Системы и способы определения потенциального злонамеренного события

Изобретение относится к системе определения потенциально злонамеренного события. Техническим результатом является повышение точности определения потенциального злонамеренного события в транспортном средстве для повышения безопасности водителя и/или пассажира. Система выполнена с возможностью получения информации в реальном времени, связанной с транспортным средством. Система получает обученную модель определения вероятности, причем обученная модель определения вероятности формируется посредством обучения предварительной модели на основе одного или более архивных злонамеренных событий. Система определяет, на основе информации транспортного средства в реальном времени и обученной модели определения вероятности, вероятность возникновения злонамеренного события. Система определяет, превышает ли вероятность возникновения злонамеренного события порог вероятности. В ответ на определение, что вероятность возникновения злонамеренного события превышает порог вероятности, система определяет, что существует потенциально злонамеренное событие. 7 з.п. ф-лы, 7 ил.

 

Область техники, к которой относится изобретение

Настоящее раскрытие, в целом, относится к технологиям безопасности транспортных средств и, в частности, к системам и способам определения потенциального злонамеренного события, происходящего внутри транспортного средства.

Уровень техники

Услуги такси предоставляют людям удобство транспортирования. Обычно водитель и пассажир не знают друг друга. Даже в онлайновой-офлайновой службе (online-to-offline, O2O) такси водителю и пассажиру известны лишь самые общие сведения друг о друге. Единственной информацией, которая может быть доступна водителю и пассажиру, является профильная информация, когда водитель и пассажир регистрируются в онлайновой-офлайновой службе такси. Для водителя/пассажира трудно различить, имеет ли пассажир/водитель намерение грабежа или даже угрозы жизни других людей. Во время транспортирования пассажира в транспортном средстве может произойти злонамеренное событие (например, ссора, драка, грабеж, сексуальное домогательство и т.д.). Традиционные услуги такси не обладают никаким эффективным способом обнаружить возникновение злонамеренных событий внутри транспортного средства и вмешаться, когда такие события имеют место. Поэтому желательно обеспечить системы и способы определения потенциального злонамеренного события в транспортном средстве и осуществить вмешательство, чтобы защитить водителя и/или пассажира.

Раскрытие сущности изобретения

В одном из вариантов настоящего раскрытия обеспечивается система определения потенциального злонамеренного события в транспортном средстве. Система может содержать по меньшей мере одно запоминающее устройство, по меньшей мере один процессор, связанный по меньшей мере с одним запоминающим устройством, и платформу связи, соединенную с сетью. По меньшей мере одно запоминающее устройство может содержать набор команд. При исполнении этого набора команд по меньшей мере один процессор может быть выполнен с возможностью заставить систему получать связанную с транспортным средством информацию в реальном времени. По меньшей мере один процессор может также быть выполнен с возможностью заставить систему определить вероятность возникновения злонамеренного события, основываясь на информации транспортного средства в реальном времени, и определить, превышает ли вероятность возникновения злонамеренного события порог вероятности. В ответ на определение, что вероятность возникновения злонамеренного события превышает порог вероятности, по меньшей мере один процессор может также быть выполнен с возможностью заставить систему принять решение, что существует потенциальное злонамеренное событие.

В некоторых вариантах осуществления информация в реальном времени, связанная с транспортным средством, может содержать по меньшей мере одно из следующего: фактическая траектория движения транспортного средства, текущее местоположение транспортного средства, звуковая информация внутри транспортного средства, видеоинформация внутри транспортного средства или профильная информация водителя или пассажира внутри транспортного средства.

В некоторых вариантах осуществления, определение вероятности возникающего злонамеренного события может быть основано по меньшей мере на одном из следующего: степень отклонения между фактической траекторией движения и заданной траекторией движения; степень пустынности текущего местоположения; вариация текущего местоположения в пределах заданной продолжительности времени; по меньшей мере громкость звука или одно или более ключевых слов, полученных из звуковой информации; по меньшей мере одно из одного или более из злонамеренных поведений или одного или более злонамеренных объектов, полученных из видеоинформации; или совпадает ли профильная информация водителя или пассажира с зарегистрированной профильной информацией водителя или пассажира.

В некоторых вариантах осуществления информация в реальном времени, связанная с транспортным средством, может содержать текущее время, и определение вероятности возникающих злонамеренных событий может дополнительно быть основано на том, находится ли текущее время в пределах заданного периода времени.

В некоторых вариантах осуществления по меньшей мере один процессор может дополнительно быть выполнен с возможностью заставить систему получить информацию о заказе, связанную с транспортным средством, и определить вероятность возникающего злонамеренного события, основываясь на информации о заказе и на информации в реальном времени. Информация о заказе может содержать время заказа, место посадки и место назначения по заказу, поведение заказавшего пассажира, связанное с транспортным средством.

В некоторых вариантах осуществления, чтобы определить вероятность возникающего злонамеренного события, по меньшей мере один процессор может быть дополнительно выполнен с возможностью заставить систему получить обучаемую модель определения вероятности и определить вероятность возникающего злонамеренного события, основываясь на информации в реальном времени и обучаемой модели определения вероятности.

В некоторых вариантах осуществления обучаемая модель определения вероятности может быть сформирована путем обучения предварительной модели, основываясь на одном или более архивных злонамеренных событиях.

В некоторых вариантах осуществления по меньшей мере один процессор может дополнительно быть выполнен с возможностью заставить систему выполнить одно или более вмешательств в ответ на определение, что вероятность возникающего злонамеренного события превышает порог вероятности.

В некоторых вариантах осуществления одно или более вмешательств содержат по меньшей мере один из следующего: посылка подсказки водителю или пассажиру, находящимся внутри транспортного средства; посылка предупреждения водителю или пассажиру, находящимся внутри транспортного средства; обращение к водителю или пассажиру, находящимся внутри транспортного средства; посылка информации о помощи человеку, находящемуся вблизи текущего местоположения транспортного средства; или посылка информации о помощи правоохранительному органу.

В другом варианте настоящего раскрытия представляется способ определения потенциального злонамеренного события в транспортном средстве. Способ может быть реализован на компьютерном устройстве, имеющем по меньшей мере один процессор, по меньшей мере один считываемый компьютером носитель запоминающего устройства и платформу связи, соединенную с сетью. Способ может содержать получение в реальном времени информации, связанной с транспортным средством. Способ может также содержать определение вероятности возникающего злонамеренного события, основываясь на информации в реальном времени, связанной с транспортным средством, и определение, превышает ли вероятность возникающего злонамеренного события порог вероятности. Способ может дополнительно содержать принятие решения, что потенциальное злонамеренное событие имеет место, в ответ на определение, что вероятность возникающего злонамеренного события превышает порог вероятности.

В другом варианте настоящего раскрытия обеспечивается непереносной считываемый компьютером носитель запоминающего устройства. Непереносной считываемый компьютером носитель запоминающего устройства может содержать по меньшей мере один набор команд для определения потенциального злонамеренного события в транспортном средстве. При выполнении по меньшей мере одним процессором компьютерного устройства по меньшей мере одного набора команд, по меньшей мере один процессор может дать указание выполнить действия для получения в реальном времени информации, связанной с транспортное средством, определить вероятность возникающего злонамеренного события, основываясь на информации в реальном времени, связанной с транспортным средством, определить, превышает ли вероятность возникающего злонамеренного события порог вероятности, и принять решение, что потенциальное злонамеренное событие имеет место, в ответ на определение, что вероятность возникающего злонамеренного события превышает порог вероятности.

В другом варианте настоящего раскрытия обеспечивается система определения потенциального злонамеренного события в транспортном средстве. Система может содержать модуль сбора информации, выполненный с возможностью получения в реальном времени информации, связанной с транспортным средством; модуль определения, выполненный с возможностью определения, основываясь на информации транспортного средства в реальном времени, вероятности возникающего злонамеренного события; модуль определения, также выполненный с возможностью определения, превышает ли вероятность возникающего злонамеренного события порог вероятности; и модуль определения, также выполненный с возможностью принятия решения, что существует потенциальное злонамеренное событие, в ответ на определение, что вероятность возникающего злонамеренного события превышает порог вероятности.

Дополнительные признаки будут изложены частично в последующем описании и частично должны стать очевидными специалистам в данной области техники после изучения нижеследующего описания и сопроводительных чертежей или могут быть изучены в процессе изготовления или действия примерных образцов. Признаки настоящего раскрытия могут быть реализованы и осуществлены на практике или при использовании различных вариантов методологий, способов и 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. Чертежи не масштабированы. Эти варианты осуществления являются не создающими ограничений схематичными вариантами осуществления, в которых схожие ссылочные позиции представляют схожие структуры на нескольких видах чертежей, и в которых:

фиг. 1 – примерная система онлайновой-офлайновой службы (online-to-offline, O2O), соответствующая некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия;

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

фиг. 3 - примерные компоненты аппаратных средств и/или программного обеспечения мобильного устройства, соответствующего некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия;

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

фиг. 5 - блок-схема последовательности выполнения операций примерного процесса определения потенциального злонамеренного события, соответствующая некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия; и

фиг. 6 - блок-схема последовательности выполнения операций примерного процесса определения обучаемой модели определения вероятности, соответствующая некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия.

Осуществление изобретения

Нижеследующее описание представляется, чтобы позволить любому специалисту в данной области техники изготовить и использовать настоящее раскрытие, и обеспечивается в контексте конкретной заявки и ее требований. Различные модификации раскрытых вариантов осуществления будут с легкостью очевидны специалистам в данной области техники и общие принципы, определенные здесь, могут быть применимы к другим вариантам осуществления и заявкам, не отступая от сущности и объема настоящего раскрытия. Таким образом, настоящее раскрытие не ограничивается представленными вариантами осуществления, но должно в самом широком объеме соответствовать формуле изобретения.

Терминология, используемая здесь, подчиняется цели описания конкретных вариантов осуществления, приведенных только в качестве примера, и не предназначена служить ограничением. Как используется здесь, единственное число может считаться содержащим в себе также множественное число, если контекст ясно не указывает иное. Дополнительно следует понимать, что термины «содержат», «содержит» и/или «содержащий», «включающий в себя», «включать в себя» и/или «включают в себя», когда используются в этом раскрытии, указывают на присутствие установленных признаков, целых чисел, этапов, операций, элементов и/или компонентов, но не препятствуют присутствию или добавлению одного или более других признаков, целых чисел, этапов, операций, элементов, компонентов и/или их групп.

