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1、(10)申请公布号 CN 102884822 A (43)申请公布日 2013.01.16 C N 1 0 2 8 8 4 8 2 2 A *CN102884822A* (21)申请号 201080066685.X (22)申请日 2010.05.11 H04W 16/00(2006.01) (71)申请人诺基亚公司 地址芬兰埃斯波 (72)发明人 J奥尔森 H曹 田继雷 (74)专利代理机构北京市中咨律师事务所 11247 代理人杨晓光 于静 (54) 发明名称 用于确定用户场景的方法和装置 (57) 摘要 提供一种用于训练设备以将用户,物体或设 备场景信息与用户定义的场景相关联的方法。场 。
2、景信息平台从设备接收已记录的场景信息。已关 联的已记录的场景信息则与场景相关联以使场景 模型的训练能够与场景相关联。 (85)PCT申请进入国家阶段日 2012.11.09 (86)PCT申请的申请数据 PCT/CN2010/072604 2010.05.11 (87)PCT申请的公布数据 WO2011/140701 EN 2011.11.17 (51)Int.Cl. 权利要求书4页 说明书16页 附图11页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书 4 页 说明书 16 页 附图 11 页 1/4页 2 1.一种方法,包括: 接收在用于指定场景的设备上的输入; 。
3、响应所述输入,至少部分地导致场景信息的记录,所述场景信息与所述设备,所述设备 的用户,或其组合相关联; 将已记录的场景信息与所述场景相关联。 2.根据权利要求1所述的方法,进一步包括: 至少部分地导致未标记的场景信息的监测,该未标记的场景信息与所述设备,所述设 备的所述用户,或其组合相关联; 将所述未标记的场景信息与所述已记录的场景信息相比较;以及 至少部分地基于所述比较至少部分地导致与所述未标记的场景信息相关联的所述场 景的识别。 3.根据权利要求2所述的方法,进一步包括: 至少部分地基于所述已记录的场景信息产生场景模型, 其中所述已记录的场景信息与所述场景的所述关联至少部分包括将所述场景模。
4、型与 所述场景相关联,以及 其中在所述未标记的场景信息中的所述场景的所述识别至少部分地基于所述场景模 型。 4.根据权利要求3所述的方法,进一步包括: 至少部分地基于所述场景的所述识别更新所述场景模型。 5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法,进一步包括: 接收用于定义关于所述场景的一个或多个规则的另一输入;以及 至少部分地基于所述场景的所述识别触发一个或多个所述规则。 6.根据权利要求5所述的方法,其中所述一个或多个规则指定动作,功能,程序,或其 组合。 7.根据权利要求2至6中任一项所述的方法,进一步包括: 至少部分地基于所述场景的所述识别至少部分地导致一个或多个应用的控制。 8.根据权。
5、利要求1至7中任一项所述的方法,其中所述场景与一个或多个动作,动作序 列,或其组合相关。 9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法,其中所述已记录的场景信息包括来自所 述设备的一个或多个传感器的信息,来自与所述设备或所述设备的所述用户或其组合相关 联的一个或多个服务的信息。 10.根据权利要求2至9中任一项所述的方法,其中所述未标记的场景信息包括来自所 述设备的一个或多个传感器的信息,来自与所述设备或所述设备的所述用户或其组合相关 联的一个或多个服务的信息。 11.根据权利要求9和10中任一项所述的方法,其中来自所述传感器的信息,来自所述 服务的信息或其组合包括日期,时间,地点,速度,动作,声。
6、音,环境条件,天气条件,身体条 件,应用的使用或其组合。 12.一种装置,包括: 至少一个处理器;和 权 利 要 求 书CN 102884822 A 2/4页 3 至少一个存储器,包括用于一个或多个程序的计算机程序代码, 所述至少一个存储器和所述计算机程序代码配置为,与所述至少一个处理器一起使所 述装置至少执行以下步骤: 接收在用于指定场景的设备上的输入; 响应于所述输入,至少部分地导致场景信息的记录,该场景信息与所述设备,所述设备 的用户,或其组合相关联;以及 将所述已记录的场景信息与所述场景相关联。 13.根据权利要求12所述的装置,其中进一步使所述装置: 至少部分地导致未标记的场景信息的。
