本申请涉及安防
技术领域：
，具体而言，涉及一种乘车安全报警方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
：目前，随着网约车等车辆服务的发展以及用户安防意识的提高，乘车安全，尤其是司机和乘客的人身安全问题已经成为关注的焦点。因此，亟需一种乘车安全报警方法及装置。现有技术中，当出现安全问题时，司机或乘客可以主动拨打报警电话或者求救电话进行报警。但当司机或乘客的行为受到限制，无法拨打电话时，难以进行报警，报警的成功率较低，难以有效保障乘车安全。技术实现要素：有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种乘车安全报警方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高报警的成功率，有效保障乘车安全。根据本申请的一个方面，提供一种乘车安全报警方法，包括：获取车内语音数据的识别结果；根据所述识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度；基于所述事件类型和所述置信度，生成报警信息。可选地，所述根据所述识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度，包括：获取所述识别结果中的预设关键词；基于所述预设关键词对应的事件类型，确定所述高危事件的事件类型；基于所述预设关键词的频次，确定所述置信度。可选地，所述基于所述预设关键词对应的事件类型，确定所述高危事件的事件类型，包括：从事件类型与关键词之间的对应关系中，获取与所述预设关键词对应的事件类型。可选地，在所述根据所述识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度之后，还包括：若所述置信度不满足预设级别，则向服务器发送所述车内语音数据；接收所述服务器根据所述车内语音数据发送的新的高危事件的事件类型以及置信度。可选地，所述基于所述事件类型和所述置信度，生成报警信息，包括：基于所述新的高危事件的事件类型以及置信度，生成报警信息。可选地，所述根据所述识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度，包括：确定所述识别结果中各语句与预设语句的相似度；若所述相似度大于预设相似度阈值，则将所述预设语句对应的事件类型，确定为所述高危事件的事件类型；基于所述相似度，确定所述置信度。可选地，所述基于所述事件类型和所述置信度，生成报警信息，包括：若所述事件类型和所述置信度满足预设条件，则采集报警数据；基于所述报警数据，生成报警信息。可选地，所述报警数据包括：乘客信息、司机信息、车辆信息、定位信息、订单信息、车内图像数据和所述车内语音数据中的至少一种。可选地，所述获取车内语音数据的识别结果之前，还包括：获取车内多媒体数据；分离处理所述车内多媒体数据，得到所述车内语音数据。根据本申请的另一个方面，提供一种乘车安全报警装置，包括：第一获取模块，用于获取车内语音数据的识别结果；确定模块，用于根据所述识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度；生成模块，用于基于所述事件类型和所述置信度，生成报警信息。可选地，所述确定模块具体用于：获取所述识别结果中的预设关键词；基于所述预设关键词对应的事件类型，确定所述高危事件的事件类型；基于所述预设关键词的频次，确定所述置信度。可选地，所述确定模块具体用于：从事件类型与关键词之间的对应关系中，获取与所述预设关键词对应的事件类型。可选地，还包括：发送模块，用于若所述置信度不满足预设级别，则向服务器发送所述车内语音数据；接收模块，用于接收所述服务器根据所述车内语音数据发送的新的高危事件的事件类型以及置信度。可选地，所述生成模块具体用于：基于所述新的高危事件的事件类型以及置信度，生成报警信息。可选地，所述确定模块具体用于：确定所述识别结果中各语句与预设语句的相似度；若所述相似度大于预设相似度阈值，则将所述预设语句对应的事件类型，确定为所述高危事件的事件类型；基于所述相似度，确定所述置信度。可选地，所述生成模块具体用于：若所述事件类型和所述置信度满足预设条件，则采集报警数据；基于所述报警数据，生成报警信息。可选地，所述报警数据包括：乘客信息、司机信息、车辆信息、定位信息、订单信息、车内图像数据和所述车内语音数据中的至少一种。可选地，还包括：第二获取模块，用于获取车内多媒体数据；分离模块，用于分离处理所述车内多媒体数据，得到所述车内语音数据。根据本申请的另一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行时执行如前述的乘车安全报警方法的步骤。