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CN118697999A - 基于人工智能的车载冥想引导方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

基于人工智能的车载冥想引导方法、装置及计算机可读存储介质 Download PDF

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CN118697999A
CN118697999A CN202410782254.7A CN202410782254A CN118697999A CN 118697999 A CN118697999 A CN 118697999A CN 202410782254 A CN202410782254 A CN 202410782254A CN 118697999 A CN118697999 A CN 118697999A
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meditation
target user
guidance
vehicle
adjustment
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刘鹏
姬崔艳
王韬
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Original Assignee
Huizhou Desay SV Automotive Co Ltd
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Abstract

本发明实施例涉及汽车电子技术领域，具体涉及基于人工智能的车载冥想引导方法、装置及计算机可读存储介质。本发明采用AIGC技术实时生成个性化的图像和声音，以引导目标用户的冥想状态，从而提供更丰富、舒适的冥想体验。同时，通过实时生理监测、环境感知和自适应式问询，系统能够主动和被动地根据外界环境、车辆情况，目标用户的生理状态和个性需求，调整冥想引导，提供更丰富、舒适的冥想体验。

Description

基于人工智能的车载冥想引导方法、装置及计算机可读存储 介质
技术领域
本发明实施例涉及汽车电子技术领域，具体涉及基于人工智能的车载冥想引导方法、装置、智能设备及计算机可读存储介质。
背景技术
冥想的形式众多，其中最为流行、受众最广泛、研究最多的是正念冥想，其主要的冥想方式为静坐冥想。具体地，静坐冥想指在安静环境以坐姿进行冥想，其组成如下：安静的房间，椅子，坐垫，节拍器，音乐播放器或引导者，计时器。通常需要保持打坐的坐姿并将双手放在腿上，以具有仪式感的环境和姿态进入冥想的状态，在放松身体后将注意力专注于自己的呼吸节奏或心跳、节拍器等。
在车辆驾驶中，引导目标用户进行冥想，有助于让目标用户得到放松和休息，同时可以有效缓解或消除晕车症。但现在车内冥想往往由目标用户自主进行，由于车辆的颠簸、转向或速度变化，严重干扰了目标用户自主冥想行为，从而造成目标用户在驾乘过程中，容易导致乘车疲劳，甚至发生晕车症情况。
发明内容
鉴于上述问题，本发明实施例提供了基于人工智能的车载冥想引导方法、装置及计算机可读存储介质，用于解决现有技术中车内冥想往往由目标用户自主进行，由于车辆的颠簸、转向或速度变化，严重干扰了目标用户自主冥想行为，从而造成目标用户在驾乘过程中，容易导致乘车疲劳，甚至发生晕车症情况的问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于人工智能的车载冥想引导方法，其特征在于，所述方法包括：
通过AIGC技术生成初始引导信息，并将所述初始引导信息向目标用户输出；
对目标用户进行体征监测获取实时监测结果，根据实时监测结果通过自适应调整算法对所述初始引导信息进行第一次调节，生成调节引导信息，并将调节引导信息向目标用户进行输出。
