Системы и способы идентификации нетрезвых заказчиков на платформе онлайн-офлайн сервиса

Изобретение относится к платформам онлайн-офлайн (Online to Offline, O2O) сервиса. Технический результат – повышение точности обнаружения нетрезвых заказчиков с последующим предупреждением провайдеров. Способ обнаружения нетрезвых заказчиков на платформе сервиса O2O содержит этапы: получают информацию, связанную с запросом сервиса O2O, инициируемым заказчиком; с использованием модели прогноза употребления алкоголя определяют вероятность того, что заказчик употреблял алкоголь; в случае превышения вероятности заданного порога получают информацию, связанную с заказчиком, и определяют употреблял ли заказчик алкоголь; в случае подтверждения того, что заказчик употреблял алкоголь, передают уведомление провайдеру о том, что заказчик употреблял алкоголь. 9 з.п. ф-лы, 7 ил.

 

Область техники, к которой относится изобретение

Настоящее раскрытие, в целом, относится к платформам онлайн-офлайн (Online to Offline, O2O) сервиса и, конкретно, к системам и способам идентификации нетрезвых заказчиков на платформах сервиса O2O.

Уровень техники

С развитием Интернет-технологии, а именно, сервиса O2O, такие услуги, как онлайн-вызов такси и услуги доставки, играют более существенную роль в повседневной жизни людей. В некоторых сценариях заказчик, который запрашивает сервис O2O, может употребить алкоголь, что в результате может привести к потенциальному конфликту между заказчиком и провайдером, который предоставляет заказчику услугу. Таким образом, требуется обеспечить эффективные системы и способы обнаружения нетрезвых заказчиков и предупреждения провайдеров, чтобы избежать потенциального конфликта или спора между заказчиками и провайдерами на платформах сервиса O2O.

Сущность изобретения

В соответствии с одним из вариантов настоящего раскрытия, обеспечивается система обнаружения нетрезвых заказчиков на платформе сервиса O2O. Система может содержать порт обмена данными, средствами связи соединенный с сетью, по меньшей мере один носитель запоминающего устройства, содержащий набор команд, и по меньшей мере один процессор, осуществляющий связь с портом обмена данными и по меньшей мере с одним носителем запоминающего устройства. При исполнении набора команд по меньшей мере один процессор может быть выполнен с возможностью управления системой, чтобы получить информацию, связанную с запросом сервиса O2O, инициируемым заказчиком через порт обмена данными. По меньшей мере один процессор может быть также выполнен с возможностью управления системой для определения вероятности, что заказчик употреблял алкоголь, используя модель прогноза употребления алкоголя, основываясь на информации, связанной с запросом, и определения, превышает ли порог вероятность того, что заказчик употреблял алкоголь. В ответ на определение, что вероятность того, что заказчик употреблял алкоголь, превышает порог, по меньшей мере один процессор может дополнительно быть выполнен с возможностью управления системой, чтобы получить информацию, связанную с заказчиком, и определения, употреблял ли заказчик алкоголь, основываясь на информации, связанной с заказчиком. В ответ на определение, что заказчик употреблял алкоголь, по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью управления системой, чтобы через порт обмена данными передать терминалу провайдера, соответствующему запросу сервиса O2O, уведомление об употреблении заказчиком алкоголя.

В некоторых вариантах осуществления информация, связанная с запросом, может содержать по меньшей мере одно из следующего: время запроса, местоположение отправления согласно запроса, местоположение заказчика, предполагаемое расстояние между местоположением отправления согласно запроса и местоположением заказчика, информация о профиле заказчика или информация об архивной обратной связи в отношении заказчика.

В некоторых вариантах осуществления модель прогноза употребления алкоголя может формироваться в соответствии с процессом обучения модели. Процесс обучения модели может содержать получение множества архивных заказов. Процесс обучения модели может также содержать получение первого набора архивных заказов с положительными обратными связями и второго набора архивных заказов с отрицательными обратными связями, взятых из множества архивных заказов. Процесс обучения модели может дополнительно содержать получение предварительной модели и формирование модели прогноза употребления алкоголя посредством обучения предварительной модели, используя первый набор архивных заказов с положительными обратными связями и второй набор архивных заказов с отрицательными обратными связями.

В некоторых вариантах осуществления предварительная модель может быть, по меньшей мере, моделью дерева решений градиентного бустинга (Gradient Boosting Decision Tree, GBDT) или моделью экстремального градиентного бустинга (Extreme Gradient Boosting, XGBoost).

В некоторых вариантах осуществления, чтобы получить информацию, связанную с заказчиком, по меньшей мере один процессор может быть дополнительно выполнен с возможностью управления системой, чтобы через порт обмена данными передавать запрос на включение камеры терминала заказчика, связанного с заказчиком. После получения одобрения запроса от заказчика по меньшей мере один процессор может быть дополнительно выполнен с возможностью управления системой, чтобы через порт обмена данными передать терминалу заказчика команду записать по меньшей мере одно изображение или видео и принять через порт обмена данными по меньшей мере одно изображение или видео от терминала заказчика.

В некоторых вариантах осуществления, чтобы получить информацию, связанную с заказчиком, по меньшей мере один процессор может быть дополнительно выполнен с возможностью управления системой, чтобы через порт обмена данными для получения аудио заказчика передать запрос по меньшей мере терминалу заказчика или терминалу провайдера. Запрос может заставить по меньшей мере терминал заказчика или терминал провайдера активировать аудиозапись по меньшей мере на терминале заказчика или на терминале провайдера. По меньшей мере один процессор может также быть выполнен с возможностью управления системой и приема через порт обмена данными записанного аудио по меньшей мере от терминала заказчика или от терминала провайдера.

В некоторых вариантах осуществления информация, связанная с заказчиком, может содержать по меньшей мере одно из следующего: изображение, видео, аудио, физиологическая информация или информации о поведении заказчика.

В некоторых вариантах осуществления, чтобы определить, употреблял ли заказчик алкоголь, основываясь на информации, связанной с заказчиком, по меньшей мере один процессор может быть дополнительно выполнен с возможностью управления системой для выполнения по меньшей мере одного из следующего: анализировать акустические свойств речи заказчика, основываясь на аудио или видео заказчика; анализировать лицо заказчика, основываясь на изображении или видео заказчика; анализировать движения тела заказчика, основываясь на информации о поведении, связанной с заказчиком; или анализировать физиологические параметры заказчика, основываясь на физиологической информации заказчика.

В некоторых вариантах осуществления, чтобы проанализировать акустические свойства речи заказчика, по меньшей мере один процессор может быть дополнительно выполнен с возможностью управления системой, чтобы выполнить по меньшей мере одно из следующего: определить скорость передачи речи, основываясь на аудио или видео заказчика; определить тональность речи, основываясь на аудио или видео заказчика; определить количество пауз в аудио или видео заказчика; получить одно или более ключевых слов из аудио или видео заказчика; определить длительность предложений, произносимых заказчиком в аудио или видео заказчика; определить частоту нечленораздельных произношений в аудио или видео заказчика; определить коэффициент линейного предсказания (Linear Prediction Coefficient, LPC), основываясь на аудио или видео заказчика; или определить мел-частотный кепстральный коэффициент (Mel-scale Frequency Cepstral Coefficient, MFCC), основываясь на аудио или видео заказчика.

В некоторых вариантах осуществления, чтобы проанализировать признаки лица заказчика, основываясь на изображении или видео заказчика, по меньшей мере один процессор может быть дополнительно выполнен с возможностью управления системой, чтобы выполнить по меньшей мере одно из следующего: определить цвет по меньшей мере лица или шеи заказчика; определить размер зрачка заказчика; определить частоту мигания заказчика; определить частоту кивания головой заказчика; определить частоту зевания заказчика; или определить длительность состояния закрытых глаз заказчика.

В некоторых вариантах осуществления, чтобы проанализировать движения тела заказчика, основываясь на информации о поведении, связанной с заказчиком, по меньшей мере один процессор может дополнительно быть выполнен с возможностью управления системой, чтобы выполнить по меньшей мере одно из следующего: определить, качается ли неустойчиво тело заказчика; или определить, дрожит ли неустойчиво по меньшей мере одна нога заказчика; или определить, дрожит ли неустойчиво по меньшей мере одна рука заказчика.

В некоторых вариантах осуществления, чтобы проанализировать физиологические параметры заказчика, основываясь на физиологической информации заказчика, по меньшей мере один процессор может быть дополнительно выполнен с возможностью управления системой, чтобы выполнить по меньшей мере одно из следующего: получить уровень сахара в крови заказчика, основываясь на физиологической информации заказчика; получить кровяное давление заказчика, основываясь на физиологической информации заказчика; получение частоты дыхания заказчика, основываясь на физиологической информации заказчика; получить температуру тела заказчика, основываясь на физиологической информации заказчика; или получить частоту сердечных сокращений заказчика, основываясь на физиологической информации заказчика.

Согласно другому варианту настоящего раскрытия, обеспечивается способ, реализуемый на компьютерном устройстве. Компьютерное устройство может иметь по меньшей мере один процессор, по меньшей мере один считываемый компьютером носитель запоминающего устройства и платформу связи, соединенную с сетью. Способ может содержать получение информации, связанной с запросом сервиса O2O, инициируемого заказчиком через порт обмена данными. Способ может также содержать определение вероятности, что заказчик употреблял алкоголь, используя модель прогноза употребления алкоголя, основанную на информации, связанной с запросом, и определение, превышает ли порог вероятность, что заказчик употреблял алкоголь. В ответ на определение, что вероятность, что заказчик употреблял алкоголь, больше порога, способ может дополнительно содержать получение информации, связанной с заказчиком, и определение, употреблял ли заказчик алкоголь, основываясь на информации, связанной с заказчиком. В ответ на определение, что заказчик употреблял алкоголь, способ может дополнительный содержать передачу через порт обмена данными терминалу провайдера, соответствующему запросу сервиса O2O, уведомления, что заказчик употреблял алкоголь.

Согласно другому варианту настоящего раскрытия, энергонезависимый считываемый компьютером носитель запоминающего устройства реализует компьютерный программный продукт. Компьютерный программный продукт, содержащий команды, может быть выполнен с возможностью заставить компьютерное устройство через порт обмена данными получать информацию, связанную с запросом сервиса O2O, инициируемого заказчиком. Компьютерный программный продукт, содержащий команды, может быть выполнен с возможностью заставить компьютерное устройство определить вероятность, что заказчик употреблял алкоголь, используя модель прогноза употребления алкоголя, основываясь на информации, связанной с запросом, и определить, превышает ли порог вероятность того, что заказчик употреблял алкоголь. В ответ на определение, что вероятность, что заказчик употреблял алкоголь, превышает порог, компьютерный программный продукт, содержащий команды, может быть дополнительно выполнен с возможностью заставить компьютерное устройство получить информацию, связанную с заказчиком, и, основываясь на информации, связанной с заказчиком, определить, употреблял ли заказчик алкоголь. В ответ на определение, что заказчик употреблял алкоголь, компьютерный программный продукт, содержащий команды, может быть выполнен с возможностью заставить компьютерное устройство передать через порт обмена данными уведомление, что заказчик употреблял алкоголь, терминалу провайдера, соответствующему запросу сервиса O2O.

Дополнительные признаки будут частично сформулированы в последующем описании и частично станут очевидны специалистам в данной области техники после изучения нижеследующего описания и сопроводительных чертежей или могут быть изучены при эксплуатации или действии примеров. Признаки настоящего раскрытия могут быть реализованы и подтверждены на практике или при использовании различных вариантов методологий, инструментариев и их сочетаний, изложенных в подробных примерах, обсуждаемых ниже.

Краткое описание чертежей

Настоящее раскрытие дополнительно описывается с точки зрения примерных вариантов осуществления. Эти примерные варианты осуществления описываются подробно со ссылкой на чертежи. Эти варианты осуществления являются примерными вариантами осуществления, не создающими ограничения, в них схожие ссылочные позиции представляют схожие структуры на всех многочисленных чертежах, на которых:

фиг. 1 - примерная система сервиса O2O, соответствующая некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия;

фиг. 2 - примерные компоненты аппаратных средств и программного обеспечения компьютерного устройства, соответствующего некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия;

фиг. 3 - примерные компоненты аппаратных средств и/или программного обеспечения мобильного устройства, на котором может быть реализован терминал, соответствующий некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия;

фиг. 4A и 4B - блок-схемы примерных механизмов обработки, соответствующих некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия;

фиг. 5 - блок-схема последовательности выполнения операций примерного процесса определения, употреблял ли заказчик сервиса O2O алкоголь, соответствующая некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия;

фиг. 6 - блок-схема последовательности выполнения операций примерного процесса формирования модели прогноза употребления алкоголя, соответствующая некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия; и

фиг. 7 - блок-схема последовательности выполнения операций примерного процесса определения, употреблял ли заказчик алкоголь, основываясь на информации, связанной с заказчиком, в соответствии с некоторыми вариантами осуществления настоящего раскрытия.

