便携式电子设备及其操作方法与流程

1.本技术主要涉及终端技术领域，具体涉及终端设备与个人汽车的互联互通，尤其涉及一种便携终端设备及其控制方法和装置。


背景技术：

2.随着汽车工业的发展，汽车的成本大幅度降低，汽车保有量逐年上升。而移动设备，或称便携终端设备、智能终端、智能移动设备等，特别是手机，更是广为应用。在个人汽车中使用手机的可能性大幅度增加。然而，在驾驶过程中，使用手机很不方便，有重大的交通隐患。但是在开车过程中安全的使用移动终端变为一种趋势，比如导航、接听紧急的电话等。
3.统计表明，被调查人员中35％在驾驶时使用手机，并且手机主要用于接打电话、导航、短消息和各种社交应用。基于以上分析，智能终端上的车载模式应运而生。在用户选择进入车载模式后，智能终端会进行如下操作：自动打开免提功能；手机改为语音控制；自动开启手机导航；自动与车载终端连接(如果有车载终端)；自动连接蓝牙耳机(如果有蓝牙耳机)等等。这样就可以有效的降低道路安全隐患，并增强用户在驾车时对于智能移动设备的体验。


技术实现要素：

4.然而，上述已有技术存在以下缺陷：智能终端的车载模式需要手动接入和退出，智能终端的车载模式提供的功能有限，个人汽车没有与智能设备结合。
5.有鉴于此，为了克服上述一个或多个缺陷，本技术提供一种便携终端设备的控制方法、装置及相应的便携终端设备。
6.第一方面，本技术提供了一种便携式电子设备，包括：传感器；和控制器，被配置为控制所述传感器，获得所述便携式电子设备的运动信息以检测用户的臂部的至少一部分的运动，基于获得的运动信息将所述便携式电子设备切换为驾驶模式，以及启动所述便携式电子设备的多个功能中的与驾驶相关的至少一个功能，其中，所述运动信息包括所述便携式电子设备的加速度、速度和运动角度中的至少一者，其中，所述控制器被配置为：当所述便携式电子设备的运动角度在预设时间段期间至少预设次数达到预定角度范围时，将所述便携式电子设备切换为驾驶模式。
7.第二方面，本技术提供一种操作便携式电子设备的方法，所述方法包括：获得所述便携式电子设备的运动信息以检测用户的臂部的至少一部分的运动；基于获得的运动信息将所述便携式电子设备切换为驾驶模式；以及基于切换为驾驶模式，启动所述便携式电子设备的多个功能中的与驾驶相关的至少一个功能，其中，所述便携式电子设备的所述运动信息包括所述便携式电子设备的加速度、速度和运动角度中的至少一者，其中，将所述便携式电子设备切换为驾驶模式包括：当所述便携式电子设备的运动角度在预设时间段期间至少预设次数达到预定角度范围时，将所述便携式电子设备切换为驾驶模式。
8.第三方面，本技术提供了一种非暂时性的计算机可读的记录媒介，其上记录有用于执行上述方法的程序。
9.本技术提供的便携式电子设备及其操作方法及相应的非暂时性的计算机可读的记录媒介，简化了用户操作，增强了用户在驾车时对便携终端设备的体验。
附图说明
10.通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
11.图1示出了根据本技术实施例的便携终端设备的控制系统的示例性架构图；
12.图2示出了本技术提供的便携终端设备的控制方法的一个实施例的流程图；
13.图3示出了本技术提供的控制便携终端设备自动进入车载模式的一个实施例的流程图；
14.图4示出了当车辆在启动和刹车时，在水平前进方向上的加速度的变化曲线；
15.图5示出了当车辆在拐弯时，在水平拐弯方向上的加速度的变化曲线；
16.图6示出了根据本技术实施例的检测用户手腕移动轨迹的示意图；
17.图7示出了根据本技术实施例的集成有智能车钥匙功能的便携终端设备与车载系统的示意性交互图；
18.图8示意性示出了根据本技术实施例的针对左驾驶位车辆时的红外线检测示意图；
19.图9示意性示出了根据本技术实施例的针对右驾驶位车辆时的红外线检测示意图；
20.图10a
‑
图10c中示出了可能的三种危险标识；
21.图11示出了根据本技术实施例的危险提醒功能的一种示例性方法流程图；
22.图12示出了根据本技术实施例的节能提示功能的一种示例性方法流程图；
23.图13示出了正常情况下人的心率范围和酒后人的心率范围；
24.图14示出了女性酒后的心率范围和男性酒后的心率范围；
25.图15示出了正常情况下人体血压与饮酒60ml以上人体血压的对比示意图；
26.图16示出了根据本技术实施例的酒驾提醒功能的一种示例性方法流程图；
27.图17示出了根据本技术实施例的疲劳驾驶提醒功能的一种示例性方法流程图；
28.图18示出了根据本技术实施例的不专注驾驶提醒功能的一种示例性方法流程图；
29.图19示出了根据本技术实施例的亚健康驾驶提醒功能的一种示例性方法流程图；
30.图20示出了根据本技术实施例的情绪不稳定驾驶提醒功能的一种示例性方法流程图；
31.图21示出了根据本技术实施例的撞车报警功能的一种示例性方法流程图；
32.图22a
‑
图22b示出了刹车力度优良驾驶习惯和不良驾驶习惯的特征曲线对比图；
33.图23a
‑
图23b示出了加速力度优良驾驶习惯和不良驾驶习惯的特征曲线对比图；
34.图24a
‑
图24c示出了拐弯力度优良驾驶习惯和不良驾驶习惯的特征曲线对比图；
35.图25示出了根据本技术实施例的显示驾驶习惯统计结果的一个示例性屏幕截图；
36.图26示出了人体步行时各个坐标轴上加速度变化的曲线；
37.图27示出了本技术提供的控制便携终端设备自动退出车载模式的一个实施例的流程图；以及
38.图28示出了按照本技术的实施例的对便携终端设备进行控制的控制系统或装置的结构示意图。
具体实施方式
39.下面结合附图和实施例对本技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
40.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
41.在本技术的实施例中，通过判断便携终端设备的用户或持有者是否为驾驶员，控制该驾驶员的便携终端设备自动进入和/或退出车载模式。在一些实施例中，当便携终端设备处于车载模式中时，提供一些附加功能，以辅助优化驾驶员在驾驶过程中的各种行为，减少道路安全隐患，增强用户在驾车时对于便携终端设备的体验。
42.本技术的便携终端设备可以包括各种智能用户设备，例如包括但不限于智能手机、平板电脑、个人数字助理、智能可穿戴设备等等。智能可穿戴设备例如可以包括智能眼镜、智能手表、智能腕带等等。当同一用户拥有多个便携终端设备时，这些便携终端设备可以建立通信连接，以在相互之间传输数据和命令。不同的便携终端设备可以具有相同或不同的传感器，以采集各种各样的信息。例如，智能眼镜可以具有摄像头，以采集用户视线方向上的图像；而智能手表可以具有陀螺仪和三维加速度传感器，用于感测用户手腕的运动。在本技术的实施例中，当同一用户的多个便携终端设备建立通信连接时，其中一个设备可以充当主设备，其余设备可以充当辅设备或称关联设备。主设备例如可以是智能手机或智能手表。本领域技术人员可以理解，主设备也可以是其他智能终端。主设备可以根据其本地的传感器和/或一个或多个关联设备的远程传感器采集的信息进行相应的处理。换言之，主设备执行处理所需的信息可以来自其本地的传感器，也可以来自其关联设备的传感器。出于描述目的以及为了简洁起见，在接下来的讨论中，不对这些具体的便携终端设备进行区分，从主设备的角度来描述本技术的示例性实施例。但是应当理解，任何便携终端设备都可以充当主设备，并且主设备也可以在无需辅设备或关联设备的支持下完成各项处理功能。因此在下文的描述中，除非特别指明，便携终端设备一般指主设备。
43.请参考图1，其示出了根据本技术实施例的便携终端设备的控制系统的示例性架构图。
44.如图1所示，主设备100可以包括信息采集组件110和处理单元120。
45.在一些实施例中，信息采集组件110包括位于主设备100本地的传感器组件130。传感器组件130可以包括多种传感器，用于感测不同类型的信息。传感器组件130例如可以包括以下至少一项：陀螺仪131、三维加速度传感器132、摄像头133、拾音器134、红外线传感器135、生物传感器136、定位模块137、空气传感器138以及光线传感器139。
46.陀螺仪131是用高速回转体的动量矩敏感壳体相对惯性空间绕正交于自转轴的一个或二个轴的角运动检测装置。
47.三维加速度传感器132也可以称为加速度计，其可以用于检测三个方向上的加速度。例如，三维加速度传感器可以用来检测用户的行走运动。当用户位于车辆内时，三维加速度传感器可以用来检测车辆的加速度。
48.在一些实施例中，主设备100是可穿戴设备，例如智能手表或智能手环。当主设备100佩戴在用户的手腕上时，其可以利用陀螺仪131和三维加速度传感器132来感测用户手腕的圆弧运动，例如操作车辆方向盘时所做的运动。
49.摄像头133可以用于采集图像信息，包括静态图像和动态图像(也即视频)。取决于摄像头的位置，摄像头可以采集用户图像，例如用户的脸部图像；可以采集外界图像，例如车辆前方图像，车辆侧方图像，车辆空间内图像等。
50.拾音器134可以用于采集外界音频信息，例如车辆发动机的声音。
51.红外线传感器135可以用于采集外界辐射的红外线信息，例如车辆发动机的红外辐射信息。
52.生物传感器136是对生物物质敏感并将其物质浓度转换为电信号进行检测的仪器，其可以用于采集用户的各种人体生理参数信息。人体生理参数信息可以包含各种可以表征用户的生理状况的信息，例如可以包括但不限于心率、血压、血氧饱和度、体温、呼吸频率等。在一些实施例中，主设备100是可穿戴设备，例如智能手表或智能手环。当主设备100佩戴在用户的手腕上时，主设备上的生物传感器136贴合在所述用户的皮肤上以感测用户的各种生理参数。
53.定位模块137可以用于检测主设备的地理位置。定位模块137还可以进一步用于检测主设备的速度，例如通过采集主设备在一段时间内的位置信息，可以计算主设备的速度。在一些实施例中，定位模块137例如可以是全球卫星定位系统gps接收器。
54.空气传感器138可以用于感测用户周围的空气成分。在一些实施例中，空气传感器138例如可以是酒精传感器，其对空气中的酒精成分具有极高的灵敏度。
55.光线传感器139可以用于感测周围环境光线的变化。
56.除了上述传感器外，可选的或附加的，传感器组件130还可以包括其他类型的传感器。例如，传感器组件130还可以包括湿度传感器、大气压传感器等。湿度传感器可以用于感测周围环境的湿度，以用于例如确定天气状况。大气压传感器例如可以用于感测周围环境的大气压，以用于例如确定天气状况。
57.在一些实施例中，信息采集组件110还可以包括通信组件140。主设备100可以经由通信组件140与外部设备建立联系。例如，主设备100可以经由通信组件140与一个或多个辅设备或关联设备200建立通信连接。主设备100也可以经由通信组件140连接互联网，以访问各种服务器从其获取信息，例如通过互联网获取天气预报信息等。主设备100还可以经由通信组件140互联网以与其他用户终端设备通信。在一些实施例中，主设备100还可以经由通信组件140与车辆的车载系统建立通信，直接从其获取车辆运行状态信息。通信组件140例如可以包括蓝牙通信组件141，wifi通信组件142，蜂窝通信组件143，射频rfid通信组件144等。
58.主设备100的处理单元120用于根据信息采集组件110所采集的各种信息进行相应的处理。
59.在一些实施例中，处理单元120根据所采集的信息判断用户是否处于驾驶状态，以
及相应地控制主设备进入或退出车载模式。可选的或附加的，处理单元120还可以经由通信组件140控制所连接的辅设备或关联设备也进入或退出车载模式。