Эти и другие признаки и характеристики настоящего раскрытия, а также способы действия и функции сопутствующих элементов структуры и сочетаний частей и экономика производства могут стать более очевидными после рассмотрения нижеследующего описания со ссылкой на сопроводительные чертежи, которые все являются частью этого раскрытия. Следует ясно понимать, однако, что чертежи служат только для целей иллюстрации и описания и не подразумевают ограничение объема настоящего раскрытия. Следует понимать, чертежи представлены не в масштабе.

Блок-схемы последовательности осуществления операций, используемые в настоящем раскрытии, показывают операции, которые системы реализуют согласно некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия. Следует ясно понимать, что операции на блок-схемах последовательности выполнения операций могут быть реализованы не в том порядке, в котором они показаны. Наоборот, 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.

Более того, хотя система и способ в настоящем раскрытии описываются, прежде всего, со ссылкой на услуги транспортирования по требованию (например, службы O2O), следует также понимать, что это только один примерный вариант осуществления. Система или способ настоящего раскрытия могут быть применены к любым другим услугам, предоставляемым по требованию. Например, система или способ настоящего раскрытия могут применяться к системам транспортирования различных сред, в том числе, к наземным, океаническим, космическим и т.п., или к любому их сочетанию. Транспортное средство системы транспортирования может содержать такси, частный автомобиль, прицеп, автобус, поезд, сверхскоростной экспресс, высокоскоростную железнодорожную магистраль, метрополитен, судно, самолет, космический корабль, воздушный шар, самоходное транспортное средство и т.п. или любое их сочетание. Система транспортирования может также содержать любую систему транспортирования для управления и/или распределения, например, системы срочной посылки и/или доставки. Применение системы или способа настоящего раскрытия могут содержать веб-страницу, плагин браузера, терминал клиента, индивидуальную систему, систему внутреннего анализа, искусственного интеллектуального робота и т.п. или любое их сочетание.

Термины «пассажир», «запрашивающая сторона», «сторона запроса услуг» и «клиент» в настоящем раскрытии используются взаимозаменяемо как относящиеся к отдельному человеку, объекту или организации, которые могут запрашивать или заказывать услугу. Кроме того, термин «водитель», «провайдер», “провайдер услуг” и «поставщик» в настоящем раскрытии используются взаимозаменяемо как относящиеся к отдельному человеку, объекту или организации, которые могут предоставлять услугу или способствовать предоставлению услуги. Термин «пользователь» в настоящем раскрытии может относиться к отдельному человеку, объекту или организации, которые могут запрашивать услугу, заказывать услугу или способствовать предоставлению услуги. Например, пользователь может быть пассажиром, водителем, оператором и т.п. или любым их сочетанием. В настоящем раскрытии термины «пассажир» и «пассажирский терминал» могут использоваться взаимозаменяемо и термины «водитель» и «терминал водителя» могут использоваться взаимозаменяемо.

Термины «запрос услуги» и «заказ» в настоящем раскрытии используются взаимозаменяемо как относящиеся к запросу, который может быть инициирован пассажиром, запрашивающей стороной, стороной, запрашивающей услугу, клиентом, водителем, провайдером, провайдером услуги, поставщиком и т.п. или любым их сочетанием. Запрос услуги может быть принят пассажиром, запрашивающей стороной, стороной, запрашивающей услугу, клиентом, водителем, провайдером, провайдером услуги или поставщиком. Запрос услуги может быть платным или бесплатным.

Технология позиционирования, используемая в настоящем раскрытии, может быть основана на системе глобального определения координат (global positioning system, GPS), глобальной навигационной спутниковой системе (global navigation satellite system, GLONASS), навигационная компьютерной системе слежения (COMPASS), системе позиционирования Galileo, квазизенитной спутниковой системе (quasi-zenith satellite system, QZSS), технологии позициионирования на основе Wi-Fi (wireless fidelity (WiFi) positioning technology), и т.п. или на любом их сочетании. Одна или более из вышеупомянутых технологий позиционирования могут использоваться в настоящем раскрытии взаимозаменяемо.

Настоящее раскрытие относится к системам и способам определения потенциального злонамеренного события на транспортном средстве. Системы и способы могут получать в реальном времени информацию, связанную с транспортным средством. Информация в реальном времени может содержать фактическую траекторию движения транспортного средства, текущее местоположение транспортного средства, звуковую информацию, получаемую внутри транспортного средства, видеоинформацию, получаемую внутри транспортного средства или профильную информацию водителя или пассажира, находящихся внутри транспортного средства и т.п. или любое их сочетание. Системы и способы могут также определять вероятность возникающего злонамеренного события и определять, превышает ли вероятность возникающего злонамеренного события порог вероятности. В ответ на определение, что вероятность возникающего злонамеренного события превышает порог вероятности, системы и способы могут определить, что потенциальное злонамеренное событие существует, и выполнить одно или более вмешательств, которые могут сократить количество происходящих злонамеренных событий и уменьшить потери, вызванные произошедшими злонамеренными событиями.

На фиг. 1 схематично показана примерная система службы O2O, соответствующая некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия. Например, система 100 службы O2O может быть онлайновой платформой службы транспортирования, предназначенной для услуг транспортирования. Система 100 службы O2O может содержать сервер 110, сеть 120, терминал 130 запрашивающей стороны, терминал 140 провайдера, запоминающее устройство 150 и навигационную систему 160.

Система 100 службы O2O может предоставлять множество услуг. Примеры услуг могут содержать услугу встречающего такси, службу шоферов, специальную автомобильную услугу, услугу автобазы, услугу автобусного сообщения, услугу найма водителя и челночную услугу. В некоторых вариантах осуществления служба O2O может быть любой онлайновой службой, такой как службы заказа продуктов, служба посещения магазинов и т.п., или любое их сочетание.

В некоторых вариантах осуществления сервер 110 может быть одиночным 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 получить доступ к информации и/или данным, хранящимся на терминале 130 запрашивающей стороны, терминале провайдера 140 и/или в запоминающем устройстве 150 через сеть 120. Как другой пример, сервер 110 может напрямую соединяться с терминалом 130 запрашивающей стороны, терминалом 140 провайдера 140 и/или запоминающим устройством 150 для получения доступа 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 одно или более устройств 112 обработки (например, устройство 112-A обработки, показанное на фиг. 4A, устройство 112-B обработки, показанное на фиг. 4B). Устройство 112 обработки может обрабатывать информацию и/или данные, связанные с транспортным средством, чтобы выполнить одну или более функций, описанных в настоящем раскрытии. Например, устройство 112-A обработки может определять вероятность возникающего злонамеренного события. Как другой пример, устройство 112-B обработки может определять обучаемую модель определения вероятности путем обучения предварительной модели, используя множество учебных образцов. В некоторых вариантах осуществления устройство 112 обработки может содержать одно или более устройств обработки (например, одноядерное процессорное устройство(-а) или многоядерный процессор(-ы)). Просто для примера, устройство 112 обработки может содержать один или более аппаратных процессоров, таких как центральный процессор (central processing unit, CPU), специализированная прикладная интегральная схема (application-specific integrated circuit, ASIC), специализированный прикладной процессор с набором 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), программируемая логическая интегральная схема (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 облегчать обмен информацией и/или данными. В некоторых вариантах осуществления один или более компонентов системы 100 службы O2O (например, сервер 110, терминал 130 запрашивающей стороны, терминал 140 провайдера, запоминающее устройство 150 и навигационная система 160) могут посылать информацию и/или данные другому компоненту(-ам) в системе 100 службы O2O через сеть 120. Например, сервер 110 может получать/принимать через сеть 120 запрос обслуживания от терминала 130 запрашивающей стороны. В некоторых вариантах осуществления сеть 120 может быть любым типом проводной или беспроводной сети или их сочетанием. Просто для примера, сеть 130 может содержать кабельную сеть, проводную сеть, оптоволоконную сеть, телекоммуникационную сеть, интранет, Интернет, локальную сеть (local area network, LAN), глобальную сеть (WAN), беспроводную локальную сеть (wireless local area network, WLAN), городскую компьютерную сеть (metropolitan area network, MAN), глобальную сеть (WAN), общедоступную телефонную коммутируемую сеть (public telephone switched network, PSTN), сеть BluetoothTM, сеть ZigBeeTM, сеть связи в ближнем поле (near field communication, NFC) и т.п., или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления сеть 120 может содержать один или более сетевые точки доступа. Например, сеть 120 может содержать точки доступа проводной или беспроводной сети, такие как базовые станции и/или точки 120-1, 120-2, … обмена интернет-трафиком, через которые один или более компонентов системы 100 службы O2O могут быть соединены с сетью 120, чтобы обмениваться данными и/или информацией.

В некоторых вариантах осуществления запрашивающая сторона может быть пользователем терминала 130 запрашивающей стороны. В некоторых вариантах осуществления пользователь терминала 130 запрашивающей стороны может быть кем-то отличным от запрашивающей стороны. Например, пользователь терминала 130 запрашивающей стороны может использовать терминал 130 запрашивающей стороны для посылки запроса обслуживания для пользователя В или принять услугу и/или информацию или команды от сервера 110. В некоторых вариантах осуществления провайдер может быть пользователем терминала 140 провайдера. В некоторых вариантах осуществления пользователь терминала 140 провайдера может быть кем-то отличным от провайдера. Например, пользователь С терминала 140 провайдера может использовать терминал 140 провайдера, чтобы принять запрос обслуживания для пользователя D и/или информацию или команды от сервера 110. В некоторых вариантах осуществления «запрашивающая сторона» и “терминал запрашивающей стороны” могут использоваться взаимозаменяемо, и «провайдер» и “терминал провайдера” могут использоваться взаимозаменяемо. В некоторых вариантах осуществления терминал провайдера может быть связан с одним или более провайдерами (например, провайдер услуг ночной смены провайдер услуг дневной смены).