在一些实施方式中，所述初始引导信息至少包括初始引导图像、初始引导声音；其中，通过AIGC技术生成初始引导图像，具体包括：
通过条件生成对抗网络的生成器获取当前目标用户的生理参数、偏好设置，并通过隐层节点进行学习并生成初始引导图像；
通过条件生成对抗网络的判别器对初始引导图像根据与真实图像的区别、及与生理参数和偏好设置的一致性进行鉴别；若符合预设要求，则输出初始引导图像。
在一些实施方式中，通过AIGC技术生成初始引导声音，具体包括：
通过文本转语音技术、情感合成技术，在声音数据库获取声音特征，其中，声音特征至少包括音调、音量、语速中人一个或多个；
通过循环神经网络或长短时记忆网络，获取目标用户的情绪状态，并根据清晰状态输出声音参数；
将所述声音特征和声音参数输出到声音合成引擎，合成初始引导声音。
在一些实施方式中，对目标用户进行体征监测获取实时监测结果，根据实时监测结果通过自适应调整算法对所述初始引导信息进行第一次调节，具体包括：
获取并分析当前目标用户的用户数据，使用滑动窗口技术来检测预设期限内的生理数据变化，其中，用户数据至少包括生理数据、用户反馈；
当检测到用户数据超过预设阈值时，触发自适应调整算法，对初始引导信息进行第一次调节。
在一些实施方式中，所述自适应调整算法为Q-learning算法或深度Q网络。
在一些实施方式中，在所述将调节引导信息向目标用户进行输出之后，还包括：
对目标用户进行冥想状态监测获得冥想分析结果，根据冥想分析结果通过冥想分析模型对所述调节引导信息进行第二次调节，生成目标引导信息，并将所述目标引导信息向目标用户输出。
在一些实施方式中，对目标用户进行冥想状态监测获得冥想分析结果，根据冥想分析结果通过冥想分析模型对所述调节引导信息进行第二次调节，生成目标引导信息，包括：
通过卡尔曼滤波器和电极检测器，获取目标用户冥想过程中的生理数据；
通过隐马尔可夫模型，对目标用户的生理数据进行建模；
通过小波变化技术分析目标用户的脑电波信号的频域特性，获取目标用户冥想深度；
根据目标用户冥想深度及车辆运动状态，对所述调节引导信息进行第二次调节。
在一些实施方式中，所述根据目标用户冥想深度及车辆运动状态，对所述调节引导信息进行第二次调节，包括：
通过冥想深度、车辆运动状态，查询预设的冥想调节数据表，获得第一参数，并根据所述第一参数对调节引导信息进行第二次调节。
在一些实施方式中，在对目标用户进行体征监测获取实时监测结果之后，还包括：
实时监测结果是否预设监测范围值内；
若是则执行根据实时监测结果通过自适应调整算法对所述初始引导信息进行第一次调节；
否则通过触发主动交互问询模式，并通过主动交互问询模式获取目标用户的用户反馈。
根据本发明实施例的另一方面，提供了一种基于人工智能的车载冥想引导装置，所述装置包括：
智能输出模块，用于通过AIGC技术生成初始引导信，并将所述引导图像、引导声音向目标用户输出；
第一调节模块，用于对目标用户进行体征监测获取实时监测结果，根据实时监测结果通过自适应调整算法对所述初始引导信进行第一次调节，生成调节引导信息，并将调节引导信息向目标用户进行输出。
根据本发明实施例的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令在上述的基于人工智能的车载冥想引导装置上运行时，使得基于人工智能的车载冥想引导装置执行如上述的基于人工智能的车载冥想引导方法。
本发明采用AIGC技术实时生成个性化的图像和声音，以引导目标用户的冥想状态，从而提供更丰富、舒适的冥想体验。同时，通过实时生理监测、环境感知和自适应式问询，系统能够主动和被动地根据外界环境、车辆情况，目标用户的生理状态和个性需求，调整冥想引导，提供更丰富、舒适的冥想体验。同时，本申请分别通过对目标用户进行体征监测获取实时监测结果，对初始引导信息进行第一次调节。使得冥想引导方式可以更加合理有效的引导目标用户进入冥想状态，提升目标用户的使用体验。