60.在一些实施例中，当主设备进入车载模式后，处理单元120还也可以根据设置信息启动一些附加功能。这些附加功能例如可以包括但不限于：危险提醒功能，节能提示功能，危险驾驶提醒功能，开灯提醒功能，撞车报警功能，驾车行为模式建议功能，超速检测功能，需求变化指引功能等。下文将结合流程图详细描述处理单元120所执行的各项功能。
61.可选的或附加的，主设备100还可以包括报警单元150和用户接口160。
62.报警单元150配置用于根据处理单元120提供的警报信息进行报警。报警单元150可以包括各种用户交互设备，例如，扬声器、显示器、振动器等，以便提供不同的报警方式。报警方式可以依用户喜好而定，包括但不限于可视、可听或可触方式，例如通过图像、文字、声音或震动等方式，本技术在此方面没有限制。
63.用户接口160可以配置用于与用户进行交互，例如用户可以通过用户接口160输入各种指令或命令。用户接口160例如可以包括，麦克风或拾音器、触控显示屏、生物特征识别装置(例如指纹输入、面部扫描输入等)。
64.应当理解，图1中以模块或单元的形式列出了主设备100中可以包括的各种硬件结构，并且按照功能的方式进行了大概划分，但是这种划分并不需要完全遵循。同一硬件可以同时实现多种功能。例如，拾音器既可以包括在传感器组件中采集声音信息，也可以包括在用户接口中接收用户的输入。又例如，显示屏既可以包括在报警单元中显示报警信息，也可以包括在用户接口中与用户进行交互。
65.本技术的主设备100可以是前面提到的各种便携终端设备。在一些实施例中，主设备100可以是各种可穿戴设备，包括但不限于头戴式设备、腕带式设备、智能手环、智能手表等。本领域技术人员可以根据需要将可穿戴设备设计成适合于穿戴以及适合于可穿戴设备的各种传感器进行感测工作的任何设备，本技术在此方面没有限制。
66.下面结合流程图来描述本技术的便携终端设备的控制方法。
67.图2示出了本技术提供的便携终端设备的控制方法的一个实施例的流程图。
68.如图2所示，在步骤210中，获取以下至少一项信息：用户的运动信息，车辆运行状态信息，以及周围环境信息。如在图1中所描述的，可以经由信息采集组件来获取上述信息。这些信息可以来自设备本地的传感器，也可以来自设备所连接的关联设备的远程传感器，还可以二者兼有。
69.接着，在步骤220中，基于所获取的信息，确定用户是否处于驾驶状态。根据所获取的信息的具体内容，可以采取相应的方法来确定用户是否处于驾驶状态。后面将结合几个具体实例来描述驾驶状态和非驾驶状态的确定。
70.最后，在步骤230中，响应于确定用户处于驾驶状态，控制便携终端设备进入车载模式；和/或响应于确定用户处于非驾驶状态，控制便携终端设备退出车载模式。
71.在图2所示的实施例中，便携终端设备可以根据采集的信息自动判断用户是否处于驾驶状态，以及相应地控制设备进入或退出车载模式。在一些实现中，便携终端设备可以与车辆的车载系统直接建立通信连接，例如通过蓝牙、wifi或rfid技术等。在这些实现中，便携终端设备可以从车载系统接收车辆运行状态信息，从而能够有效地区分用户的驾驶状态和非驾驶状态。在另一些实现中，便携终端设备不能与车载系统建立连接，此时需要获取
其他信息以进行区分。
72.区分驾驶状态和非驾驶状态主要包括两个方面：区分车上行为和车下行为；以及区分同在车上的驾驶员和乘客。
73.车上行为和车下行为有明显的区分点。通常在驾驶状态和非驾驶状态，用户存在不同的运动行为，其所佩戴的便携终端设备(例如智能手表或者智能腕带)感测动作的方法和强度是不同的。几个主要区别点包括:加速度大小和方向不同,加速度变化周期不同,有无操作方向盘的圆弧运动,有无行走运动等。
74.表1列出了通常情况下驾驶状态和非驾驶状态在用户运动行为上一些主要参数的区别：
[0075] 驾驶状态非驾驶状态加速度加速,减速,匀速无圆弧运动方向盘无行走运动无有
[0076]
表1
[0077]
表2列出了一些与驾驶状态近似的状态及其与驾驶状态在用户运动行为上的区别点：
[0078] 开车坐车运动行走运动无无有圆弧运动有无有/无水平加速度有，变化大有，变化大有，变化小
[0079]
表2
[0080]
从表2可以看出，在区分驾驶员和乘客时，通常情况下，乘客除掉不驾驶外，其他的动作和环境与驾驶员是完全相同的，因此可以通过对方向盘操作所产生的圆弧运动来区分驾驶员和乘客。
[0081]
从上述分析可知，通过检测加速度，圆弧运动，可选的还检测行走运动，可以有效区分驾驶状态和非驾驶状态,并且可以有效区分类似驾驶状态的非驾驶状态。
[0082]
图3示出了本技术提供的控制便携终端设备自动进入车载模式的一个实施例的流程图。
[0083]
如图3所示，在步骤310中，终端设备可以尝试与车辆的车载系统建立通信连接。例如，当用户携带终端设备进入车辆中时，终端设备可以经由蓝牙、wifi等通信方式与车载系统连接。
[0084]
接着，在步骤320中，判断终端设备是否能与车载系统匹配。该步骤通过匹配判断，也即身份认证，可以判断终端设备的用户是否是该车辆的驾驶员。
[0085]
若匹配，则在步骤330中，终端设备可以接收车载系统发送的车辆运行状态信息。车辆运行状态信息可以包括车辆运行的各种状况信息，例如可以包括但不限于：平均车速、瞬时车速、累计里程、平均油耗、瞬时油耗、以及发动机、制动系统、电源系统、灯光系统等的工作状况。
[0086]
继而在步骤340中，可以直接基于车辆运行状态信息来判断车辆是否正在运行。最后，在步骤390中，响应于确定车辆正在运行，控制终端设备进入车载模式。若根据车辆运行
状态信息判断车辆尚未运行，则可以返回步骤330，继续接收车载系统发送的车辆运行状态信息并继而做出判断。
[0087]
当终端设备不能与汽车的车载系统建立通信连接，或者建立连接后匹配验证未通过，此时可以通过用户的行为或运动信息来判断用户是否处于驾驶状态。具体的，可以结合用户的加速度情况和是否存在圆弧运动来进行判断。
[0088]
当用户携带便携终端设备坐在车辆内，便携终端设备的陀螺仪和三维加速度传感器可以感测车辆不同方向的加速度变化。不防假设z轴为垂直方向，x、y轴为水平方向，其中x轴为拐弯方向，y轴为前进方向。当车辆在启动、刹车和转弯时，可以感测到水平方向上的加速度会有相应的变化。
[0089]
图4示出了当车辆在启动和刹车时，在水平前进方向(例如y轴)上的加速度的变化曲线。如图4所示，横坐标为采样时间点，纵坐标为检测的y轴上的加速度值。当车辆启动时，y轴方向上存在正向的加速度波峰410；当车辆刹车时，y轴方向上存在负向的加速度波谷420。
[0090]
图5示出了当车辆在拐弯时，在水平拐弯方向(例如x轴)上的加速度的变化曲线。同样，横坐标为采样时间点，纵坐标为检测的x轴上的加速度值。如图5所示，当车辆右拐弯时，x轴方向上存在正向的加速度波峰510；当车辆左拐弯时，x轴方向上存在负向的加速度波谷520。
[0091]
统计表明，根据车辆的行驶速度变化，通常车辆在启动和刹车时，其前进轴(例如y轴)加速度值为1.5g～6g，其中g为重力加速度。因此，可以设置或预定一个水平加速度阈值，例如1.5g。当水平方向上的加速度变化很大，例如超过该水平加速度阈值，则可以认为车辆已启动或已运行。可选的或附加的，还可以获取垂直方向上的加速度，若垂直方向上的加速度变化很小，则可以进一步确定用户位于运行中或已启动的车辆中。可选的或附加的，还可以通过判断加速和/或减速变化不存在周期性来进一步确定用户位于运行中或已启动的车辆中。
[0092]
用户加速度的判断只能区分车上行为和车下行为，为了进一步区分驾驶员和乘客，还需要判断用户手腕是否存在圆弧运动。
[0093]
用户驾驶车辆时会操作车辆方向盘进行一定的圆弧运动。佩戴在用户手腕上的智能可穿戴设备(例如智能手表、智能腕带等)可以利用陀螺仪和方向传感器或三维加速度传感器来感测用户手腕的运动。
[0094]
图6示出了根据本技术实施例的检测用户手腕移动轨迹的示意图。通常在刚启动车辆时，用户会操作方向盘进行顺时针或逆时针的圆弧运动，并且运动角度会达到一定范围。可选的或附加的，为了确保检测的准确度，可以设置检测到这种圆弧运动的次数，例如2次或3次或其他数值。因此，在一些实现中，可以设定用户手腕存在圆弧运动的条件例如可以是：圆弧运动的运动角度至少n次达到预定角度范围，其中n是正整数。在图6所示的示意图中，方向盘摆正时的角度为0。因此，对于顺时针圆弧运动而言，其预定角度范围例如可以是30
°
～90
°
，对应图6中的阴影区域610；对于逆时针圆弧运动而言，其预定角度范围例如可以是
‑
30
°
～
‑
90
°
，对应图6中的阴影区域620。n可以系统默认也可以通过用户修改设置。n例如可以设置为2、3或其他数值。
[0095]
返回图3，当终端设备不能与汽车的车载系统建立通信连接，或者建立连接后匹配
验证未通过时，在步骤350中，获取用户的加速度。继而在步骤360中，判断用户在水平方向上的加速度是否超出预定水平加速度阈值。
[0096]
若确定用户的水平加速度超过预定水平加速度阈值，也即确定用户位于运行中或已启动的车辆内，则在步骤370中，获取用户手腕的圆弧运动信息，以便判断用户是否为车辆内的驾驶员。
[0097]
在步骤380中，判断用户手腕是否存在操作方向盘的圆弧运动。在一些实现中，存在圆弧运动的条件例如可以是：圆弧运动的运动角度至少n次达到预定角度范围，其中n是正整数。
[0098]
若水平方向上的加速度超出预定水平加速度阈值并且用户手腕存在圆弧运动，也即满足第一驾驶条件时，则可以确定该用户处于驾驶状态。继而，在步骤390中，响应于确定用户处于驾驶状态，控制终端设备进入车载模式。
[0099]
若水平方向上的加速度未超过预定水平加速度阈值，或者用户手腕不存在圆弧运动，则方法返回到步骤350，继续检测用户的运动信息并进行判断。
[0100]
图3的实施例示出了分别通过用户的运动信息和车辆运行状态信息来确定用户是否处于驾驶状态。
[0101]
关于获取车辆运行状态信息，除了采用前面提到的蓝牙或wifi等通信方式与车载系统建立通信连接，在一些实施例中，可以在便携终端设备上集成智能车钥匙的功能，从而可以由汽车主动地在车辆运行状态变化时将信息实时推送给便携终端设备。
[0102]
在现有技术中，智能车钥匙通常是通过rfid射频识别技术与车载系统建立通信，从而控制车辆的开启。因此，当便携终端设备集成有智能车钥匙功能时，终端设备可以增加相应的通信组件，例如图1中示出的射频rfid通信组件144，也可以称为射频收发模块144。此外，处理单元120还可以增加相应的加密模块。本领域技术人员可以理解，取决于智能车钥匙的实现技术(例如，包括但不限于rfid技术)，便携终端设备可以集成相应的硬件结构以及配置相应的软件程序以实现智能车钥匙的功能。
[0103]
图7示出了根据本技术实施例的集成有智能车钥匙功能的便携终端设备与车载系统的示意性交互图。
[0104]
如图7所示，便携终端设备710的射频收发模块可以分为高频发射模块711和低频接收模块713，便携终端设备710中还包括加密模块712。高频发射模块711可以进行高频信号发射，例如433mhz；低频接收模块713可以进行低频信号接收，例如125khz；加密模块712可以对高频发射模块711所发射的信号进行加密和编码，对低频接收模块713所接收的信号进行解密和解码。
[0105]
加密模块712所使用的算法例如是keeloq算法。因此，便携终端设备710中可以预先设置keeloq算法所需的信息，例如制造商代码(manufacture’s code)，序号(serial number)和编码密码(encryption key)。这些信息例如可以在用户购买车辆时由汽车生产厂商提供并置入。同时，汽车生产厂商还需提供收发的射频高低频点，以对便携终端设备进行设置。