7、监测,该未标记的场景信息与所述设备,所述设 备的所述用户,或其组合相关联; 将所述未标记的场景信息与所述已记录的场景信息相比较;以及 至少部分地基于所述比较至少部分地导致与所述未标记的场景信息相关联的所述场 景的识别。 14.根据权利要求13所述的装置,其中进一步使所述装置: 至少部分地基于所述已记录的场景信息产生场景模型, 其中所述已记录的场景信息与所述场景的所述关联至少部分包括将所述场景模型与 所述场景相关联,以及 其中在所述未标记的场景信息中的所述场景的所述识别至少部分地基于所述场景模 型。 15.根据权利要求14所述的装置,其中进一步使所述装置: 至少部分地基于所述场景的所述识别更新所。
8、述场景模型。 16.根据权利要求13至15中任一项所述的装置,其中进一步使所述装置: 接收用于定义关于所述场景的一个或多个规则的另一输入;以及 至少部分地基于所述场景的所述识别触发一个或多个所述规则。 17.根据权利要求16所述的装置,其中所述一个或多个规则指定动作,功能,程序,或 其组合。 18.根据权利要求13至17中任一项所述的装置,其中进一步使所述装置: 至少部分地基于所述场景的所述识别至少部分地导致一个或多个应用的控制。 19.根据权利要求12至18中任一项所述的装置,其中所述场景与一个或多个动作,动 作序列,或其组合相关。 20.根据权利要求12至19中任一项所述的装置,其中所述已。
9、记录的场景信息包括来自 所述设备的一个或多个传感器的信息,来自与所述设备或所述设备的所述用户或其组合相 关联的一个或多个服务的信息。 21.根据权利要求13至20中任一项所述的装置,其中所述未标记的场景信息包括来自 所述设备的一个或多个传感器的信息,来自与所述设备或所述设备的所述用户或其组合相 关联的一个或多个服务的信息。 22.根据权利要求20和21中的任一项所述的方法,其中来自所述传感器的信息,来自 所述服务的信息,或其组合包括日期,时间,地点,速度,动作,声音,环境条件,天气条件,身 体条件,应用的使用或其组合。 权 利 要 求 书CN 102884822 A 3/4页 4 23.一种计。
10、算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质携载一个或多个指令的一个 或多个序列,当由一个或多个处理器执行时,所述一个或多个指令使装置至少执行以下步 骤: 接收在用于指定场景的设备上的输入; 响应于所述输入,至少部分地导致场景信息的记录,该场景信息与所述设备,所述设备 的用户,或其组合相关联; 将所述已记录的场景信息与所述场景相关联。 24.根据权利要求23所述的计算机可读存储介质,其中使所述装置进一步执行: 至少部分地导致未标记的场景信息的监测,该未标记的场景信息与所述设备,所述设 备的所述用户,或其组合相关联; 将所述未标记的场景信息与所述已记录的场景信息相比较;以及 至少部分地基于所述比较至。
11、少部分地导致与所述未标记的场景信息相关联的所述场 景的识别。 25.根据权利要求24所述的计算机可读存储介质,其中使所述装置进一步执行: 至少部分地基于所述已记录的场景信息产生场景模型, 其中所述已记录的场景信息与所述场景的所述关联至少部分包括将所述场景模型与 所述场景相关联,以及 其中在所述未标记的场景信息中的所述场景的所述识别至少部分地基于所述场景模 型。 26.根据权利要求24所述的计算机可读存储介质,其中使所述装置进一步执行: 至少部分地基于所述场景的所述识别更新所述场景模型。 27.根据权利要求24至26中任一项所述的计算机可读存储介质,进一步包括: 接收用于定义关于所述场景的一个或。
12、多个规则的另一输入;以及 至少部分地基于所述场景的所述识别触发一个或多个所述规则。 28.根据权利要求27所述的计算机可读存储介质,其中所述一个或多个规则指定动 作,功能,程序,或其组合。 29.根据权利要求24至28中任一项所述的计算机可读存储介质,进一步包括: 至少部分地基于所述场景的所述识别至少部分地导致一个或多个应用的控制。 30.根据权利要求23至29中任一项所述的计算机可读存储介质,其中所述场景与一个 或多个动作,动作序列,或其组合相关。 31.根据权利要求23至30中任一项所述的计算机可读存储介质,其中所述已记录的 场景信息包括来自所述设备的一个或多个传感器的信息,来自与所述设备。