上述说明仅是本发明实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
附图仅用于示出实施方式，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本发明提供的基于人工智能的车载冥想引导方法的流程示意图一；
图2示出了本发明提供的基于人工智能的车载冥想引导方法的流程示意图二；
图3示出了本发明提供的基于人工智能的车载冥想引导装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。
实施例1：
图1示出了本发明一种基于人工智能的车载冥想引导方法的第一实施例，本方法包括：
110，通过AIGC技术生成初始引导信息，并将初始引导信息向目标用户输出；在步骤110中，初始引导信息至少包括初始引导图像、初始引导声音、初始引导气味、初始引导光线、初始引导触感等等，在一个实施方式中，初始引导可以包括初始引导图像、初始引导声音。通过AIGC技术生成初始引导图像，具体包括：通过条件生成对抗网络的生成器获取当前目标用户的生理参数、偏好设置，并通过隐层节点进行学习并生成初始引导图像；通过条件生成对抗网络的判别器对初始引导图像根据与真实图像的区别、及与生理参数和偏好设置的一致性进行鉴别；若符合预设要求，则输出引导图像。通过AIGC技术生成初始引导声音，具体包括：通过文本转语音技术、情感合成技术，在声音数据库获取声音特征，其中，声音特征至少包括音调、音量、语速中人一个或多个；通过循环神经网络或长短时记忆网络，获取目标用户的情绪状态，并根据清晰状态输出声音参数；将声音特征和声音参数输出到声音合成引擎，合成初始引导声音。此外，初始引导气味、初始引导光线、初始引导触感可通过AIGC技术进行预设，初始引导气味、初始引导光线、初始引导触感可以与初始引导图像、初始引导声音结合，从而提高目标用户的冥想引导效果。
120，对目标用户进行体征监测获取实时监测结果，根据实时监测结果通过自适应调整算法对初始引导信息进行第一次调节，生成调节引导信息，并将调节引导信息向目标用户进行输出；在步骤120中，对目标用户进行体征监测获取实时监测结果，根据实时监测结果通过自适应调整算法对初始引导信息进行第一次调节，具体包括：获取并分析当前目标用户的用户数据，使用滑动窗口技术来检测预设期限内的生理数据变化，其中，用户数据至少包括生理数据、用户反馈；当检测到用户数据超过预设阈值时，触发自适应调整算法，对初始引导信息进行第一次调节，生成调节引导信息。自适应调整算法为Q-learning算法或深度Q网络。
本发明采用AIGC技术实时生成个性化的图像和声音，以引导目标用户的冥想状态，从而提供更丰富、舒适的冥想体验。同时，通过实时生理监测、环境感知和自适应式问询，系统能够主动和被动地根据外界环境、车辆情况，目标用户的生理状态和个性需求，调整冥想引导，提供更丰富、舒适的冥想体验。同时，本申请分别通过对目标用户进行体征监测获取实时监测结果，对初始引导信息进行第一次调节。使得冥想引导方式可以更加合理有效的引导目标用户进入冥想状态，提升目标用户的使用体验。
此外，本发明提供的预设值，如预设监测范围值、预设阈值、预设数据库，均为通过本方法引导目标用户进入冥想的历史数据，其中，这些预设值将在不断获取更新用户数据中进行迭代优化，并存储在车机的存储器中。本申请的目标用于可以是汽车上的乘客、驾驶员，或者其他处于移动交通工具上的人员。
在一些可选的实施方式中，通过AIGC技术生成初始引导图像，具体包括：通过条件生成对抗网络的生成器获取当前目标用户的生理参数、偏好设置，并通过隐层节点进行学习并生成初始引导图像；通过条件生成对抗网络的判别器对初始引导图像根据与真实图像的区别、及与生理参数和偏好设置的一致性进行鉴别；若符合预设要求，则输出引导图像。