[0106]
便携终端设备710上还可以配置相应的智能车钥匙应用app。该应用例如可以提供现有的智能车钥匙的硬键功能，从而完成智能车钥匙的开车门、锁车门、开后备箱等操作。可选的或附加的，对于某些汽车，例如高级汽车，该应用还可以授权一些高级功能，例如包
括但不限于：开车窗、远距离启动发动机热车、远距离开启空调等。
[0107]
汽车的车载系统720相应地包括高频接收模块721，用于接收智能车钥匙或集成有智能车钥匙功能的便携终端设备710发送的高频信号；低频发射模块723，用于向智能车钥匙或集成有智能车钥匙功能的便携终端设备710发送低频信号。车载系统720还包括微控制器722，其中包含有加密模块，例如keeloq模块。加密模块可以对高频接收模块721所接收的信号进行解密和解码，对低频发射模块713所发射的信号进行加密和编码。
[0108]
车载系统720还可以包括指令执行模块724和各种具体执行的汽车硬件725。指令执行模块724用于接收微控制器722发出的指令并控制相应的汽车硬件725执行动作。例如，控制汽车车门锁开启或关闭，控制车窗降下或升起，等等。
[0109]
当集成有智能车钥匙功能的便携终端设备710需要与车载系统720建立通信时，终端设备710中的加密模块712对待发送的信息进行加密和编码，并通过高频发射模块711发送给车载系统。待发送的信息例如可以包括前面提到的制造商代码和序号，还可以包括控制指令，诸如车门解锁。待发送的信息可以使用预置的编码密码进行加密编码。这些信息同时也表明了终端设备的身份，也可以称为标识信息。当采用keeloq算法时，发送的信息可以称为高频keeloq报文。
[0110]
车载系统720通过高频接收模块721接收终端设备710发送的信息，在微控制器722中利用加密模块对信息进行解密和解码，以及对接收信息中的标识信息进行匹配验证。当匹配验证成功时，也即身份认证通过时，微控制器722将接收信息中的控制指令发送给对应的指令执行模块724，后者根据指令控制相应的汽车硬件725执行动作。另一方面，当匹配验证成功时，微控制器722控制低频发射模块723向终端设备710发送低频编码报文，该报文中可以包含车辆运行状态信息。
[0111]
终端设备710通过低频接收模块713接收车载系统720发送的低频编码报文，通过加密模块712对低频编码报文进行解密和解码，获取其中的车辆运行状态信息。由此，便携终端710的处理单元可以基于获取的车辆运行状态信息来判断车辆是否已启动或已运行。
[0112]
在上述实施例中，由于只有驾驶员的便携终端设备才能与车辆进行匹配，所以当匹配成功时，可以判断用户为驾驶员。匹配完成后，车辆的车载系统可以将车辆行驶状态实时地发送给便携终端设备。终端设备可以按照车辆的运行状态信息实时地进入或者退出车载模式。另一方面，将便携终端设备，尤其是可穿戴设备，例如智能手表或智能腕带作为车钥匙，不容易遗忘携带。此外，在此实施例中，使用rfid射频识别技术，车载系统与便携终端设备完成匹配并完成解锁汽车的功能，车载系统无需更改。
[0113]
在另一些实施例中，当便携终端设备集成有智能车钥匙功能时，可以将其进一步融入到汽车的安全方案中。例如，在一种实现中，只有用户同时携带车钥匙与便携终端设备时，才能解锁汽车并开启发动机。
[0114]
在这种实现中，汽车车载系统的微控制器722需要匹配两组匹配数据，一个是来自智能车钥匙的高频keeloq报文，一个是来自便携终端设备的高频keeloq报文。当二者都匹配正确时，智能车钥匙才可以使用各种功能，否则智能车钥匙无效。
[0115]
上述实现的优势在于便携终端设备作为车的第二把钥匙，不容易遗忘携带。目前的汽车安全方案中，当丢失一把车钥匙时，就需要同时废弃另一把，重新制造智能车钥匙。智能车钥匙非常昂贵，成本通常高于一般的便携终端设备。而在上述汽车安全方案中，便携
终端设备作为汽车的第二把钥匙，丢失一把智能车钥匙不会有安全隐患。
[0116]
前面描述了分别通过用户的运动信息和车辆运行状态信息来确定用户是否处于驾驶状态。在一些实施例中，还可以使用周围环境信息来独立地或辅助地判断用户是否处于驾驶状态。
[0117]
在一种实现中，周围环境信息可以包括用户周围空间图像信息。周围空间图像信息例如可以通过便携终端设备和/或其关联设备的摄像头来采集。例如，当用户进入车辆内时，可以通过头戴式设备(作为关联设备)，诸如智能眼镜，来采集周围空间的图像信息，并将其传递给作为主设备的便携终端设备(例如，智能手表或智能手机)。
[0118]
主设备的处理单元可以分析图像信息，确定是否满足第二驾驶条件。若图像信息指示满足第二驾驶条件，则确定用户处于驾驶状态，否则确定用户处于非驾驶状态。第二驾驶条件例如可以包括：用户所处空间为车辆内，方向盘位于用户身体或视线正前方，并且车辆相对于车辆外环境存在移动。当检测到用户进入的空间为汽车，并且检测到方向盘在视线正前方时，可以认为用户进入车内并且为驾驶员。进一步地，当检测到车辆相对于外界事物有移动时，可以认为车辆启动。此时，可以控制用户的便携终端设备，可选的还控制其关联设备都进入车载模式。
[0119]
在另一种实现中，周围环境信息可以包括车辆发动机的红外线信息。红外线信息可以在确定发动机启动后才开始感测。例如，可以通过便携终端设备的拾音器来采集周围环境的声音，检测其中是否包含发动机启动的声音并且确定其相对于便携终端设备的方位。若检测到发送机的声音并且位于便携终端设备的前方，则可以启用红外线检测，也即开始感测红外线信息。若检测到发动机的声音并且位于便携终端设备的后方，则不使用红外线检测。若没有检测到发动机的声音，则不使用红外线检测。
[0120]
当启用红外线检测时，可以激活便携终端设备的红外线传感器(例如图1中的红外线传感器135)。
[0121]
便携终端设备的处理单元可以基于红外线传感器所感测的红外线信息来确定用户是否处于驾驶状态。具体的，处理单元根据所处地区的驾驶规则，判断红外线信息是否满足第三驾驶条件，若满足，则确定用户处于驾驶状态，否则确定用户处于非驾驶状态。取决于不同地区的驾驶规则，例如左驾驶或者右驾驶，红外线信息来源的方位会有不同。在一些实施例中，第三驾驶条件包括：针对左驾驶位车辆，红外线信息来源于用户的右前方预定范围，并且红外线的强度变化符合预定条件；针对右驾驶位车辆，红外线信息来源于用户的左前方预定范围，并且红外线的强度变化符合预定条件。
[0122]
图8示意性示出了根据本技术实施例的针对左驾驶位车辆时的红外线检测示意图。在图8的示例中，便携终端设备810为智能手表，其可能佩戴在用户的左手或右手上。
[0123]
对于汽车为左驾驶位，用户作为驾驶员时就坐于车辆前排左边的位置820，此时发动机830位于用户的右前方，因此可以检测用户右前方预定范围，例如距离智能手表0.5m～1.5m，角度为0
°
～90
°
的圆弧范围中的红外线变化。当开始启动车辆时，发动机的温度会由低到高变化，从而辐射的红外线的强度也会发生相应变化。如果感测到的红外线的强度变化符合预定条件，则可以判断用户为驾驶员并已启动车辆。预定条件例如可以是红外线的强度在预定时间内逐渐变强，并最后稳定在预定强度，例如80℃～90℃之间，由此可以判断车辆已经启动，继而确定用户处于驾驶状态。
[0124]
图9示意性示出了根据本技术实施例的针对右驾驶位车辆时的红外线检测示意图。在图9的示例中，便携终端设备910为智能手表，其可能佩戴在用户的左手或右手上。
[0125]
对于汽车为右驾驶位，用户作为驾驶员时就坐于车辆前排右边的位置920，此时发动机930位于用户的左前方，因此可以检测用户左前方预定范围，例如距离智能手表0.5m～1.5m，角度为0
°
～90
°
的圆弧范围中的红外线变化。当开始启动车辆时，发动机的温度会由低到高变化，从而辐射的红外线的强度也会发生相应变化。如果感测到的红外线的强度变化符合预定条件，则可以判断用户为驾驶员并已启动车辆。预定条件与前面一样，例如可以是红外线的强度在预定时间内逐渐变强，并最后稳定在预定强度，例如80℃～90℃之间，由此可以判断车辆已经启动，继而确定用户处于驾驶状态。
[0126]
上述红外线检测方案中基于红外线的方位来确定用户是否为驾驶员，接着基于红外线的强度变化来判断车辆是否启动，由此确定用户是否处于驾驶状态。
[0127]
由于有些车辆的发动机设置在车辆后部，例如电动车，因此对于这种车辆不能单独使用红外线检测方案。在一些实现中，红外线检测方案可以作为其他用户驾驶状态检测方案的补充。
[0128]
上面描述了区分用户的驾驶状态和非驾驶状态的各种方案，在一些实现中，针对便携终端设备的检测或判断结果，用户对于其中不正确的结果可以进行人工纠正。终端设备接受人工纠正并进行机器学习，在经过多次纠正后可能达到较高的准确度。机器学习的方法可以采用各种现有技术中已知或未来开发的技术，本技术在此方面没有限制，此处省略其描述。
[0129]
当便携终端设备处于车载模式时，其可以执行一些相应的功能，例如自动打开免提功能，自动切换为语音控制，自动开启导航功能，自动连接车载系统，自动连接蓝牙耳机等。当便携终端设备为智能手表时，响应于进入车载模式，智能手表可以在其显示屏上显示类似于车辆仪表盘的界面，例如包括行驶速度信息、转速信息、时间信息等，同时自动切换到语音控制。
[0130]
在本技术的一些实施例中，当便携终端设备处于车载模式时，除了上述已知的功能外，还可以提供一些附加的功能以丰富用户体验，增强驾驶安全性。具体的，当便携终端设备进入车载模式后，无论是手动控制进入还是自动控制进入，便携终端设备可以根据设置信息启动以下至少一项功能：危险提醒功能，节能提示功能，危险驾驶提醒功能，开灯提醒功能，撞车报警功能，驾车行为模式建议功能，超速检测功能，以及需求变化指引功能。用户针对这些功能可以根据自己的使用习惯选择是否开启，例如在设置信息中进行设置。下面将针对每项功能逐一进行描述。
[0131]
危险提醒功能
[0132]
在一些实施例中，当启动危险提醒功能时，便携终端设备可以通过车辆前方图像信息来判断是否存在危险。车辆前方的图像信息可以由主设备采集，也可以由关联设备采集并传送给主设备。例如，主设备为智能手机时，用户可以使用车载手机座将智能手机固定在前窗，可以是悬挂式或者是支架固定式，只要保证智能手机的背向摄像头对着前挡风玻璃，垂直于地面并且未被覆盖。这样，智能手机可以采集车辆前方的图像信息。又例如，主设备为智能手表时，其可以通过关联设备，例如智能眼镜一类的头戴式设备来采集车辆前方的图像信息。所采集的信息可以传送给智能手表进行处理。
[0133]
在这些实施例中，危险主要包括各种危险路况，例如放置在路上的危险标识，包括安全三脚架标志，施工标志等。图10a
‑
图10c中示出了可能的三种危险标识。图10a和图10b为安全三脚架标志，图10c为施工标志。在一些实现中，便携终端设备始终采集车辆前方图像信息，检测图像信息中是否包含这些危险标识，以及响应于检测到危险标识，提供警报信息。在一些实施方式中，警报信息可以依用户喜好而定。例如，报警方式可以包括但不限于视觉、听觉和触觉方式。报警的内容可以包括图像、文字、声音或其组合等。
[0134]
危险还可以包括闯红灯的行人。对于行人，由于一般的事故是发生在十字路口行人闯红灯的情况下，因此，在一些实施例中，为了减少便携终端设备的耗电，可以仅在检测到车辆有启动加速度时才检测图像信息中是否包含人员，诸如闯红灯的行人。响应于检测到人员，便携终端设备可以提供警报信息。
[0135]