Подробное описание

В последующем подробном описании многочисленные конкретные детали излагаются посредством примеров, чтобы обеспечить полное понимание соответствующего раскрытия. Однако, специалистам в данной области техники должно быть очевидно, что представленное раскрытие может быть осуществлено на практике и без таких деталей. В других случаях известные способы, процедуры, системы, компоненты и/или схемы были описаны на относительно высоком уровне без подробностей, чтобы избежать излишнего запутывания вариантов настоящего раскрытия. Различные изменения в раскрытых вариантах осуществления будут легко очевидны специалистам в данной области техники и общие принципы, определенные здесь, могут быть применимы к другим вариантам осуществления и приложениям, не отступая от сущности и объема настоящего раскрытия. Таким образом, настоящее раскрытие не ограничивается показанными вариантами осуществления, а должно рассматриваться в самом широком контексте, не противоречащем формуле изобретения.

Терминология, используемая здесь, предназначена для описания конкретных вариантов осуществления только в качестве примера и не подразумевает ограничений. Форма единственного числа, как она используется здесь, может подразумевать также и форму множественного числа, если контекст ясно не указывает иное. Дополнительно следует понимать, что термины "содержат", "содержит" и/или "содержащий", "включать в себя", "включает в себя" и/или "включающий в себя", когда используются в настоящем описании, определяют присутствие установленных признаков, целых чисел, этапов, операций, элементов и/или компонент, но не препятствуют присутствию или добавлению одного или более других признаков, целых чисел, этапов, операций, элементов, компонент и/или их групп.

Следует понимать, что термины "система", "механизм", "узел", "модуль" и/или "блок", используемые здесь, являются способом различения различных компонент, элементов, частей, секций или сборочных узлов различного уровня в порядке возрастания. Однако, эти термины могут быть заменены другими выражениями, если они достигают той же самой цели.

Обычно слово "модуль", "узел" или "блок", как оно используется здесь, относится к логике, реализуемой в аппаратных средствах или во встроенном микропрограммном обеспечении, или к набору команд программного обеспечения. Модуль или блок, описанные здесь, могут быть реализованы как программное обеспечение и/или аппаратные средства и могут быть сохранены на любом типе энергонезависимого считываемого компьютером носителя или на другом запоминающем устройстве. В некоторых вариантах осуществления программный модуль/блок может быть скомпилирован и связан в исполняемую программу. Следует понимать, что программные модули могут вызываться из других модулей/блоков или из самих себя и/или могут вызываться в ответ на обнаруженные события или прерывания. Программные модули/блоки, выполненные с возможностью их использования на компьютерных устройствах, могут предоставляться на считываемом компьютером носителе, таком как компакт-диск, цифровой видеодиск, карта флэш-памяти, магнитный диск, или любой другой физический носитель, или в качестве цифровой загрузки (и могут первоначально быть сохранены в сжатом или пригодном для установки формате, который перед исполнением нуждается в установке, распаковке или дешифровании). Такая управляющая программа для исполнения компьютерным устройством может храниться частично или полностью на запоминающем устройстве исполняющего компьютерного устройства. Команды программного обеспечения могут быть встроены во встроенное микропрограммное обеспечение, такое как стираемая программируемая постоянная память (erasable programmable read-only memory, EPROM). Дополнительно следует понимать, модули/блоки аппаратных средств могут быть включены в состав присоединенных логических компонент, таких как логические элементы и триггеры, и/или могут быть включены в состав программируемых блоков, таких как программируемые логические матрицы или процессоры. Функциональные свойства модулей/блоков или компьютерных устройств, описанные здесь, могут быть реализованы как модули/блоки программного обеспечения, но могут быть представлены в аппаратных средствах или во встроенном микропрограммном обеспечении. В целом, модули/блоки, описанные здесь, относятся к логическим модулям/блокам, которые могут объединяться с другими модулями/блоками или разделяться на подмодули/подблоки/субблоки, независимо от их физического устройства или хранения. Описание может быть применимо к системе, механизму или к их частям.

Следует понимать, что, когда узел, механизм, модуль или блок упоминаются как "включающийся", "соединенный с" или "связанный с" другим узлом, механизмом, модулем или блоком, они могут напрямую включаться, соединяться или связываться или осуществлять связь с другим узлом, механизмом, модулем или блоком или с промежуточным узлом, механизмом, модулем или блоком, которые могут присутствовать, если контекст явно не указывает иное. Термин "и/или", как он используется здесь, содержит любые и все сочетания одного или более соответствующих перечисленных элементов.

Эти и другие признаки и характеристики настоящего раскрытия, а также способы действия и функции сопутствующих элементов структуры и сочетания частей и экономические особенности производства могут стать более очевидными после рассмотрения нижеследующего описания со ссылкой на сопроводительные чертежи, которые все являются частью этого раскрытия. Следует отчетливо понимать, однако, что чертежи предназначены только для цели иллюстрации и описания и не подразумевают ограничение объема настоящего раскрытия. Понятно, что чертежи выполнены не в масштабе.

Блок-схемы последовательности выполнения операций, используемые в настоящем раскрытии, поясняют операции, которые системы осуществляют согласно некоторым вариантам осуществления в настоящем раскрытии. Следует отчетливо понимать, что операции блок-схемы последовательности выполнения операций могут быть реализованы в ином порядке. Напротив, операции могут быть реализованы в обратном порядке или одновременно. Кроме того, к блок-схемам последовательности выполнения операций могут быть добавлены одна или более других операций. Также, одна или более операций могут быть удалены из блок-схем последовательности выполнения операций.

Варианты осуществления настоящего раскрытия могут быть применимы к различным системам перевозок, включая, но не ограничиваясь только этим, наземные перевозки, морские перевозки, воздушные перевозки, космические перевозки и т.п. или любое их сочетание. Транспортное средство систем перевозки может содержать рикшу, средство перевозки, такси, автомобиль с шофером, прицеп, шину, железнодорожные перевозки (например, поезд, сверхскоростной пассажирский экспресс, высокоскоростной железнодорожный экспресс и метрополитен), судно, самолет, космический корабль, воздушный шар с горячим воздухом, автоматически управляемое транспортное средство и т.п. или любое их сочетание. Система перевозки может также содержать любую систему перевозки, которая применяет управление и/или распределение, например, систему для посылки и/или приема экспресса.

Сценарии применения различных вариантов осуществления настоящего раскрытия могут содержать, но не ограничиваясь только этим, одну или более веб-страниц, плагины и/или расширения браузера, терминалы клиентов, специализированные системы, системы анализа внутри компаний, роботов с искусственным интеллектом и т.п. или любое их сочетание. Следует понимать, что сценарии применения системы и способа, раскрытые здесь, являются только некоторыми примерами или вариантами осуществления. Специалисты в данной области техники без особых творческих усилий могут применить эти чертежи к другим сценариям применения. Например, к другому подобному серверу.

Термины "пассажир", "заказчик", "лицо, обратившееся с просьбой,", "заказчик сервиса", "лицо, обратившееся с просьбой о сервисе" и "клиент" в настоящем раскрытии используются взаимозаменяемо, чтобы обратиться к отдельному лицу, объекту или инструменту, которые могут запрашивать или заказывать услугу. Кроме того, термины "водитель", "провайдер", "провайдер услуг" и "поставщик" в настоящем раскрытии используются взаимозаменяемо, чтобы обратиться к отдельному лицу, объекту или инструменту, которые могут предоставить услугу или облегчить предоставление сервиса. Термин "пользователь" в настоящем раскрытии может относиться к отдельному лицу, объекту или инструменту, которые могут запросить услугу, заказать услугу, предоставить услугу или облегчить предоставление сервиса. Например, пользователь может быть заказчиком, пассажиром, водителем, оператором и т.п. или любым их сочетанием. В настоящем раскрытии "заказчик" и "терминал заказчика" могут использоваться взаимозаменяемо и "провайдер" и "терминал провайдера" могут использоваться взаимозаменяемо.

Термины "запрос", "услуга", "запрос сервиса" и "заказ" в настоящем раскрытии используются взаимозаменяемо, чтобы сослаться на запрос, который может быть инициирован пассажиром, заказчиком, заказчиком сервиса, клиентом, драйвером, провайдером, провайдером сервиса, поставщиком, и т.п. или любым их сочетанием. Запрос сервиса может быть принят любым пассажиром, заказчиком, заказчиком сервиса, клиентом, драйвером, провайдером, провайдером услуг или поставщиком. Запрос сервиса может быть платным или бесплатным.

Настоящее раскрытие обеспечивает системы и способы обнаружения нетрезвых заказчиков и предупреждения провайдеров, чтобы избежать потенциального конфликта и спора между заказчиками и провайдерами на платформе сервиса O2O. После приема от заказчика запроса на услугу O2O системы и способы могут получить информацию, связанную с запросом, которая может обеспечить индикацию в отношении того, употреблял ли заказчик алкоголь. Информация, связанная с запросом, может содержать, например, время запроса, информацию о местоположении, связанную с запросом, информацию о профиле заказчика или информацию об архивной обратной связи в отношении заказчика и т.п. или любое их сочетание. Системы и способы могут определять вероятность того, употреблял ли заказчик алкоголь, основываясь на информации, связанной с запросом, и модели прогноза употребления алкоголя. Системы и способы могут также определить, превышает ли эта вероятность порог. Если вероятность больше порога, системы и способы могут дополнительно определить, употреблял ли заказчик алкоголь, основываясь на информации о заказчике в реальном времени, такой как изображение, видео, информация о поведении и/или физиологическая информация о заказчике. После определения, что заказчик употреблял алкоголь, системы и способы могут передать уведомление в отношении нетрезвого заказчика терминалу провайдера соответствующего провайдера, чтобы предотвратить потенциальный конфликт между провайдером и заказчиком.

На фиг. 1 представлена блок-схема примерной системы 100 сервиса O2O, соответствующей некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия. Например, система 100 сервиса O2O может быть онлайновой платформой услуг перевозки для служб транспортировки. Система 100 сервиса O2O может содержать сервер 110, сеть 120, терминал 130 заказчика, терминал 140 провайдера, транспортное средство 150, запоминающее устройство 160 и навигационную систему 170.

Система 100 сервиса O2O может предоставлять множество услуг. Пример услуги может содержать услугу вызова такси, услугу предоставления шофера, автомобильную экспресс-услугу, службу автобазы, автобусные услуги, услугу аренды перевозчика и челночное обслуживание. В некоторых вариантах осуществления служба O2O может быть любой онлайновой службой, такой как заказ продуктов питания, посещение магазинов и т.п. или любое их сочетание.

В некоторых вариантах осуществления сервер 110 может быть единым сервером или группой серверов. Группа серверов может быть централизованной или распределенной (например, сервер 110 может быть распределенной системой). В некоторых вариантах осуществления сервер 110 может быть локальным или удаленным. Например, сервер 110 может через сеть 120 получать доступ к информации и/или данным, хранящимся на терминале 130 заказчика, терминале 140 провайдера и/или в запоминающем устройстве 160. Как другой пример, сервер 110 может быть напрямую соединен с терминалом 130 заказчика, терминалом 140 провайдера и/или запоминающим устройством 160, чтобы получать доступ к хранящейся информации и/или к данным. В некоторых вариантах осуществления сервер 110 может быть реализован на облачной платформе. Просто для примера, облачная платформа может содержать частное облако, общедоступное облако, гибридное облако, облако сообщества, распределенное облако, межоблако, мультиоблако и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления сервер 110 может быть реализован на компьютерном устройстве 200, имеющем один или более компонентов, показанных на фиг. 2 в настоящем раскрытии.