本发明个性化图像生成机理，可以利用深度学习中的条件生成对抗网络，通过训练数据集包含有标记的各类冥想图像，学习目标用户偏好特征与图像特征的关联模式。通过条件生成对抗网络，可以在识别目标用户后，自动输出引导图像。条件生成对抗网络的结构可以是生成器接受来自生理监测模块的生理参数及目标用户的偏好设置，生理参数可以是心率、脑电波、皮肤电导率等指标。通过隐层节点学习并输出目标图像；判别器负责鉴别生成图像与真实图像的区别，同时考虑生理参数和偏好设置的一致性。对于条件生成对抗网络的训练，可以利用反向传播算法不断优化生成器和判别器的权重，使得生成图像更贴合目标用户的心理和生理需求。
在一些可选的实施方式中，通过AIGC技术生成初始引导声音，具体包括：通过文本转语音技术、情感合成技术，在声音数据库获取声音特征，其中，声音特征至少包括音调、音量、语速中人一个或多个；通过循环神经网络或长短时记忆网络，获取目标用户的情绪状态，并根据清晰状态输出声音参数；将声音特征和声音参数输出到声音合成引擎，合成初始引导声音。
本发明个性化声音生成机理，结合文本转语音TTS技术和情感合成技术，通过声音数据库提取特定的声音特征，如音调、音量、语速等。应用情感计算模型,如循环神经网络,分析目标用户的情绪状态，根据状态输出特定情感特征的声音参数。通过声音合成引擎结合上述参数合成个性化声音输出，包括但不限于冥想音乐、自然声音或语音指导。情感模型可能基于长短时记忆网络LSTM，它可以从用户过去的反应和实时生理数据中学习情感状态，并输出调整参数来引导语音合成系统产生特定情感特征的语音。
在一些实施方式中，对目标用户进行体征监测获取实时监测结果，根据实时监测结果通过自适应调整算法对初始引导信息进行第一次调节，具体包括：获取并分析当前目标用户的用户数据，使用滑动窗口技术来检测预设期限内的生理数据变化，其中，用户数据至少包括生理数据、用户反馈；当检测到用户数据超过预设阈值时，触发自适应调整算法，对初始引导信息进行第一次调节。自适应调整算法为Q-learning算法或深度Q网络。
在本发明中，可以通过自适应调整算法对初始引导信息进行处理，具体采用强化学习模型中的Q-learning算法或其变种如深度Q网络，通过环境状态和奖励机制实现策略的自我调整。其中，环境状态为实时生理数据、用户反馈；奖励机制可以是用户的满意度。每次用户的生理反应或反馈数据输入到系统时，代理都会评估其决策即调整图像和声音的参数，所带来的奖励或惩罚，并相应地调整其策略。代理的目标是最大化累积奖励，即用户的舒适度和满意度。自适应调整的实施步骤，可以通过实施实时数据流分析，使用滑动窗口技术来检测短期内的生理数据变化，如心率的急剧上升或脑电波的不稳定性。确定异常阈值，当检测到数据超过这些阈值时，系统会触发调整机制，如减少视觉刺激或降低声音的节奏和音量。
在一些实施方式中，参见图2，在对目标用户进行体征监测获取实时监测结果之后，还包括：
210，实时监测结果是否预设监测范围值内；
220，若是则执行根据实时监测结果通过自适应调整算法对初始引导信息进行第一次调节；
230，否则通过触发主动交互问询模式，并通过主动交互问询模式获取目标用户的用户反馈。
在本实施例中，在对目标用户进行体征监测获取实时监测结果，通过数据异常检测机制，具体包括实施多元时间序列分析，结合用户的历史数据和实时数据，通过自相关性和交叉相关性分析来识别数据中的异常模式。应用机器学习中的无监督学习算法，如一类支持向量机，来识别生理数据中的离群点，这些离群点可能代表着数据不确定性的存在。
在确认实时监测结果异常后，本发明通过设计设计一套基于规则的决策支持系统，当生理数据或用户反馈超出预定义参数时，系统自动引导用户进行一系列问题的回答，当监测到的生理数据超出正常参数范围时，通过一系列的逻辑判断触发与用户的交互问询。规则引擎根据当前的数据不确定性情况，选择合适的提问策略，比如，当心率数据不稳定时询问用户是否感到焦虑或不适。结合情感分析和意图识别技术，AI系统可以理解用户的口头反馈中的情绪倾向和具体需求，比如，用户回答“我觉得有点不舒服”时，系统能识别出“不舒服”的情感并进行适当的响应。同时，利用对话管理框架来维持与用户的交流，识别何时需要进一步询问，以及何时应该停止提问并采取行动。在冥想过程中引入了需求问询和调整，以增加交互性，使冥想引导更加灵活和个性化。这种问询和调整的方式被设计为自然、非干扰性，以确保目标用户能够享受无缝的冥想体验。同时，结合生理传感器和环境感知技术，本发明能够实时监测目标用户的冥想状态。