各种危险标识与人员的检测可以通过图像对比来实现。图像对比的基本原理是将获取的图像与预先存储的参考图像进行比对，以判断二者之间的相似度，从而检测是否存在预定对象。针对图像比对，现有技术中已经存在一些图像比对软件或称为工具痕迹图像自动识别软件，这些软件是专用于图像比对的功能性软件，其例如采用成熟的图像直线检测算法和图像匹配技术，利用图像的形状特征、纹理特征对图像进行比较，并根据这些统计特征，对图像之间的相似度做出评价。本技术可以使用各种图像对比技术来实现，本技术在此方面没有限制，此处不再赘述。
[0136]
图11示出了根据本技术实施例的危险提醒功能的一种示例性方法流程图。
[0137]
如图11所示，在步骤1101中，便携终端设备进入车载模式。
[0138]
根据设置信息，若用户选择进入车载模式后询问用户是否开启危险提醒功能，则在步骤1102中，通过语音询问用户是否打开危险提醒功能。响应于用户选择是，方法前进到步骤1103，启动危险标识检测功能，同时进行车辆前方图像信息的获取。响应于用户选择否，方法直接跳至步骤1113结束。
[0139]
根据设置信息，若用户选择进入车载模式后始终开启危险提醒功能，则方法可以直接前进到步骤1103。
[0140]
在一些实施例中，为了减少便携终端设备的耗电，可以仅在检测到车辆有启动加速度时才检测图像信息中是否包含人员，诸如闯红灯的行人。因此，可选的，在步骤1104中，确定车辆是否存在启动的前向加速度。启动的前向加速度例如可以通过便携终端设备的三维加速度传感器来感测。参考前面图4示出了车辆启动时水平前进方向上的加速度变化曲线。因此，可以类似地通过水平加速度阈值来进行判断。
[0141]
当确定不存在启动的前向加速度时，方法前进到步骤1105，也即通过图像比对来识别或检测车辆前方的图像信息中是否包含危险标识。当确定存在启动的前向加速度时，在步骤1106中，同时启动人员检测功能。因此，在步骤1107中，通过图像比对，不仅进行危险标识比对，还进行人形比对，例如闯红灯的行人。
[0142]
接着，在步骤1108中，根据图像比对结果判断比对物与系统预设置的是否相似。若相似，则在步骤1109中，判定有危险可能发生，通过便携终端设备提供报警信息。例如，可以通过智能手表实时振动或者语音提醒用户，避免用户意识不到危险，减少事故的发生。
[0143]
为了节省终端设备的耗电，可以在车辆平稳行驶后，关闭人员检测功能。例如，在步骤1110中，可以响应于车辆的前向加速度低于预定运行时加速度阈值，例如减为0，关闭
人员检测功能。
[0144]
接着，在步骤1111中，检测车辆的速度是否减为0，也即车辆是否停止。若车辆停止，则返回步骤1104，重新开始判断是否存在启动的前向加速度；否则持续检测车辆的速度。
[0145]
另外，任何时候便携终端设备退出车载模式(步骤1112)，该方法流程都结束(步骤1113)。
[0146]
节能提示功能
[0147]
在一些实施例中，当启动节能提示功能时，便携终端设备可以在车辆停止超过一定时间时，提醒用户关闭发动机。
[0148]
图12示出了根据本技术实施例的节能提示功能的一种示例性方法流程图。
[0149]
如图12所示，在步骤1201中，便携终端设备进入车载模式。
[0150]
根据设置信息，若用户选择进入车载模式后询问用户是否开启节能提示功能，则在步骤1202中，通过语音询问用户是否打开节能提示功能。响应于用户选择是，方法前进到步骤1203。响应于用户选择否，方法直接跳至步骤1210结束。
[0151]
在一些实施例中，车辆的停止状态可以通过便携终端设备的定位模块来判断。因此，在步骤1203中，判断定位模块(例如gps接收器)是否已启动。如果没有启动，则在步骤1204中，自动启动定位模块，例如打开gps接收器。如果已经启动，则直接跳至步骤1205。
[0152]
在步骤1205中，根据定位模块采集的信息判断车辆是否处于停止状态。例如，定位模块可以采集车辆随时间的位置变化。当位置变化信息表明车辆在一段时间内位置变化低于预定位移阈值时，可以确定车辆处于停止状态。
[0153]
由于用户可能存在临时停车行为，在短时间内可能会重新行驶。因此，在一些实施例中，仅当车辆处于停止状态超过预定时间阈值，才提醒用户关闭发动机。此时，响应于步骤1205中确定车辆处于停止状态，在步骤1206中，启动预先设置的节能定时器。节能定时器设置成预定时间阈值，例如5分钟。
[0154]
在步骤1207中，判断在定时器超时之前车辆的位置是否发生变化。若发生变化，则返回到步骤1205，重新判断车辆是否停止。若没有变化，则在定时器超时时，在步骤1208中，提醒用户关闭发动机，例如可以通过语音进行提醒。
[0155]
同样地，任何时候便携终端设备退出车载模式(步骤1209)，该方法流程都结束(步骤1210)。
[0156]
危险驾驶提醒功能
[0157]
在一些实施例中，当启动危险驾驶提醒功能时，便携终端设备可以获取用户的各种人体参数，基于这些人体参数来确定用户是否存在危险驾驶行为，以及响应于确定用户存在危险驾驶行为，提供相应的警报信息。
[0158]
取决于不同类型的危险驾驶行为，在进行判定时需要不同的人体参数信息，有些危险驾驶行为还需要一些附加信息进行辅助判定。以下针对不同类型的危险驾驶行为分别进行描述。
[0159]
酒驾
[0160]
在一些实施例中，危险驾驶行为包括酒驾。用户在酗酒后，有可能无意识的去驾车，此时有必要对用户进行提醒，减少酒驾的可能性。医学界将酗酒定义为：一次喝5瓶或5
瓶以上啤酒，或者，血液中的酒精含量达到或高于80mg/ml。由于大量酒精会杀死大脑神经细胞，所以酗酒驾驶是非常危险的。
[0161]
在一些实现中，是否有酒驾的情况由空气传感器首先判断，然后是否为驾驶者饮酒由驾驶者的人体参数中的三种生理指标统计后判断得出，这三种生理指标例如分别是心率、血压和血氧饱和度。若在设置信息中选择该功能常开，则将会在进入车载模式后自动打开酒驾提醒功能。例如，便携终端设备在进入车载模式后，自动打开空气传感器以感测用户周围的空气成分。当检测到有酒精成分时，例如超于预定酒精阈值时，再启用其他检测传感器，用于感测用户的上述三种生理指标。如果未检测到酒精成分，或者酒精成分低于预定酒精阈值，则可以自动关闭该酒驾提醒功能，以节省功耗。
[0162]
人们饮酒后，人体的一些生理参数会发生变化。基于这些变化可以判断驾驶员是否饮酒。
[0163]
图13示出了正常情况下人的心率范围和酒后人的心率范围。从图13可以看出，正常情况下，人的心率在60～80次/分，按人口平均为75次/分；酒后的心率在120～160次/分，按人口平均为150次/分。按照统计的数据可以得出，一般情况酒后的心率大约为正常心率的两倍。
[0164]
图14示出了女性酒后的心率范围和男性酒后的心率范围。从图14可以看出，男性与女性对酒精的敏感度不同，女性酒后的心率范围为137～160次/分，男性酒后的心率范围为120～146次/分。
[0165]
由于不同的用户正常情况下的心率不同，因此在一些实施例中，可以首先实时监测用户的心率，将数据上传至云端服务器。云端服务器可以统计出该用户的正常心率范围。在统计中，对于特殊情况的心率予以排除，例如酒后、运动后等。然后，考虑到一般情况下酒后的心率大约为正常心率的两倍，并且男性与女性对于酒精的敏感度不同，结合用户自身的正常心率，云端服务器可以给出酗酒的参考值，以判断用户是否心率超标。例如，酒驾心率指标可以设置为正常值的180％。当心率高于该酒驾心率指标时，判定该用户的心率超标。
[0166]
饮酒情况下人体的血压也会发生变化。图15示出了正常情况下人体血压与饮酒60ml以上人体血压的对比示意图。从图15可以看出，正常情况下，收缩压为90～140mmhg，舒张压为60～90mmhg；饮酒60ml后，收缩压为97～146mmhg，舒张压为65～94mmhg。按照统计的数据可以得出，一般情况下，酒后的舒张压比正常情况高4mmhg左右，收缩压比正常情况高6mmhg左右。
[0167]
同样的，由于不同的用户正常情况下的血压不同，因此在一些实施例中，可以首先实时监测用户的血压，将数据上传至云端服务器。云端服务器可以统计出该用户的正常血压范围。在统计中，对于特殊情况的血压予以排除，例如刚起床未进食、运动后等。然后，考虑到一般情况下酒后的舒张压比正常情况高4mmhg左右，收缩压比正常情况高6mmhg左右，结合用户自身的正常血压值，云端服务器可以给出酗酒的血压参考值，以判断用户是否血压超标。例如，酒驾血压指标可以设置为：舒张压为正常值加4mmhg，收缩压为正常值加6mmhg。当血压高于该酒驾血压指标时，判断该用户的血压超标。
[0168]
饮酒情况下人体的血氧饱和度也会发生变化。正常人的血氧饱和度在90％左右，酒后的血氧饱和度因人有很大的差异。因此，在一些实施例中，首先实时检测用户的血氧饱
和度，将数据上传至云端服务器。云端服务器可以统计出该用户的正常血氧饱和度范围。然后，考虑到一般情况下酒后的血氧饱和度会下降20％左右，结合用户自身的正常血氧饱和度，云端服务器可以给出酗酒的参考值。例如，酒驾血氧指标可以设置为正常值的80％。当血氧饱和度低于酒驾血氧指标时，可以判断该用户的血氧饱和度超标。
[0169]
当云端服务器检测到以上三种指标同时超标时，可以确定用户有酗酒的行为，由于用户为驾驶员，因此存在酒驾的风险。此时，可以通过便携终端设备向用户提供警示信息。例如，可以通过智能手表的振动或者语音来提示用户酒驾的量刑与危害等以警示用户。
[0170]
此外，用户也可以在云端服务器上实时查询超标的检测记录，对于误检测的记录加以标注。云端服务器按照误检测标注调整各项指标的参考值，从而逐渐增加该功能的精确性。
[0171]
图16示出了根据本技术实施例的酒驾提醒功能的一种示例性方法流程图。
[0172]
如图16所示，在步骤1601中，便携终端设备进入车载模式。
[0173]
在步骤1602中，自动打开空气传感器以检测用户周围的空气成分。
[0174]
在步骤1603中，判断空气成分中是否存在酒精成分。例如，酒精成分是否超过预定酒精阈值。如果是，则在步骤1604中，启用其他检测传感器，例如各种生物传感器，以感测用户的三种生理指标：心率、血压和血氧饱和度。如果未检测到酒精成分，则方法可以直接结束(步骤1615)。
[0175]
启用生物传感器后，感测用户的三种生理指标。在步骤1605～步骤1610中，分别判断这三种生理指标是否超标，也即达到对应的酒驾指标。当这三种指标没有同时超标，只有其中之一或之二超标时，在步骤1611中，将此次测量的超标值记录为用户的异常值，并且提供特殊标记以供用户检索。当任一指标没有超标时，在步骤1612中，记录该未超标的测量值作为用户的正常值。当这三种指标同时超标时，在步骤1613中，可以确定用户存在酒驾行为。此时，通过便携终端设备向用户提供警示信息。例如，可以通过智能手表的振动或者语音来提示用户酒驾的量刑与危害等以警示用户。
[0176]
同样地，任何时候便携终端设备退出车载模式(步骤1614)，该方法流程都结束(步骤1615)。
[0177]
疲劳驾驶
[0178]
在一些实施例中，危险驾驶行为包括疲劳驾驶。驾驶员在长时间驾车或者睡眠质量低时容易在驾驶过程中发生打瞌睡的行为，特别是在高速公路上，往往是这种行为导致交通意外的发生。若在设置信息中选择该功能常开，则将会在进入车载模式后自动打开疲劳驾驶提醒功能。
[0179]
当用户疲劳走神时，可以通过一个或多个方面来检测用户是否为疲劳走神。
[0180]