13、或所述设备的所 述用户或其组合相关联的一个或多个服务的信息。 32.根据权利要求24至31中任一项所述的计算机可读存储介质,其中所述未标记的场 景信息包括来自所述设备的一个或多个传感器的信息,来自与所述设备或所述设备的所述 用户或其组合相关联的一个或多个服务的信息。 33.根据权利要求31和32中任一项所述的计算机可读存储介质,其中来自所述传感器 的信息,来自所述服务的信息,或其组合包括日期,时间,地点,速度,动作,声音,环境条件, 天气条件,身体条件,应用的使用或其组合。 权 利 要 求 书CN 102884822 A 4/4页 5 34.一种装置,包括: 用于接收在用于指定场景的设备上的输。
14、入的部件; 响应于所述输入,用于至少部分地导致场景信息的记录的部件,该场景信息与所述设 备,所述设备的用户,或其组合相关联; 用于将已记录的场景信息与所述场景相关联的部件。 35.根据权利要求34所述的装置,进一步包括: 用于至少部分地导致未标记的场景信息的监测的部件,该未标记的场景信息与所述设 备,所述设备的所述用户,或其组合相关联; 用于将所述未标记的场景信息与所述已记录的场景信息相比较的部件;以及 用于至少部分地基于所述比较至少部分地导致与所述未标记的场景信息相关联的所 述场景的识别。 36.根据权利要求35所述的装置,进一步包括: 用于至少部分地基于所述已记录的场景信息产生场景模型的部。
15、件, 其中所述已记录的场景信息与所述场景的所述关联至少部分包括将所述场景模型与 所述场景相关联,以及 其中在所述未标记的场景信息中的所述场景的所述识别至少部分地基于所述场景模 型。 37.根据权利要求36所述的装置,进一步包括: 用于至少部分地基于所述场景的所述识别更新所述场景模型的部件。 38.根据权利要求35至37中任一项所述的装置,进一步包括: 用于接收用于定义关于所述场景的一个或多个规则的另一输入的部件;以及 用于至少部分地基于所述场景的所述识别触发一个或多个所述规则的部件。 39.根据权利要求38所述的装置,其中所述一个或多个规则指定动作,功能,程序,或 其组合。 40.根据权利要求。
16、35至39中任一项所述的装置,进一步包括: 用于至少部分地基于所述场景的所述识别至少部分地导致一个或多个应用的控制。 41.根据权利要求34至40中任一项所述的装置,其中所述场景与一个或多个动作,动 作序列,或其组合相关。 42.根据权利要求35至41中任一项所述的装置,其中所述已记录的场景信息包括来自 所述设备的一个或多个传感器的信息,来自与所述设备或所述设备的所述用户或其组合相 关联的一个或多个服务的信息。 43.根据权利要求35至42中任一项所述的装置,其中所述未标记的场景信息包括来自 所述设备的一个或多个传感器的信息,来自与所述设备或所述设备的所述用户或其组合相 关联的一个或多个服务的。
17、信息。 44.根据权利要求42和43中任一项所述的装置,其中来自所述传感器的信息,来自所 述服务的信息,或其组合包括日期,时间,地点,速度,动作,声音,环境条件,天气条件,身体 条件,应用的使用或其组合。 45.一种计算机程序产品,包括一个或多个指令的一个或多个序列,当由一个或多个处 理器执行时,所述一个或多个指令使装置至少执行权利要求1至11中任一项的方法的步骤。 权 利 要 求 书CN 102884822 A 1/16页 6 用于确定用户场景的方法和装置 背景技术 0001 服务提供商(例如,无线和蜂窝服务)和设备制造商不断地面临通过例如提供引人 注目的网络服务和提升优质技术向消费者提供价。
18、值和便利的挑战。关注的一方面是用于表 征关于用户与设备(例如,移动电话,智能电话,或其他移动设备)的交互的行为的服务和技 术的发展。更具体地,表征用户行为的特征例如依赖于例如使设备的用户交互(例如,用户 执行设备的各种功能和特征以置入电话呼叫,调用应用,播放媒体文件,拍摄照片等)与给 定的与用户或设备相关的场景(例如地点,时间,日期,活动等)相关联。然而,由于表征更复 杂的用户场景的难度,服务提供商和设备制造商面临做出这样的关联的重大技术挑战。结 果,在给定场景的情况下限制自动化确定的用户与移动设备交互的能力。例如,如果用户需 要如它们经由应用使用慢跑一样的自动地拥有他们的移动设备的累计记录里。