В некоторых вариантах осуществления сервер 110 может содержать механизм 112 обработки. Механизм 112 обработки может обрабатывать информацию и/или данные, связанные с запросом сервиса, чтобы выполнить одну или более функций, описанных в настоящем раскрытии. Например, механизм 112 обработки может анализировать информацию запроса сервиса O2O, инициируемого заказчиком, и/или информацию заказчика, чтобы определить, употреблял ли заказчик алкоголь. В некоторых вариантах осуществления механизм 112 обработки может содержать один или более механизмов обработки (например, одноядерный механизм(-ы) обработки или многоядерный процессор(-ы)). Просто для примера, механизм 112 обработки может содержать центральный процессор (central processing unit, CPU), специализированную прикладную интегральную схему (application-specific integrated circuit, ASIC), специализированный прикладной процессор системы команд (application-specific instruction-set processor, ASIP), графический процессор (graphics processing unit, GPU), физический процессор (physics processing unit, PPU), цифровой сигнальный процессор (digital signal processor, DSP), программируемую логическую интегральную схему (field-programmable gate array, FPGA), программируемое логическое устройство (programmable logic device, PLD), контроллер, блок микроконтроллера, компьютер с уменьшенным набором команд (reduced instruction-set computer, RISC), микропроцессор и т.п. или любое их сочетание.

Сеть 120 может облегчить обмен информацией и/или данными. В некоторых вариантах осуществления один или более компонентов системы 100 сервиса O2O (например, сервер 110, терминал 130 заказчика, терминал 140 провайдера, транспортное средство 150, запоминающее устройство 160 и навигационная система 170) могут передавать информацию и/или данные другому компоненту(-ам) системы 100 сервиса O2O через сеть 120. Например, сервер 110 может получить запрос услуги от терминала заказчика 130 через сеть 120. В некоторых вариантах осуществления сеть 120 может быть любым типом проводной или беспроводной сети или их сочетанием. Просто для примера, сеть 120 может содержать кабельную сеть, проводную сеть, оптоволоконную сеть, телекоммуникационную сеть, интранет, Интернет, локальную сеть (local area network, LAN), глобальную сеть (wide area network, WAN), беспроводную локальную сеть (wireless local area network, WLAN), городскую компьютерную сеть (metropolitan area network, MAN), глобальную сеть ( wide area network, WAN), телефонную сеть общего пользования (public telephone switched network, PSTN), сеть Bluetooth, сеть ZigBee, сеть связи в ближнем поле (near field communication, NFC) и т.п., или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления сеть 120 может содержать одну или более сетевых точек доступа. Например, сеть 120 может содержать проводные или беспроводные сетевые точки доступа, такие как базовые станции и/или точки 120-1, 120-2 обмена интернет-трафиком, через которые один или более компонент системы 100 сервиса O2O могут быть соединены с сетью 120 для обмена данными и/или информацией.

В некоторых вариантах осуществления пассажир может быть владельцем терминала 130 заказчика. В некоторых вариантах осуществления владелец терминала 130 заказчика может быть кем-то отличным от пассажира. Например, владелец терминала 130 заказчик 130 может использовать терминал 130 заказчика, чтобы передать запрос услуги пассажиру В или принять подтверждение услуги и/или информацию или команды от сервера 110. В некоторых вариантах осуществления поставщик услуг может быть пользователем терминала 140 провайдера. В некоторых вариантах осуществления пользователь терминала 140 провайдера может быть кем-то другим, а не провайдером услуг. Например, пользователь С терминала 140 провайдера может использовать терминал 140 провайдера, чтобы принять запрос услуги провайдера D услуги и/или информацию или команды от сервера 110. В некоторых вариантах осуществления "пассажир" и "терминал пассажира" могут использоваться взаимозаменяемо и "провайдер услуг" и "терминал провайдера" могут использоваться взаимозаменяемо. В некоторых вариантах осуществления терминал провайдера может быть связан с одним или более провайдерами услуг (например, провайдером услуг ночной смены или провайдером услуг дневной смены).

В некоторых вариантах осуществления терминал 130 заказчика может содержать мобильное устройство 130-1, планшетный компьютер 130-2, ноутбук 130-3, встроенное в транспортное средство устройство 130-4, носимое устройство 130-5 и т.п., или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления мобильное устройство 130-1 может содержать домашнее смарт-устройство, мобильное смарт-устройство, устройство виртуальной реальности, устройство аугментированной реальности и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления домашнее смарт-устройство может содержать осветительное смарт-устройство, устройство управления интеллектуального электрического устройства, смарт-устройство контроля, смарт-телевизор, смарт-видеокамеру, внутренний домовый телефон и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления мобильное смарт-устройство может содержать смартфон, персонального цифрового помощника (personal digital assistance, PDA), игровое устройство, навигационное устройство, устройство торговой точки (point of sale, POS) и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления устройство виртуальной реальности и/или устройство аугментированной реальности могут содержать шлем виртуальной реальности, очки виртуальной реальности, вставку виртуальной реальности, шлем аугментированной реальности, очки аугментированной реальности, вставку аугментированной реальности и т.п. или любое их сочетание. Например, устройство виртуальной реальности и/или устройство аугментированной реальности могут содержать Google^™ Glasses, Oculus Rift, HoloLens, Gear VR и т.д. В некоторых вариантах осуществления встроенное в транспортное средство 130-4 устройство может содержать бортовой компьютер, бортовой телевизор и т.д. В некоторых вариантах осуществления терминал 130 заказчика может быть устройством с технологией позиционирования для определения местоположения пассажира и/или терминала 130 заказчика. В некоторых вариантах осуществления носимое устройство 130-5 может содержать смарт-браслет, смарт-обувь, смарт-очки, смарт-шлем, смарт-часы, смарт-одежду, смарт-рюкзак, смарт-аксессуар и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления носимое устройство 130-5 может содержать один или более датчиков, измеряющих и собирающих физиологические данные владельца (например, заказчик, который носит носимое устройство 130-5). Физиологические данные могут использоваться для определения, употреблял ли его владелец алкоголь.

Терминал 140 провайдера может содержать множество терминалов 140-1, 140-2, …, 140-n провайдеров. В некоторых вариантах осуществления терминал 140 провайдера может быть подобным или быть таким же устройством, как терминал 130 заказчика. В некоторых вариантах осуществления терминал 140 провайдера может быть специально выполнен с возможностью реализации услуги 100 перевозок по заказу. В некоторых вариантах осуществления терминал 140 провайдера может быть устройством с технологией позиционирования для определения местоположения провайдера услуги, терминала 140 провайдера и/или транспортного средства 150, связанного с терминалом 140 провайдера. В некоторых вариантах осуществления терминал 130 заказчика и/или терминал 140 провайдера могут быть связаны с другим позиционным устройством, чтобы определить позицию пассажира, терминала 130 заказчика, провайдера услуги и/или терминала 140 провайдера. В некоторых вариантах осуществления терминал 130 заказчика и/или терминал 140 провайдера могут периодически передавать позиционную информацию серверу 110. В некоторых вариантах осуществления терминал 140 провайдера может также периодически передавать серверу 110 состояние доступности. Состояние доступности может указывать, доступно ли для перевозки пассажира транспортное средство 150, связанное с терминалом 140 провайдера. Например, терминал 130 заказчика и/или терминал 140 провайдера могут передавать серверу 110 информацию позиционирования и состояние доступности каждых тридцать минут. Как другой пример, терминал 130 заказчика и/или терминал 140 провайдера могут передавать серверу 110 информацию позиционирования и состояние доступности каждый раз, когда пользователь регистрируется в мобильном приложении, связанном со службой 100 перевозок по заказу.

В некоторых вариантах осуществления терминал 140 провайдера может соответствовать одному или более транспортным средствам 150. Транспортные средства 150 могут перевозить пассажиров и переезжать в место назначения. Транспортные средства 150 могут содержать множество транспортных средств 150-1, 150-2, …, 150-n. Одно транспортное средство может соответствовать одному типу сервиса (например, сервис вызова такси, сервис предоставления водителя, автомобильный экспресс-сервис, сервис автобазы, автобусный сервис, сервиса найма водителя или челночный сервис).

Запоминающее устройство 160 может хранить данные и/или команды. В некоторых вариантах осуществления запоминающее устройство 160 может хранить данные, полученные от терминала 130 заказчика и/или от терминала 140 провайдера. В некоторых вариантах осуществления запоминающее устройство 160 может хранить данные и/или команды, которые сервер 110 может исполнять или использовать, чтобы выполнять примерные способы, описанные в настоящем раскрытии. В некоторых вариантах осуществления запоминающее устройство 160 может содержать запоминающее устройство большой емкости, съемное запоминающее устройство, энергозависимую память со считыванием-записью, постоянное запоминающее устройство (read-only memory, ROM) и т.п. или любое их сочетание. Примерное запоминающее устройство большой емкости может содержать магнитный диск, оптический диск, твердотельные диски и т.д. Примерное съемное запоминающее устройство может содержать карту флэш-памяти, дискету, оптический диск, карту памяти, zip-диск, магнитную ленту и т.д. Примерная энергозависимая память со считыванием-записью может содержать оперативное запоминающее устройство (random-access memory, RAM). Примерное RAM может содержать динамическое RAM (dynamic RAM, DRAM), синхронное динамическое RAM с удвоением тактовой частоты шины данных (double date rate synchronous dynamic RAM, SDRAM DDR), статическое RAM (static RAM, SRAM), тиристорное RAM (thyristor RAM, T-RAM) и нулевую конденсаторную RAM (zero-capacitor RAM, Z-RAM) и т.д. Примерное ROM может содержать масочное ROM (mask ROM, MROM), программируемое ROM (programmable ROM, PROM), стираемое программируемое ROM (erasable programmable ROM, EPROM), электрически стираемое программируемое ROM (electrically-erasable programmable ROM, EEPROM), ROM на компакт-дисках (CD-ROM) и ROM на цифровых универсальных дисках (digital versatile disk ROM, DVD) и т.д. В некоторых вариантах осуществления запоминающее устройство 160 может быть реализовано на облачной платформе. Просто для примера, облачная платформа может содержать частное облако, общедоступное облако, гибридное облако, облако сообщества, распределенное облако, межоблако, мультиоблако и т.п. или любое их сочетание.

В некоторых вариантах осуществления запоминающее устройство 160 может быть соединено с сетью 120, чтобы осуществлять связь с одним или более компонентами системы 100 сервиса O2O (например, с сервером 110, терминалом 130 заказчика или терминалом 140 провайдера). Один или более компонентов системы 100 сервиса O2O могут через сеть 120 получить доступ к данным или командам, хранящимся в запоминающем устройстве 160. В некоторых вариантах осуществления запоминающее устройство 160 может быть напрямую соединено или быть связаться с одним или более компонентами системы 100 сервиса O2O (например, с сервером 110, терминалом 130 заказчика, терминалом 140 провайдера). В некоторых вариантах осуществления запоминающее устройство 160 может быть частью сервера 110.

Навигационная система 170 может определять информацию, связанную с объектом, например, с одним или более терминалами 130 заказчика, терминалами 140 провайдера, транспортными средствами 150 и т.д. В некоторых вариантах осуществления навигационная система 170 может быть системой глобального позиционирования (global positioning system, GPS), глобальной навигационной спутниковой системой (global navigation satellite system, GLONASS), азимутальной навигационной системой (compass navigation system, COMPASS), навигационной спутниковой системой BeiDou, системой позиционирования Galileo, квазизенитной спутниковой системой (quasi-zenith satellite system, QZSS) и т.д. Информация может содержать местоположение, высоту, скорость, или ускорение объекта или текущее время. Навигационная система 170 может содержать один или более спутников, например, спутник 170-1, спутник 170-2, и спутник 170-3. Спутники 170-1-170-3 могут независимо или совместно определять информацию, упомянутую выше. Спутниковая навигационная система 170 может передавать информацию, упомянутую выше, сети 120, терминалу 130 заказчика, терминалу 140 провайдера или транспортному средству 150 через беспроводные соединения.

В некоторых вариантах осуществления один или более компонентов системы 100 сервиса O2O (например, сервер 110, терминал 130 заказчика, терминал 140 провайдера) могут иметь разрешения на доступ к запоминающему устройству 160. В некоторых вариантах осуществления один или более компонентов системы 100 сервиса O2O могут считывать и/или модифицировать информацию, связанную с пассажиром, провайдером услуг и/или общественностью, когда удовлетворяется одно или более условий. Например, сервер 110 может считывать и/или модифицировать информацию одного или более пассажиров после того, как услуга завершена. Как другой пример, сервер 110 может считывать и/или модифицировать информацию одного или более поставщиков услуг после того, как услуга завершена.