相比于正常驾驶状态，用户在疲劳走神时可能会长时间不对方向盘进行操作。因此，在一些实现中，可以检测用户是否长时间不存在对方向盘操作的圆弧运动。与前面描述的进入车载模式时是否有圆弧运动的原理相同，可以通过佩戴在用户手腕上的智能可穿戴设备来感测用户的手腕运行轨迹，以判断是否存在圆弧运动。当长时间(例如3分钟)不存在顺时针或逆时针的圆弧运动时，可以判定用户存在疲劳走神的可能性。此时，可以开启其他监测方式获取用户的各种人体参数以进一步辅助判定。
[0181]
其他的监测方式例如可以包括感测血压和心率；感测脉搏信号；采集面部图像，分
析面部表情特征；采集眼睛图像分析眼睛状态，等等。
[0182]
在一些实现中，通过用户的血压和心率来辅助判断是否存在疲劳驾驶。血压和心率的判断与酒驾提醒功能类似。由于人在睡眠状态下血压与心率一般会下降正常水平的10％，因此结合用户平时记录的正常血压和心率，云端服务器可以给出疲劳驾驶的血压和心率参考值，以判断用户是否疲劳走神。例如，疲劳驾驶血压和心率指标都可以设置为正常值的92％。当检测到的血压和心率都低于对应的疲劳驾驶血压和心率指标时，判断该用户存在疲劳驾驶。
[0183]
在另一些实现中，通过脉搏信号的功率谱来辅助判断是否存在疲劳驾驶。可以通过传感器感测脉搏信号，使用welch算法对脉搏信号预处理，分段，并使用快速傅里叶变换fft计算平均功率谱。在判断中，提取脉搏信号功率谱上的第一主峰的峰值和/或峰值频率作为特征量，其通常范围为0～30hz。正常情况下，功率谱峰值(db)为50.56
±
1.13，峰值频率为0.8657
±
0.064；精神疲劳时，功率谱峰值(db)为28.22
±
1.37，峰值频率为0.930 7
±
0.064。通过脉搏信号的功率谱检测的成功率可以达到85％。
[0184]
在又一些实现中，可以通过用户的面部表情特征来辅助判断是否存在疲劳驾驶。用户可以使用车载手机座将智能手机固定在前窗，可以是悬挂式或者是支架固定式，保证手机的正向摄像头正对着用户的面部，使用智能手机的前向摄像头，获取面部表情图像。
[0185]
接着可以对面部表情图像进行分析，提取面部表情特征以判断用户是否疲劳走神，也即判断面部表情特征是否达到疲劳驾驶面部指标。
[0186]
通常，在疲劳走神时，面部表情会存在以下一项或多项特征，也即存在以下疲劳驾驶面部指标：
[0187]
眼睛张开程度：眼睛完全闭合超过一设定值(例如3秒)；
[0188]
眉头下垂程度：眉头有规律的下垂超过设定次数(例如3次)；
[0189]
嘴型弯曲程度：嘴型向下弯曲超过设定时间(例如10秒)；
[0190]
眼睛开合间隔：一段时间(例如1分钟)内眼睛闭合睁开间隔的时间长度的平均值超过设定时长(例如0.35秒)。统计表明，正常状态下，人一分钟内眼睛闭合睁开的平均间隔为0.2～0.3秒，达到0.5秒时容易发生事故。
[0191]
在另一些实现中，可以通过用户的眼睛状态来辅助判断是否存在疲劳驾驶。人在疲劳时容易发生打瞌睡现象，眼睛的状态最能反映瞌睡情况。因此，可以采集眼睛图像来分析眼睛状态。在一些实施例中，可以使用诸如智能眼镜之类的可穿戴设备来采集眼睛图像，以供主设备的处理单元进行分析处理。智能眼镜由于佩戴位置贴合眼睛，因此可以比较精确地获取眼睛状态。
[0192]
与分析面部表情特征时类似的，判断眼睛状态是否达到疲劳驾驶眼睛指标可以从以下一项或多项特征进行考虑：
[0193]
眼睛张开程度：眼睛完全闭合超过一设定值(例如3秒)；以及
[0194]
眼睛开合间隔：一段时间(例如1分钟)内眼睛闭合睁开间隔的时间长度的平均值超过设定时长(例如0.35秒)。
[0195]
当通过以上各种人体参数辅助判断，确定用户存在疲劳驾驶时，可以通过便携终端设备向用户提供警示信息。例如，可以通过智能手表的振动或者语音或警铃来提醒用户，或者播放适合的音乐为用户提神。
[0196]
图17示出了根据本技术实施例的疲劳驾驶提醒功能的一种示例性方法流程图。
[0197]
如图17所示，在步骤1701中，便携终端设备进入车载模式。
[0198]
根据设置信息，在步骤1702中，可以自动打开疲劳驾驶监测，启动疲劳驾驶提醒功能。
[0199]
在步骤1703中，判断用户手腕是否超过预定时间不存在圆弧运动。例如，当长时间(例如3分钟)不存在顺时针或逆时针的圆弧运动或者圆弧运动的运动角度没有达到预定范围时，可以判定用户存在疲劳走神的可能性。此时，在步骤1704中，可以按照用户预先设置的判断方法，开启其他的一种或多种辅助监测方式以进一步辅助判定。若用户存在圆弧运动，则返回步骤1703持续进行判断。
[0200]
当开启血压和心率辅助判断时，启动对应的传感器采集用户的血压和心率信息。在步骤1705中，判断血压和心率是否达到疲劳驾驶血压和心率指标。具体的，血压是否低于疲劳驾驶血压指标，以及心率是否低于疲劳驾驶心率指标。如果否，则返回步骤1703重新进行监测判断。如果是，则可以确定用户存在疲劳驾驶，继而在步骤1709中向用户提供警示信息。例如，可以通过智能手表的振动或者语音或警铃来提醒用户，或者播放适合的音乐为用户提神。
[0201]
当开启脉搏信号辅助判断时，启动对应的传感器采集用户的脉搏信息。在步骤1706中，判断脉搏信号的特征量是否达到疲劳驾驶脉搏指标。具体的，脉搏信号功率谱上第一主峰的峰值是否在预设值的疲劳功率区间范围内，和/或第一主峰的峰值频率是否在预设值的疲劳频率区间范围内。如果否，则返回步骤1703重新进行监测判断。如果是，则可以确定用户存在疲劳驾驶，继而在步骤1709中向用户提供警示信息。
[0202]
当开启面部表情辅助判断时，启动对应的传感器(例如智能手机的摄像头)采集用户的面部表情图像。在步骤1707中，通过分析面部表情图像，判断面部表情特征是否达到疲劳驾驶面部指标。具体的，可以考虑以下一项或多项特征或疲劳驾驶面部指标：眼睛张开程度，眉头下垂程度，嘴型弯曲程度，以及眼睛开合间隔。如果否，则返回步骤1703重新进行监测判断。如果是，则可以确定用户存在疲劳驾驶，继而在步骤1709中向用户提供警示信息。
[0203]
当开启眼睛状态辅助判断时，启动对应的传感器(例如智能眼镜的摄像头)采集用户的眼睛图像。在步骤1708中，通过分析眼睛图像，判断眼睛状态特征是否达到疲劳驾驶眼睛指标。具体的，可以考虑以下一项或多项疲劳驾驶眼睛指标：眼睛张开程度以及眼睛开合间隔。如果否，则返回步骤1703重新进行监测判断。如果是，则可以确定用户存在疲劳驾驶，继而在步骤1709中向用户提供警示信息。
[0204]
同样地，任何时候便携终端设备退出车载模式(步骤1710)，该方法流程都结束(步骤1711)。
[0205]
本领域技术人员可以理解，上述各种辅助判断手段也可以进行各种组合，可以在组合关系满足某种条件时，才确定用户存在疲劳驾驶。
[0206]
不专注驾驶
[0207]
在一些实施例中，危险驾驶行为包括不专注驾驶。驾驶员在驾车过程中容易被突然出现的事物转移注意力，导致事故发生。若在设置信息中选择该功能常开，则将会在进入车载模式后自动打开不专注驾驶提醒功能。
[0208]
当用户不专注驾驶时，其视线通常会转移到其他事物上，而不会停留在车辆前方
预定区域，尤其是前挡风玻璃位置处。因此，可以通过检测用户的视线方位是否超过设定时间不在预定区域来判断用户是否存在不专注驾驶行为。
[0209]
在一些实现中，可以通过采集用户的面部图像来确定用户的视线方位。用户可以使用车载手机座将智能手机固定在前窗，可以是悬挂式或者是支架固定式，保证手机的正向摄像头正对着用户的面部，使用智能手机的前向摄像头，获取用户的面部图像。
[0210]
接着可以对面部图像进行分析，获取用户的视线位置。分析例如可以包括确定瞳孔位置，计算深度，从而确定用户的视线焦点。当用户的视线焦点长时间(例如3秒)不在预定区域，例如车辆前挡风玻璃位置处时，可以确定用户存在不专注驾驶行为。可以采用现有技术中已知的或未来发展的各种技术来分析确定用户的视线位置，本技术在此方面没有限定。
[0211]
在另一些实现中，可以通过采集用户的眼睛图像来确定用户的视线方位。在这些实现中，可以使用诸如智能眼镜之类的可穿戴设备来采集眼睛图像，以供主设备的处理单元进行分析处理。智能眼镜由于佩戴位置贴合眼睛，因此可以获取比较精确的眼睛图像。对眼睛图像的分析处理和判断与前面的面部图像相同，此处不再赘述。
[0212]
附加的，为了排除一些类似不专注驾驶行为，例如倒车、入库等行为，可以同时监测车辆的前行车速。例如，当前行车速超过预定前行阈值(例如10km/h)时，才执行上文的不专注驾驶行为判断。因此，在这种实现中，当前行车速超过预定前行阈值，并且用户的视线焦点不在预定区域内超过预定时间时，才确定用户存在不专注驾驶行为。
[0213]
当通过以上判断确定用户存在不专注驾驶时，可以通过便携终端设备向用户提供警示信息。例如，可以通过智能手表的振动或者语音或警铃来吸引用户的注意力。
[0214]
图18示出了根据本技术实施例的不专注驾驶提醒功能的一种示例性方法流程图。
[0215]
如图18所示，在步骤1801中，便携终端设备进入车载模式。
[0216]
根据设置信息，在步骤1802中，可以自动打开不专注驾驶监测，启动不专注驾驶提醒功能。
[0217]
在步骤1803中，判断车辆的行驶速度是否超过预定前行阈值。例如，当行驶速度超过10km/h时，可以排除掉倒车、入库等混淆不专注驾驶的判断的行为。此时，在步骤1804中，可以按照用户预先设置的判断方法，开启一种或多种监测方式以进一步判定用户是否存在不专注驾驶行为。若车辆的行驶速度未超过预定前行阈值，则返回步骤1803持续进行判断。
[0218]
当开启面部图像判断时，启动对应的传感器(例如智能手机的摄像头)采集用户的面部图像。在步骤1805中，通过分析面部图像，确定用户的视线焦点。
[0219]
当开启眼睛图像判断时，启动对应的传感器(例如智能眼镜的摄像头)采集用户的眼睛图像。在步骤1806中，通过分析眼睛图像，确定用户的视线焦点。
[0220]
无论采用哪种图像进行判断，在确定用户的视线焦点后，接着在步骤1807中，判断用户的视线焦点不在预定区域，例如车辆前挡风玻璃位置处，是否超过预定时间。如果是，则可以确定用户存在不专注驾驶行为，继而在步骤1808中向用户提供警示信息。否则，返回步骤1807，对持续采集的图像继续进行判断。
[0221]
本领域技术人员可以理解，上述两种图像判断手段也可以组合使用，从而提高判断的准确性。
[0222]
同样地，任何时候便携终端设备退出车载模式(步骤1809)，该方法流程都结束(步
骤1810)。
[0223]
亚健康驾驶
[0224]
在一些实施例中，危险驾驶行为包括亚健康驾驶。某些交通意外的发生，是由于驾驶员在身体并不适合开车的情况下开车发生的。然而一般这种情况驾驶员本身并不一定知晓。若在设置信息中选择该功能常开，则将会在进入车载模式后自动打开亚健康驾驶提醒功能。
[0225]
用户身体的亚健康状态通常会反应在各种人体生理参数上，例如心率、血压、血氧饱和度等。因此，可以通过这些生理参数来判断用户是否处于亚健康状态。
[0226]
通过生理参数判断亚健康状态的原理与判断酒驾行为时类似，也即，人体生理参数存在一个健康范围，当生理参数落入该健康范围之外时，代表用户可能存在健康问题。具体的，心率存在健康心率范围，血压存在健康血压范围，血氧饱和度存在健康血氧范围。
[0227]
各项生理指标的健康范围可能因人而异。因此在一些实施例中，可以首先实时监测用户的各项生理指标，将数据上传至云端服务器。云端服务器可以统计出该用户的各项生理指标的正常范围，也即健康范围。在统计中，对于特殊情况的生理指标予以排除，例如酒后、运动后等。然后，通过比较当前测量的生理指标与其对应的健康范围，可以判断用户是否不适于驾驶。
[0228]