实施例2：
基于实施例1，本申请在对初始引导信号进行第一次调节，生成调节引导信息的基础上，还提供一种对调节引导信息进行二次调节的方法。具体包括：对目标用户进行冥想状态监测获得冥想分析结果，根据冥想分析结果通过冥想分析模型对调节引导信息进行第二次调节，生成目标引导信息，并将目标引导信息向目标用户输出。在步骤130中，对目标用户进行冥想状态监测获得冥想分析结果，根据冥想分析结果通过冥想分析模型对调节引导信息进行第二次调节，生成目标引导信息，包括：通过卡尔曼滤波器和电极检测器，获取目标用户冥想过程中的生理数据；通过隐马尔可夫模型，对目标用户的生理数据进行建模；通过小波变化技术分析目标用户的脑电波信号的频域特性，获取目标用户冥想深度；根据目标用户冥想深度及车辆运动状态，对调节引导信息进行第二次调节，具体包括：通过冥想深度、车辆运动状态，查询预设的冥想调节数据表，获得第一参数，并根据第一参数对调节引导信息进行第二次调节。
本发明采用AIGC技术实时生成个性化的图像和声音，以引导目标用户的冥想状态，从而提供更丰富、舒适的冥想体验。同时，通过实时生理监测、环境感知和自适应式问询，系统能够主动和被动地根据外界环境、车辆情况，目标用户的生理状态和个性需求，调整冥想引导，提供更丰富、舒适的冥想体验。同时，本申请分别通过对目标用户进行体征监测获取实时监测结果，对初始引导信息进行第一次调节；通过对冥想效果进行监测，对调节引导信息进行第二次调节。使得冥想引导方式可以更加合理有效的引导目标用户进入冥想状态，提升目标用户的使用体验。
在一些实施方式中，对目标用户进行冥想状态监测获得冥想分析结果，根据冥想分析结果通过冥想分析模型对调节引导信息进行第二次调节，生成目标引导信息，包括：通过卡尔曼滤波器和电极检测器，获取目标用户冥想过程中的生理数据；通过隐马尔可夫模型，对目标用户的生理数据进行建模；通过小波变化技术分析目标用户的脑电波信号的频域特性，获取目标用户冥想深度；根据目标用户冥想深度及车辆运动状态，对调节引导信息进行第二次调节。根据目标用户冥想深度及车辆运动状态，对调节引导信息进行第二次调节，包括：通过冥想深度、车辆运动状态，查询预设的冥想调节数据表，获得第一参数，并根据第一参数对调节引导信息进行第二次调节。
在一种实施方式中，对目标用户进行冥想状态监测获得冥想分析结果的方法，可以是通过利用高级统计方法，如隐马尔可夫模型，对冥想过程中的生理数据进行建模，以发现用户状态转换的隐含模式。运用信号处理技术，如小波变换，来分析脑电波信号的频域特性，揭示冥想深度的变化。
此外，对目标用户进行冥想状态监测获得冥想分析结果，可以通过电极模块采集目标用户的脑电波数据，通过数据放大模块对脑电波数据进行放大，并通过冥想计算模块对放大后的脑电波数据进行计算，获取冥想监测值。通过冥想计算模块对放大后的脑电波数据进行计算，获取冥想监测值，包括：在放大后的脑电波数据，截取脑电时域信号数据；采用离散傅里叶变化算法将脑电时域信号数据转换为脑电频域信号数据；根据脑电频域信号数据获取不同频段的能量绝对值，并根据不同频段的能量绝对值的比值计算冥想监测值。具体地，脑电频域信号数据包括nα个α频段的频点和nβ个β频段的频点；利用脑电频域信号数据分别计算α频段的第一能量绝对值Eα和b频段的第二能量绝对值Eβ；计算公式为：，；根据Eα、Eβ计算α频段的能量相对值R，计算公式为：R=；根据能量相对值R计算冥想监测值M，计算公式为：，其中，L2为自定义的冥想阈值上限，L1为自定义的冥想阈值下限。在本实施例中，本发明采用β频段作为参考频段来计算α频段的能量相对值R、并采用创新的计算公式根据R计算冥想分数M进行冥想判定；与现有技术中能量绝对值偏大或过小的α频段脑波相比，本发明采用β频段作为参考频段的原因和优势为：睁眼非冥想时，α频段能量相对值由于参考频段能量值偶然过低会异常增大。