Любой из специалистов в данной области техники должен понимать, что когда элемент (или компонент) системы 100 сервиса O2O работает, элемент может действовать посредством электрических сигналов и/или электромагнитных сигналов. Например, когда терминал 130 заказчика передает серверу 110 запрос услуги, процессор терминала 130 заказчика может формировать электрический сигнал, кодирующий запрос. Процессор терминала 130 заказчика может затем передать электрический сигнал к выходному порту. Если терминал 130 заказчика связывается с сервером 110 через проводную сеть, выходной порт может физически соединяться с кабелем, который дополнительно может передавать электрический сигнал во входной порт сервера 110. Если терминал 130 заказчика осуществляет связь с сервером 110 через беспроводную сеть, выходной порт терминала 130 заказчика может быть одной или более антеннами, которые преобразуют электрический сигнал в электромагнитный сигнал. Точно также, терминал 130 провайдера может принимать команду и/или запрос услуги от сервера 110 посредством электрического сигнала или электромагнитных сигналов. Внутри электронного устройства, такого как терминал 130 заказчика, терминал 140 провайдера и/или сервер 110, когда его процессор обрабатывает команду, передает команду и/или выполняет действие, команда и/или действие осуществляются через электрические сигналы. Например, когда процессор извлекает или сохраняет данные, полученные с носителя запоминающего устройства, он может передавать электрические сигналы устройству считывания-записи носителя запоминающего устройства, которое может считывать или записывать структурированные данные на носителе запоминающего устройства. Структурированные данные могут передаваться процессору в форме электрических сигналов через шину электронного устройства. Здесь термин "электрический сигнал" может относиться к одному электрическому сигналу, последовательности электрических сигналов и/или ко множеству дискретных электрических сигналов.

На фиг. 2 схематично представлено примерное компьютерное устройство, соответствующее некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия. Компьютерное устройство может быть компьютером, таким как сервер 110 на фиг. 1, и/или компьютером с конкретными функциями, выполненным с возможностью реализации любой конкретной системы, соответствующей некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия. Компьютерное устройство 200 может быть выполнено с возможностью реализации любых компонент, которые выполняют одну или более функций, представленных в настоящем раскрытии. Например, сервер 110 может быть реализован в устройствах аппаратных средств, программах, встроенном микропрограммном обеспечении или в любом сочетании этого компьютера, подобного компьютерному устройству 200. Для краткости, на фиг. 2 представлено только одно компьютерное устройство. В некоторых вариантах осуществления функции компьютерного устройства могут быть реализованы группой подобных платформ в распределенном режиме, чтобы распределить загрузку системы при обработке.

Компьютерное устройство 200 может содержать терминал 250 связи, который может соединяться с сетью, способной осуществлять передачу данных. Компьютерное устройство 200 может также содержать процессор 220, выполненный с возможностью исполнения команд и содержащий один или более процессоров. Схематичная компьютерная платформа может содержать шину 210 внутренней связи, различные типы блоков запоминающего устройства для хранения программ и блоки хранения данных (например, жесткий диск 270, постоянное запоминающее устройство (read-only memory, ROM) 230, оперативная память (random-access memory, RAM) 240), различные файлы данных, применимые для компьютерной обработки и/или передачи, и некоторые программные команды, которые могут выполняться процессором 220. Компьютерное устройство 200 может также содержать устройство 260 ввода-вывода, который может поддерживать ввод и вывод потоков данных между компьютерным устройством 200 и другими компонентами. Кроме того, компьютерное устройство 200 может получать программы и данные через систему связи.

На фиг. 3 схематично представлены примерные компоненты аппаратных средств и/или программного обеспечения примерного мобильного устройства, на котором может быть реализован терминал, соответствующий некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия. Как показано на фиг. 3, мобильное устройство 300 может содержать камеру 305, платформу 310 связи, дисплей 320, графический процессор (graphic processing unit, GPU) 330, центральный процессор (central processing unit, CPU) 340, устройство 350 ввода-вывода, устройство 355 голосового ввода, память 360, мобильную операционную систему (operating system, ОС) 370, приложение(-я), запоминающее устройство 390 и один или более датчиков 395. В некоторых вариантах осуществления любой другой соответствующий компонент, содержащий, но не ограничиваясь только этим, системную шину или контроллер (не показан), может также содержаться в мобильном устройстве 300.

В некоторых вариантах осуществления мобильная операционная система 370 (например, iOS™, Android ™, Windows Phone ™ и т.д.) и одно или более приложений 380 могут загружаться в память 360 из запоминающего устройства 390, чтобы исполняться центральным процессором CPU 340. Приложения 380 могут содержать браузер или любые другие соответствующие мобильные приложения для приема и воспроизведения информации, связанной с обработкой изображений, или другой информации из системы 100 сервиса O2O. Взаимодействия пользователя с потоком информации могут осуществляться через устройство 350 ввода-вывода и предоставляться базе 130 данных, серверу 105 и/или другим компонентам системы 100 сервиса O2O. Камера 305 может быть выполнена с возможностью получения изображения или записи видео. В некоторых вариантах осуществления камера 305 может активироваться при обнаружении команды пользователя, введенной от устройства 350 ввода-вывода или от устройства 355 голосового ввода мобильного устройства 300. Альтернативно или дополнительно, камера 305 может быть активирована при обнаружении команды от сервера 110 через порт обмена данными (например, платформу 310 связи). Устройство 355 голосового ввода может быть выполнено с возможностью записи речи. В некоторых вариантах осуществления устройство 355 голосового ввода может записывать речь или аудио пользователя мобильного устройства 300. Датчик(-и) 395 может содержать датчик, выполненный с возможностью обнаружения движения мобильного устройства 300, такой как датчик ускорения, гироскоп, датчик позиционирования и т.п. или любое их сочетание. Дополнительно или альтернативно, датчик(-и) 395 может содержать датчик, выполненный с возможностью сбора физиологической информации пользователя, держащего мобильное устройство 300. Например, датчик(-и) 395 может содержать датчик частоты сердечных сокращений, датчик температуры и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления мобильное устройство 300 может быть примерным вариантом осуществления, соответствующим терминалу 130 заказчика или терминалу 140 провайдера.

Для реализации различных модулей, блоков и их функциональных возможностей, описанных в настоящем раскрытии, платформы компьютерных аппаратных средств могут использоваться в качестве аппаратной платформы(-м) для одного или более из описанных здесь элементов. Компьютер с элементами интерфейса пользователя может использоваться для реализации персонального компьютера (personal computer, PC) или любого другого типа рабочего места или устройства терминала. Компьютер может также действовать в качестве системы, если он соответственно программируется.

На фиг. 4A и 4B представлены блок-схемы примерных механизмов 112A и 112B обработки, соответствующие некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия. В некоторых вариантах осуществления механизмы 112A и 112B обработки могут быть вариантами осуществления механизма 112 обработки, описанными в связи с фиг. 1.

В некоторых вариантах осуществления механизм 112A обработки может быть выполнен с возможностью определения, употреблял ли заказчик алкоголь, основываясь на информации, связанной с заказчиком, и запросе, сдаланном заказчиком. Механизм 112B обработки может быть выполнен с возможностью формирования модели прогноза употребления алкоголя. В некоторых вариантах осуществления механизмы 112A и 112B обработки могут соответственно быть реализованы на компьютерном устройстве 200 (например, процессоре 220), показанном на фиг. 2, или CPU 340, как показано на фиг. 3. Просто для примера, механизм 112А обработки может быть реализован на CPU 340 мобильного устройства и механизм 112B обработки может быть реализован на компьютерном устройстве 200. Альтернативно, оба механизма 112A и 112B обработки могут быть реализованы на одном и том же компьютерном устройстве 200 или на одном и том же CPU 340.

Механизм 112A обработки может содержать модуль 401 получения, модуль 402 определения и передающий модуль 403.

Модуль 401 получения может быть выполнен с возможностью получения информации, связанной с одним или более компонентами системы 100 сервиса O2O. Например, модуль 401 получения может получать информацию, связанную с запросом сервиса O2O, инициируемым заказчиком. Примерная информация, связанная с запросом, может содержать информацию о времени запроса, информацию о местоположении запроса, информацию о профиле заказчика и/или провайдера, который принимает запрос, или информацию об обратной связи, связанной с заказчиком и/или провайдером. В качестве другого примера, модуль 401 получения может получать информацию, связанную с заказчиком, которая указывает физиологическое состояние заказчика. Примерная информация, связанная с заказчиком, может содержать изображение, видео, аудио, физиологическую информацию, информацию о поведении заказчика и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления модуль 401 получения может получать информацию от одного или более компонентов в системе 100 сервиса O2O, например, от таких как запоминающее устройство (например, запоминающее устройство 160), или от одного или более терминалов пользователя (например, от терминала 130 заказчика услуги, терминала 140 провайдера услуги). Дополнительно или альтернативно, модуль 401 получения может получать информацию от внешнего источника через сеть 120. Например, модуль 401 получения может получать информацию о профиле заказчика (например, запись о нарушении заказчиком правил дорожного движения) из сторонних приложений (например, из веб-сайта или базы данных записей нарушений правил дорожного движения).

Модуль 402 определения может быть выполнен с возможностью определения вероятности, что заказчик употреблял алкоголь, основываясь на модели прогноза употребления алкоголя и на информации, связанной с запросом. В некоторых вариантах осуществления информация, связанная с запросом, может быть введена в модель прогноза употребления алкоголя. Модель прогноза употребления алкоголя может проанализировать информацию, связанную с запросом, и сформировать предсказанный результат, который указывает, употреблял ли заказчик алкоголь. В некоторых вариантах осуществления предсказанный результат может быть предсказанной вероятностью, что заказчик употреблял алкоголь. Альтернативно, предсказанный результат может быть предсказанной категорией в отношении того, употреблял ли заказчик алкоголь. Механизм 112А обработки может дополнительно определить вероятность, основываясь на предсказанной категории. В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может дополнительно быть выполнен с возможностью определения, превышает ли порог вероятность того, что заказчик употреблял алкоголь. Дополнительные описания в отношении определения вероятности, что заказчик употреблял алкоголь, можно найти где-либо еще в другом месте в настоящем раскрытии. Смотрите, например, этапы 520 и 530 на фиг. 5 и их соответствующие описания.

В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может быть выполнен с возможностью определения, что заказчик употреблял алкоголь, основываясь на информации, связанной с заказчиком (например, изображение, аудио или видео заказчика). В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может проанализировать один или более признаков заказчика, основываясь на информации, связанной с заказчиком, и определить, употреблял ли заказчик алкоголь, основываясь на результате анализа. Подробности в отношении определения, употреблял ли заказчик алкоголь, можно найти где-либо еще в другом месте в настоящем раскрытии. Смотрите, например, фиг. 7 и соответствующие его описания.

Передающий модуль 403 может быть выполнен с возможностью передачи терминалу провайдера того провайдера, который принимает запрос, уведомления, что заказчик употреблял алкоголь. Уведомление может предупредить провайдера, что заказчик употреблял алкоголь, что может помочь предотвратить потенциальный конфликт между провайдером и заказчиком. В некоторых вариантах осуществления уведомление может быть в любой форме, такой как текст, изображение, речь, видео или их сочетание.

Механизм 112B обработки может содержать модуль 404 получения и модуль 405 обучения.

Модуль 404 получения может быть выполнен с возможностью получения информации, используемой для обучения модели прогноза употребления алкоголя. Например, модуль 404 получения может получить архивную информацию о заказе, связанную с множеством архивных заказов. Например, архивная информация о заказе может содержать архивную информацию, связанную с соответствующим архивным запросом и/или информацией об архивной обратной связи в отношении соответствующего архивного заказчика. В некоторых вариантах осуществления архивная информация о заказе, связанная с архивным заказом, может быть выражена в виде вектора признака, содержащего один или более признаков архивного заказа и архивное значение(-я) признака(-ов). Подробности в отношении информации о архивном заказе, связанной с множеством архивных заказов, могут быть найдены в другом месте в настоящем раскрытии. Смотрите, например, этап 610 на фиг. 6 и соответствующее его описание.

Модуль 404 получения может дополнительно быть выполнен с возможностью получения первого набора архивных заказов с положительными обратными связями и второго набора архивных заказов с отрицательными обратными связями из множества архивных заказов. В некоторых вариантах осуществления архивный заказ может иметь отрицательную обратную связь, если архивный заказчик архивного заказа, как сообщалось, употреблял алкоголь. Архивный заказ может иметь положительную обратную связь, если архивный заказчик архивного заказа, как сообщалось, не употреблял алкоголь. Дополнительно или альтернативно, архивный заказ может иметь положительную обратную связь, если архивный заказчик архивного заказа, как сообщалось, не употреблял алкоголь. Модуль 404 получения может выбрать из архивных заказов один или более архивных заказов с положительными обратными связями и определить их как первый набор архивных заказов. Модуль 404 получения может выбрать из архивных заказов один или более архивных заказов с отрицательными обратными связями и определить их как второй набор архивных заказов.