19、程和路线数 据,必须正确地训练移动设备以检测和感知场景信息(例如,里程和路线数据),该信息是关 于与正确的时刻/场景(在慢跑时间的开始或期间)相关的这类软件交互(例如,里程记录)。 发明内容 0002 因此,存在用于训练设备以将用户,物体或设备的场景信息与用户限定的场景相 联系的方法的需求。 0003 根据一个实施例,一种方法,包括接收在用于指定场景的设备上的输入。所述方法 也包括至少部分地导致与设备,设备的用户,或其组合相关联的场景信息的记录。所述方法 进一步包括将已记录的场景信息与场景相关联。 0004 根据另一个实施例,一种装置,包括至少一个处理器,和至少一个包括计算机程序 代码的存储器。
20、,所述至少一个存储器和所述计算机程序代码配置为与所述至少一个处理器 一起至少部分地使装置接收在用于指定场景的设备上的输入。该装置还导致记录与该设 备,设备的用户,或其组合相关联的场景信息。该装置进一步导致将已记录的场景信息与场 景相关联。 0005 根据另一个实施例,携载一个或多个指令的一个或多个序列的计算机可读存储介 质,当由一个或多个处理器执行时,所述一个或多个指令至少部分地使装置接收在用于指 定场景的设备上的输入。还使该装置记录与该设备,设备的用户,或其组合相关联的场景信 息。进一步使该装置与已记录的场景信息与场景结合。 0006 根据另一个实施例,一种装置,包括接收在用于指定场景的设备。
21、的输入的部件。该 装置还包括用于至少部分地导致记录与该设备,设备的用户,或其中组合相关联的场景信 息的部件。该装置进一步包括用于将已记录的场景信息与场景相关联的部件。 0007 根据另一个实施例,一种方法,包括便于访问至少一个配置成允许访问至少一个 服务的接口,所述至少一个服务配置成至少部分地导致接收在用于指定场景的设备的输 入。所述服务也配置成至少部分地导致记录与该设备,设备的用户,或其组合相关联的场景 信息。服务进一步配置成至少部分地导致将已记录的场景信息与场景相关联。 0008 仅通过说明多个特定实施例和实现,包括预期用于执行本发明的最佳模式,本发 说 明 书CN 102884822 A。
22、 2/16页 7 明的其它方面、特征以及优点从下列详细说明中显而易见。在全部不脱离本发明的精神和 范围的情况下,本发明还能够具有其它和不同的实施方式,并且可以在各种明显方面修改 它的许多细节。因此,实际上附图和说明书被认为是示意性的,而不是限制性的。 附图说明 0009 通过示例并且不是通过限制的方式说明本发明的实施例,在附图中: 0010 图1是根据一个实施例,用于将用户,物体或设备场景信息与代表真实世界场景 的用户定义的场景模型相关联的系统的图; 0011 图2是根据一个实施例的场景模式平台部件的图; 0012 图3是根据一个实施例,用于将用户,物体或设备场景信息与代表真实世界场景 的用户。
23、定义的场景模型相关联的过程的高级流程图; 0013 图4A是根据一个实施例,用于将场景信息与代表真实世界场景的用户定义的场 景模型相关联的过程的流程图; 0014 图4B是根据一个实施例,用于将未标记的场景信息与代表真实世界场景的用户 定义的场景模型相关联的过程的流程图。 0015 图5是根据一个实施例,用于基于所指定的用户场景的所记录的场景信息或所监 测的未标记的场景信息来触发一个或更多动作的过程的流程图; 0016 图6A和6B是根据多个实施例,在包括在图4A,4B和5的过程中的数据挖掘中使 用的客户端和服务器之间的交互的图; 0017 图7A-7D是根据多个实施例,在图4A,4B和5的过。
24、程中使用的设备的用户接口的 图; 0018 图8是可用于实现本发明实施例的硬件的图; 0019 图9是可用于实现本发明实施例的芯片组的图; 0020 图10是可用于实现本发明实施例的移动终端(例如手机)的图。 具体实施方式 0021 公开了用于训练设备以将用户,物体或设备场景信息与用户定义的场景相关联的 方法、装置和计算机程序的范例。在以下描述中,为了说明的目的,阐述多个具体细节以提 供本发明的实施例的全面理解。然而,对本领域技术人员显而易见的,本发明的实施例可在 没有这些具体细节或具有等同设置的情况下实现。在其他情形下,以框图形式示出熟知的 结构和设备以避免不必要地模糊本发明的实施例。尽管关。
25、于移动设备描述了多个实施例, 预期在此描述的方法可以用在任何其他的设备,上述设备支持并保持与用户定义的场景相 关联的场景数据的检测。 0022 图1是根据一个实施例,用于将用户,物体或设备场景信息与代表现实世界场景 的用户定义的场景模型相关联的系统的图。“用户交互”在这里指的是关于在其中设备用户 执行的设备的各种功能和特征中的任何部件,例如完成所需的使用模式和/或与给定的操 作环境相联系。如上所述,指出检查如何,什么,何时和何地某人(谁)使用设备(例如,移动 设备)示出具体的模式,该模式代表相对于给定的场景的用户行为或功能设备使用倾向(即 为什么执行信息以这样的方式披露)。举例来说,一些移动设。