因此需要采用与α频段相比，在脑电频段定义上反差更大、尤其是睁眼非冥想时反差更大的脑电频段作为参考频段，以降低睁眼时冥想相对值的过高几率。选择参考频段时，为了增强冥想判定的抗干扰性和消除误判，需要选择与α频段邻近、且自身特性与α频段相反的频段。脑电波中比α频段更高频率的邻近频段β频段的自身特性是当精神紧张和情绪激动或亢奋时出现此波，其自身特性与α频段相反，而且与代表深度放松、无压力的潜意识状态的θ频段相比，β频段具有更大的反差性。本发明进行冥想判定时将β频段和α频段结合，能够增强冥想判定的抗干扰性，进而提高冥想判定结果的准确性。
本发明还利用数据融合技术，如卡尔曼滤波器，结合来自多个传感器的数据，对目标用户的生理状态进行估计和预测。通过卡尔曼滤波器，系统可以在获得新的传感器读数时实时更新对目标用户生理状态的估计，提高对目标用户冥想状态变化的响应速度和准确性。动态系统分析允许对车辆的运动状态和目标用户的生理状态进行整合分析。在这个过程中，车辆传感器所采集的动态数据如加速度、速度变化等会与目标用户的生理数据如心率、脑电波等相结合。结合动态系统分析结果，AI系统能够调整音视频输出的第一参数，如音量、节奏、色彩饱和度等，对引导图像、引导声音进行二次调节；以促进冥想并减轻晕车症状，实现冥想状态与驾驶安全的协同优化。
实施例3：
图1示出了本发明一种基于人工智能的车载冥想引导装置的第一实施例，本装置包括：智能输出模块210，用于通过AIGC技术生成初始引导信，并将所述引导图像、引导声音向目标用户输出；第一调节模块220，用于对目标用户进行体征监测获取实时监测结果，根据实时监测结果通过自适应调整算法对所述初始引导信进行第一次调节，生成调节引导信息，并将调节引导信息向目标用户进行输出。。
在本实施例中，基于人工智能的车载冥想引导装置设置在车辆中，基于人工智能的车载冥想引导装置可以是虚拟装置基于于车辆中控内，此外，车辆还设置有视听装置、体征监测装置、车辆传感器，视听装置、体征监测装置、车辆传感器与车机系统通讯连接。通过本装置实现：首先，AI引导进入冥想状态，利用AIGC技术，结合实时生理监测，生成符合驾驶者需求和状态的个性化图像和声音。个性化图像：AIGC可以包括冥想场景、颜色、形状等，以符合目标用户的喜好和冥想需。音频引导：冥想指导语音、冥想音乐，其中包含但不限于音色、语调、情感特征、背景音，以提供愉悦、放松的声音体验。在冥想过程中，根据实时生理数据，AI需要智能调整冥想引导内容，并采用自适应式问询，理解用户的冥想状态和需求，进行冥想画面和声音的调整，确保冥想引导内容与驾驶者的实际需求相匹配，以辅助用户进入更好的冥想状态。以下是部分场景举例：车辆传感器检测到交通状况的突然变化，系统感知到驾驶环境的紧急情况，驾驶者心率升高，皮肤电导增加，显示情绪紧张。此时，AI系统自动调整生成的图像和声音，切换为更为平静和舒缓的冥想引导，以帮助缓解驾驶者的情绪。系统通过生理传感器监测到用户的心率持续升高，皮肤电导不断增加，显示用户无法进入冥想状态，且伴随焦虑情绪。由于长时间的焦虑状态，难以明确用户的具体需求，不清楚是何种类型的冥想引导更适合缓解用户的焦虑，不确定性增加，需通过自适应式问询，询问用户当前的情绪状态和冥想体验，以更好地了解用户需求。此外，整合车辆传感器，使系统能够感知驾驶环境包括车速、转向、加速度、刹车等信息，以调整冥想引导内容，提供更精准的驾驶辅助。
以下是部分场景举例：
在高速行驶场景中，系统可以调整为更安静、平缓的冥想引导，以促使目标用户保持冷静和放松。生成图像可能包括开阔的道路、蓝天白云等，声音可以是轻柔的音乐或自然的声音。
在拥堵场景中，系统可以提供更加活跃和愉悦的冥想引导，以缓解目标用户的压力。音乐可能更加轻松、欢快。