Модуль 405 обучения может быть выполнен с возможностью обучения модели. Например, модуль 405 обучения может получить предварительную модель, используя первый набор архивных заказов и второй набор архивных заказов, чтобы сформировать модель прогноза употребления алкоголя. Подробности в отношении формирования модели прогноза употребления алкоголя можно найти в другом месте в настоящем раскрытии. Смотрите, например, этап 650 на фиг. 6 и соответствующее его описание.

Модули могут быть аппаратными схемами всего или части механизма 112 обработки. Модули могут также быть реализованы как приложение или как набор команд, считываемых и исполняемых механизмом 112A или 112B обработки. Дополнительно, модули могут быть любым сочетанием аппаратных схем и приложений/команд. Например, модули могут быть частью механизма 112A обработки, когда механизм 112A или 112B обработки исполняет приложение/набор команд.

Следует заметить, что вышеупомянутое описание механизма 112 обработки представлено здесь для целей иллюстрации и не предназначено ограничивать объем настоящего раскрытия. Специалистами в данной области техники на основе принципов настоящего раскрытия могут быть внесены многочисленные вариации и модификации. Однако, эти вариации и модификации не отступают от объема настоящего раскрытия. В некоторых вариантах осуществления любой упомянутый выше модуль может быть реализован в двух или более отдельных модулях. Например, функции модуля 402 определения могут быть реализованы в двух отдельных блоках, один из которых выполнен с возможностью определения вероятности, что заказчик употреблял алкоголь, основываясь на информации, связанной с запросом, а другой выполнен с возможностью определения, употреблял ли заказчик алкоголь, основываясь на информации, связанной с заказчиком. В некоторых вариантах осуществления механизм 112A обработки и/или механизм 112B обработки может дополнительно содержать один или более дополнительных модулей (например, модуль запоминающего устройства). В некоторых вариантах осуществления механизмы 112A и 112B обработки могут быть интегрированы в виде единого механизма обработки.

На фиг. 5 представлена блок-схема последовательности выполнения операций примерного процесса для определения, употреблял ли алкоголь заказчик сервиса O2O, в соответствии с некоторыми вариантами осуществления настоящего раскрытия. По меньшей мере часть процесса 500 может быть реализована на компьютерном устройстве 200, как показано на фиг. 2, или на мобильном устройстве 300, как показано на фиг. 3. В некоторых вариантах осуществления один или более этапов процесса 500 могут быть реализованы в системе 100 сервиса O2O, как показано на фиг. 1. В некоторых вариантах осуществления один или более этапов процесса 500 могут быть сохранены в запоминающем устройстве (например, в запоминающем устройстве 160, ROM 230, RAM 240, запоминающем устройстве 390) в форме команд и вызываться и/или исполняться сервером 110 (например, механизмом 112А обработки на сервере 110 или процессором 220 компьютерного устройства 200). В некоторых вариантах осуществления команды могут быть переданы в форме электронного тока или электрических сигналов.

На этапе 510 механизм 112А обработки (например, модуль 401 получения) может через порт обмена данными получить информацию, связанную с запросом сервиса O2O, инициируемым заказчиком.

Примерные услуги сервиса O2O могут содержать заказ такси, службу найма водителей, автомобильную экспресс-службу, службу автобазы, автобусную службу, службу вызова водителя, челночный сервис, службу онлайн-шоппинга и т.п., или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления служба O2O может быть любой онлайн-службой, такой как служба заказа продуктов питания, служба онлайн-шоппинга и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления запрос сервиса O2O может быть послан заказчиком через терминал 130 заказчика, например, через приложение для сервиса O2O, установленное на терминале 130 заказчика.

Информация, связанная с запросом сервиса O2O, может содержать любую информацию, относящуюся к запросу и/или к заказчику. Например, информация может содержать время запроса, местоположение отправления согласно запроса, местоположение заказчика, место назначения, предполагаемое расстояние (например, расстояние по прямой или расстояние по маршруту) между местоположением отправления и местоположением заказчика, предполагаемое расстояние (например, расстояние по прямой или расстояние по маршруту) между местоположением отправления и местом назначения, информацию о профиле заказчика, информацию об архивной обратной связи в отношении заказчика и т.п., или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления информация может содержать по меньшей мере время запроса, местоположение отправления согласно заказа, местоположение заказчика, предполагаемое расстояние между местоположением отправления согласно запроса и местоположением заказчика, информацию о профиле заказчика, или информацию об архивной обратной связи в отношении заказчика.

Время запроса может относиться к моменту времени, когда заказчик инициирует запрос сервиса O2O или к моменту назначения, в который заказчик хочет получить услугу O2O. Местоположение отправления согласно заказа может относиться к местоположению, в котором заказчик хочет получить услугу O2O. Местоположение заказчика может относиться к местоположению, в котором заказчик инициирует запрос. В некоторых вариантах осуществления местоположение отправления согласно заказа и местоположение заказчика может быть одним и тем же или различным. Место назначения может относиться к местоположению, в котором заказчик хочет завершить услугу O2O. Информация о профиле заказчика может содержать пол, возраст, контактную информацию (например, номер телефона), образовательный уровень, адрес, род занятий, супружество, криминальное досье, кредитную историю, записи о нарушении правил дорожного движения и т.п. или любое их сочетание. Информация об архивной обратной связи в отношении заказчика может содержать оценку показателей заказчика, производимую провайдерами услуг, комментарий и/или жалобу в отношении заказчика, количество случаев, когда сообщалось о неподобающем поведении заказчика (например, употреблении алкоголя). В некоторых вариантах осуществления информация об архивной обратной связи может ограничиваться заданным периодом времени, например, прошлым месяцем, последней половиной года или годом, предшествующем времени запроса.

В некоторых вариантах осуществления информация, связанная с запросом, в некоторой степени может использоваться для оценки, употреблял ли заказчик алкоголь. Например, заказчик, который инициирует запрос ночью, скорее всего, употреблял алкоголь. В качестве другого примера, заказчик, который инициирует запрос вблизи бара, скорее всего, употреблял алкоголь. Поэтому информация, связанная с запросом, может использоваться для оценки вероятности, что заказчик употреблял алкоголь.

В некоторых вариантах осуществления информация, связанная с запросом, может быть получена от одного или более компонентов системы 100 сервиса O2O. Просто для примера, часть информации о профиле может быть введена заказчиком и сохранена в запоминающем устройстве 160. Модуль 401 получения может через порт обмена данными извлечь часть информации о профиле из запоминающего устройства 160. Дополнительно или альтернативно, информация, связанная с запросом, может быть получена от внешнего источника через сеть 120 и порт обмена данными. В некоторых вариантах осуществления информация о профиле заказчика может быть получена от одного или более сторонних приложений, которые совместно друг с другом используют информацию пользователя. Например, запись о нарушении правил дорожного движения заказчиком может быть получена из веб-сайта или из базы данных записей о нарушении правил дорожного движения.

Порт обмена данными может установить соединение между механизмом 112A обработки и одним или более другими компонентами в системе 100 сервиса O2O, такими как устройство 130 терминала заказчика, запоминающее устройство 160. Соединение может быть проводным соединением, беспроводным соединением, любым другим соединением связи, которое может позволить передачу и/или прием данных, и/или любым сочетанием этих соединений. В некоторых вариантах осуществления порт обмена данными может быть подобен COM 250, описанному на фиг. 2, и описание его здесь не повторяется.

На этапе 520 механизм 112А обработки (например, модуль 402 определения) может определить вероятность того, что заказчик употреблял алкоголь, используя модель прогноза употребления алкоголя и основываясь на информации, связанной с запросом. Для краткости, вероятность, что заказчик употреблял алкоголь, может упоминаться как вероятность.

В некотором варианте осуществления информация, связанная с запросом, может быть введена в модель прогноза употребления алкоголя. Модель прогноза употребления алкоголя может проанализировать информацию, связанную с запросом, и сформировать предсказанный результат, который указывает, употреблял ли заказчик алкоголь. В некоторых вариантах осуществления предсказанный результат может быть предсказанной вероятностью, что заказчик употреблял алкоголь. Альтернативно, предсказанный результат может быть предсказанной категорией, относящейся к тому, употреблял ли заказчик алкоголь. Механизм 112А обработки может дополнительно определять вероятность, основываясь на предсказанной категории. Например, предсказанная категория может содержать первую категорию того, что заказчик употреблял алкоголь, и вторую категорию того, что заказчик не употреблял алкоголь. Механизм 112А обработки может определить первое вероятностное значение, указывающее, что заказчик принадлежит к первой категории, и второе вероятностное значение, указывающее, что заказчик принадлежит ко второй категории. Первое вероятностное значение может быть более высоким, чем второе вероятностное значение. Просто для примера, первое вероятностное значение может быть равно 1, а второе вероятностное значение может быть равно 0. В качестве другого примера, первое вероятностное значение может быть равно 0,7, а второе вероятностное значение может быть равно 0,3.

В некоторых вариантах осуществления модель прогноза употребления алкоголя может быть сформирована посредством обучения предварительной модели, используя множество архивных заказов. Предварительная модель может содержать модель машинного обучения, такую как, но не ограничиваясь только этим, модель дерева решений градиентного бустинга (Gradient Boosting Decision Tree, GBDT) или модель экстремального градиентного бустинга (Extreme Gradient Boosting, XGBoost). Подробности в отношении модели прогноза употребления алкоголя могут быть найдены где-либо в другом месте в настоящем раскрытии, например, на фиг. 6 и в его описании.

В некоторых вариантах осуществления вероятность может выражаться в различных формах. Например, вероятность может быть выражена как процент (например, значение между 0 и 100%). Больший процент может указывать на более высокую вероятность того, что заказчик употреблял алкоголь. Как другой пример, вероятность может выражаться в очках (например, значение между 0 и 10). Большее число очков может указывать более высокую вероятность, что заказчик употреблял алкоголь.

На этапе 530 механизм 112А обработки (например, модуль 402 определения) может определить, является ли вероятность того, что заказчик употреблял алкоголь, больше порога. В ответ на определение, что вероятность больше порога, процесс 500 может перейти к этапу 540. В ответ на определение, что вероятность не больше порога, процесс 500 может перейти к этапу 570.

Порог может иметь любое положительное значение. Порог может изменяться в соответствии с формой выражения вероятности. Например, если вероятность выражается как процент между 0 и 100%, порогом может быть, например, 50%, 60%, 70%, 80%, 90% или любой другой положительный процент. Как другой пример, если вероятность выражается как значение между 0 и 10, порогом может быть, например, 5, 6, 7, 8, 9 или любое другое положительное значение между 0 и 10. В некоторых вариантах осуществления порог может быть значением, равным или большим, чем медиана вероятностного диапазона.

В некоторых вариантах осуществления порог может быть установкой по умолчанию, хранящейся в запоминающем устройстве (например, в запоминающем устройстве 160), или быть установлен пользователем системы 100 сервиса O2O через терминал. В некоторых вариантах осуществления порог может быть определен или отрегулирован одним или более компонентами системы 100 сервиса O2O (например, механизмом 112А обработки) в зависимости от различных ситуаций. Например, порог в отношении запроса в дневное время может быть более высоким, чем в отношении запроса ночью, полагая, что заказчик, скорее всего, употребляет алкоголь ночью.

На этапе 540 механизм 112А обработки (например, модуль 401 получения) может получить информацию, связанную с заказчиком. Информация, связанная с заказчиком, может содержать любую информацию в реальном времени, указывающую физиологическое состояние заказчика. Примерная информация, связанная с заказчиком, может содержать изображение, видео, аудио, физиологическую информацию, информацию о поведении заказчика и т.п. или любое их сочетание.

В некоторых вариантах осуществления изображение и/или видео заказчика могут быть получены от терминала 130 заказчика, принадлежащего конкретному заказчику. В некоторых вариантах осуществления, чтобы получить изображение и/или видео заказчика, механизм 112А обработки может через порт обмена данными передать запрос, чтобы включить камеру терминала 130 заказчика. После получения одобрения запроса от заказчика механизм 112А обработки может через порт обмена данными передать терминалу 130 заказчика команду записать изображение и/или видео заказчика. Механизм 112А обработки может дополнительно получать изображение и/или видео от терминала 130 заказчика через порт обмена данными.