В некоторых вариантах осуществления терминал 130 запрашивающей стороны может содержать мобильное устройство 130-1, планшетный компьютер 130-2, ноутбук 130-3, встроенное в автомобиль устройство 130-4 и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления мобильное устройство 130-1 может содержать домашнее смарт-устройство, носимое устройство, мобильное устройство, устройство виртуальной реальности, устройство аугментированной реальности и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления домашнее смарт-устройство может содержать световое смарт-устройство, устройство управления интеллектуальным электрическим аппаратом, контрольное смарт-устройство, смарт-телевизор, смарт-видеокамеру, интерфон и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления носимое устройство может содержать браслет, обувь, очки, шлем, часы, одежду, рюкзак, смарт-аксессуары и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления мобильное устройство может содержать мобильный телефон, персонального цифрового помощника (PDA), игровое устройство, навигационное устройство, устройство торговой точки (point of sale, POS), ноутбук, настольный компьютер 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, вставка аугментированной реальности и т.п. или любое их сочетание. Например, устройство виртуальной реальности и/или устройство аугментированной реальности могут содержать Google GlassTM, RiftConTM, FragmentsTM, Gear VRTM и т.д. В некоторых вариантах осуществления встроенное автомобильное устройство 130-4 может содержать бортовой компьютер, встроенный телевизор и т.д. В некоторых вариантах осуществления терминал 130 запрашивающей стороны может быть устройством с технологией позиционирования для определения местонахождения запрашивающей стороны и/или терминала 130 запрашивающей стороны.

Терминал 140 провайдера может содержать множество терминалов 140-1, 140-2, …, 140-n провайдера. В некоторых вариантах осуществления терминал 140 провайдера может быть устройством, которое подобно или является таким же, как терминал 130 запрашивающей стороны. В некоторых вариантах осуществления терминал 140 провайдера может быть устройством, использующим технологию позиционирования для определения местоположения пользователя терминала 140 провайдера (например, провайдера услуг) и/или терминала 140 провайдера. В некоторых вариантах осуществления терминал 130 запрашивающей стороны и/или терминал 140 провайдера могут осуществлять связь с одним или более другими устройствами позиционирования для определения местоположения запрашивающей стороны, терминала 130 запрашивающей стороны, провайдера и/или терминала 140 провайдера. В некоторых вариантах осуществления терминал 130 запрашивающей стороны и/или терминал 140 провайдера могут посылать информацию о позиционировании серверу 110.

Запоминающее устройство 150 может хранить данные и/или команды. В некоторых вариантах осуществления запоминающее устройство 150 может хранить данные, полученные от терминала 130 запрашивающей стороны и/или от терминала 140 провайдера. В некоторых вариантах осуществления запоминающее устройство 150 может хранить данные и/или команды, которые сервер 110 может исполнять или использовать для выполнения примерных способов, описанных в настоящем раскрытии. В некоторых вариантах осуществления запоминающее устройство 150 может содержать запоминающее устройство большой емкости, съемное запоминающее устройство, энергозависимую память записи-считывания, 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, твердотельный диск и т.д. Примерное съемное запоминающее устройство может содержать карту флэш-памяти, гибкий диск, оптический диск, карту памяти, zip-диск, магнитную ленту и т.д. Примерная энергозависимая память записи-считывания может содержать оперативную память (read-only memory, RAM). Примерная RAM может содержать динамическую RAM (DRAM), синхронную динамическую память с удвоенной тактовой частоты шины данных (SDRAM DDR), статическую RAM (static RAM, SRAM), тиристорную RAM (thyrisor, T-RAM) и нуль-конденсаторную RAM (zero-capacitor, Z-RAM) и т.д. Примеры ROM могут содержать масочную ROM (mask ROM, MROM), программируемую ROM (PROM), стираемую программируемую ROM (erasable programmable ROM, EPROM), электрически стираемую программируемую ROM (electrically-erasable programmable ROM, EEPROM), ROM на компакт-диске (compact disk ROM, CD-ROM), и ROM на цифровом универсальном диске и т.д. В некоторых вариантах осуществления запоминающее устройство 150 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 150 может соединяться с сетью 120, чтобы осуществлять связь с одним или более компонентами системы 100 службы O2O (например, с сервером 110, терминалом 130 запрашивающей стороны, терминалом 140 провайдера). Один или более компонентов в системе 100 службы O2O могут через сеть 120 получать доступ к данным или командам, хранящимся в запоминающем устройстве 150. В некоторых вариантах осуществления запоминающее устройство 150 может напрямую соединяться или осуществлять связь с одним или более компонентами в системе 100 службы O2O (например, с сервером 110, терминалом 130 запрашивающей стороны, терминалом 140 провайдера). В некоторых вариантах осуществления запоминающее устройство 150 может быть частью сервера 110.

Навигационная система 160 может определять информацию, связанную с объектом, например, с одним или более терминалами 130 запрашивающей стороны, терминалами 140 провайдера и т.д. Информация может содержать местоположение, высоту, скорость или ускорение объекта или текущее время. Например, навигационная система 160 может определять текущее местоположение терминала 130 запрашивающей стороны. В некоторых вариантах осуществления навигационная система 160 может быть системой глобального позиционирования (GPS), глобальной навигационной спутниковой системой (global navigation satellite system, GLONASS), навигационной компьютерной системом слежения (COMPASS), навигационной спутниковой системой BeiDou, системой позиционирования Galileo, квазизенитной спутниковой системой (quasi-zenith satellite system, QZSS) и т.п. Местоположение может быть в форме координат, таких как координаты широты и координаты долготы и т.д. Навигационная система 160 может содержать один или более спутников, например, спутник 160-1, спутник 160-2 и спутник 160-3. Спутники 160-1-160-3 могут определять информацию, упомянутую выше, независимо или совместно. Навигационная система 160 может посылать информацию, упомянутую выше, в сеть 120, терминалу 130 запрашивающей стороны или терминалу 140 провайдера через беспроводные соединения.

В некоторых вариантах осуществления один или более компонентов системы 100 службы O2O (например, сервер 110, терминал 130 запрашивающей стороны, терминал 140 провайдера) могут иметь разрешение на доступ к запоминающему устройству 150. В некоторых вариантах осуществления один или более компонентов системы 100 службы O2O могут считывать и/или модифицировать информацию, связанную с запрашивающей стороной, провайдером и/или общественностью, когда удовлетворяются одно или более условий. Например, сервер 110 может считывать и/или модифицировать информацию одного или более пользователей после того, как услуга завершена. В качестве другого примера, терминал 140 провайдера может получать доступ к информации, касающейся запрашивающей стороны, когда принимает запрос услуги от терминала 130 запрашивающей стороны, но терминал 140 провайдера не может модифицировать соответствующую информацию запрашивающей стороны.

Специалист в данной области техники должен понимать, что когда элемент (или компонент) системы 100 службы O2O работает, элемент может действовать посредством электрических сигналов и/или электромагнитных сигналов. Например, когда терминал 130 запрашивающей стороны передает серверу 110 запрос услуги, процессор терминала 130 запрашивающей стороны может формировать электрический сигнал, кодирующий запрос. Процессор терминала 130 запрашивающей стороны может затем передать электрический сигнал в порт вывода. Если терминал 130 запрашивающей стороны связывается с сервером 110 через проводную сеть, порт вывода может быть физически соединен с кабелем, через который электрический сигнал может быть передан далее в порт ввода сервера 110. Если терминал 130 запрашивающей стороны связывается с сервером 110 через беспроводную сеть, порт вывода терминала 130 запрашивающей стороны 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 через электромагнитные и/или электрические сигналы. Внутри электронного устройства, такого как терминал 130 запрашивающей стороны, терминал 140 провайдера и/или сервер 110, когда его процессор обрабатывает команду, передает команду и/или выполняет действие, команду и/или осуществляет действие через электрические сигналы. Например, когда процессор получает или сохраняет данные от носителя запоминающего устройства, он может передавать электрические сигналы устройству считывания-записи носителя запоминающего устройства, которое может считывать или записывать структурированные данные на носитель запоминающего устройства. Структурированные данные могут передаваться процессору в форме электрических сигналов через шину электронного устройства. Здесь электрическим сигналом может называться один электрический сигнал, последовательность электрических сигналов и/или множество дискретных электрических сигналов.

На фиг. 2 схематично представлен пример аппаратных компонент и компонент программного обеспечения компьютерного устройства 200, соответствующего некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия. В некоторых вариантах осуществления сервер 110, терминал 130 запрашивающей стороны и/или терминал 140 провайдера могут быть реализованы на компьютерном устройстве 200. Например, устройство 112 обработки сервера 110 может быть реализовано на компьютерном устройстве 200 и выполнено с возможностью выполнения функций устройства 112 обработки, раскрытого в настоящем раскрытии.

Компьютерное устройство 200 может быть универсальным компьютером или специализированным компьютером и оба могут реализовывать систему службы O2O для настоящего раскрытия. Компьютерное устройство 200 может использоваться для реализации любого компонента системы службы O2O, как описано здесь. Например, устройство 112 обработки может быть реализовано на компьютерном устройстве, с помощью его аппаратных средств, программы программного обеспечения, встроенного микропрограммного обеспечения или их сочетания. Хотя для удобства показан только один такой компьютер, компьютерные функции, касающиеся службы O2O, как описано здесь, могут быть реализованы распределенным способом на множестве подобных платформ, чтобы распределить загрузку обработки.

Компьютерное устройство 200, например, может содержать порт 250 связи COM, соединенный с сетью, предназначенной для облегчения передачи данных. Компьютерное устройство 200 может также содержать процессор 220 в форме одного или более процессоров (или CPU) для выполнения команд программы. Примерное компьютерное устройство может содержать внутреннюю шину 210 связи, различные типы устройств хранения программ и устройств хранения данных (например, диск 270, постоянную память (ROM) 230, оперативную память (RAM) 240), различные файлы данных, применимые для компьютерной обработки и/или передачи. Примерное компьютерное устройство может также содержать программные команды, хранящиеся в ROM 230, RAM 240 и/или на другом типе непереносного носителя, которые будут исполняться процессором 220. Способ и/или процесс настоящего раскрытия могут быть реализованы как программные команды. Компьютерное устройство 200 также содержит устройство 260 ввода-вывода, которое может поддерживать ввод и/или вывод потоков данных между компьютерным устройством 200 и другими компонентами. Компьютерное устройство 200 может также принимать программы и данные через сеть связи.

Просто для иллюстрации, в компьютерном устройстве 200 описывается только один CPU и/или процессор. Однако, следует заметить, что компьютерное устройство 200 в настоящем раскрытии может также содержать множество CPU и/или процессоров, таким образом, операции и/или этапы способа, которые выполняются одним CPU и/или процессором, как описано в настоящем раскрытии, могут также выполняться совместно или отдельно многочисленными CPU и/или процессорами. Например, если в настоящем раскрытии CPU и/или процессор компьютерного устройства 200 выполняют как этап A, так и этап B, следует понимать, что этап A и этап B могут выполняться также двумя различными CPU и/или процессорами совместно или раздельно в компьютерном устройстве 200 (например, первый процессор выполняет этап A, а второй процессор выполняет этап B или первый и второй процессоры совместно выполняют этапы A и B).