可选的或附加的，云端服务器还可以存储用户每年的体检报告，对于个性化的疾病进行重点关注。例如，某些慢性病(诸如高血压、心脏病等)在发病时不适于驾驶。
[0229]
高血压在发病时，人的注意力无法集中，会有手足麻木等症状。针对这种疾病，便携终端设备可以重点监测血压。云端服务器可以根据用户平常血压状态、体检报告的数据以及正常人的血压数据综合进行考虑，给出一个危险参考值。当血压高于该危险参考值时，可以认为用户处于亚健康状态，不适合驾驶。
[0230]
心脏病在发病时，会出现耳鸣、呼吸困难等症状，不适于驾车。针对这种疾病，便携终端设备可以重点监测心率。云端服务器可以根据用户平常心率、体检报告的数据以及正常人的心率数据综合进行考虑，给出一个危险参考值。当心率超出该危险参考值时，可以认为用户处于亚健康状态，不适合驾驶。
[0231]
当通过以上各种人体参数判断，确定用户存在亚健康状态时，可以通过便携终端设备向用户提供警示信息。例如，可以通过智能手表的振动或者语音或警铃来提醒用户。在一些情况下，当检测到用户健康状态极其不佳时，还可以自动联系预先设定的紧急联系人。
[0232]
图19示出了根据本技术实施例的亚健康驾驶提醒功能的一种示例性方法流程图。
[0233]
如图19所示，在步骤1901中，便携终端设备进入车载模式。
[0234]
根据设置信息，在步骤1902中，可以自动打开亚健康驾驶监测，启动亚健康驾驶提醒功能。继而，在步骤1903中，根据设置信息启动相应的生物传感器，以感测用户的三种生理指标，例如包括心率、血压和血氧饱和度。
[0235]
与前面酒驾监测类似，在步骤1904～步骤1909中，分别判断这三种生理指标是否落入对应的健康范围之外，也即达到对应的亚健康指标。当这三种指标没有同时超标，只有其中之一或之二超标时，在步骤1910中，将此次测量的超标值记录为用户的异常值，并且提供特殊标记以供用户检索。当任一指标没有超标时，在步骤1911中，记录该未超标的测量值作为用户的正常值。
[0236]
当这三种指标同时超标时，附加的，在步骤1912中，在云端服务器处可以结合用户的既有病史(体检报告1913)和平时的身体状态数据来综合判断。在步骤1914中，通过综合判断确定用户的身体是否处于亚健康状态，不适于驾车。如果是，则在步骤1915中，通过便携终端设备向用户提供警示信息。例如，可以通过智能手表的语音来提示用户当前身体状态不宜驾车。如果否，则方法直接结束(步骤1917)。
[0237]
同样地，任何时候便携终端设备退出车载模式(步骤1916)，该方法流程都结束(步骤1917)。
[0238]
情绪不稳定驾驶
[0239]
在一些实施例中，危险驾驶行为包括情绪不稳定驾驶。当驾驶员的情绪过于兴奋或者低落时，容易发生交通事故。若在设置信息中选择该功能常开，则将会在进入车载模式后自动打开情绪不稳定驾驶提醒功能。
[0240]
用户的情绪状态通常会反应在各种人体生理参数上，例如心率、血压、血氧饱和度等。因此，可以通过这些生理参数来判断用户情绪是否不稳定。
[0241]
通过生理参数判断情绪是否不稳定的原理与判断酒驾行为和亚健康状态时类似，也即，人体生理参数存在一个情绪稳定范围或平稳情绪范围，当生理参数落入该平稳情绪范围之外时，代表用户情绪可能存在波动。具体的，心率存在情绪稳定心率范围，血压存在情绪稳定血压范围，血氧饱和度存在情绪稳定血氧范围。
[0242]
各项生理指标的平稳情绪范围可能因人而异。因此在一些实施例中，可以首先实时监测用户的各项生理指标，将数据上传至云端服务器。云端服务器可以统计出该用户的各项生理指标的正常范围，也即情绪稳定范围。在统计中，对于特殊情况的生理指标予以排除，例如情绪兴奋、情绪低落等。然后，通过比较当前测量的生理指标与其对应的情绪稳定范围，可以判断用户是否不适于驾驶。
[0243]
当通过以上各种人体参数判断，确定用户情绪不稳定时，可以通过便携终端设备向用户提供警示信息。例如，可以通过智能手表的振动或者语音或警铃来提醒用户，或者根据用户自定义的可以舒缓情绪的方案提示用户。
[0244]
图20示出了根据本技术实施例的情绪不稳定驾驶提醒功能的一种示例性方法流程图。
[0245]
如图20所示，在步骤2001中，便携终端设备进入车载模式。
[0246]
根据设置信息，在步骤2002中，可以自动打开情绪不稳定驾驶监测，启动情绪不稳定驾驶提醒功能。继而，在步骤2003中，根据设置信息启动相应的生物传感器，以感测用户的三种生理指标，例如包括心率、血压和血氧饱和度。
[0247]
与前面酒驾和亚健康状态监测类似，在步骤2004～步骤2009中，分别判断这三种生理指标是否落入对应的情绪平稳范围之外，也即达到对应的情绪不稳定指标。当这三种指标没有同时超标，只有其中之一或之二超标时，在步骤2010中，将此次测量的超标值记录为用户的异常值，并且提供特殊标记以供用户检索。当任一指标没有超标时，在步骤2011中，记录该未超标的测量值作为用户的正常值。
[0248]
当这三种指标同时超标时，在步骤2012中，在云端服务器处可以结合用户的平时的状态数据来综合判断。在步骤2013中，通过综合判断确定用户的情绪是否不稳定，不适于驾车。如果是，则在步骤2014中，通过便携终端设备向用户提供警示信息，或者根据用户自
定义的可以舒缓情绪的方案提示用户。如果否，则方法直接结束(步骤2016)。
[0249]
同样地，任何时候便携终端设备退出车载模式(步骤2015)，该方法流程都结束(步骤2016)。
[0250]
开灯提醒功能
[0251]
在一些实施例中，当启动开灯提醒功能时，便携终端设备可以自动提示用户开灯或关灯。驾驶者在开车途中天色转暗、夜间中途停车再开车、或者出发地的路灯很明亮等情况下，有可能会出现忘记开车灯的情况，此时容易发生追尾事故。若在设置信息中选择该功能常开，则将会在进入车载模式后自动打开开灯提醒功能。
[0252]
在一些实现中，可以根据预设的开关灯时段来提供提示信息，以提醒用户开关灯。这些预设的开关灯时段例如可以基于春夏秋冬各个季节光照状况来确定。光照状况取决于太阳的运行情况。例如，北半球的地区，夏至日是其一年中白天最长夜晚最短的一天，冬至日是其一年中白天最短夜晚最长的一天，春分日和秋分日则昼夜平分。因此，根据光照状况，也即太阳运行情况可以预设不同的开关灯时段。
[0253]
可选的或附加的，在一些实现中，可以通过感测周围环境的光线强度来确定是否需要开灯或关灯，并由此相应地提醒用户。
[0254]
例如，可以通过便携终端设备(诸如智能手表)的光线传感器(例如光敏电阻)来感测周围环境的光线强度。当光线强度低于第一强度阈值，也即光线暗到一定程度时，可以提供提示信息以提醒用户开灯。可选的或附加的，当光线强度高于第二强度阈值，也即光线亮到一定程度时，可以提供提示信息以提醒用户关灯。
[0255]
为了克服频繁的光照变化带来的影响，在具体电路结构中可以增加延时电路。例如，仅当光强低于第一强度阈值并且持续一段时间，才发出提醒。
[0256]
可选的或附加的，在一些实现中，可以通过实时获取行驶途中的天气变化，例如分时段的天气预报，来确定是否需要开灯或关灯，并由此相应地提醒用户。根据所获取的分时段天气预报，可以按照预报的时间和天气提供对应的提醒信息。例如，当有大雨预报时，可以按照预报的时间提示用户打开车大灯；当有大雾预报时，可以按照预报的时间提示用户打开车雾灯。
[0257]
撞车报警功能
[0258]
在一些实施例中，当启动撞车报警功能时，便携终端设备可以自动检测是否发生撞车事件，并相应地启动报警流程。
[0259]
当发生严重交通意外时，特别是夜间，驾驶员发生昏迷等情况时，智能设备能够自动检测并通知外界尤其必要。在这些实施例中，可以利用便携终端设备(例如智能手机、智能手表等)的加速度传感器来判断是否发生交通意外。一旦检测到交通意外，通过一系列的自动操作，可以自动发起报警或将现场地理位置等关键信息传至紧急联系人或救援部门。用户可以预先设置与此功能关联的紧急联系人。
[0260]
当撞车意外发生时，车辆将在大约0.1秒内产生强烈的负加速度。下面是3种碰撞试验场景，分别为：
[0261]
正面100％重叠刚性壁障碰撞试验：中国新车评价规程(c
‑
ncap)规定碰撞速度为50km/h；美国nhtsa
‑
ncap规定碰撞速度为56km/h；日本j
‑
ncap规定碰撞速度为55km/h；
[0262]
正面40％重叠可变形壁障碰撞试验：中国新车评价规程(c
‑
ncap)规定碰撞速度为
64km/h；欧洲e
‑
ncap规定碰撞速度为64km/h；日本j
‑
ncap规定碰撞速度为64km/h；以及
[0263]
可变形移动壁障侧面碰撞试验，中国新车评价规程(c
‑
ncap)规定碰撞速度为50km/h。
[0264]
各国规定碰撞时速大致相同。在一些实施例中，可以选取最低碰撞速度50km/h作为意外发生加速度阈值的计算条件，即13.9m/s，碰撞时间取0.1s，由此可以得出碰撞时加速度a为:
[0265]
a＝13.9/0.1/g≈14g
[0266]
g＝9.8m/s2[0267]
此加速度阈值为理论计算值，可以作为参考来设定判断的碰撞加速度阈值。例如，在一些实现中，小于
‑
14g的加速度产生时，可以认为撞车条件满足，也即车辆发生撞车事故。
[0268]
在一些实现中，当确定发生撞车事故后，便携终端设备可以直接启动报警流程。在另一些实现中，可以预先设置一个时间(例如1分钟)。当确定发生撞车事故后，便携终端设备可以发出报警提示，并且提供关闭按键以供用户操作。如果驾驶者主动关闭，则可以只记录事故发生的位置信息，不通知紧急联系人。如果设定时间后没有主动关闭，则可以启动报警流程。
[0269]
图21示出了根据本技术实施例的撞车报警功能的一种示例性方法流程图。
[0270]
如图21所示，在步骤2101中，便携终端设备进入车载模式。
[0271]
根据设置信息，在步骤2102中，可以自动打开撞车提醒功能，启动加速度数据监测。
[0272]
在步骤2103中，判断车辆的加速度是否小于碰撞加速度阈值。例如，当车辆的加速度小于
‑
14g时，可以确定存在强烈的负向加速度，可能存在撞车事故。可选的，在步骤2104中，便携终端设备可以发出报警提示，例如振动提醒，并且在用户界面上弹出报警流程关闭按键。在步骤2105中，判断该关闭按键是否在预设置时间内被关闭。当该关闭按键在预设置时间内被用户手动关闭时，或者在步骤2103中未检测到强烈的负向加速度时，方法返回到步骤2103，持续进行加速度监测。若关闭按键在预设置时间内未被用户关闭，则自动启动报警流程。
[0273]
在该报警流程中，在步骤2106中，可以判断定位模块(例如gps接收器)是否已启动。如果未启动，则在步骤2107中，打开定位模块；否则直接进入步骤2108。
[0274]
在步骤2108中，获取关于撞车事故的位置信息并上传云端服务器。位置信息例如可以包括以下至少一项：通过定位模块确定的地理位置、关于撞车事故位置的地图、撞车事故现场的图片和/或视频信息。
[0275]
在一些实现中，撞车事故位置的地图例如可以通过调用地图应用来获取。打开地图应用后，定位当前的地理位置，在地图上截取事故位置的图片。在另一些实现中，可以直接加载地图，在地图上定位当前的地理位置，然后截取事故位置的图片。
[0276]
撞车事故现场的图片和/或视频信息可以通过便携终端设备的摄像头来采集。
[0277]
接着，联系用户预先设置的紧急联系人。可以采取多种通信方式联系紧急联系人。例如，在步骤2109中，可以自动拨打紧急联系人的电话；或者向紧急联系人发送关于撞车事故的信息(例如短消息)，信息的内容可以预先设置，例如可以包括关于上述位置信息的网