利用目标用户冥想数据，实时分析和学习，基于目标用户的冥想数据和情绪分析，系统生成个性化的驾驶决策，或将结果集成到辅助驾驶系统，包括调整座椅、提供特定冥想引导、调整车内环境等。也可依据数据为目标用户提供更优质的防晕车乘坐策略，缓解焦虑情绪以为目标用户提供更优质地防晕车个性化驾驶与乘坐策略。大大提高目标用户驾乘的舒适性。此外，本发明将冥想数据集成到辅助驾驶系统中，以缓解用户的晕车状况。相较于传统的冥想应用，这种集成能够更智能、精准地提供驾驶辅助，为用户提供更良好的乘坐体验。通过将冥想数据与辅助驾驶系统整合，系统能够实时分析目标用户的冥想状态，并学习其个性化的需求。这种个性化信息被用于生成驾驶决策，包括调整座椅、提供特定冥想引导等，以更好地满足用户的个性化需求。
实施例4：
根据本发明实施例的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，本存储介质中存储有至少一可执行指令，可执行指令在上述的基于人工智能的车载冥想引导装置上运行时，使得基于人工智能的车载冥想引导装置执行如上述的基于人工智能的车载冥想引导方法。
计算机可读存储介质通过执行指令，完成：
通过AIGC技术生成引导图像、引导声音，并将引导图像、引导声音向目标用户输出；
对目标用户进行体征监测获取实时监测结果，根据实时监测结果通过自适应调整算法对引导图像、引导声音进行第一次调节，并将调节后的引导图像、引导声音向目标用户进行输出；
对目标用户进行冥想状态监测获得冥想分析结果，根据冥想分析结果通过冥想分析模型对引导图像、引导声音进行第二次调节，生成目标图像、目标声音，并将目标图像、目标声音向目标用户输出。
相较于传统的冥想应用，本发明采用AIGC技术实时生成个性化的图像和声音，以引导目标用户的冥想状态，从而提供更丰富、舒适的冥想体验。在冥想过程中引入了需求问询和调整，以增加交互性，使冥想引导更加灵活和个性化。这种问询和调整的方式被设计为自然、非干扰性，以确保目标用户能够享受无缝的冥想体验。同时，结合生理传感器和环境感知技术，本发明能够实时监测目标用户的冥想状态。通过实时生理监测、环境感知和自适应式问询，系统能够主动和被动地根据外界环境、车辆情况，目标用户的生理状态和个性需求，调整冥想引导，提供更丰富、舒适的冥想体验。与普通冥想应用相比，这种个性化和智能化的冥想引导使得本发明在防晕车体验方面更为突出。
其次，本发明将冥想数据集成到辅助驾驶系统中，以缓解用户的晕车状况。相较于传统的冥想应用，这种集成能够更智能、精准地提供驾驶辅助，为用户提供更良好的乘坐体验。通过将冥想数据与辅助驾驶系统整合，系统能够实时分析目标用户的冥想状态，并学习其个性化的需求。这种个性化信息被用于生成驾驶决策，包括调整座椅、提供特定冥想引导等，以更好地满足用户的个性化需求。
在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。此外，本发明实施例也不针对任何特定编程语言。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。类似地，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。其中，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。

Claims (11)

1.一种基于人工智能的车载冥想引导方法，其特征在于，所述方法包括：
通过AIGC技术生成初始引导信息，并将所述初始引导信息向目标用户输出；
对目标用户进行体征监测获取实时监测结果，根据实时监测结果通过自适应调整算法对所述初始引导信息进行第一次调节，生成调节引导信息，并将调节引导信息向目标用户进行输出。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的车载冥想引导方法，其特征在于，所述初始引导信息至少包括初始引导图像、初始引导声音，其中，通过AIGC技术生成初始引导图像，具体包括：
通过条件生成对抗网络的生成器获取当前目标用户的生理参数、偏好设置，并通过隐层节点进行学习并生成初始引导图像；