На фиг. 3 схематично представлены примерные аппаратные и/или программные компоненты мобильного устройства 300, соответствующего вариантам осуществления настоящего раскрытия. В некоторых вариантах осуществления мобильное устройство 300 может быть примерным вариантом осуществления, соответствующим терминалу 130 запрашивающей стороны или терминалу 140 провайдера. Как показано на фиг. 3, мобильное устройство 300 может содержать платформу 310 связи, дисплей 320, графический процессор (graphic processing unit, GPU) 330, центральный процессор (CPU) 340, устройство 350 ввода-вывода, память 360, операционную систему (operating system, ОС) 370, запоминающее устройство 390. В некоторых вариантах осуществления любой другой соответствующий компонент, в том числе содержащий, но не ограничиваясь только этим, системную шину или контроллер (не показаны), может также содержаться в мобильном устройстве 300.

В некоторых вариантах осуществления 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 выполняться CPU 340. Приложения 380 могут содержать браузер или любые другие соответствующие мобильные приложения для приема и рендеринга информации, относящиеся к обработке изображений или другой информации, получаемой от системы 100 службы O2O. Взаимодействия пользователя с потоком информации могут осуществляться через устройства 350 ввода-вывода и предоставляться запоминающему устройству 150, серверу 110 и/или другим компонентам системы 100 службы O2O.

Для реализации различных модулей, блоков и их функциональных возможностей, описанных в настоящем раскрытии, платформы компьютерных средств могут использоваться в качестве аппаратной платформы(-ом) для одного или более описанных здесь элементов. Компьютер с элементами интерфейса пользователя может использоваться, чтобы реализовывать персональный компьютер (PC) или любой другой тип рабочей станции или устройства терминала. Компьютер может также действовать в качестве системы, когда он соответственно запрограммирован.

На фиг. 4A и 4B представлены блок-схемы, показывающие примерные устройства обработки, соответствующие некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может быть выполнено с возможностью обработки информации о процессе и/или данных, чтобы определить вероятность возникающего злонамеренного события. Устройство 112-B обработки может быть выполнено с возможностью обучения предварительной модели, используя учебные образцы, чтобы сформировать обучаемую модель определения вероятности возникновения злонамеренного события (также называемую обучаемой моделью определения вероятности). В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки и устройство 112-B обработки могут соответственно быть реализованы на компьютерном устройстве 200 (например, процессором 220), как показано на фиг. 2, или на CPU 340, как показано на фиг. 3. Например, устройство 112-A обработки может быть реализовано на CPU 340 терминала пользователя, а устройство 112-В обработки может быть реализовано на компьютерном устройстве 200. Альтернативно, устройство 112-A обработки и устройство 112-B обработки могут быть реализованы на одном и том же компьютерном устройстве 200 или на одном и том же CPU 340. Например, устройство 112-А обработки и устройство 112-B обработки могут быть реализованы на одном и том же CPU 340 терминала пользователя.

Устройство 112-A обработки может содержать модуль 401 сбора информации, модуль 403 определения и модуль 405 вмешательства.

Модуль 401 сбора информации может быть выполнен с возможностью получения информацию и/или данных от одного или более компонентов (например, от терминала 130 запрашивающей стороны, терминала 140 провайдера, запоминающего устройства 150, навигационной системы 160) системы 100 службы O2O. В некоторых вариантах осуществления модуль 401 сбора информации может получать связанную с транспортным средством информацию в реальном времени. Информация в реальном времени может содержать фактическую траекторию движения транспортного средства, текущее местоположение транспортного средства, звуковую информацию, получаемую внутри транспортного средства, видеоинформацию, получаемую внутри транспортного средства или профильную информацию водителя или пассажира, находящихся внутри транспортного средства и т.п. или любое их сочетание. Более подробные описания в отношении информации в реальном времени можно найти в другом месте в настоящем раскрытии (например, операция 510 процесса 500 и соответствующее ее описание).

Модуль 403 определения может быть выполнен с возможностью определения вероятности возникающего злонамеренного события. В некоторых вариантах осуществления модуль 403 определения может определить степень отклонения фактической траектории движения от заданной траектории движения, чтобы сформировать первый результат; определить степень пустынности в текущем местоположении, чтобы сформировать второй результат; определить вариацию текущего местоположения в пределах заданного промежутка времени, чтобы сформировать третий результат; определить громкость звука и/или одно или более ключевых слов, исходя из звуковой информации, чтобы сформировать четвертый результат; определить одно или более злонамеренных поведений и один или более злонамеренных объектов, исходя из видеоинформации, чтобы сформировать пятый результат; определить, является ли профильная информация водителя или пассажира совпадающей с зарегистрированной профильной информацией водителя или пассажира, чтобы сформировать шестой результат и т.п. В некоторых вариантах осуществления модуль 403 определения может также определить, попадает ли текущее время в рамки заданного периода времени, чтобы определить седьмой результат. Модуль 403 определения может определить вероятность возникающих злонамеренных событий, основываясь по меньшей мере одном из первого результата, второго результата, третьего результата, четвертого результата, пятого результата, шестого результата или седьмого результата. В некоторых вариантах осуществления модуль 403 определения может определить, превышает ли вероятность возникающего злонамеренного события порог вероятности. Если вероятность возникающего злонамеренного события превышает порог вероятности, модуль 403 определения может принять решение, что потенциальное злонамеренное событие существует.

Модуль 405 вмешательства может быть выполнен с возможностью осуществления одного или более вмешательств. Вмешательство(-а) может относиться к мере(-ам), которая может предотвратить возникновение злонамеренного события, или к мере(-ам), которая может уменьшить ущерб (например, жертвы, материальный ущерб), вызванный произошедшим злонамеренным событием. В некоторых вариантах осуществления вмешательство(-а) может содержать посылку подсказки водителю или пассажиру, находящимся внутри транспортного средства, посылку предупреждения водителю или пассажиру, находящимся внутри транспортного средства, вызов водителя или пассажира, находящихся внутри транспортного средства, посылку информацию о помощи человеку, находящемуся вблизи текущего местоположения транспортного средства (например, полицейскому, соседнему водителю), посылку информации о помощи правоохранительному органу (например, отделению полиции) и т.п., или любое их сочетание.

Устройство 112-B обработки может содержать модуль 451 сбора информации и модуль 453 обучения.

Модуль 451 сбора информации может быть выполнен с возможностью получения информации и/или данных от одного или более компонентов (например, от сервера 110, терминала 130 запрашивающей стороны, терминала 140 провайдера, запоминающего устройства 150, навигационной системы 160) системы 100 службы O2O или от внешнего источника через сеть 120. В некоторых вариантах осуществления модуль 451 сбора информации может получать множество учебных образцов. Множество учебных образцов может содержать множество произошедших злонамеренных событий (также упоминаемых как архивные злонамеренные события) и информацию в реальном времени, соответствующую каждому из множества произошедших злонамеренных событий. Альтернативно или дополнительно модуль 451 сбора информации может получить предварительную модель. В некоторых вариантах осуществления предварительная модель может содержать множество предварительных весов (или параметров). Предварительные веса (или параметры) могут регулироваться и/или обновляться во время процесса обучения предварительной модели.

Модуль 453 обучения может быть выполнен с возможностью формирования обучаемой модели определения вероятности посредством обучения предварительной модели, используя множество учебных образцов. В некоторых вариантах осуществления информация в реальном времени, соответствующая произошедшему злонамеренному событию, может быть введена в предварительную модель, чтобы определить реальный результат. Реальный результат может быть первым значением, представляющим злонамеренное событие, или вторым значением, представляющим отсутствие злонамеренного события. Для информации в реальном времени, соответствующей множеству произошедших злонамеренных событий, может быть определено множество реальных результатов. Требуемый результат может быть первым значением, представляющим злонамеренное событие. Модуль 453 обучения может сравнивать каждый из множества реальных результатов с требуемым результатом, чтобы определить функцию ущерба. Во время обучения предварительной модели модуль 453 обучения может регулировать множество предварительных весов (или параметров), чтобы минимизировать функцию ущерба. После того, как функция ущерба минимизирована, обучаемая модель определения вероятности может быть определена в соответствии со скорректированными весами (или параметрами).

Модули в устройствах 112-A и 112-B обработки могут соединяться или осуществлять связь друг с другом через проводное соединение или беспроводное соединение. Проводное соединение может содержать металлический кабель, оптический кабель, гибридный кабель и т.п. или любое их сочетание. Беспроводное соединение может содержать локальную сеть (Local Area Network, LAN), глобальную сеть (Wide Area Network, WAN), Bluetooth, ZigBee, связь в ближнем поле (Near Field Communication, NFC), и т.п., или любое их сочетание.

Следует заметить, что приведенное выше описание обеспечивается просто для целей иллюстрации и не предназначено ограничивать объем настоящего раскрытия. Специалистами в данной области техники после изучения настоящего раскрытия в него могут быть внесены многочисленные вариации и изменения. Однако, такие вариации и изменения не должны отступать от объема настоящего раскрытия. В некоторых вариантах осуществления модуль устройства 112 обработки (например, устройства 112-A обработки, устройства 112-B обработки) может быть разделен на два или более модулей. Например, модуль 403 определения может быть разделен на два модуля. Первый модуль может быть выполнен с возможностью определения вероятности возникающего злонамеренного события, а второй модуль может быть выполнен с возможностью принятия решения, что потенциальное злонамеренное событие существует, основываясь на вероятности возникающего злонамеренного события. В некоторых вариантах осуществления устройство 112 обработки (устройство 112-A обработки и/или устройство 112-B обработки) может содержать один или более дополнительных модулей. Например, устройство 112-A обработки может содержать модуль запоминающего устройства (не показан), выполненный с возможностью хранения данных. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки и устройство 112-B обработки могут быть интегрированы в единое устройство 112 обработки, чтобы выполнять его функции. Интегрированное устройство 112 обработки может обучать предварительную модель, используя учебные образцы для формирования обучаемой модели определения вероятности и/или определения вероятности возникающего злонамеренного события, основываясь на связанной с транспортным средством информации в реальном времени и обучаемой вероятностной модели определения.