26、备保持用户与设备的功能的和 说 明 书CN 102884822 A 3/16页 8 信息的交互的记录,例如:(1)由设备通过文本消息传递应用或电子邮件执行的用户通信 的记录/历史;(2)与设备的媒体播放器相关联的“最近的”用户选择播放列表;(3)与多种 游戏应用相关联的“最近玩过的”游戏列表;(4)用户使用的设备应用的记录等。这个用户 交互历史或数据可关于与设备相关联的场景数据来记录(例如,时间,地点,环境条件等)。 此外,数据在交互的瞬间记录并且保存为场景信息。 0023 通常,“场景信息”至少部分指的是,在相对于物体或用户的设备使用的实例期间 收集的所有场景数据和交互数据(例如,日期,当日。
27、时间,地点,行为,动作,位置,形态,时空 元素等)。这可包括在场景执行的实例期间由一个或多个服务115a-115n传输的数据,该数 据包括但不限于RSS馈送数据,天气数据,地点数据,用户配置文件消息等。而且,场景信息 关于由一个或多个与设备使用的所定义的场景相关联的设备的传感器111a收集的任何数 据,所述的数据代表用于表征在设备和一个或多个设备,物体或用户之间的当前时刻交互 的感官现象。设备可以交互的物体包括但不限于其他用户设备(例如,手机),外围设备例如 蓝牙手机,键盘和服务器设备或在直接环境内的实体或例如建筑物,地标,机器,车辆或人 的使用场景。 0024 通常,可将场景信息定义为确认到。
28、一个或多个场景的数据类型,其中每个场景根 据场景模型定义。例如,给定的场景信息接收为包括时间,场景数据,和交互数据的数据类 型,例如,时间=1,场景数据=,交互=玩游戏, 场景数据的多种组合或排列能够产生多种场景例如:(1),(2),(3)等。可以预想场景信息可以是根据场景模型定义的以任何组合排列的数据 类型的任何子集。 0025 需要指出因为包括移动设备的场景经常与具体使用目的密切相关,所以在具体场 景和用户交互之间的关联可以表征用户的行为模式。该表征根据场景模型定义。正如在此 使用的,“场景模型”关于任何数据类型定义,关联数据结构和/或用于表示物体,交互,事 件,过程或其组合的架构(sch。
29、ema)。特别地,场景模型指出分类器类型和物体类型,关联预 期输入数据类型与预期响应或输出数据类型用于要建模的场景(例如,基于场景的系统或 物体)。此外,场景模型指示在其包括的数据集合和数据类型之间的关系。更进一步,场景 模型也可定义一个或多个以组合方式表征底层系统,物体,交互,事件或过程的行为的面向 对象的,摘要或概念要素。可以认识到多种已知的产生场景模型的方法在上述实施例的范 围内。作为通常的方法,场景模型可以初始设计为分别对于设备,物体或用户的已知模式或 历史交互。 0026 认识关于给定场景模型的场景信息可实现在移动设备和与场景相关联的用户,事 件或物体之间多种交互的自动化。例如,给定。
30、用户正在工作日的傍晚等公交车并且环境嘈 杂的所感知的现实世界的场景,预期的(典型的)行为模式(例如,来源于用户之前记录的交 互历史)是通过存在于设备上或通过设备可访问的游戏应用,用户以最大声音等级玩游戏。 因此,用于这个场景和交互的场景模型采用对应于这个情节的输入和输出设计。在另外的 一个例子中,给定用户在工作日的早上乘坐公交车的场景,所预期的行为模式是通过在设 备上的或通过设备可访问的媒体播放器应用用户收听摇滚音乐。再次,用于这个场景和交 互的场景模型也采用对应于这个情节的输入和输出来设计。在另外的一个例子中,给定用 户在假日的下午在公园里行走的场景,所预期的行为模式是通过存在于设备上的或通。
31、过设 说 明 书CN 102884822 A 4/16页 9 备可访问的图像捕捉应用用户捕捉图像。像之前一样,场景模型部分地基于历史的或所预 期的数据和模式表征这个交互和场景。 0027 因此,客观预期(典型的或历史的)行为数据可用来产生初始的场景模型,该模型 为所讨论的唯一场景的表示。用这种方法,如果由用户所需响应于不同的场景事件来自动 地调用设备动作(例如播放音乐),该设备可以像初始定义的场景模型一样基于当前时刻的 场景信息来动作。当然,设备执行动作的能力仅与它正确地将感知的场景信息与恰当的场 景模型相关联的能力一样好。给定如场景信息的可限定的数据类型的复杂事物,未限定的 数据类型的事件通。
