体记录的视听时间点，并将其进行相互对比，判断是否存在相同的视听时间点，若存在相同的视听时间点，将相同视听时间点对应的视听车载多媒体记录进行归类，并统计相同视听时间点的数量，若某驾驶员对应的相同视听时间点只有一个，则该相同视听时间点即为该驾驶员对应偏好多媒体类型的偏好视听时间点，若某驾驶员对应的相同视听时间点有多个，则统计该驾驶员的各相同视听时间点对应视听车载多媒体记录的条数，进而从中筛选出视听车载多媒体记录条数最多的相同视听时间点作为该驾驶员对应偏好多媒体类型的偏好视听时间点；

所述驾驶员偏好多媒体参数集合构建模块用于将采集到的各驾驶员人脸图像和各驾驶员对应的偏好多媒体类型及偏好多媒体类型对应的偏好视听时间点构成驾驶员偏好多媒体参数集合，并将其发送至调控分析平台；

所述当前驾驶员人脸图像采集模块用于对当前驾驶员的人脸图像进行采集，并将采集的当前驾驶员人脸图像发送至调控分析平台；

所述汽车空间体积统计模块用于对汽车内部的长度、宽度和高度进行测量，以此得到汽车内部的空间体积，并将其发送至调控分析平台；

所述车内噪声响度实时采集模块用于在汽车内安装噪声传感器，用于根据预设的检测时间段实时检测汽车内部的噪声响度，并将检测得到的各检测时间段汽车内部的噪声响度构成检测时间段汽车内部噪声响度集合C(c₁,c₂,...,c_t,…,c_u)，c_t表示为第t个检测时间段汽车内部噪声响度，进而将检测时间段汽车内部噪声响度集合发送至调控分析平台；

所述数据库用于存储各种平均噪声响度对应的车载多媒体适宜播放音量；

所述调控分析平台接收驾驶员偏好多媒体参数分析模块发送的驾驶员偏好多媒体参数集合，并接收当前驾驶员人脸图像采集模块发送的当前驾驶员人脸图像，进而将当前驾驶员人脸图像与驾驶员偏好多媒体参数集合中各驾驶员对应的人脸图像进行比对，进而获取当前驾驶员对应的驾驶员编号，以此根据当前驾驶员对应的驾驶员编号从驾驶员偏好多媒体参数集合中提取当前驾驶员对应的偏好多媒体类型及偏好多媒体类型对应的偏好视听时间点，并将其发送至调控终端；

所述调控分析平台还接收汽车空间体积统计模块发送的汽车内部的空间体积，并接收车内噪声响度实时采集模块发送的检测时间段汽车内部噪声响度集合，进而根据汽车内部的空间体积和检测时间段汽车内部噪声响度集合统计各检测时间段汽车内部空间的平均噪声响度，同时将其与数据库中各种平均噪声响度对应的车载多媒体适宜播放音量进行对比，得到各检测时间段车载多媒体对应的适宜播放音量，与此同时获取各检测时间段当前车载多媒体对应的播放音量，进而将各检测时间段车载多媒体对应的适宜播放音量与各检测时间段当前车载多媒体对应的播放音量进行对比，若某检测时间段当前车载多媒体对应的播放音量不等于该检测时间段车载多媒体对应的适宜播放音量，则该检测时间段记为音量调控检测时间段，此时统计音量调控检测时间段，并将其发送至调控终端；

所述调控终端接收调控分析平台发送的当前驾驶员对应的偏好多媒体类型及偏好多媒体类型对应的偏好视听时间点和音量调控检测时间段，进而调控车载多媒体在对应的偏好视听时间点播放偏好多媒体类型对应的内容，同时在对应的音量调控检测时间段调控车载多媒体的播放音量，使调控后的车载多媒体播放音量满足该检测时间段对应的适宜播放音量。