На фиг. 5 представлена блок-схема последовательности выполнения операций примерного процесса определения потенциального злонамеренного события, соответствующего некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия. Только для целей демонстрации, устройство 112-A обработки может быть описано как объект выполнения процесса 500. Однако, специалисты в данной области техники должны понимать, что процесс 500 может также выполняться другими объектами. Например, специалисты в данной области техники должны понимать, что, по меньшей мере, часть процесса 500 может быть реализована на компьютерном устройстве 200, показанном на фиг. 2, или на мобильном устройстве 300, показанном на фиг. 3. В некоторых вариантах осуществления одна или более операций процесса 500 могут быть реализованы в системе 100 службы O2O, как показано на фиг. 1. В некоторых вариантах осуществления одна или более операций процесса 500 могут храниться в запоминающем устройстве 150 и/или хранилище (например, ROM 230, RAM 240 и т.д.) в форме команд и вызываться и/или выполняться сервером 110 (например, устройством 112-A обработки на сервере 110 или процессором 220 устройства 112-A обработки на сервере 110). В некоторых вариантах осуществления команды могут передаваться в форме электрического тока или электрических сигналов.

На этапе 510 устройство 112-A обработки (например, модуль 401 сбора информации) может получать информацию в реальном времени, связанную с транспортным средством. В некоторых вариантах осуществления транспортное средство может содержать частный автомобиль, специальный автомобиль, такси, электромобиль, мотоцикл, автобус, поезд, прицеп, сверхскоростной экспресс, метро, судно и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления информация в реальном времени, связанная с транспортным средством, может содержать фактическую траекторию движения транспортного средства и текущее местоположение транспортного средства, которое может записываться или определяться устройством позиционирования (например, навигационной системой 160, устройством автомобильного регистратора в транспортном средстве, смартфоном водителя или пассажира, находящихся внутри транспортного средства). Фактическая траектория движения может быть выведена на экран, содержащий один или более сегментов, приложения карты устройства позиционирования. Текущее местоположение транспортного средства может быть выведено на экран как точка на приложении карты устройства позиционирования и может быть представлено парой координат (например, координаты долготы и широты) или описанием текущего местоположения (например, название улицы, название здания, название автобусной остановки).

В некоторых вариантах осуществления информация в реальном времени, связанная с транспортным средством, может также содержать звуковую информацию, получаемую внутри транспортного средства, видеоинформацию, получаемую внутри транспортного средства, профильную информацию водителя или пассажира, находящихся внутри транспортного средства, и т.п. или любое их сочетание, которая может быть получена устройством камеры. В некоторых вариантах осуществления устройство камеры может быть цифровым фотоаппаратом, видеокамерой, камерой видеонаблюдения, веб-камерой, смартфоном, планшетом, ноутбуком, камерой с несколькими объективами, видеокамерой со встроенным видеомагнитофоном и т.д. Просто для примера, звуковая информация может быть связана со звуками, издаваемыми водителем, пассажиром, другими звуками внутри транспортного средства (например, звуком радио, звуком громкоговорителя) и т.п. или любым их сочетанием. Звуковая информация может содержать громкость звука, звуковое содержание (например, разговор между водителем и пассажиром) и т.п. Видеоинформация может содержать одно или более поведений водителя или пассажира (например, выражение лица водителя или пассажира, поведение водителя или пассажира при движении), среда внутри транспортного средства (например, существует ли внутри транспортного средства какой-либо объект, который может создавать опасность) и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления выражение лица может содержать счастливое лицо, сердитое лицо, испуганное лицо, удивленное лицо, подавленное лицо, взволнованное лицо, лицо пьяного, высокомерное лицо, бесчувственное лицо и т.п. или любое их сочетание. Например, если пассажир угрожает водителю, испуганное лицо водителя может быть обнаружено и записано устройством камеры. Поведение при движении может содержать угрожающее поведение, резкие движения, дружеское поведение и т.п. или любое их сочетание. Например, если водитель является мужчиной и захватывает шею пассажира-женщины, угрожающее поведение может быть обнаружено и записано устройством камеры. Как другой пример, если у водителя и пассажира происходит драка, поведение с резкими движениями может быть обнаружено и записано устройством камеры. Профильная информация может содержать пол водителя или пассажира, фотографии водителя или пассажира и т.п. или любое их сочетание.

В некоторых вариантах осуществления информация в реальном времени может быть получена в режиме реального времени. Альтернативно, информация в реальном времени может собираться периодически (например, каждую минуту). Например, фактическая траектория движения и/или текущее местоположение могут обновляться один раз в минуту. В некоторых вариантах осуществления информация в реальном времени может быть собрана, когда удовлетворяются одно или более условий. Например, как только происходит потенциальное насилие, сбор в реальном времени звуковой информации и/или видеоинформации может быть инициирован посредством устройства камеры, расположенной внутри транспортного средства. Следует заметить, что вышеупомянутые описания информации в реальном времени приведены просто для целей иллюстрации и не предназначены ограничивать объем настоящего раскрытия. В некоторых вариантах осуществления информация в реальном времени может содержать другое содержание, такое как поведение водителя при вождении (например, резкое ускорение, резкое торможение, резкий поворот и т.п.).

В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может получать информацию в реальном времени от одного или более компонентов системы 100 службы O2O, таких как терминал (например, терминал 130 запрашивающей стороны, терминал 140 провайдера), запоминающее устройство (например, запоминающее устройство 150), навигационная система 160 и т.п. или любое их сочетание. Альтернативно или дополнительно, устройство 112-A обработки может получать информацию в реальном времени от внешнего источника (например, устройство автомобильного регистратора) через сеть 120.

На этапе 520 устройство 112-A обработки (например, модуль 403 определения) может определить вероятность возникающего злонамеренного события. В некоторых вариантах осуществления, определение вероятности возникающего злонамеренного события может быть основано на степени отклонения фактической траектории движения от заданной траектории движения, степени пустынности текущего местоположения, изменении текущего местоположения в пределах длительности заданного периода, по меньшей мере на громкости звука или на одном или более ключевых слов из звуковой информации, по меньшей мере на одном из одного или более злонамеренных поведений или из одного или более злонамеренных объектов из видеоинформации, на том, является ли профильная информация водителя или пассажира совпадающей с зарегистрированной профильной информацией о водителе или пассажире, находится ли текущее время в пределах заданного периода времени, и т.п. или на любом их сочетании.

В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить степень отклонения фактической траектории движения от заданной траектории движения, чтобы сформировать первый результат. Заданная траектория движения может быть траекторией движения, автоматически планируемой системой 100 службы O2O в соответствии с местом отправления и местом назначения транспортного средства. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить отклонение в качестве первого результата. В некоторых вариантах осуществления, если на заданной траектории движения происходят дорожное происшествие или регулирование трафика, транспортное средство может отклониться от заданной траектории движения. В этом случае, о дорожном происшествии или регулировании трафика системе 100 службы O2O могут сообщить водитель или пассажир через терминал (например, терминал 130 запрашивающей стороны, терминал 140 провайдера). При определении степени отклонения устройство 112-A обработки может не учитывать отклонение, вызванное дорожным происшествием или регулированием трафика.

В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить степень пустынности в текущем местоположении, чтобы сформировать второй результат. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить степень пустынности в текущем местоположении, основываясь на координатах его долготы и широты. Например, множество координат долготы и широты и их соответствующие степени пустынности могут храниться в запоминающем устройстве (например, запоминающее устройство 150). Устройство 112-A обработки может обращаться к запоминающему устройству 150 и определять степень пустынности в текущем местоположении. Альтернативно или дополнительно, устройство 112-A обработки может определить степень пустынности в текущем местоположении, основываясь на окружающей среде в текущем местоположении и архивной информации, связанной с текущим местоположением. Окружающая среда в текущем местоположении может содержать плотность застройки вблизи текущего местоположения, количество уличных фонарей вблизи текущего местоположения, расстояние до текущего местоположения от центра города и т.п. или любое их сочетание. Архивная информация, связанная с текущим местоположением, может содержать архивные данные количества заказов, проходящих через текущее местоположение, потока трафика, проходящего через текущее местоположение и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления, чем меньше плотность застройки и/или меньше количество уличных фонарей и/или более далекое расстояние и/или меньше количество архивных заказов и/или меньше архивный поток трафика, тем больше степень пустынности в текущем местоположении. Просто для примера, устройство 112-A обработки может определить архивные данные количества заказов, проходящих через текущее местоположение, и определить степень пустынности текущего местоположения, основываясь на количестве хранящихся в архиве заказов, проходящих через текущее местоположение. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить степень пустынности текущего местоположения в качестве второго результата.

В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить изменения текущего местоположения в заданном периоде времени, чтобы сформировать третий результат. Заданный период времени может быть значением по умолчанию или эмпирическим значением, связанным с системой 100 службы O2O. В некоторых вариантах осуществления заданный период времени может быть установлен в соответствии с установкой по умолчанию системы 100 службы O2O или быть задан пользователем. В некоторых вариантах осуществления заданный период времени может быть определен в соответствии с условиями трафика, текущим местоположением, текущим временем и т.п. Например, если трафик является спокойным, текущее местоположение является удаленным и/или текущим временем является ночь, заданный период времени может быть кратен, например 5 минутам. В другом примере, если трафик перегружен, текущее местоположение является оживленным и/или текущим временем является ночь, заданный период времени может быть более длительным, например, 30 минут. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить заданный период времени, анализируя множество архивных заказов, проходящих через текущее местоположение, используя машинный алгоритм обучения (например, алгоритм нейронной сети, кластерный анализ, алгоритм дерева решений). В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может сравнить вариацию текущего местоположения с пороговым расстоянием, чтобы сформировать третий результат. Пороговое расстояние может быть установлено в соответствии с установкой по умолчанию системы 100 службы O2O или быть задано пользователем. В некоторых вариантах осуществления пороговое расстояние может быть небольшой областью, такой как круговая область с радиусом 2 метра. В некоторых вариантах осуществления пороговое расстояние может быть дрейфом или ошибкой данных позиционирования транспортного средства, когда транспортное средство стоит на месте. В некоторых вариантах осуществления третий результат может быть положительным результатом (например, изменение текущего местоположения меньше порогового расстояния) или отрицательным результатом (например, изменение текущего местоположения равно или больше порогового расстояния).