32、过与给定的已定义的场景(例如,正被检测的未定义的声音数据或运动 数据)和说明区分场景、正确地配置或训练设备以准确地响应的复杂性是艰巨的任务。 0028 为了解决这个问题,图1的系统100使设备能够响应分别对用户,物体或设备的场 景信息,无论该场景信息是标记的(已知的或预期数据类型)或未标记的(未知的或不可预 期数据类型),其都与用户定义的场景相关联。系统100包括用户设备(UE)101,其具有经 由通信网络105到场景信息平台103的连通性。在图1的示例中,场景信息平台103收集 如由UE101记录或检测的与用户定义的场景相关联的场景信息。平台103也分析场景信息 以执行一个或多个如下步骤:1。
33、)确定特定集合的所监测的未标记场景信息是否与特定的场 景模型相关联;2)记录与指定的场景模型相关的场景信息;3)保持场景数据用于进一步的 训练/改善与给定场景相关联的场景模型。 0029 在某个实施例中,UE 101可包括用于与场景信息平台103交互的行为应用107以 执行一个或多个场景信息平台103的功能。例如,行为应用107可监测或记录由场景信息 平台103使用的场景信息。更具体地,行为应用107可以与一个或多个传感器111交互并 控制该一个或多个传感器111,其中所述控制对于特定的用户定义的场景模型是有利的。因 此,例如,在产生旨在表示或表征特定场景的场景模型中,可以指定一个或多个传感器。
34、以提 供对应于所定义的输入数据类型的输入数据。典型的传感器111可以包括但不限于录音 机,光传感器,全球定位系统(GPS)设备,温度传感器,运动传感器,加速计,陀螺仪和/或用 于感知感官现象的任何其他设备。传感器111还可包括可通过其检测无线通信信号数据的 内部天线。基于接收或检测,UE 101则能够存储所收集到的数据在例如符合具有由场景模 型定义的指定数据类型的数据结构的数据存储器109中。 0030 在一个实施例中,行为应用107和场景信息平台103根据客户端-服务器 (client-server)模型交互。需要注意的是计算机过程交互的客户端-服务器模型被广泛 了解和使用。根据客户端-服务。
35、器模型,客户端过程发送包括请求的消息到服务器过程,以 及服务器过程通过提供服务来响应。服务器过程也可以返回带有对客户端过程的相应的消 息。通常客户端过程和服务器端过程在不同的计算机设备(所谓的主机)上执行,并经由使 用一个或多个网络通信协议的网络进行通信。术语“服务器”传统上用于指提供服务的过 程,或过程在其上运行的主机计算机。相类似,术语“客户端”传统上用于指作出请求的过 程,或在其上运行过程的主机计算机。正如在此所使用的,术语“客户端”和“服务器”指所 述过程,而不是主机计算机,除非从上下文中其他方式是清楚的。另外,可以打断由服务器 执行的过程以在多个主机上作为多过程运行(有时候称为层(t。
36、ier),其原因包括可靠性, 可扩展性和尤其是冗余。 0031 在另一实施例中,行为应用107可以独立于或无需场景信息平台103的存在运行。 说 明 书CN 102884822 A 5/16页 10 用这种方法,行为应用107在没有传输任何场景信息到平台103的情况下能够执行场景信 息平台103的所有功能,从而减少场景数据和交互数据到外部实体的任何潜在的暴露。因 此,尽管关于场景信息平台103描述了多个实施例,但是可以预期的是平台103的功能也可 以由行为应用107或系统100的类似组件来执行。在由行为应用107执行的所述平台的功 能示例中,不需要从外部传输通过一个或多个传感器111a-11-。
37、n检测感官输入(场景信息)。 0032 在一个实施例中,场景信息平台103和/或行为应用107具有例如从服务平台113 到场景信息的连通性,所述服务平台113包括一个或多个服务115a-115n(例如,天气服务, 地点服务,地图服务,媒体服务等)。通过示例,这些服务115能够提供关于环境条件(例如 天气),行为(例如玩在线游戏),参数选择(例如音乐参数选择),地点(例如地点追踪服务)等 可提供与UE 101或UE 101的用户相关联的相关场景信息的附加信息。 0033 通过示例,系统100的通信网络105包括一个或多个网络,例如数据网络(未示 出)、无线网络(未示出)、电话网络(未示出)或其任。