В некоторых вариантах осуществления аудио заказчика может содержать период времени аудио, посылаемого заказчиком провайдеру, который принимает запрос. Дополнительно или альтернативно, аудио заказчика может содержать период аудиозаписи разговора между заказчиком и провайдером. Аудио заказчика может быть получен от терминала 130 заказчика и/или от терминала 140 провайдера, который принимает запрос. В некоторых вариантах осуществления механизм 112А обработки может передавать запрос, чтобы получить аудио по меньшей мере по меньшей мере на терминале 130 заказчика или на терминале 140 провайдера через порт обмена данными. Запрос может заставить по меньшей мере терминал 1340 заказчика или терминал 140 провайдера активировать аудиозапись. Механизм 112А обработки может затем принять записанное аудио от по меньшей мере от терминала 130 заказчика или от терминала 140 провайдера через порт обмена данными.

Физиологическая информация может содержать уровень сахара в крови, кровяное давление, частоту дыхания, температуру тела, частоту сердечных сокращений заказчика и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления физиологическая информация заказчика может быть получена от носимого устройства (например, от носимого устройства 130-5), носимого заказчиком, и/или от одного или более датчиков 395 терминала 130 заказчика.

Информация о поведении может содержать движение тела (например, качание тела, дрожание ноги и/или дрожание руки), скорость движения заказчика пешком и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления информация о поведении может быть получена механизмом 112А обработки из одного или более изображений и/или видео заказчика. Например, механизм 112А обработки может обнаруживать качание тела, дрожание ноги и/или дрожание руки, анализируя изображение(-я) и/или видео заказчика. Дополнительно или альтернативно, информация о поведении может быть получена от терминала 130 заказчика. Например, терминал 130 заказчика может быть выполнен с одним или более датчиками элементами 395, такими как датчик ускорения или гироскоп, которые могут обнаруживать движение терминала 130 заказчика, которое, в свою очередь, отражает движение заказчика.

На этапе 550 механизм 112А обработки (например, модуль 402 определения) может определить, употреблял ли заказчик алкоголь, основываясь на информации, связанной с заказчиком. В ответ на определение, что заказчик употреблял алкоголь, процесс 500 может перейти к этапу 560. В ответ на определение, что заказчик не употреблял алкоголя, процесс 500 может перейти к этапу 570.

В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может анализировать один или более признаков заказчика, основываясь на информации, связанной с заказчиком. Модуль 402 определения может дополнительно определить, употреблял ли заказчик алкоголь, основываясь на результате анализа. Один или более признаков могут содержать акустический признак, черты лица, движение тела, физиологический параметр заказчика и т.п. или любое их сочетание. Подробности определения в отношении того, употреблял ли заказчик алкоголь, можно найти в другом месте в настоящем раскрытии, например, на фиг. 7 и его описании.

На этапе 560 механизм 112А обработки (например, передающий модуль 403) может через порт обмена данными передать уведомление, что заказчик употреблял алкоголь, терминалу 140 провайдера, соответствующему запросу сервиса O2O.

Терминал 140 провайдера, соответствующий запросу, может относиться к терминалу 140 провайдера того провайдера, который принял запрос. В некоторых вариантах осуществления уведомление может быть в любой форме, такой как текст, изображение, речь, видео или их сочетание. Уведомление предупреждает провайдера сервиса O2O, что заказчик употреблял алкоголь, что может предотвратить потенциальный конфликт между провайдером и заказчиком.

На этапе 570 механизм 112А обработки может закончить процесс 500.

Следует заметить, что приведенное выше описание в отношении процесса 500 представлено просто для целей иллюстрации и не предназначено ограничивать объем настоящего раскрытия. Специалисты в данной области техники могут внести многочисленные вариации и модификации согласно принципам настоящего раскрытия. Однако, эти вариации и модификации не должны отступать от объема настоящего раскрытия. В некоторых вариантах осуществления один или более этапов могут быть пропущены и/или один или более дополнительных этапов могут быть добавлены. Например, после этапа 560 или 570 механизм 112А обработки может передать терминалу 140 провайдера запрос, чтобы подтвердить, употреблял ли заказчик алкоголь. В некоторых вариантах осуществления механизм 112А обработки может использовать результат запроса при обучении и/или при обновлении модели прогноза употребления алкоголя.

На фиг. 6 представлена блок-схема последовательности выполнения операций примерного процесса формирования модели прогноза употребления алкоголя в соответствии с некоторыми вариантами осуществления настоящего раскрытия. По меньшей мере часть процесса 600 может быть реализована на компьютерном устройстве 200, как показано на фиг. 2, или на мобильном устройстве 300, как показано на фиг. 3. В некоторых вариантах осуществления один или более этапов процесса 600 могут быть реализованы в системе 100 сервиса O2O, как показано на фиг. 1. В некоторых вариантах осуществления один или более этапов процесса 600 могут быть сохранены в запоминающем устройстве (например, в запоминающем устройстве 160, ROM 230, RAM 240, запоминающем устройстве 390 и т.д.) в форме команд и вызываться и/или исполняться сервером 110 (например, механизмом 112В обработки сервера 110 или процессором 220 компьютерного устройства 200). В некоторых вариантах осуществления часть или весь процесс 600 могут быть выполнены, чтобы достигнуть этапа 520, что описано в связи с фиг. 5.

На этапе 610 механизм 112В обработки (например, модуль 404 получения) может получить множество архивных заказов.

Выражение "получение множества архивных заказов" может означать "получение информации об архивных заказах, связанной с архивными заказами". Выражение "архивный заказ" может относиться к заказам сервиса, которые был завершен. В некоторых вариантах осуществления архивные заказы, полученные на этапе 610, могут находиться в пределах заданного периода времени, например, года (например, в прошлом году, в текущем году, спустя один год), полугода (например, последних шести месяцев, первой половины текущего года), четверти года (например, последних трех месяцев, второго квартала текущего года) и т.п. или любого их сочетания.

Информация об архивном заказе, связанная с архивным заказом, может содержать архивную информацию, связанную с соответствующим архивным запросом. Архивная информация, связанная с архивным запросом, может содержать время архивного запроса, архивное местоположение места отправления, архивное место назначения, архивное местоположение соответствующего архивного заказчика, когда он или она инициировал архивный заказ, предполагаемое расстояние между архивным местом отправления и архивным местом назначения, предполагаемое расстояние между архивным местом отправления и архивным местом назначения архивного заказчика, информацию о профиле архивного заказчика, информацию об архивной обратной связи с запросом архивного заказчика и т.п., или любое их сочетание. Архивная информация, связанная с архивным запросом, может быть подобна информации, связанной с запросом, как описано в связи с этапом 510, и ее описание здесь не повторяется. В некоторых вариантах осуществления информация об архивном заказе, связанная с архивным заказом, может дополнительно содержать информацию о ценах, информацию, связанную с соответствующим архивным провайдером (например, профильную информацию архивного провайдера, информацию об архивной обратной связи в отношении архивного провайдера) и т.п. или любое их сочетание.

В некоторых вариантах осуществления информация об архивном заказе, связанная с архивным заказом, может содержать информацию об архивной обратной связи в отношении архивного заказчика. Информация об архивной обратной связи может содержать обратную связь, предоставляемую архивным провайдером в отношении того, употреблял ли архивный заказчик алкоголь, когда он или она инициировал архивный заказ. В некоторых вариантах осуществления, если обратная связь указывает, что архивный заказчик не употреблял алкоголь, она может быть расценена как положительная обратная связь. Если обратная связь указывает, что архивный заказчик употреблял алкоголь, она может быть расценена как отрицательная обратная связь. В некоторых вариантах осуществления архивный провайдер может не обеспечивать обратную связь в отношении того, употреблял ли архивный заказчик алкоголь. Архивный заказчик может предполагаться не употреблявшим алкоголь и архивный заказ может иметь положительную обратную связь.

В некоторых вариантах осуществления информация об архивном заказе, связанная с архивным заказом, может быть выражена как вектор признака, который содержит один или более признаков архивного заказа. N-мерный вектор может быть связан с N признаками. В некоторых вариантах осуществления механизм 112 обработки 112 (например, механизм 112В обработки) может обрабатывать сразу один или более векторов признаков. Например, m векторов признаков (например, векторов с тремя строками) могут быть интегрированы в вектор 1×mN или в матрицу m×N, где m - целое число.

На этапе 620 механизм 112В обработки (например, модуль 404 получения) может получить первый набор архивных заказов с положительными обратными связями из множества архивных заказов. На этапе 630 механизм 112В обработки (например, модуль 404 получения) может получить второй набор архивных заказов с отрицательными обратными связями из множества архивных заказов.

Как описано в связи с этапом 610, архивный заказ может иметь отрицательную обратную связь, если об архивном заказчике архивного заказа было сообщено, что он употреблял алкоголь. Архивный заказ может иметь положительную обратную связь, если архивный заказчик архивного заказа, как сообщалось, не употреблял алкоголь. Дополнительно или альтернативно, архивный заказ может иметь положительную обратную связь, если об архивном заказчике архивного заказа не сообщалось как о принимающем алкоголь. В некоторых вариантах осуществления модуль 404 получения может выбрать один или более архивных заказов с положительными обратными связями из числа архивных заказов и определить их как первый набор архивных заказов. Модуль 404 получения может выбрать один или более архивных заказов с отрицательными обратными связями из числа архивных заказов и определить их как второй набор архивных заказов. В некоторых вариантах осуществления количество архивных заказов во втором наборе может быть таким же или отличающимся от количества архивных заказов первого набора.

На этапе 640 механизм 112В обработки (например, модуль 404 получения) может получить предварительную модель.

Предварительная модель может содержать модель машинного обучения, такую как модель дерева решений градиентного бустинга (Gradient Boosting Decision Tree, GBDT), модель экстремального градиентного бустинга (Extreme Gradient Boosting, XGBoost) и модель множества решающих деревьев. В некоторых вариантах осуществления предварительная модель может иметь настройки по умолчанию (например, один или более предварительных параметров) системы 100 сервиса O2O или иметь вероятность регулирования в различных ситуациях. Беря, например, в качестве предварительной модели модель XGBoost, предварительная модель может содержать один или более предварительных параметров, таких как тип бустера (например, модель, основанная на деревьях, или линейная модель), параметр бустера (например, максимальная глубина, максимальное число конечных узлов), параметр задачи обучения (например, целевая функция обучения) и т.п. или любое их сочетание.

На этапе 650 механизм 112В обработки (например, модуль 405 обучения) может формировать модель прогноза употребления алкоголя путем обучения предварительной модели, используя первый набор архивных заказов с положительными обратными связями и второй набор архивных заказов с отрицательными обратными связями. Модель прогноза употребления алкоголя может быть выполнена с возможностью предсказания, употреблял ли алкоголь заказчик сервиса O2O, основываясь на информации о запросе. В некоторых вариантах осуществления результат прогноза может быть предсказанной вероятностью, что заказчик употреблял алкоголь, или предсказанной категорией, указывающей, употреблял ли заказчик алкоголь.

В некоторых вариантах осуществления при обучении предварительной модели первый набор и второй набор архивных заказов могут рассматриваться как имеющие различные вероятности того, что архивный заказчик употреблял алкоголь. Например, вероятность, соответствующая архивному заказу в первом наборе с положительной обратной связью, может быть рассматриваться как третье значение вероятности, а вероятность, соответствующая архивному заказу во втором наборе с отрицательной обратной связью, может рассматриваться как четвертое значение вероятности. Третье значение вероятности может быть ниже, чем четвертое значение вероятности. Просто для примера, третье значение вероятности может быть равно 0, а четвертое значение вероятности может быть равно 1. В качестве другого примера, первое значение вероятности может быть равно 0,3, а второе значение вероятности может быть равно 0,7. Альтернативно, первый набор и второй набор архивных заказов могут рассматриваться как две отдельные категории.

Модуль 405 обучения может вводить информацию о признаке каждого архивного заказа в первом и втором наборах в предварительную модель, чтобы получить соответствующую предсказанную вероятность (или предсказанные категории). Модуль 405 обучения может дополнительно определять разность между предсказанными вероятностями и известными вероятностями (или между предсказанными категориями и известными категориями) архивных заказов в первом и втором наборах. Для краткости, разность может также упоминаться как функция потерь. В соответствии с функцией потерь, модуль 405 обучения может дополнительно регулировать предварительную модель (например, регулировать предварительные параметры), пока функция потерь не достигнет требуемого значения. После того, как функция потерь достигнет требуемого значения, отрегулированная предварительная двоичная модель может быть определена как модель прогноза употребления алкоголя.