В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определять громкость звука и/или одно или более ключевых слов из звуковой информации, чтобы сформировать четвертый результат. В некоторых вариантах осуществления ключевое слово(-а) может содержать слово(-а), используемое, когда имеет место злонамеренное событие. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может анализировать звуковую информацию множества произошедших злонамеренных событий, чтобы определить одно или более ключевых слов, которые могут использоваться при опасных условиях. Просто для примера, ключевое слово(-а) может содержать, но не ограничиваясь только этим, «помогите», «убивают», «грабеж», «пожалуйста», «деньги», «руки вверх», «не двигаться» и т.п., или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить, существует или одно или более ключевых слов и сосчитать частоту появления ключевых слов, используя технологию распознавания речи. Дополнительно или альтернативно, устройство 112-A обработки может определить, превышает ли громкость звука звуковой информации пороговую громкость. Пороговая громкость может быть установлена в соответствии с установкой по умолчанию системы 100 службы O2O или задаваться пользователем. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может проанализировать многочисленную архивную звуковую информацию, используя машинный алгоритм обучения, чтобы определить громкость звука в децибелах (дБ). Устройство 112-A обработки может определить среднюю громкость звука в децибелах (дБ) в качестве пороговой громкости. В некоторых вариантах осуществления четвертый результат может быть положительным результатом (например, громкость звука превышает пороговую громкость, имеет одно или более ключевых слов, количество ключевых слов) или отрицательный результат (например, громкость звука не выше пороговой громкости, не имеет ни одного из ключевых слов).

В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить одно или более злонамеренных поведений и/или один или более злонамеренных объектов из видеоинформации, чтобы сформировать пятый результат. В некоторых вариантах осуществления злонамеренное поведение может относиться к поведению водителя или пассажира, когда имеет место злонамеренное событие. Просто для примера, злонамеренное поведение может содержать, но не ограничиваясь только этим, связывание, угрозу ножом, выталкивание, избиение, угрозу и т.п., или любое их сочетание. Злонамеренный объект(-ы) может относиться к объекту(-ам), используемому, когда злонамеренное событие имеет место. Просто для примера, злонамеренный объект(-ы) может содержать, но не ограничиваясь только этим, нож, палку, веревку, изоляционную ленту и т.п, или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить злонамеренное поведение и злонамеренный объект(-ы) из видеоинформации, используя технологию распознавания изображения. В некоторых вариантах осуществления пятый результат может быть положительным результатом (например, наличие злонамеренного поведения, наличие злонамеренного объекта(-ов), количество злонамеренных объектов) или отрицательным результатом (например, отсутствие злонамеренного поведения, отсутствие злонамеренного объекта(-ов)).

В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить, совпадает ли профильная информация водителя или пассажира с зарегистрированной профильной информацией водителя или пассажира, чтобы сформировать шестой результат. В некоторых вариантах осуществления зарегистрированная профильная информация может содержать пол водителя или пассажира, профильную фотографию водителя или пассажира и т.д. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить, является ли профильная информация соответствующей зарегистрированной профильной информации, используя технологию обработки изображений (например, технологию распознавания лиц), чтобы сформировать шестой результат. В некоторых вариантах осуществления шестой результат может быть положительным результатом (например, профильная информация, совпадающая с зарегистрированной профильной информацией) или отрицательным результатом (например, профильной информацией, не совпадающей с зарегистрированной профильной информацией).

В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определять вероятность возникающего злонамеренного события, основываясь. по меньшей мере, на первом результате, втором результате, третьем результате, четвертом результате, пятом результате или шестом результате. Просто для примера, устройство 112-A обработки может квантовать представленные выше один или более результатов к одному или более соответствующим конкретным значениям и устройство 112-A обработки может определять вероятность возникающего злонамеренного события, основываясь на конкретном значении(-ях).

Конкретно, устройство 112-A обработки может определить первый результат (или степень отклонения) как первое значение. Чем больше степень отклонения, тем больше первое значение. Устройство 112-A обработки может определить второй результат (или степень пустынности) как второе значение. Чем больше степень пустынности, тем больше второе значение. Устройство 112-A обработки может определить третье значение, основываясь на третьем результате. Третье значение может зависеть от того, является ли третий результат положительным результатом (например, отклонение текущего местоположения меньше порогового расстояния) или отрицательным результатом (например, отклонение текущего местоположения не меньше порогового расстояния). Если третий результат является положительным результатом, третьему значению может быть назначено относительно большое значение. Альтернативно, если третий результат является отрицательным результатом, то третьему значению может быть назначено относительно малое значение, такое как 0. Точно также устройство 112-A обработки может определить четвертое значение, основываясь на четвертом результате. Если четвертый результат является положительным результатом, четвертому значению может быть назначено относительно большое значение. Положительным результатом может быть то, что громкость звука больше пороговой громкости, существуют одно или более ключевых слов и т.п. В некоторых вариантах осуществления можно также рассмотреть количество ключевых слов. Чем больше количество ключевых слов, тем больше четвертое значение. Если четвертый результат является отрицательным результатом, четвертому значению может быть назначено относительно малое значение, такое как 0. Отрицательным результатом может быть то, что громкость звука не превышает пороговую громкость, и одно или более ключевых слов не существуют. Устройство 112-A обработки может определить пятое значение, основываясь на пятом результате. Если пятый результат является положительным результатом, пятому значению может быть назначено относительно большое значение. Положительным результатом может быть то, что злонамеренное поведение существует, злонамеренный объект(-ы) существуют и т.п. В некоторых вариантах осуществления может учитываться количество злонамеренных объектов. Чем больше количество злонамеренных объектов, тем больше пятое значение. Если пятый результат является отрицательным результатом, пятому значению может быть назначено относительно малое значение, такое как 0. Отрицательным результатом может быть то, что злонамеренное поведение не существует и злонамеренный объект(-ы) не существует. Устройство 112-A обработки может определить шестое значение, основываясь на шестом результате. Если шестой результат является отрицательным результатом (например, профильная информация может быть не совпадающей с зарегистрированной профильной информацией), шестому значению может быть назначено относительно большое значение. Если шестой результат является положительным результатом (например, профильной информацией, не противоречащей зарегистрированной профильной информации), шестому значению может быть назначено относительно малое значение, такое как 0.

В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить, находится ли текущее время в пределах заданного периода времени, чтобы определить седьмой результат. В некоторых вариантах осуществления заданный период времени может быть значением по умолчанию или эмпирическим значением, связанным с системой 100 службы O2O. Альтернативно, заданный период времени может изменяться, основываясь на одном или более условиях. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить заданный период времени в соответствии с временем заката, временем восхода солнца и/или текущим местоположением транспортного средства. Например, устройство 112-A обработки может определить период времени между моментом времени после заката (например, спустя один час после заката, спустя два часа после заката) и моментом времени перед восходом солнца (например, один час до восхода солнца, два часа до восхода солнца) как заданный период времени. Как другой пример, если текущее местоположение транспортного средства является оживленным, устройство 112-A обработки может определить заданный период времени как 0:00-4:00. В качестве дополнительного примера, если текущее местоположение транспортного средства является удаленным, устройство 112-A обработки может определить заданный период времени как 22:00-6:00. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить седьмое значение, основываясь на седьмом результате. Седьмое значение может зависеть от того, является ли седьмой результат положительным результатом (например, текущее время находится в пределах заданного периода времени) или отрицательным результатом (например, текущее время не находится в пределах заданного периода времени). Если седьмой результат является положительным результатом, седьмому значению может быть назначено относительно большое значение. Если седьмой результат является отрицательным результатом, седьмому значению может быть назначено относительно малое значение, такое как 0.

В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить вероятность возникающего злонамеренного события согласно уравнению (1), приведенному ниже:

…(1),

где P - вероятность возникающего злонамеренного события; m – количество значений (или количество результатов, сформированных устройством 112-A); Ri – i-ое значение, соответствующее i-ому результату; ni - коэффициент значения Ri. В некоторых вариантах осуществления m может быть равно семи. R1 может быть первым значением, соответствующим первому результату, R2 может быть вторым значением, соответствующим второму результату, R3 может быть третьим значением, соответствующим третьему результату, R4 может быть четвертым значением, соответствующим четвертому результату, R5 может быть пятым значением, соответствующим пятому результату, R6 может быть шестым значением, соответствующим шестому результату, и R7 может быть седьмым значением, соответствующим седьмому результату.

В некоторых вариантах осуществления коэффициент ni может быть установлен согласно установке по умолчанию системы 100 службы O2O или задаваться пользователем. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может анализировать множество произошедших злонамеренных событий, используя машинный алгоритм обучения, чтобы определить коэффициент для каждого значения. Следует заметить, что коэффициент для каждого значения может меняться. В некоторых вариантах осуществления на коэффициент для значения, соответствующего результату, могут влиять другие результаты. Например, когда степень пустынности текущего местоположения (то есть, второй результат) низкая, коэффициент n3 для третьего значения, соответствующего третьему результату, может уменьшиться. Как другой пример, когда седьмой результат является положительным результатом (например, текущее время находится в пределах заданного периода времени), это может указывать, что текущим временем может быть ночь, и вероятность возникающего злонамеренного события может увеличиться. Поэтому могут увеличиться и коэффициенты для значений, соответствующих другим шести результатам.

В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определять вероятность возникающего злонамеренного события, основываясь на информации в реальном времени и обучаемой модели определения вероятности. В некоторых вариантах осуществления обучаемая модель определения вероятности может быть сформирована в соответствии с процессом 600. Устройство 112-A обработки может ввести информацию в реальном времени в обучаемую модель определения вероятности. Вероятность возникающего злонамеренного события может быть получена из обучаемой модели определения вероятности.

На этапе 530 устройство 112-A обработки (например, модуль 403 определения) может определить, превышает ли вероятность возникающего злонамеренного события порог вероятности. Порог вероятности может быть значением по умолчанию или эмпирическим значением, связанным с системой 100 службы O2O. В некоторых вариантах осуществления порог вероятности может быть установлен в соответствии с установкой по умолчанию системы 100 службы O2O или быть задан пользователем. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить порог вероятности, основываясь на множестве произошедших злонамеренных событий (также называемых архивных злонамеренных событий), соответствующих машинному алгоритму обучения. Машинный алгоритм обучения может содержать алгоритм нейронной сети, кластерный анализ, алгоритм дерева решений и т.п. Альтернативно или дополнительно, устройство 112-A обработки может определить порог вероятности, основываясь на количестве или проценте от архивного количества заказов, для которых могут возникнуть злонамеренные события. Просто для примера, предполагая, что общее количество архивных заказов составляет 100000 в день, количество архивных заказов, в которых могут возникнуть злонамеренные события, как можно ожидать, должно контролироваться в пределах 1000 или процент от архивного количества заказов, в которых могут возникнуть злонамеренные события, как можно ожидать, составит меньше 1%. Устройство 112-A обработки может ранжировать архивные заказы в нисходящем порядке, основываясь на соответствующих вероятностях возникающего злонамеренного события, и определить вероятность 1000-ого архивного заказа в качестве порога.