38、意组合。可预期的是,数据网络可以是任 何局域网(LAN)、城域网(MAN)、广域网(WAN)、公共数据网(例如Internet)、近距离无线网 络或任何其他适合的分组交换网络,例如商业所有、私有分组交换网,例如私有电缆或光纤 网络等,或其任意组合。此外,无线网络例如可以是蜂窝网络并且可采用各种技术,包括用 于全球演进的增强数据速率(EDGE)、通用分组无线业务(GPRS)、全球移动通信系统(GSM)、 Internet协议多媒体子系统(IMS)、通用移动电信系统(UMTS)等、以及任意其他适合的无 线介质,例如全球微波互联接入(WiMAX)、长期演进(LTE)网络、码分多址联接(CDMA)、宽。
39、带 码分多址联接(WCDMA)、无线保真(WiFi)、无线LAN(WLAN)、蓝牙Internet协议(IP)数 据广播、卫星、移动ad-hoc网络(MANET)和类似的,或其任意组合。 0034 UE 101是任意类型的移动终端、固定终端、或便携式终端,包括移动手机、站、单 元、设备、多媒体计算机、多媒体平板、Internet节点、通信器、台式计算机、膝上型计算机、 个人数字助理(PDA)、音频/视频播放器,数字照相机/摄像机,定位设备,电视接收机,无线 广播接收机,电子书设备,游戏设备,或其任意组合。还可预期的是,UE 101可支持到用户 的任意类型的接口(例如“可佩戴”电路等)。 003。
40、5 通过示例,UE 101,场景信息平台103和服务平台113使用熟知的、新的或开发中 的协议彼此以及与通信网络105的其他组件通信。在这种情况下,协议包括定义在通信网 络105内的网络节点如何基于在通信链路上发送的信息相互交互的一组规则。所述协议在 每个节点内的不同操作层都是有效的,从产生和接收多种类型的物理信号,到选择用于传 送这些信号的链路,到由那些信号指示的信息格式,到识别在计算机系统上执行的哪个软 件应用发送或接收信息。用于在网络上交换信息的协议在概念上的不同的层在开放式系统 互联(OSI)参考模型中描述。 0036 在网络节点之间的通信典型地通过交换数据的离散分组来实现。每个分组典。
41、型地 包括(1)与特定协议相关联的报头信息;和(2)有效载荷信息,其跟随报头信息并且包含可 独立于该特定协议处理的信息。在一些协议中,分组包括(3)尾信息,其跟随有效载荷并且 指示有效载荷信息的末端。报头包括例如分组的源、其目的地、有效载荷的长度和由协议使 用的其他属性的信息。通常,用于特定协议的有效载荷中的数据包括与OSI参考模型的不 同的、更高层相关联的不同协议的报头和有效载荷。特定协议的报头典型地指示在其有效 载荷中包含的下一协议的类型。较高层协议认为是封装在较低层协议中。贯穿多个异构网 说 明 书CN 102884822 A 10 6/16页 11 络(例如Internet)的分组中包。
42、括的报头典型地包括如由OSI参考模型所定义的物理(层1) 报头、数据链路(层2)报头、网络间(层3)报头和传输(层4)报头、和各个应用报头(层5、层 6和层7)。 0037 图2是根据一个实施例的场景信息平台103的组件的图。通过示例,场景信息平 台103包括一个或多个用于保持如与用户定义的场景相关联的UE 101所记录或监测的场 景信息的组件。可预期的是这些组件的功能可以组合在一个或多个组件中或由具有等同功 能的其它组件执行。在这个实施例中,场景信息平台103包括控制器201、输入模块203、计 算模块205、呈现模块207以及通信模块209。控制器201监视由所述系统的所述部件执行 的任务。
43、,该任务包括通过多个数据存储设备109a-109n的使用以及其自身的与其他所述部 件203-207交互的调节来便于数据交换和场景信息的存储。输入模块203管理由UE 101 感知和提供的感官输入,其包括由传感模块111a-111n获得的场景信息。进入UE 101的输 入可以是包括按压在UE 101上的物理按钮,触摸触摸屏面板,通过转盘或键盘滚动等的多 种形式。由传感模块111a-111n获得的信息通常可以符合最终转换成能够由输入模块203 数据处理的数据类型的电脉冲。在所感知的输入符合所定义的场景模型的实例中,该数据 可存储为场景信息。 0038 计算模块205执行关于一个或多个规则或条件的场。
