一种出行提醒的推送方法、装置、存储介质和电子设备与流程

本技术涉及可穿戴设备的技术，特别涉及一种出行提醒的推送方法、装置、存储介质和电子设备。

背景技术：

1、随着可穿戴技术的进步，基于可穿戴设备的出行提醒推送得到了越来越广泛的应用。

2、当前行业内的穿戴设备，出行提醒推送技术普遍采用的是用户行为预测的方案，即收集用户历史的行为数据，然后推测用户出行可能发生的时间点，并对此做一些相关的提醒推送。

3、例如，记录用户以往每天的第一次连续一分钟行走的时间点，并结合用户设置的闹钟时间，预测用户今日出门的时间点，从而推送天气预报等相关出行提醒。

4、这类用户行为预测的方式，有一个共有的缺点：用户每日的行为可能不规律，或者相对规律的行为也很难精确到分钟级或者秒级，因此，目前基于穿戴设备的出行提醒的推送方案预测出的用户行为的时间点容易出现较大的偏差，因此出行提醒的推送时机不够准确和合适，用户体验比较差。

技术实现思路

1、本技术提供一种出行提醒的推送方法、装置、存储介质和电子设备，能够大大提高推送时机的准确性，改善用户体验。

2、为实现上述目的，本技术采用如下技术方案：

3、本技术提供一种出行提醒的推送方法，包括：

4、基于穿戴设备对自身的定位数据或者预先设定的位置信息，确定用户固定住所所在的第一位置区域；

5、当检测到所述穿戴设备从未佩戴状态切换到佩戴状态、且持续时间达到或超过时间阈值后，对所述穿戴设备进行即时定位，若得到的即时定位数据所指示的位置位于所述第一位置区域内，则进行出行提醒的推送。

6、较佳地，所述基于穿戴设备对自身的定位数据确定用户固定住所所在的第一位置区域，包括：

7、所述穿戴设备对自身进行周期性定位，将得到的第一定位数据存入第一数据库；

8、所述穿戴设备在每次进入预设状态后进行单次定位，将得到的第二定位数据存入第二数据库；

9、基于所述第一数据库中的第一定位数据，确定具有第一特征的位置区域；其中，所述第一特征为：位置区域内第一定位数据的分布密集度超过设定阈值；

10、基于所述第二数据库中每个第二定位数据所指示的位置与所述具有第一特征的位置区域间的相对位置关系，确定所述第一位置区域。

11、较佳地，所述确定具有第一特征的位置区域，包括：

12、基于所有所述第一定位数据确定对应的第一定位坐标，并生成基于所述第一定位坐标的热力分布；

13、基于所述热力分布，进行位置区域的划分；其中，不同位置区域互不相交，所有位置区域覆盖所述第一数据库中所有第一定位数据对应的第一定位坐标；

14、将热力密度达到设定热力密度阈值的位置区域，作为具有所述第一特征的位置区域；其中，每个位置区域的热力密度为该位置区域内包括的所有第一定位坐标的热力密度之和。

15、较佳地，所述基于所述热力分布进行位置区域的划分，包括：

16、按照热力密度从高到低的顺序，为当前待处理范围内的每个热力密度对应的第一定位坐标划定相应的位置区域；其中，对于每个热力密度对应的第一定位坐标，以该第一定位坐标为中心，将设定距离范围内的区域划定为与该第一定位坐标相应的位置区域，所述当前待处理范围为除已划定的位置区域之外的范围。

17、较佳地，基于所述相对位置关系确定所述第一位置区域的方式，包括：

18、为每个具有第一特征的位置区域设置识别置信度的初始值；

19、遍历所述第二数据库中的所有第二定位数据，判断每个第二定位数据所指示的位置是否位于所述具有第一特征的位置区域内，若是，则将相应位置区域的识别置信度增加n；否则，将相应位置区域的识别置信度保持不变；其中，n>0；

20、对于识别置信度大于或等于设定置信度阈值的位置区域，将其设定为所述第一位置区域。

21、较佳地，对于具有第一特征的不同位置区域，识别置信度的初始值相同；

22、或者，具有第一特征的位置区域的识别置信度的初始值，与该位置区域内所述第一定位数据的分布密集度相关；其中，所述第一定位数据的分布密集度越高，相应位置区域的识别置信度的初始值越大。