В ответ на определение, что вероятность возникающего злонамеренного события не превышает порог вероятности, устройство 112-A обработки может перейти к этапу 510 и начать следующий цикл. Альтернативно или дополнительно, в ответ на определение, что вероятность возникающего злонамеренного события превышает порог вероятности, устройство 112-A обработки может принять решение, что потенциальное злонамеренное событие существует, и может перейти к этапу 540. Потенциальное злонамеренное событие может быть или содержать злонамеренное событие, которое произошло, или злонамеренное событие, которое, очень вероятно, произойдет.

На этапе 540 устройство 112-A обработки (например, модуль 405 вмешательства) может выполнить одно или более вмешательств. Вмешательство(-а) может относиться к мере(-ам), которая может предотвратить возникновение злонамеренного события, или к мере(-ам), которая может уменьшить ущерб (например, жертвы, материальный ущерб), вызванный произошедшим злонамеренным событием. В некоторых вариантах осуществления вмешательство(-а) может содержать посылку подсказки водителю или пассажиру, находящимся внутри транспортного средства, посылку предупреждения водителю или пассажиру, находящимся внутри транспортного средства, вызов водителя или пассажира, находящихся внутри транспортного средства, посылку информации о помощи человеку, находящемуся вблизи текущего местоположения транспортного средства (например, полицейскому, соседнему водителю), посылку информации о помощи правоохранительному органу (например, отделению полиции) и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить соответствующее вмешательство, соответствующее вероятности возникающего злонамеренного события. Например, если вероятность возникающего злонамеренного события немного больше порога вероятности, устройство 112-A обработки может послать подсказку или предупреждение водителю или пассажиру, находящимся внутри транспортного средства. Как другой пример, если вероятность возникающего злонамеренного события значительно выше порога вероятности, устройство 112-A обработки может послать информацию о помощи правоохранительному органу.

В некоторых вариантах осуществления, после того, как устройство 112-A обработки выполняет вмешательство(-а), устройство 112-A обработки может перейти к этапу 510 и начать следующий цикл, чтобы определить, превышает ли все еще порог вероятности вероятность возникающего злонамеренного события в следующем временном интервале. В ответ на определение, что вероятность возникающего злонамеренного события в следующем временном интервале все еще превышает порог вероятности, устройство 112-A обработки может продолжать выполнять вмешательство(-а). Альтернативно, в ответ на определение, что вероятность возникающего злонамеренного события в следующем временном интервале не превышает порог вероятности, устройство 112-A обработки может прекратить выполнять вмешательство(-а).

В некоторых вариантах осуществления настоящего раскрытия вероятность возникающего злонамеренного события может быть определена в соответствии с информацией в реальном времени, связанной с транспортным средством. Когда вероятность возникающего злонамеренного события превышает порог вероятности, могут быть выполнены одно или более вмешательств, которые могут уменьшить количество произошедших злонамеренных событий и снизить ущерб, вызванный произошедшими злонамеренными событиями.

Следует заметить, что вышеупомянутое описание процесса 500 представлено просто для целей иллюстрации и не предназначено ограничивать объем настоящего раскрытия. Специалисты в данной области техники после изучения настоящего раскрытия могут вносить в него многочисленные вариации и изменения. Однако эти вариации и изменения не должны отступать от объема защиты настоящего раскрытия. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может получать информацию в реальном времени с определенной частотой получения (например, 5 раз в час, 10 раз в час, 30 раз в час, 60 раз в час и т.д.). Частота получения может быть значением по умолчанию или эмпирическим значением, связанным с системой 100 службы O2O. Альтернативно, частота получения может регулироваться в соответствии с вероятностью возникающих злонамеренных событий. Например, если вероятность возникающих злонамеренных событий превышает порог вероятности, устройство 112-A обработки может увеличить частоту получения (например, с 10 раз в час до 20 раз в час). Если вероятность возникающих злонамеренных событий не превышает порог вероятности, устройство 112-A обработки может уменьшить частоту получения (например, с 10 раз в час до 5 раз в час).

В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки (например, модуль 401 сбора информации) может получать информацию о заказе, связанную с транспортным средством. Информация о заказе может содержать время заказа, место отправления и место назначения заказа, поведение пассажира согласно заказа, связанное с транспортным средством и т.п. или любое их сочетание. В некоторых вариантах осуществления поведение пассажира согласно заказа может отражаться в журнале заказов пассажира. Например, поведение пассажира согласно заказа может состоять в том, что пассажир отменяет заказ и переназначает заказ в пределах более близкого времени. Устройство 112-A обработки (например, модуль 403 определения) может определять вероятность возникающего злонамеренного события, основываясь на информации о заказе. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить степень пустынности в месте отправления и/или в месте назначения. Если в месте отправления и/или в месте назначения существует относительно высокая степень пустынности, вероятность возникающего злонамеренного события может быть большой. Как другой пример, устройство 112-A обработки может определить, отменяет ли пассажир заказ или переназначает его на более ближнее время. Если устройство 112-A обработки решает, что пассажир отменяет заказ и переназначает его в пределах более ближнего времени, вероятность возникающего злонамеренного события может быть большой. В некоторых вариантах осуществления устройство 112-A обработки может определить вероятность возникающего злонамеренного события, основываясь на информации о заказе и на информации в реальном времени.

На фиг. 6 представлена блок-схема последовательности выполнения операций примерного процесса определения обучаемой модели определения вероятности, соответствующая некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия. Только для целей иллюстрации, устройство 112-B обработки может быть описано как объект для выполнения процесса 600. Однако, специалисты в данной области техники должны понимать, что процесс 600 может также быть выполнен и другими объектами. Например, специалисты в данной области техники должны понимать, что, 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 одна или более операций процесса 600 могут быть реализованы в системе 100 службы O2O, как показано на фиг. 1. В некоторых вариантах осуществления одна или более операций в процессе 600 могут храниться в запоминающем устройстве 150 и/или устройстве хранения данных (например, ROM 230, RAM 240 и т.д.) в виде команд и вызываться и/или выполняться сервером 110 (например, устройством 112-B обработки на сервере 110 или процессором 220 устройства 112-B обработки на сервере 110). В некоторых вариантах осуществления команды могут передаваться в форме электрического тока или электрических сигналов.

На этапе 610 устройство 112-B обработки (например, модуль 451 сбора) может получить множество учебных образцов. Множество учебных образцов может содержать множество произошедших злонамеренных событий (также называемых архивными злонамеренными событиями) и информацию в реальном времени, соответствующую каждому из множества произошедших злонамеренных событий. В некоторых вариантах осуществления множество произошедших злонамеренных событий может соответствовать одному типу транспортного средства. Например, множество произошедших злонамеренных событий может соответствовать такси. Альтернативно, множество произошедших злонамеренных событий может соответствовать двум или более типам транспортного средства. Например, первая часть произошедших злонамеренных событий может соответствовать такси, а вторая часть произошедших злонамеренных событий может соответствовать автобусу. В некоторых вариантах осуществления информация в реальном времени может относиться к информации в реальном времени, связанной с транспортным средством, когда имеет место злонамеренное событие. Информация в реальном времени может содержать фактическую траекторию движения транспортного средства, текущее местоположение транспортного средства, звуковую информацию, получаемую внутри транспортного средства, видеоинформацию, получаемую внутри транспортного средства, профильную информацию водителя или пассажира, находящихся внутри транспортного средства, и т.п. или любые их сочетания. Более подробное описание в отношении информации в реальном времени можно найти в другом месте в настоящем раскрытии (например, этап 510 процесса 500 и соответствующие его описания).

В некоторых вариантах осуществления устройство 112-B обработки может получить множество учебных образцов от одного или более компонентов системы 100 службы O2O, например, от сервера 110, терминала (например, терминала 130 запрашивающей стороны, терминала 140 провайдера), запоминающего устройства (например, запоминающего устройства 150). Альтернативно или дополнительно, устройство 112-B обработки может получить множество учебных образцов от внешнего источника (например, от устройства автомобильного регистратора) через сеть 120.

На этапе 620 устройство 112-B обработки (например, модуль 451 сбора информации) может получить предварительную модель. В некоторых вариантах осуществления предварительная модель может содержать множество предварительных весов (или параметров). Предварительные веса (или параметры) могут регулироваться и/или обновляться во время процесса обучения предварительной модели.

В некоторых вариантах осуществления предварительная модель может содержать модель Ranking Support Vector Machine (SVM) (векторная машина с поддержкой ранжирования), модель Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) (модель усиленного градиентного дерева решений), модель LambdaMART, адаптивную усиленную модель, рекуррентную модель нейронной сети, сверточную сетевую модель, скрытую марковскую модель, перцепционную модель нейронной сети, сетевую модель Хопфилда, карту самоорганизации (self-organizing map, SOM) или обучаемое векторное квантование (learning vector quantization, LVQ) и т.п. или любое их сочетание. Рекуррентная модель нейронной сети может содержать модель нейронной сети с долговременной памятью (long short term memory, LSTM), иерархическую реккурентную модель нейронной сети, двунаправленную рекуррентную модель нейронной сети, рекуррентную модель нейронной сети второго порядка, полностью реккурентную сетевую модель, сетевую модель эхо-состояния, модель реккурентной нейронной сети с многочисленными временными шкалами (multiple timescales recurrent neural network, MTRNN) и т.д.

В некоторых вариантах осуществления устройство 112-B обработки может получить предварительную модель от одного или более компонентов системы службы 100 O2O, например, от сервера 110, терминала (например, терминала 130 запрашивающей стороны, терминала 140 провайдера), запоминающего устройства (например, запоминающего устройства 150). Альтернативно или дополнительно, устройство 112-B обработки может получить предварительную модель тегирования от внешнего источника через сеть 120.

На этапе 630 устройство 112-B обработки (например, модуль 453 обучения) может формировать обучаемую модель определения вероятности, обучая предварительную модель с использованием множество учебных образцов.