通过条件生成对抗网络的判别器对初始引导图像根据与真实图像的区别、及与生理参数和偏好设置的一致性进行鉴别；若符合预设要求，则输出初始引导图像。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的车载冥想引导方法，其特征在于，通过AIGC技术生成初始引导声音，具体包括：
通过文本转语音技术、情感合成技术，在声音数据库获取声音特征，其中，声音特征至少包括音调、音量、语速中人一个或多个；
通过循环神经网络或长短时记忆网络，获取目标用户的情绪状态，并根据清晰状态输出声音参数；
将所述声音特征和声音参数输出到声音合成引擎，合成初始引导声音。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的车载冥想引导方法，其特征在于，对目标用户进行体征监测获取实时监测结果，根据实时监测结果通过自适应调整算法对所述初始引导信息进行第一次调节，具体包括：
获取并分析当前目标用户的用户数据，使用滑动窗口技术来检测预设期限内的生理数据变化，其中，用户数据至少包括生理数据、用户反馈；
当检测到用户数据超过预设阈值时，触发自适应调整算法，对初始引导信息进行第一次调节。
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的车载冥想引导方法，其特征在于，所述自适应调整算法为Q-learning算法或深度Q网络。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的车载冥想引导方法，其特征在于，在所述将调节引导信息向目标用户进行输出之后，还包括：
对目标用户进行冥想状态监测获得冥想分析结果，根据冥想分析结果通过冥想分析模型对所述调节引导信息进行第二次调节，生成目标引导信息，并将所述目标引导信息向目标用户输出。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的车载冥想引导方法，其特征在于，对目标用户进行冥想状态监测获得冥想分析结果，根据冥想分析结果通过冥想分析模型对所述调节引导信息进行第二次调节，生成目标引导信息，包括：
通过卡尔曼滤波器和电极检测器，获取目标用户冥想过程中的生理数据；
通过隐马尔可夫模型，对目标用户的生理数据进行建模；
通过小波变化技术分析目标用户的脑电波信号的频域特性，获取目标用户冥想深度；
根据目标用户冥想深度及车辆运动状态，对所述调节引导信息进行第二次调节。
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的车载冥想引导方法，其特征在于，所述根据目标用户冥想深度及车辆运动状态，对所述调节引导信息进行第二次调节，包括：
通过冥想深度、车辆运动状态，查询预设的冥想调节数据表，获得第一参数，并根据所述第一参数对调节引导信息进行第二次调节。
9.根据权利要求1所述的基于人工智能的车载冥想引导方法，其特征在于，在对目标用户进行体征监测获取实时监测结果之后，还包括：
实时监测结果是否预设监测范围值内；
若是则执行根据实时监测结果通过自适应调整算法对所述初始引导信息进行第一次调节；
否则通过触发主动交互问询模式，并通过主动交互问询模式获取目标用户的用户反馈。
10.一种基于人工智能的车载冥想引导装置，其特征在于，所述装置包括：
智能输出模块，用于通过AIGC技术生成初始引导信，并将所述引导图像、引导声音向目标用户输出；
第一调节模块，用于对目标用户进行体征监测获取实时监测结果，根据实时监测结果通过自适应调整算法对所述初始引导信进行第一次调节，生成调节引导信息，并将调节引导信息向目标用户进行输出。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令在权利要求10所述的基于人工智能的车载冥想引导装置上运行时，使得基于人工智能的车载冥想引导装置执行如权利要求1-9任意一项所述的基于人工智能的车载冥想引导方法。
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