В некоторых вариантах осуществления целевая функция обучения предварительной модели может содержать функцию потерь (или потерь на обучение), а также регуляризацию. Функция потерь измеряет, насколько хорошо предварительная модель соответствует учебным данным. Регуляризация измеряет сложность предварительной модели. В некоторых вариантах осуществления, если результат прогноза модели прогноза употребления алкоголя является предсказанной вероятностью того, что заказчик употреблял алкоголь, то целевая функция может быть логистической функцией. Если результат прогноза модели прогноза употребления алкоголя является предсказанной категорией в отношении того, употреблял ли заказчик алкоголь, то целевая функция может быть функцией Softmax.

В некоторых вариантах осуществления модель прогноза употребления алкоголя может содержать множество весов для множества признаков архивного заказа в первом или втором наборах архивных заказов. Вес признака может указывать влияние признака на результат прогноза модели прогноза употребления алкоголя. Признак с большим весом может оказывать на результат прогноза модели прогноза употребления алкоголя большее влияние, чем признак с меньшим весом. В некоторых вариантах осуществления механизм 112В обработки может выбирать один или более базовых признаков из множества признаков, основываясь на весах признаков. Например, механизм 112В обработки может выбрать признак(-и) с верхними N значениями весов в качестве базового признака(-ов). N может быть любым положительным значением (например, 10, 20 и 30) или процентом (например, 10%, 20% и 30%). Базовые признаки могут использоваться для идентификации нетрезвых заказчиков в системе 100 сервиса O2O. Просто для примера, согласно модели прогноза употребления алкоголя время запроса, местоположение заказчика и пол заказчика являются базовыми признаками с верхними 3 весами. Когда заказчик инициирует новый запрос, механизм 112 обработки может определить вероятность, что заказчик употреблял алкоголь, анализируя время запроса, местоположение заказчика и пол заказчика нового запроса.

Следует заметить, что приведенное выше описание процесса 600 представлено просто для целей иллюстрации и не подразумевает ограничения объема настоящего раскрытия. Специалисты в данной области техники могут внести многочисленные вариации и изменения на основе принципов настоящего раскрытия. Однако, эти вариации и изменения не отступают от объема настоящего раскрытия. В некоторых вариантах осуществления один или более этапов могут быть пропущены и/или один или более дополнительных этапов могут быть добавлены. Например, этапы 620 и 630 может быть объединены в одном этапе. В качестве другого примера, после этапа 650 может быть добавлен этап тестирования модели прогноза употребления алкоголя.

На фиг. 7 представлена блок-схема примерного процесса определения, употреблял ли заказчик алкоголь, основываясь на информации, связанной с заказчиком, в соответствии с некоторыми вариантами осуществления настоящего раскрытия. По меньшей мере часть процесса 700 может быть реализована на компьютерном устройстве 200, как показано на фиг. 2, или на мобильном устройстве 300, как показано на фиг. 3. В некоторых вариантах осуществления один или более этапов процесса 700 могут быть реализованы в системе 100 сервиса O2O, как показано на фиг. 1. В некоторых вариантах осуществления один или более этапов процесса 700 могут быть сохранены в запоминающем устройстве (например, в запоминающем устройстве 160, ROM 230, RAM 240, в запоминающем устройстве 390 и т.д.) в форме команд, и вызываться и/или исполняться сервером 110 (например, механизмом 112А обработки на сервере 110 или процессором 220 компьютерного устройства 200). В некоторых вариантах осуществления часть или весь процесс 700 могут быть выполнены, чтобы достигнуть этапа 550, как он описан в связи с фиг. 5.

Как описано с связи с этапом 540, информация, связанная с заказчиком, может содержать изображение, видео, аудио, физиологическую информацию, информацию о поведении заказчика и т.п. или любое их сочетание. Механизм 112А обработки (например, модуль 402 определения) может проанализировать один или более признаков заказчика, основываясь на информации, связанной с заказчиком, и определить, основываясь на результате анализа, употреблял ли заказчик алкоголь.

На этапе 710 механизм 112А обработки (например, модуль 402 определения) может проанализировать акустические свойства речи заказчика, основываясь на аудио или видео заказчика.

Примерные акустические свойства речи могут содержать скорость передачи голоса, тональность голоса, количество пауз, одно или более ключевых слов, произносимых заказчиком, длительность предложений, произносимых заказчиком, частота нечленораздельных произношений, коэффициент линейного предсказания (Linear Prediction Coefficient LPC), мел-частотный кепстральный коэффициент (Mel-scale Frequency Cepstral Coefficient, MFCC) и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения, основываясь на аудио или видео, может получить и проанализировать, по меньшей мере, тональность голоса, количество пауз, одно или более ключевых слов, которые произносит заказчик, длительность предложений, которые произносит заказчик, частоту нечленораздельных произношений, LPC или MFCC заказчика. В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может извлекать акустические свойства речи из аудиосигналов, которые содержат аудио или видео заказчика, в соответствии с одним или более речевыми способами анализа и/или распознавания.

В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может определять, употреблял ли заказчик алкоголь, сравнивая акустическое свойство заказчика с эталонным значением (или диапазоном) акустического свойства. Эталонное значение (или диапазон) может быть эталонным значением (или диапазоном) акустического свойства нормальных людей, которые не употребляли алкоголь, или эталонным значением (или диапазоном) акустического свойства нетрезвых людей. Просто для примера, модуль 402 определения может определить, является ли скорость речи заказчика более медленной, чем заданная скорость речи нормальных людей. В ответ на определение, что скорость речи медленнее заданной скорости речи, модуль 402 определения может решить, что заказчик мог употреблять алкоголь. В качестве другого примера, модуль 402 определения может определить, содержит ли выборочное ключевое слово(-а), которое произносит заказчик, словом одного или более признаков, которые могут произносить нетрезвые люди, например, "выпить", "выпитый", "алкоголь", "бар", "паб", "вино" и т.п., или любое их сочетание. В ответ на определение, что извлеченное ключевое слово(-а) содержит одно или более слов признака, модуль 402 определения может решить, что заказчик употреблял алкоголь. В качестве другого примера, модуль 402 определения может определить, содержит ли аудио больше пауз, чем нормальный порог. Поскольку нетрезвый человек может заикаться, большее количество пауз в аудио может указывать, что заказчик употреблял алкоголь. В ответ на определение, что аудио содержит больше пауз, чем нормальный порог, модуль 402 определения может решить, что заказчик мог употреблять алкоголь. В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может определить вероятность, что заказчик употреблял алкоголь, основываясь на результате сравнения акустического свойства. Например, модуль 402 определения может определить более высокую вероятность, что заказчик употреблял алкоголь из-за более высокой разности между акустическим свойством заказчика и его соответствующим эталонным значением (или диапазоном).

В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может извлекать и анализировать множество акустических свойств заказчика, чтобы определить, употреблял ли он или она алкоголь. Например, модуль 402 определения может сравнить каждое акустическое свойство с соответствующим эталонным значением (или диапазоном). Если определяется, что в соответствии с результатом сравнения одного из акустических свойств заказчик употреблял алкоголь, модуль 402 определения может решить, что заказчик употреблял алкоголь. Альтернативно, модуль 402 определения может решить, что заказчик употреблял алкоголь, только если в соответствии с результатами сравнения многочисленных акустических свойств (например, 2, 3, 4 или половины акустических свойств) определено, что заказчик употреблял алкоголь. В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может определить вероятность, что заказчик употреблял алкоголь, основываясь на результатах сравнения акустических свойств.

На этапе 720 механизм 112А обработки (например, модуль 402 определения) может проанализировать черты лица заказчика, основываясь на изображении или на видео заказчика.

Примерные черты лица заказчика могут содержать цвет лица и/или шеи заказчика, размеры зрачка заказчика, частоту мигания заказчика, частоту кивания головой заказчика, частоту зевания заказчика, длительность состояния закрытых глаз заказчика и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может получить по меньшей мере цвет лица и/или шеи заказчика, размер зрачка заказчика, частоту мигания заказчика, частоту кивания головой заказчика или частоту зевания заказчика в соответствии с изображением или видео заказчика. В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может получить признак(-и) лица заказчика из изображения или видео заказчика одним или более способами обработки изображений, такими как, но не ограничиваясь только этим, способ преобразования изображения, способ сегментации изображения, способ фильтрации изображения, способ обнаружения движения изображения.

В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может определить, употреблял ли заказчик алкоголь, сравнивая признак лица заказчика с эталонным значением (или диапазоном) признака лица. Эталонное значение (или диапазон) признака лица может быть эталонным значением (или диапазоном) признака лица нормальных людей, которые не употребляли алкоголя, или эталонным значением (или диапазоном) признака лица нетрезвых людей. Например, модуль 402 определения может определить, содержат ли цвета лица и/или шеи красный цвет или варианты красного цвета (например, розовый, рубиновый, пунцовый). В ответ на определение, что цвет лица и/или шеи содержит красный цвет или варианты красного цвета, модуль 402 определения может решить, что заказчик употреблял алкоголь. Определение в отношении того, употреблял ли заказчик алкоголь, основанное на одном или более признаках лица заказчика, может быть подобным определению, основанному на одном или более акустических свойствах заказчика, и описания этого здесь не повторяются.

На этапе 730 механизм 112А обработки (например, модуль 402 определения) может проанализировать движения тела заказчика, основываясь на информации о поведении заказчика.

В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может проанализировать по меньшей мере качание тела, дрожание ноги или дрожание руки, основываясь на информации о поведении заказчика. Если взять в качестве примера качание тела, модуль 402 определения может определить, качается ли неустойчиво тело заказчика, основываясь на информации о поведении, связанной с заказчиком. Как это используется здесь, тело заказчика может рассматриваться как качающееся неустойчиво, если амплитуда качания и/или частота качания тела заказчика превышают заданное значение (или диапазон). В ответ на определение, что тело заказчика качается неустойчиво, модуль 402 определения может принять решение, что заказчик употреблял алкоголь. В качестве другого примера, модуль 402 определения может определить, употреблял ли заказчик алкоголь, определяя, дрожит ли неустойчиво по меньшей мере одна нога (или рука) заказчика. Принятие решения в отношении того, употреблял ли заказчик алкоголь, основываясь на дрожании ноги или дрожании руки, может быть подобно определению, основанному на колебании и описания этого не повторяются.

В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может принять решение, что заказчик употреблял алкоголь, если он или она определены как употреблявшие алкоголь в соответствии с результатом анализа по меньшей мере качаний тела, дрожания ног или дрожания рук. Альтернативно, модуль 402 определения может принять решение, что заказчик употреблял алкоголь, если он или она определены как употреблявшие алкоголь в соответствии с результатами анализа по меньшей мере двух или всех таких критериев, как качание тела, дрожание ног или дрожание рук.

На этапе 740 механизм 112А обработки (например, модуль 402 определения) может проанализировать физиологические параметры заказчика, основываясь на физиологической информации заказчика.

Примерные физиологические параметры могут содержать уровень сахара в крови, кровяное давление, частоту дыхания, температуру тела, частоту сердечных сокращений заказчика, и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может получать и анализировать по меньшей мере один из таких показателей, как уровень сахара в крови, кровяное давление, частота дыхания, температура тела или частота сердечных сокращений заказчика, основываясь на физиологической информации заказчика.

В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может определить, употреблял ли заказчик алкоголь, сравнивая физиологический параметр заказчика с эталонным значением (или диапазоном) физиологического параметра. Эталонное значение (или диапазон) физиологического параметра может быть эталонным значением (или диапазоном) физиологического параметра нормальных людей, которые не употребляли алкоголя, или эталонным значением (или диапазоном) физиологического параметра нетрезвых людей. Например, модуль 402 определения может определить, превышает ли частота сердечных сокращений заказчика заранее определенную частоту сердечных сокращений нормальных людей. В ответ на определение, что частота сердечных сокращений заказчика превышает заранее определенную частоту сердечных сокращений, модуль 402 определения может решить, что заказчик употреблял алкоголь. Определение в отношении того, употреблял ли заказчик алкоголь, основываясь на одном или более физиологических параметрах заказчика, может быть подобно такому определению, основанному на одном или более акустических свойствах заказчика, и его описание здесь не повторяется.

На этапе 750 механизм 1112А обработки (например, модуль 402 определения) может определить, употреблял ли заказчик алкоголь, основываясь на анализе акустического свойства (или свойств) речи, признаке(-ах) лица, движения(-ий) тела и физиологического параметра(-ов) заказчика.