В некоторых вариантах осуществления информация в реальном времени, соответствующая произошедшему злонамеренному событию, может быть введена в предварительную модель, чтобы определить реальный результат. Реальный результат может быть первым значением, представляющим злонамеренное событие, или вторым значением, представляющим незлонамеренное событие. Для информации в реальном времени, соответствующей множеству произошедших злонамеренных событий, может быть определено множество реальных результатов. Требуемый результат может быть первым значением, представляющим злонамеренное событие. Устройство 112-B обработки может сравнить каждый из множества реальных результатов с требуемым результатом, чтобы определить функцию потерь. Функция потерь может измерять разность между реальным результатом(-ами) и требуемым результатом. Во время обучения предварительной модели устройство 112-B обработки может регулировать множество предварительных весов (или параметров), чтобы минимизировать функцию потерь. В некоторых вариантах осуществления функция потерь и предварительные веса (или параметры) могут итеративно обновляться, чтобы получить минимизированную функцию потерь. Итерация для минимизации функции потерь может повторяться, пока не будет удовлетворено условие завершения. Примерным условием завершения является то, что обновленная функция потерь с обновленными весами (или параметрами), полученная в результате итерации, меньше заданного порога. Заданный порог может быть установлен вручную или определен на основе различных факторов, в том числе таких, как точность обучаемой модели тегирования и т.д.

После того, как функция потерь минимизирована, обучаемая модель определения вероятности может быть определена в соответствии с отрегулированными весами (или параметрами). В некоторых вариантах осуществления отрегулированные веса (или параметры) могут быть коэффициентами значений, соответствующих результату. В некоторых вариантах осуществления, когда информация в реальном времени вводится в обучаемую модель определения вероятности, вероятность возникающего злонамеренного события может быть получена из обучаемой модели определения вероятности. В некоторых вариантах осуществления обучаемая модель определения вероятности может быть сохранена в запоминающем устройстве в системе 100 службы O2O, таком как запоминающее устройство 150, ROM 230, RAM 240 и т.п.

Следует заметить, что приведенное выше описание в отношении процесса 600 представлено просто с целью иллюстрации и не предназначено ограничивать объем защиты настоящего раскрытия. Специалистами в данной области техники после изучения настоящего раскрытия могут быть внесены многочисленные вариации и изменения. Однако, эти вариации и изменения не должны отступать от объема защиты настоящего раскрытия.

Описанные таким образом базовые концепции могут быть достаточно очевидны для специалистов в данной области техники после прочтения этого подробного раскрытия, где предшествующее подробное раскрытие предназначено быть представленным только в качестве примера, но не ограничения. Различные изменения, улучшения и модификации могут иметь место и предназначаются для специалистов в данной области техники, хотя это здесь явно не утверждается. Эти изменения, улучшения и модификации предназначены для предложения настоящим раскрытием и находятся в пределах сущности и объема защиты примерных вариантов осуществления этого раскрытия.

Кроме того, для описания 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 сочетании с вариантом осуществления, содержатся по меньшей мере в одном из вариантов осуществления настоящего раскрытия. Поэтому подчеркивается и должно пониматься, что две или более ссылки на «вариант осуществления» или «один из вариантов осуществления» или «альтернативный вариант осуществления» в различных частях настоящего описания не обязательно все относятся к одному и тому же варианту осуществления. Дополнительно, конкретные признаки, структуры или характеристики могут объединяться по мере необходимости в одном или более вариантах осуществления настоящего раскрытия.

Дополнительно, специалисты в данной области техники должны понимать, что варианты настоящего раскрытия могут поясняться и описываться здесь в любом из множества патентоспособных классов или контекста, содержащих любой новый и полезный процесс, машину, изготовление или состав веществ 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 сочетанием программного и аппаратного обеспечения, которые все вместе могут, в целом, здесь упоминаться как «блок», «модуль» или «система». Дополнительно, варианты настоящего раскрытия могут принимать форму компьютерного программного продукта, реализуемого на одном или более считываемых компьютером носителях, имеющих записанную на них считываемую компьютером управляющую программу.

Считываемый компьютером носитель сигнала может содержать распространяющийся сигнал передачи данных с содержащейся на нем считываемой компьютером управляющей программы, например, в основной полосе или как часть несущей волны. Такой распространяющийся сигнал может принимать любую из множества форм, в том числе, электромагнитную, оптическую и т.п. или любое соответствующее их сочетание. Считываемый компьютером носитель сигнала может быть любым считываемым компьютером носителем, который может осуществлять связь, распространять или транспортировать программу для использования посредством или в соединении с системой выполнения команд, оборудованием, или устройством. Управляющая программа, находящаяся на считываемом компьютером носителе сигнала, может передаваться, используя любой соответствующий носитель, содержащий беспроводную связь, проводной кабель, оптоволоконный кабель, радиочастотный кабель и т.п. или любое их соответствующее сочетание.

Компьютерная управляющая программа для выполнения операций вариантов настоящего раскрытия может быть записана в любой комбинации одного или более языков программирования, в том числе, объектно-ориентированного языка программирования, такого как Java, Scala, Smalltalk, Eiffel, JADE, Emerald, C++, C#, VB. NET, Python и т.п., традиционных процедурных языков программирования, таких как язык программирования «C», Visual Basic, Fortran 2003, Perl, COBOL 2002, PHP, ABAP, языки динамического программирования, такие как Python, Ruby и Groovy, или другие языки программирования. Управляющая программа может выполниться полностью на компьютере пользователя, частично на компьютере пользователя, как автономный пакет программного обеспечения, частично на компьютере пользователя и частично на удаленном компьютере или полностью на удаленном компьютере или сервере. В последнем сценарии удаленный компьютер может соединяться с компьютером пользователя через любой тип сети, в том числе, через локальную сеть (LAN) или глобальную сеть (WAN) или может быть сделано соединение с внешним компьютером (например, через Интернет, используя Интернет-провайдера) или в облачной компьютерной среде или предложено как сервис, такой как Software as a Service (SaaS).

Дополнительно, представленный порядок обработки элементов или последовательностей или использование номеров, букв или других обозначений поэтому не предназначены ограничивать заявленные процессы и способы в любом порядке, за исключением того, что может быть определено формулой изобретения. Хотя представленное выше раскрытие рассматривается посредством различных примеров, которые на текущий момент считаются множеством полезных вариантов осуществления раскрытия, следует понимать, что такая детализация служит исключительно для этой цели и что добавленная формула изобретения не ограничивается раскрытыми вариантами осуществления, а, напротив, предназначена охватывать изменения и эквивалентные схемы, попадающие в рамки сущности и объема раскрытых вариантов осуществления. Например, хотя реализация различных компонентов, описанных выше, может быть осуществлена в аппаратном устройстве, она может также быть реализована только как программное решение, например, установкой на существующем сервере или мобильном устройстве.

Аналогично, следует понимать, что в предшествующем описании вариантов осуществления настоящего раскрытия различные признаки иногда группируются вместе в одном варианте осуществления, чертеже или их описании с целью оптимизации раскрытия для лучшего понимания одного или более различных вариантов осуществления. Этот способ раскрытия, однако, не должен интерпретироваться как отражение намерения, что заявленный предмет изобретения требует большего количества признаков, чем это явно указывается в каждом пункте формулы изобретения. Скорее заявленный предмет изобретения может заключаться менее чем во всех признаках единого раскрытого выше варианта осуществления.

1. Система для определения потенциально злонамеренного события в транспортном средстве, содержащая:

по меньшей мере одно запоминающее устройство, содержащее набор команд;

по меньшей мере один процессор, осуществляющий связь с указанным по меньшей мере одним запоминающим устройством; и

платформу связи, соединенную с сетью, причем при исполнении набора команд указанный по меньшей мере один процессор выполнен с возможностью вызывать выполнение системой:

получения информации в реальном времени, связанной с транспортным средством;

получения обученной модели определения вероятности, причем обученная модель определения вероятности формируется посредством обучения предварительной модели на основе одного или более архивных злонамеренных событий;

определения, на основе информации транспортного средства в реальном времени и обученной модели определения вероятности, вероятности возникновения злонамеренного события;

определения, превышает ли вероятность возникновения злонамеренного события порог вероятности;

определения, что существует потенциально злонамеренное событие в ответ на определение, что вероятность возникновения злонамеренного события превышает порог вероятности.

2. Система по п. 1, в которой информация в реальном времени, связанная с транспортным средством, содержит по меньшей мере одно из фактической траектории движения транспортного средства, текущего местоположения транспортного средства, звуковой информации внутри транспортного средства, видеоинформации внутри транспортного средства или информации о профиле водителя или пассажира, находящегося внутри транспортного средства.

3. Система по п. 2, в которой определение вероятности возникновения злонамеренного события основано по меньшей мере на одном из:

степени отклонения фактической траектории движения от заданной траектории движения;

степени пустынности текущего местоположения;

изменения текущего местоположения в пределах заданного промежутка времени;

громкости звука и/или одного или более ключевых слов, полученных из звуковой информации;

одного или более злонамеренных поступков и/или одного или более злонамеренных объектов, полученных из видеоинформации; или

того, соответствует ли информация о профиле водителя или пассажира зарегистрированной информации о профиле водителя или пассажира.

4. Система по п. 1 или 3, в которой информация в реальном времени, связанная с транспортным средством, содержит текущее время, причем определение вероятности возникновения злонамеренных событий дополнительно основано на том,

находится ли текущее время в пределах заданного промежутка времени.

5. Система по п. 1, в которой указанный по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью вызывать выполнение системой:

получения информации о заказе, связанной с транспортным средством, причем информация о заказе содержит время заказа, место отправления и место назначения согласно заказу, поведение пассажира при заказе, связанное с транспортным средством; и

определение вероятности возникновения злонамеренного события на основе информации о заказе и информации в реальном времени.

6. Система по любому из пп. 1-5, в которой указанный по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью вызывать выполнение системой:

одного или более вмешательств в ответ на определение, что вероятность возникновения злонамеренного события превышает порог вероятности.

7. Система по п. 6, в которой указанное одно или более вмешательств содержат по меньшей мере одно из:

посылки подсказки водителю или пассажиру, находящемуся внутри транспортного средства;

посылки предупреждения водителю или пассажиру, находящемуся внутри транспортного средства;

вызова водителя или пассажира, находящегося внутри транспортного средства;

посылки информации о помощи человеку, находящемуся около текущего местоположения транспортного средства; или

посылки информации о помощи правоохранительному органу.

8. Система по любому из пп. 1–7, в которой порог вероятности определяется на основе множества архивных злонамернных событий в соответствии с алгоритмом машинного обучения.