络链接；还可以向紧急联系人发送关于撞车事故的图片(例如多媒体消息)，图片例如包括地理位置图片或者撞车事故现场图片。又例如，在步骤2110中，如果对方的终端设备安装有同样的车载应用app，则可以向对方的app发送紧急推送通知，该推送通知例如可以包括上述位置信息，或者包括关于上述位置信息的链接，以使得紧急联系人可以通过访问该链接从云端服务器处获取位置信息。在这种情况下，紧急联系人的终端设备收到对方app发送的紧急推送通知后，对应app可以自动打开，自动显示事故位置图片，并进行声音和震动的提示。附加的，该app还可以弹出现场信息按钮，以供用户获取现场信息。用户点击该现场信息按钮，可以从云端服务器下载与现场有关的信息，诸如图片、视频等。
[0278]
在步骤2111中，在便携终端设备的锁屏界面(例如屏保界面)上显示该紧急联系人的联系方式，例如电话号码等，以便于救援人员可以与之联系。
[0279]
同样地，任何时候便携终端设备退出车载模式(步骤2112)，该方法流程都结束(步骤2113)。
[0280]
驾车行为模式建议功能
[0281]
在一些实施例中，当启动驾车行为模式建议功能时，便携终端设备可以采集用户的驾车行为数据，进行统计分析并显示分析结果。
[0282]
便携终端设备(例如智能手表、智能手机等)的方向传感器、三维加速度传感器、陀螺仪、定位模块(例如gps接收器)等可以获取并记录用户的驾驶行为数据，也即用户的驾驶习惯，并将这些数据上传至云端服务器以进行统计分析。云端服务器可以从安全驾驶、节能环保等方面，结合优良的驾驶习惯，分析用户的驾驶习惯。分析结果可以在便携终端设备上显示。
[0283]
驾驶行为或驾驶习惯主要包括以下至少一个方面：刹车力度、加速力度和拐弯力度。这些方面可以通过以下至少一项进行表征：加速度曲线、速度曲线和角速度曲线。
[0284]
图22a
‑
图22b示出了刹车力度优良驾驶习惯和不良驾驶习惯的特征曲线对比图。图22a示出了刹车时的速度变化，曲线2201代表优良驾驶习惯曲线，曲线2202代表不良驾驶习惯曲线示例。图22b示出了刹车时的加速度变化，曲线2211代表优良驾驶习惯曲线，曲线2212代表不良驾驶习惯曲线示例。
[0285]
图23a
‑
图23b示出了加速力度优良驾驶习惯和不良驾驶习惯的特征曲线对比图。图23a示出了加速时的速度变化，曲线2301代表优良驾驶习惯曲线，曲线2302代表不良驾驶习惯曲线示例。图23b示出了加速时的加速度变化，曲线2311代表优良驾驶习惯曲线，曲线2312代表不良驾驶习惯曲线示例。
[0286]
图24a
‑
图24c示出了拐弯力度优良驾驶习惯和不良驾驶习惯的特征曲线对比图。图24a示出了拐弯时的速度变化，曲线2401代表优良驾驶习惯曲线，曲线2402代表不良驾驶习惯曲线示例。图24b示出了拐弯时的加速度变化，曲线2411代表优良驾驶习惯曲线，曲线2412代表不良驾驶习惯曲线示例。图24c示出了拐弯时的角速度变化，曲线2421代表优良驾驶习惯曲线，曲线2422代表不良驾驶习惯曲线示例。
[0287]
云端服务器可以每一次将用户的开车习惯曲线和优良的开车习惯曲线比对推送给用户参考，也可以定期的将统计的用户的驾驶习惯推送给用户参考，并给出该段时间内的驾驶习惯评分，比全国多少的用户得分高等。
[0288]
图25示出了根据本技术实施例的显示驾驶习惯统计结果的一个示例性屏幕截图。
如图25所示，用户的驾驶习惯统计结果可以包括多种内容。在一些实现中，可以选择显示按不同时间段统计的驾驶习惯曲线，例如按日期统计，按月份统计，按年份统计。用户的驾驶习惯曲线可以与标准驾驶习惯曲线进行对比，例如显示对比图。驾驶习惯例如包括加速习惯、刹车习惯和转弯习惯，并且针对每类习惯，分别通过速度、加速度和角速度变化曲线进行对比。可选的或附加的，还可以显示用户的驾驶习惯评分，例如针对每次驾驶给出一个评分，并给出统计结果，例如用得分曲线展示。可选的或附加的，还可以显示用户的评分与其余用户的评分的对比，例如与全国范围的用户相比，该用户的排名等。
[0289]
超速检测功能
[0290]
在一些实施例中，可以启动超速检测功能。驾驶员在高速公路上行驶时，有时会无意识的行驶超过限制速度。若在设置信息中选择该功能常开，则将会在进入车载模式后自动打开超速检测功能。
[0291]
可以通过多种方式来获取车辆的行驶速度。在一些实现中，可以每一段时间(该时间可以预先设置，例如5分钟)记录用户行驶的距离，从而根据该距离和时间来计算速度。
[0292]
当行驶速度超过限制速度，也即用户超速时，可以提供超速提示信息，例如通过振动或者语音来提醒用户。可选的或附加的，该限制速度可以由用户自己设置，例如通过语音命令；该限制速度也可以由系统自动获取，例如通过检测当前道路类别，采集当前道路的限制信息，从而确定该道路的限制速度以作为超速检测功能中的限制速度。
[0293]
需求变化指引功能
[0294]
在一些实施例中，可以启动需求变化指引功能。在行车途中，尤其是在自驾游途中，很可能有购物、用餐、加油或者其他需求。本实施例中的需求变化指引功能能够高质量快速满足用户的需求。
[0295]
便携终端设备可以接收用户的需求指令。在车载模式中，通常通过语音进行控制。在一种实现中，可以语音控制智能手表，例如找到最近的或者行车顺路方向上的加油站，或者还可以寻找附近的特色餐馆。对于一些简单的需求，便携终端设备可以在本地处理，根据需求指令重新确定并更改导航目的地。对于一些复杂的需求，可以通过云端服务器进行处理。对于特殊的需求，例如特色的餐馆，可以在云端服务器处比对类似大众点评一类的餐馆推荐服务，按照推荐评分语音通知用户搜索结果。用户可以从搜索结果中进行选择。便携终端设备接受用户选择后，自动更改导航目的地。
[0296]
上面描述了终端设备进入车载模式后可以提供的各种附加功能。这些附加功能可以增强用户的驾驶安全性，增强用户在驾车时对终端设备的体验。
[0297]
前文在说明控制便携终端设备自动进入车载模式时描述了判断用户是否处于驾驶状态的各种方法。可以理解，前面的判断方法同样可以适用于判断用户是否处于非驾驶状态。然而，前文的描述主要针对用户进入车辆后，便携终端设备从非车载模式切换到车载模式的场景。针对用户离开车辆时，便携终端设备从车载模式切换到非车载模式的场景，除了应用前述各种判断方法之外，还可以附加的判断用户是否存在行走运动，以便更准确地判断用户是否已经离开汽车。
[0298]
人体的行走运动可以通过加速度来判断，也即可以通过便携终端设备的陀螺仪和三维加速度传感器来感测。通常人体在行走时，水平方向(包括x轴和y轴)的加速度变化不大，但是垂直方向(z轴)的加速度将发生较大的变化。
[0299]
图26示出了人体步行时各个坐标轴上加速度变化的曲线。如图26所示，曲线2601表示x轴上的加速度，曲线2602表示y轴上的加速度，曲线2603表示z轴上的加速度。从图上可以看出，水平方向上的加速度只有较小的波动，而垂直方向上的加速度存在较大的周期性变化，加速度值例如可以接近2g。
[0300]
因此，在判断用户是否处于非驾驶状态时，其满足的非驾驶条件例如可以是：用户在水平方向上的加速度低于预定水平加速度阈值，在垂直方向上的加速度高于预定垂直加速度阈值，并且用户不存在圆弧运动。可选的或附加的，也可以考虑垂直方向上的加速度的周期性，例如加速度值小于2g，并且有明显的变化周期。此时，可以认为用户存在行走运动，其已经离开车辆。
[0301]
在便携终端设备可以通过蓝牙、wifi等连接与汽车的车载系统通信的情况下，如果用户远离汽车导致连接中断，则也可以认为用户离开车辆，处于非驾驶状态。
[0302]
可选的或附加的，如果便携终端设备能够与车载系统通信并接收车载系统推送的车辆运行状态信息(例如当便携终端设备集成有智能车钥匙功能时)，则可以直接根据车辆运行状态信息进行判断。
[0303]
图27示出了本技术提供的控制便携终端设备自动退出车载模式的一个实施例的流程图。
[0304]
如图27所示，在步骤2701中，终端设备已经处于车载模式。接着，在步骤2702中，判断终端设备是否能从车载系统接收车辆运行状态信息。如果能，则在步骤2703中读取车辆运行状态信息。继而在步骤2704中，判断车辆是否在运行。响应于判定车辆不在运行，方法直接跳至步骤2711，控制终端设备退出车载模式。若根据车辆运行状态信息判断车辆仍在运行，则可以返回步2703，继续读取车载系统发送的车辆运行状态信息并继而做出判断。
[0305]
当终端设备不能从车载系统接收车辆运行状态信息，此时可以通过用户的行为或运动信息来判断用户是否处于非驾驶状态。具体的判断与驾驶状态相反，可选的，可以增加对用户行走运动的判断。
[0306]
在步骤2705中，检测用户手腕的圆弧运动。在步骤2706中，判断用户手腕是否存在操作方向盘的圆弧运动。在一些实现中，存在圆弧运动的条件例如可以是：圆弧运动的运动角度至少n次达到预定角度范围，其中n是正整数。如果用户手腕存在圆弧运动，则方法返回到步骤2705，继续检测用户的运动信息并进行判断。
[0307]
若用户手腕不存在圆弧运动，则在步骤2707中，检测用户的加速度。接着，在步骤2708中，判断用户在水平方向上的加速度是否超出预定水平加速度阈值。若确定用户的水平加速度超过预定水平加速度阈值，也即确定用户位于运行中或已启动的车辆内，则方法返回到步骤2705，继续检测用户的运动信息并进行判断。
[0308]
若确定用户的水平加速度未超过预定水平加速度阈值，则进一步在步骤2709中，对用户的行走状态进行检测，例如获取用户的垂直加速度。在步骤2710中，判断用户的垂直加速度是否存在明显变化。例如，判断垂直加速度是否超过预定垂直加速度阈值。可选的或附加的，还可以判断用户的垂直加速度是否具有明显的周期性。如果是，则可以认为用户存在行走运动，其已经离开车辆，继而在步骤2711中，控制便携终端设备退出车载模式。如果否，则返回到步骤2705继续监测用户的运动信息并进行判断。
[0309]
当便携终端设备退出车载模式后，如果终端设备集成了智能车钥匙功能，则响应
于终端设备退出车载模式，指令关闭车辆的各种设备，例如控制车载系统自动关闭车门、车窗、车灯等。或者，可以提供提示信息以提醒用户关闭车辆的各种设备，例如发出语音提示等。
[0310]
在一些实施例中，退出车载模式后，如果个人汽车有活物检测的功能，并且检测到有活物被锁在车中，则可以由车载系统通知便携终端设备。便携终端设备响应于接收到车载系统的活物检测指示，提供提示信息以提醒用户车辆中存在活物。
[0311]
应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。相反，流程图中描绘的步骤可以改变执行顺序。例如在一些实施例中，处于驾驶状态或非驾驶状态的各种条件的判断顺序可以改变。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
[0312]
图28示出了按照本技术的实施例的对便携终端设备进行控制的控制系统或装置的结构示意图。
[0313]
如图28所示，控制系统或装置2800包括信息获取单元2810，确定单元2820和控制单元2830。信息获取单元2810配置用于获取以下至少一项信息：用户的运动信息，车辆运行状态信息，以及周围环境信息。确定单元2820配置用于基于信息获取单元获取的信息，确定用户是否处于驾驶状态。控制单元2830配置用于响应于确定单元确定用户处于驾驶状态，控制便携终端设备进入车载模式；和/或响应于确定用户处于非驾驶状态，控制便携终端设备退出车载模式。
[0314]