23、较佳地，所述预设状态为充电状态。

24、本技术还提供一种出行提醒的推送装置，包括：数据分析单元和推送判决单元；

25、所述数据分析单元，用于基于穿戴设备对自身的定位数据或者预先设定的位置信息，确定用户固定住所所在的第一位置区域；

26、所述推送判决单元，用于在确定所述穿戴设备从未佩戴状态切换到佩戴状态后，获取本装置的即时定位数据，若所述即时定位数据所指示的位置位于所述第一位置区域内，则确定进行出行提醒的推送。

27、较佳地，该装置进一步包括定位单元、第一数据库和第二数据库；

28、所述定位单元，用于对本装置进行周期性定位，将得到的第一定位数据存入第一数据库；还用于在本装置连接的穿戴设备每次进入预设状态后进行单次定位，将得到的第二定位数据存入第二数据库；

29、所述第一数据库，用于保存所述第一定位数据；

30、所述第二数据库，用于保存所述第二定位数据；

31、所述数据分析单元，用于基于所述第一数据库中的第一定位数据，确定具有第一特征的位置区域；还用于基于所述第二数据库中每个第二定位数据所指示的位置与所述具有第一特征的位置区域间的相对位置关系，确定所述第一位置区域；其中，所述第一特征为：位置区域内第一定位数据的分布密集度超过设定阈值。

32、较佳地，在所述数据分析单元中，所述确定具有第一特征的位置区域，包括：

33、基于所有所述第一定位数据确定对应的第一定位坐标，并生成基于所述第一定位坐标的热力分布；

34、基于所述热力分布，进行位置区域的划分；其中，不同位置区域互不相交，所有位置区域覆盖所述第一数据库中所有第一定位数据对应的第一定位坐标；

35、将热力密度达到设定热力密度阈值的位置区域，作为具有所述第一特征的位置区域；其中，每个位置区域的热力密度为该位置区域内包括的所有第一定位坐标的热力密度之和。

36、较佳地，在所述数据分析单元中，所述基于所述热力分布进行位置区域的划分，包括：

37、按照热力密度从高到低的顺序，为当前待处理范围内的每个热力密度对应的第一定位坐标划定相应的位置区域；其中，对于每个热力密度对应的第一定位坐标，以该第一定位坐标为中心，将设定距离范围内的区域划定为与该第一定位坐标相应的位置区域，所述当前待处理范围为除已划定的位置区域之外的范围。

38、较佳地，在所述数据分析单元中，基于所述相对位置关系确定所述第一位置区域的方式，包括：

39、为每个具有第一特征的位置区域设置识别置信度的初始值；

40、遍历所述第二数据库中的所有第二定位数据，判断每个第二定位数据所指示的位置是否位于所述具有第一特征的位置区域内，若是，则将相应位置区域的识别置信度增加n；否则，将相应位置区域的识别置信度保持不变；其中，n>0；

41、对于识别置信度大于或等于设定置信度阈值的位置区域，将其设定为所述第一位置区域。

42、较佳地，对于具有第一特征的不同位置区域，识别置信度的初始值相同；

43、或者，具有第一特征的位置区域的识别置信度的初始值，与该位置区域内所述第一定位数据的分布密集度相关；其中，所述第一定位数据的分布密集度越高，相应位置区域的识别置信度的初始值越大。

44、较佳地，所述预设状态为充电状态。

45、本技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时可实现上述任一项所述的出行提醒的推送方法。

46、本技术还提供一种电子设备，该电子设备至少包括计算机可读存储介质，还包括处理器；

47、所述处理器，用于从所述计算机可读存储介质中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现上述任一项所述的出行提醒的推送方法。

48、由上述技术方案可见，本技术中，基于穿戴设备对自身的定位数据或者预先设定的位置信息，确定用户固定住所所在的第一位置区域；当检测到穿戴设备从未佩戴状态切换到佩戴状态、且持续一段时间后，对穿戴设备进行即时定位，若得到的即时定位数据所指示的位置位于第一位置区域内，就认为用户从固定住所准备出门，则进行出行提醒的推送。通过上述方式，利用用户当天穿戴设备的佩戴状态信息，再结合定位数据来预测出用户即将出门的时间，这样利用用户当前的实时行为进行识别和判断，不需要用户有规律的出门时间，也不依赖用户出门后的出行方式，能够大大提高识别用户出行时间点的准确性，进而有效提高推送时机的准确性，改善用户体验。