44、景信息的计算和分析。此外, 计算模块205执行一个或多个用于处理场景信息以影响关于给定场景的设备行为的算法。 例如,计算模块205可接收已获得的场景信息,解析该场景信息以识别所关注的具体数据 元素,然后将所述元素与关联特定场景的规则库相比较。至少部分地符合规则或条件以后, 计算模块205则可以触发一个或多个动作以产生在其中规则分别所属的场景,所述场景包 括与设备自身相关的动作,设备的应用或设备可访问的服务。触发器可根据阈值或可信度 值来定义以影响设备和/或对已感知的输入的服务的灵敏度和响应度。 0039 由计算模块205执行的附加任务也可以包括数据建模产生和场景模型训练。特别 地,计算模块20。
45、5可以实现用于给定场景的初始场景模型的产生和保持。这可以包括建立 用于关于要定义的用户所需场景的场景模型的名字(例如,“打高尔夫球”),处理用户定义 的输入数据类型,将用于提供所述的输入的一个或多个传感器111相关联,使一个或多个 输出数据类型相关,条件设定等。至少部分地基于最初“标记的”数据集合构建最初的场景 模型。在另一个实例中,它可以基于“历史的”数据交互。用户可以与计算模块205交互并 且影响计算模块205以执行通过数据交换或上传过程,或可选择地通过设备输入机构(例 如触摸屏,键盘或类似的)使用来执行他们喜欢的用户定义的场景。关于在这里提出的实施 例,任何熟知的用于产生场景模型的部件都。
46、是可用的。 0040 用户定义的场景模型训练,或训练,与部件有关,在上述部件中场景模型由计算模 块205进一步完善以建模要表示的系统,物体,用户,设备,交互或过程的行为。通常地,训 练过程最小化意味着,对应于已定义的数据类型的附加数据的采样,从而扩大数据集合的 品质并且因此扩大场景模型的“经验”程度。更多与用户定义的场景相联系的数据可用,当 感知和响应可在开始或在给定的用户定义的场景期间发生的不同的场景信息时,设备可作 出更多响应。计算模块205可单独或组合采用多种已知的训练方法。一个实施例考虑的是 模式识别技术或行为识别的使用以识别由用户定义的场景。 0041 关于行为或模式识别,多个设备的。
47、传感器信号(例如,加速计)可以基于模式识别 说 明 书CN 102884822 A 11 7/16页 12 技术来定义以向场景模型提供输入,该场景模型使用不同的分类器类型,物体类型,定义的 数据类型等。与行为或模式识别处理相联系使用的技术可包括但不限于决策树分析,支持 向量机处理,神经网络等。另一个实施例考虑的是高斯混合模型和光谱特征提取计算的执 行。这样的技术通常使用在包括语音识别领域的数据建模中。 0042 另一实施例考虑的是半监督学习技术的使用,其中可通过使用未标记的场景数据 加强场景模型。“未标记的场景信息”,与“标记的场景信息”或简单的“场景信息”形成对 比,指的是任何传感到的数据(。
48、例如,由一个或多个设备的传感器传感的),其不容易符合场 景模型的已定义的分类或数据类型。在传统上,场景训练通过非监督的处理技术(例如,聚 类,异常值检测)来执行,在其中假定没有关于感知的感官数据的现有知识;所有要最终与 场景模型相关联的数据是未标记的。可选择地,场景训练通过监督的处理技术(例如,分类, 回归分析)执行,在其中所有数据被标记。在这里提到的“半监督处理技术”包括在影响场 景产生,识别和响应决策中标记的和未标记的数据的使用就像采用(可预期的或不可预期 的数据的)组合的算法设计一样。计算模块205执行计算可预期的/已定义的(标记的)性 质和不可预期的/未定义的(未标记的)性质的传感的场。
49、景信息这样的算法。 0043 标记的/可记录的场景信息和未标记的场景信息两者的使用便于用于更加复杂 的场景的传感的场景信息的适当建模和求解。与具有标记的场景信息相联系或一致地检测 的未标记的场景信息可被重新利用(leverage)以重新定义或适应所述场景模型。例如,在 场景执行期间的不可预期的场景信息的一致出现可指示在模型内包含这样的数据类型的 需求。另外,可处理(例如,启发式地)未标记的场景信息用于实现标记的场景信息和模型数 据集合的变形(texturing)。 0044 更进一步,某个场景信息有益于关于增强数据集的包含和记录,而其他场景信息 在可观测/可监测的同时不能增强场景模型。例如,更复杂的行为诸如“打高尔夫球”由一 序列的基本动作和在此的场景的数据类型组成,其可以包括关于站立,行走,摆动球杆等的 分类。通过半监督处理的使用,计算模块可以在第二通道数据处理方案中建模并逐步地训 练这样的复杂动作,该处理方案具有基于方法或隐马尔可夫模型的规则,重新利用未标记 的数据以进一步通知或改进目前记录的数据集合。在用户在参加“打高尔夫球”的场景(例 如,过程标记)的同时传感的更基本的动作和现象的同时可观测。