В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может решить, что заказчик употреблял алкоголь, если по меньшей мере один из результатов анализа акустического свойства (или свойств) речи, признака(-ов) лица, движения(-ий) тела и физиологического параметра(-ов) показывает, что заказчик употреблял алкоголь. Альтернативно, модуль 402 определения может решить, что заказчик употреблял алкоголь, если многочисленные результаты анализов (например, 2, 3 или все результаты анализов) показывают, что заказчик употреблял алкоголь. В некоторых вариантах осуществления модуль 402 определения может определить взвешенную вероятность, основываясь на вероятностях, что заказчик употреблял алкоголь, определенных путем анализа акустического свойства (или свойств), признака(-ов) лица, движения(-ий) тела и физиологического параметра(-ов). Если взвешенная вероятность больше, чем заданная вероятность, модуль определения 402 может решить, что заказчик употреблял алкоголь. Если взвешенная вероятность не превышает заданную вероятность, модуль 402 определения может принять решение, что заказчик не употреблял алкоголь.

Следует заметить, что представленное выше описание процесса 700 приведено просто для целей иллюстрации и не предназначено ограничивать объем настоящего раскрытия. Специалисты в данной области техники на основании изучения принципов настоящего раскрытия могут вносить многочисленные вариации и модификации. Однако, эти вариации и модификации не должны отступать от объема настоящего раскрытия. В некоторых вариантах осуществления один или более этапов процесса 700 могут быть пропущены и/или к процессу 700 могут быть добавлены один или более этапов. Например, любой из этапов 710-740 может быть пропущен, пока не будет выполнен по меньшей мере один из этапов 710-740, чтобы определить, употреблял ли заказчик алкоголь. В качестве другого примера, может быть пропущен этап 750 и только один из этапов 710-740 может быть выполнен, чтобы определить, употреблял ли заказчик алкоголь.

Специалистам в данной области техники после прочтения этого подробного описания, описывающего, таким образом, основные концепции, может быть вполне очевидно, что предшествующее подробное раскрытие предназначено служить только в качестве примера, но не ограничения. Хотя здесь явно не утверждается, специалистами в данной области техники могут вноситься различные изменения, улучшения и модификации. Эти изменения, улучшения и модификации предназначены предлагаться настоящим раскрытием и находятся в рамках сущности и объема примерных вариантов осуществления этого раскрытия.

Кроме того, при описании вариантов осуществления настоящего раскрытия использовалась определенная терминология. Например, термины "один из вариантов осуществления", "вариант осуществления" и/или "некоторые варианты осуществления" означают, что определенный признак, структура или характеристика, описанные в связи с вариантом осуществления, содержатся по меньшей мере в одном варианте осуществления настоящего раскрытия. Поэтому подчеркивается и следует понимать, что две или более ссылок на "вариант осуществления", "один из вариантов осуществления" или "альтернативный вариант осуществления" в различных частях этого описания не обязательно все относятся к одному и тому же варианту осуществления. Дополнительно, определенные признаки, структуры или характеристики могут объединяться соответствующим образом в одном или более вариантах осуществления настоящего раскрытия.

Дополнительно, специалисты в данной области техники должны понимать, что варианты настоящего раскрытия могут быть показаны и описаны здесь в любом из множества патентоспособных классов или контекста, содержащего любой новый и полезный процесс, машину, производство или химический состав, или любое новое и полезное их улучшение. Соответственно, варианты настоящего раскрытия могут быть реализованы полностью аппаратными средствами, полностью программным обеспечением (в том числе, встроенным микропрограммным обеспечением, резидентным программным обеспечением, микрокодом и т.д.) или объединением программной и аппаратной реализаций, которое может в целом упоминаться здесь как "блок", "модуль", "механизм", "узел", "компонент" или "система". Дополнительно, варианты настоящего раскрытия могут принимать форму компьютерного программного продукта, находящегося на одном или более считываемых компьютером носителях, имеющих считываемую компьютером управляющую программу, реализуемую на них.

Считываемый компьютером носитель сигнала может содержать распространяемый сигнал передачи данных со считываемой компьютером управляющей программой, реализуемой в нем, например, в основной полосе или как часть несущей волны. Такой распространяемый сигнал может принимать любую из множества форм, включая электромагнитную, оптическую и т.п., или любое соответствующее их сочетание. Считываемый компьютером носитель сигнала может быть любой считываемой компьютером средой, которая не является считываемым компьютером носителем и которая может передавать, распространять или транспортировать программу для использования или быть связанной с системой, оборудованием или устройством исполнения команд. Управляющая программа, реализуемая на считываемом компьютером носителе сигнала, может передаваться, используя любую соответствующую среду, включая беспроводную связь, проводную связь, оптоволоконный кабель, радиочастоту и т.п., или любое соответствующее сочетание перечисленного выше.

Компьютерная управляющая программа для выполнения операций вариантов настоящего раскрытия может быть записана в любом сочетании одного или более языков программирования, в том числе, объектно-ориентированных языков программирования, таких как Java, Scala, Smalltalk, Eiffel, JADE, Emerald, C++, C#, VB. NET, Python и т.п., стандартных языков процедурного программирования, таких как язык программирования "C", Visual Basic, Fortran 1703, Perl, COBOL 1702, PHP, ABAP, языков динамического программирования, такие как Python, Ruby и Groovy, или других языков программирования. Управляющая программа может быть выполнена полностью на компьютере пользователя, частично на компьютере пользователя в качестве автономного пакета программного обеспечения, частично на компьютере пользователя и частично на удаленном компьютере или полностью на удаленном компьютере или на сервере. В последнем сценарии удаленный компьютер может быть соединен с компьютером пользователя через любой тип сети, включая локальную сеть (local area network, LAN) или глобальную сеть (wide area network, WAN), или соединение может быть сделано с внешним компьютером (например, через Интернет, используя Интернет-провайдера) или в облачной компьютерной среде или быть предложено как сервис, такой как программное обеспечение как сервис (software as a service, SaaS).

Дополнительно, описанный порядок обработки элементов или последовательностей или использования номеров, букв или других обозначений поэтому не подразумевает ограничения заявленных процессов и способов в любом порядке, за исключением того, что может быть определено в формуле изобретения. Хотя вышеупомянутое раскрытие обсуждается с помощью различных примеров, которые в настоящий момент рассматриваются как множество полезных вариантов осуществления раскрытия, следует понимать, что такая подробность служит исключительно для этой цели и что добавленная формула изобретения не ограничивается раскрытыми вариантами осуществления, а, напротив, предназначена охватывать модификации и эквивалентные структуры, которые попадают в рамки сущности и объема защиты раскрытых вариантов осуществления. Например, хотя реализация различных компонентов, описанная выше, может быть осуществлена в устройстве, она может также быть осуществлена как только программное решение, например, установкой на существующем сервере или мобильном устройстве.

Точно также, следует понимать, что в предшествующем описании вариантов осуществления настоящего раскрытия, различные признаки иногда группируются вместе в едином варианте осуществления, чертеже или его описании с целью оптимизации раскрытия для помощи в понимании одного или более различных вариантов осуществления. Этот способ раскрытия, однако, не должен интерпретироваться как отражающий намерение, чтобы заявленный предмет изобретения требовал большего количества признаков, чем явно описано в каждом пункте формулы изобретения. Скорее заявленный предмет изобретения может присутствовать, по меньшей мере, во всех признаках единого раскрытого выше варианта осуществления.

1. Система обнаружения нетрезвых заказчиков на платформе онлайн-офлайн сервиса (O2O), содержащая:

порт обмена данными, соединенный средствами связи с сетью;

по меньшей мере один энергонезависимый считываемый компьютером носитель запоминающего устройства, содержащий набор команд; и

по меньшей мере один процессор, осуществляющий связь с портом обмена данными и с указанным по меньшей мере одним энергонезависимым считываемым компьютером носителем запоминающего устройства, причем при исполнении набора команд указанный по меньшей мере один процессор выполнен с возможностью управления системой для:

получения информации, связанной с запросом сервиса O2O, инициируемым заказчиком через порт обмена данными;

определения вероятности того, что заказчик употреблял алкоголь, с использованием модели прогноза употребления алкоголя на основе информации, связанной с запросом;

определения, превышает ли порог вероятность, что заказчик употреблял алкоголь;

получения информации, связанной с заказчиком, в ответ на определение, что вероятность, что заказчик употреблял алкоголь, превышает порог;

определения, употреблял ли заказчик алкоголь, на основе информации, связанной с заказчиком; и

передачи через порт обмена данными терминалу провайдера, соответствующему запросу сервиса O2O, уведомления, что заказчик употреблял алкоголь, в ответ на определение, что заказчик употреблял алкоголь.

2. Система по п. 1, в которой модель прогноза употребления алкоголя формируется в соответствии с процессом обучения модели, причем процесс обучения модели содержит:

получение множества архивных заказов;

получение первого набора архивных заказов с положительными обратными связями из множества архивных заказов;

получение второго набора архивных заказов с отрицательными обратными связями из множества архивных заказов;

получение предварительной модели и

формирование модели прогноза употребления алкоголя посредством обучения предварительной модели с использованием первого набора архивных заказов с положительными обратными связями и второго набора архивных заказов с отрицательными обратными связями.

3. Система по п. 1 или 2, в которой для получения информации, связанной с заказчиком, указанный по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью управления системой для:

передачи через порт обмена данными запроса на включение камеры терминала заказчика, связанного с заказчиком;

передачи через порт обмена данными, после приема одобрения запроса от заказчика, команды терминалу заказчика на запись по меньшей мере одного изображения или видео и

приема через порт обмена данными указанного по меньшей мере одного изображения или видео от терминала заказчика.

4. Система по п. 1 или 2, в которой для получения информации, связанной с заказчиком, указанный по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью управления системой для:

передачи через порт обмена данными по меньшей мере одному из терминала заказчика или терминала провайдера запроса на получение аудио заказчика, вызывающего активацию указанным по меньшей мере одним из терминала заказчика или терминала провайдера аудиозаписи на указанном по меньшей мере одном из терминала заказчика или терминала провайдера; и

приема через порт обмена данными записанного аудио от указанного по меньшей мере одного из терминала заказчика или терминала провайдера.

5. Система по п. 1 или 2, в которой информация, связанная с заказчиком, содержит по меньшей мере одно из: изображения, видео, аудио, физиологической информации или информации о поведении заказчика.

6. Система по п. 1 или 2, в которой для определения, употреблял ли заказчик алкоголь, на основе информации, связанной с заказчиком, указанный по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью управления системой для выполнения по меньшей мере одного из:

анализа акустических свойств речи заказчика на основе аудио или видео заказчика;

анализа черт лица заказчика на основе изображения или видео заказчика;

анализа движений тела заказчика на основе информации о поведении, связанной с заказчиком; или

анализа физиологических параметров заказчика на основе физиологической информации о заказчике.

7. Система по п. 6, в которой для анализа акустических свойств речи заказчика указанный по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью управления системой для выполнения по меньшей мере одного из:

определения скорости речи на основе аудио или видео заказчика;

определения тональности речи на основе аудио или видео заказчика;

определения количества пауз в аудио или видео заказчика;

получения одного или более ключевых слов из аудио или видео заказчика;

определения длительности предложений, произносимых заказчиком в аудио или видео заказчика;

определения частоты неправильных произношений в аудио или видео заказчика;

определения коэффициента линейного предсказания (LPC) на основе аудио или видео заказчика или

определения мел-частотного кепстрального коэффициента (MFCC) на основе аудио или видео заказчика.

8. Система по п. 6, в которой для анализа черт лица заказчика на основе изображения или видео заказчика указанный по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью управления системой для выполнения по меньшей мере одного из:

определения цвета лица и/или шеи заказчика;

определения размеров зрачка заказчика;

определения частоты моргания заказчика;

определения частоты кивания головой заказчика;

определения частоты зевания заказчика или

определения длительности состояния закрытых глаз заказчика.

9. Система по п. 6, в которой для анализа движений тела заказчика на основе информации о поведении, связанной с заказчиком, указанный по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью управления системой для выполнения по меньшей мере одного из:

определения, неустойчиво ли колеблется туловище заказчика; или

определения, неустойчиво ли дрожит по меньшей мере одна нога заказчика; или

определить, неустойчиво ли дрожит по меньшей мере одна рука заказчика.

10. Система по п. 6, в которой для анализа физиологических параметров заказчика на основе физиологической информации заказчика указанный по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью управления системой для выполнения по меньшей мере одного из:

получения уровня сахара в крови заказчика на основе физиологической информации заказчика;

получения кровяного давления заказчика на основе физиологической информации заказчика;

получения частоты дыхания заказчика на основе физиологической информации заказчика;

получения температуры тела заказчика на основе физиологической информации заказчика или

получения частоты сердечных сокращений заказчика на основе физиологической информации заказчика.