在一些实施例中，用户的运动信息可以包括：用户的加速度以及用户手腕的圆弧运动。在这些实施例中，确定单元2820可以配置用于：若用户的加速度和圆弧运动满足第一驾驶条件，则确定用户处于驾驶状态。第一驾驶条件例如包括：用户在水平方向上的加速度超出预定水平加速度阈值，并且用户的圆弧运动的运动角度至少n次达到预定角度范围，其中n为正整数。
[0315]
在一些实施例中，用户的运动信息可以包括：用户的加速度以及用户手腕的圆弧运动。在这些实施例中，确定单元2820可以配置用于：若用户的加速度和圆弧运动满足非驾驶条件，则确定用户处于非驾驶状态。非驾驶条件例如包括：用户在水平方向上的加速度低于预定水平加速度阈值，在垂直方向上的加速度高于预定垂直加速度阈值，并且用户不存在圆弧运动。
[0316]
在一些实施例中，周围环境信息包括用户周围空间图像信息。在这些实施例中，确定单元2820可以配置用于：若图像信息指示满足第二驾驶条件，则确定用户处于驾驶状态，否则确定用户处于非驾驶状态。第二驾驶条件例如包括：用户所处空间为车辆内，方向盘位于用户身体正前方，并且车辆相对于车辆外环境存在移动。
[0317]
在一些实施例中，周围环境信息包括车辆发动机的红外线信息。在这些实施例中，确定单元2820可以配置用于：根据所处地区的驾驶规则，判断红外线信息是否满足第三驾驶条件，若满足，则确定用户处于驾驶状态，否则确定用户处于非驾驶状态。第三驾驶条件例如包括：针对左驾驶位车辆，红外线信息来源于用户的右前方预定范围，并且红外线的强度变化符合预定条件；针对右驾驶位车辆，红外线信息来源于用户的左前方预定范围，并且红外线的强度变化符合预定条件。在一些实现中，预定条件为红外线的强度在预定时间内
增强并稳定在预定强度。
[0318]
在一些实施例中，车辆运行状态信息接收自车辆的车载系统。在这些实施例中，确定单元2820可以配置用于：若车辆运行状态信息指示车辆处于运行状态，则确定用户处于驾驶状态，否则确定用户处于非驾驶状态。
[0319]
可选的或附加的，控制单元2830还可以配置用于响应于便携终端设备进入车载模式，根据设置信息启动以下至少一项功能：危险提醒功能，节能提示功能，危险驾驶提醒功能，开灯提醒功能，撞车报警功能，驾车行为模式建议功能，超速检测功能，以及需求变化指引功能。
[0320]
在一些实施例中，当启动危险提醒功能时，信息获取单元2810可以配置用于获取车辆前方图像信息。在这些实施例中，确定单元2820可以配置用于检测图像信息中是否包含危险标识或人员；控制单元2830可以配置用于响应于检测到危险标识或人员，提供警报信息。危险标识例如可以包括安全三脚架标志和施工标志。
[0321]
在一些实现中，信息获取单元2810进一步配置用于获取车辆的加速度；并且确定单元2820进一步配置用于根据车辆的加速度确定是否存在启动加速度；以及响应于确定存在启动加速度，通过图像比对来识别图像信息中是否包含人体形状。
[0322]
在一些实施例中，当启动节能提示功能时，信息获取单元2810可以配置用于获取车辆的位置变化信息；确定单元2820可配置用于根据位置变化信息确定车辆是否处于停止状态并超过预定时间阈值；以及控制单元2830可以配置用于响应于车辆处于停止状态超过预定时间阈值，提供提示信息以提醒用户关闭车辆发动机。
[0323]
在一些实现中，确定单元2830进一步配置用于：若位置变化信息指示车辆在一段时间内位置变化低于预定位移阈值，则确定车辆处于停止状态。
[0324]
在一些实施例中，当启动危险驾驶提醒功能时，信息获取单元2810可以配置用于获取用户的人体参数；确定单元2820可以配置用于基于人体参数确定用户是否存在危险驾驶行为；以及控制单元2830可以配置用于响应于确定用户存在危险驾驶行为，提供警报信息。
[0325]
在一些实现中，危险驾驶行为包括酒驾。在这些实现中，信息获取单元2810配置用于获取用户周围的空气成分信息；并且确定单元2820配置用于：若空气成分信息和人体参数满足酒驾条件，则确定用户存在酒驾。酒驾条件例如包括：空气成分中的酒精成分超出预定酒精阈值；人体参数中的心率达到酒驾心率指标；人体参数中的血压达到酒驾血压指标；并且人体参数中的血氧饱和度达到酒驾血氧指标。酒驾心率指标、酒驾血压指标和酒驾血氧指标根据用户正常情况下的人体生理参数而确定。
[0326]
在一些实现中，危险驾驶行为包括疲劳驾驶。在这些实现中，信息获取单元2810可以配置用于获取用户手腕的圆弧运动信息；并且确定单元2820配置用于：若圆弧运动和人体参数满足疲劳驾驶条件，则确定用户存在疲劳驾驶。疲劳驾驶条件例如包括：超过预定时间不存在圆弧运动；以及以下任一：人体参数中的血压达到疲劳驾驶血压指标并且人体参数中的心率达到疲劳驾驶心率指标；人体参数中的脉搏信号的特征量达到疲劳驾驶脉搏指标；人体参数中的面部表情特征达到疲劳驾驶面部指标；人体参数中的眼睛状态达到疲劳驾驶眼睛指标。脉搏信号的特征量可以包括脉搏信号功率谱上第一主峰的峰值和/或峰值频率。面部表情特征可以包括眼睛张开程度、眉头下垂程度、嘴型弯曲程度、眼睛开合间隔。
眼睛状态可以包括眼睛张开程度和眼睛开合间隔。
[0327]
在一些实现中，危险驾驶行为包括亚健康驾驶。在这些实现中，确定单元2820可以配置用于：判断用户的人体参数是否落入健康范围之外；响应于落入健康范围之外，基于用户的既有病史和/或历史生理参数数据判断用户是否满足亚健康驾驶条件；以及若满足，则确定用户存在亚健康驾驶。
[0328]
用户的人体参数落入健康范围之外例如可以包括：人体参数中的心率在健康心率范围之外；人体参数中的血压在健康血压范围之外；并且人体参数中的血氧饱和度在健康血氧范围之外。
[0329]
在一些实现中，危险驾驶行为包括情绪不稳定驾驶。在这些实现中，确定单元2820可以配置用于：判断用户的人体参数是否落入平稳情绪范围之外；响应于落入平稳情绪范围之外，基于用户的历史生理参数数据判断用户是否满足情绪不稳定驾驶条件；以及若满足，则确定用户存在情绪不稳定驾驶。
[0330]
用户的人体参数落入平稳情绪范围之外例如可以包括：人体参数中的心率在情绪稳定心率范围之外；人体参数中的血压在情绪稳定血压范围之外；并且人体参数中的血氧饱和度在情绪稳定血氧范围之外。
[0331]
在一些实现中，危险驾驶行为包括不专注驾驶。在这些实现中，确定单元2820可以配置用于：根据人体参数中的视线位置参数判断用户的视线不在预定区域内是否超过预定时间；若用户的视线超过预定时间不在预定区域内，则确定用户存在不专注驾驶。可选的或附加的，确定单元2820还可以配置用于：判断车辆的速度是否超过预定前行阈值；以及响应于车辆的速度超过预定前行阈值，才执行上述确定用户是否存在不专注驾驶。
[0332]
在一些实施例中，当启动开灯提醒功能时，控制单元2830可以配置用于：根据预设的开关灯时段提供提示信息以提醒用户开关灯，其中预设的开关灯时段基于各季节光照状况确定。
[0333]
可选的或附加的，信息获取单元2810还可以配置用于获取周围环境光线强度；确定单元2820可以配置用于确定光线强度是否低于第一强度阈值和/或光线强度是否高于第二强度阈值；并且控制单元2830可以配置用于响应于光线强度低于第一强度阈值，提供提示信息以提醒用户开灯；和/或响应于光线强度高于第二强度阈值，提供提示信息以提醒用户关灯。
[0334]
可选的或附加的，信息获取单元2810还可以配置用于获取车辆行驶区域的分时段天气预报信息；并且控制单元2830可以配置用于根据分时段天气预报信息，按照预报的时间和天气提供提示信息以提醒用户开灯。例如，当有大雨预报时，按照预报的时间提示打开车大灯；和/或当有大雾预报时，按照预报的时间提示打开车雾灯。
[0335]
在一些实施例中，当启动撞车报警功能时，信息获取单元2810可以配置用于获取车辆的加速度；确定单元2820可以配置用于判断车辆是否发生撞车事故；并且控制单元2830可以配置用于响应于确定发生撞车事故，直接启动报警流程或者在预定时间后启动报警流程。
[0336]
确定单元2820可以进一步配置用于：若车辆的加速度小于碰撞加速度阈值，则确定车辆发生撞车事故。
[0337]
在一些实现中，报警流程包括：获取关于撞车事故的位置信息，位置信息包括以下
至少一项：通过定位模块确定的地理位置、关于撞车事故位置的地图、撞车事故现场的图片和/或视频信息；指示向云端服务器发送位置信息；以及指示联系预置的紧急联系人。
[0338]
联系预置的紧急联系人可以包括以下至少一项：拨打紧急联系人的电话；向紧急联系人发送关于撞车事故的短信；向紧急联系人发送紧急推送通知，推送通知包含位置信息和/或位置信息的链接；以及在便携终端设备的锁屏界面上显示紧急联系人的联系方式。
[0339]
在一些实施例中，当启动驾车行为模式建议功能时，信息获取单元2810可以配置用于获取用户的驾驶行为数据；控制单元2830可以配置用于指示将驾驶行为数据上传至云端服务器；以及控制显示从云端服务器接收的用户的驾驶行为统计结果。驾驶行为可以包括以下至少一项：刹车力度、加速力度和拐弯力度；并且驾驶行为可以通过以下至少一项表征：加速度曲线、速度曲线和角速度曲线。
[0340]
在一些实施例中，当启动超速检测功能时，信息获取单元2810可以配置用于获取车辆的行驶速度；确定单元2820可以配置用于确定行驶速度是否超过限制速度；并且控制单元2830可以配置用于响应于确定行驶速度超过限制速度，提供超速提示信息。
[0341]
在一些实施例中，当启动需求变化指引功能时，信息获取单元2810可以配置用于接收用户的需求指令；确定单元2820可以配置用于根据需求指令重新确定导航目的地；并且控制单元2830可以配置用于根据重新确定的导航目的地控制更改导航目的地。
[0342]
在一些实施例中，控制单元2830可以进一步配置用于：响应于便携终端设备退出车载模式，指令关闭或者提供提示信息以提醒用户关闭车辆的各种设备。
[0343]
在一些实施例中，控制单元2830可以进一步配置用于：当便携终端设备退出车载模式后，响应于接收到车载系统的活物检测指示，提供提示信息以提醒用户车辆中存在活物。
[0344]
应当理解，控制系统或装置2800中记载的诸单元或模块与前面参考附图描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作和特征同样适用于控制装置2800及其中包含的单元，在此不再赘述。还应当理解，取决于便携终端设备的处理能力，部分处理可以在本地处理单元完成，部分处理可以由云端服务器协助完成，本技术在此方面没有限制。
[0345]
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0346]
描述于本技术实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中。其中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。
[0347]
作为另一方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介
质可以是上述实施例中所述装置中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本技术的公式输入方法。
[0348]
以上描述仅为本技术的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本技术中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本技术中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。