根据本申请的另一个方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如前述的乘车安全报警方法的步骤。在本申请实施例中，可以通过获取车内语音数据的识别结果，从而根据该识别结果确定车内可能发生的高危事件，包括该高危事件的事件类型以及置信度，并基于该事件类型和该置信度生成报警信息，实现根据车内的声音确定车辆所发生的高危事件并自动进行报警，避免了当车内人员行动能力受限或者其它原因而尽可能导致的难以拨打电话进行报警的问题，从而提高了报警的成功率，有效保障车内人员的安全。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1示出了本申请实施例所提供的一种乘车安全报警系统的框图；图2示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的框图；图3示出了本申请实施例所提供的一种乘车安全报警方法的流程图；图4示出了本申请实施例所提供的另一种乘车安全报警方法的流程图；图5示出了本申请实施例所提供的另一种乘车安全报警方法的流程图；图6示出了本申请实施例所提供的另一种乘车安全报警方法的流程图；图7示出了本申请实施例所提供的一种乘车安全报警装置的框图；图8示出了本申请实施例所提供的另一种乘车安全报警装置的框图；图9示出了本申请实施例所提供的另一种乘车安全报警装置的框图；图10示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。为了使得本领域技术人员能够使用本申请内容，结合特定应用场景“网约车报警”，给出以下实施方式。对于本领域技术人员来说，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用场景。虽然本申请主要围绕“网约车报警”进行描述，但是应该理解，这仅是一个示例性实施例。本申请可以应用于任何包括服务方与被服务方的报警场景中，比如出租车、私家车、顺风车、公共汽车、火车、子弹头列车、高速铁路、地铁、船只、飞机、宇宙飞船、热气球等交通运输环境中。本申请的系统或方法的应用可以包括网页、浏览器的插件、客户端终端、定制系统、内部分析系统、或人工智能机器人等，或其任意组合。需要说明的是，本申请实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。本申请中的术语“乘客”、“请求方”、“服务人员”、“服务请求方”和“客户”可互换使用，以指代可以请求或订购服务的个人、实体或工具。本申请中的术语“司机”、“提供方”、“服务提供方”和“供应商”可互换使用，以指代可以提供服务的个人、实体或工具。本申请中的术语“用户”可以指代请求服务、订购服务、提供服务或促成服务的提供的个人、实体或工具。例如，用户可以是乘客、驾驶员、操作员等，或其任意组合。在本申请中，“乘客”和“乘客终端”可以互换使用，“驾驶员”和“驾驶员终端”可以互换使用。本申请中的术语“服务请求”和“订单”可互换使用，以指代由乘客、服务请求方、司机、服务提供方、或供应商等、或其任意组合发起的请求。接受该“服务请求”或“订单”的可以是乘客、服务请求方、司机、服务提供方、或供应商等、或其任意组合。服务请求可以是收费的或免费的。本申请中使用的定位技术可以基于全球定位系统(globalpositioningsystem，gps)、全球导航卫星系统(globalnavigationsatellitesystem,glonass)，罗盘导航系统(compass)、伽利略定位系统、准天顶卫星系统(quasi-zenithsatellitesystem，qzss)、无线保真(wirelessfidelity，wifi)定位技术等，或其任意组合。一个或多个上述定位系统可以在本申请中互换使用。本申请的一个方面涉及一种乘车安全报警方法。该方法可以通过获取车内语音数据的识别结果，从而根据该识别结果确定车内可能发生的高危事件，包括该高危事件的事件类型以及置信度，从而基于该事件类型和该置信度生成报警信息以进行报警。值得注意的是，在本申请提出申请之前，通常是由车内人员，比如乘客或司机，在必要时主动拨打电话进行报警。然而，本申请提供的乘车安全报警方法可以根据车内语音数据自动进行报警，避免了当车内人员行动能力受限或者其它原因而尽可能导致的难以拨打电话进行报警的问题，从而提高了报警的成功率，有效保障车内人员的安全。图1是本申请一些实施例的乘车安全报警系统100的框图。例如，乘车安全报警系统100可以是用于诸如出租车、代驾服务、快车、拼车、公共汽车服务、驾驶员租赁、或班车服务之类的运输服务、或其任意组合的在线运输服务平台。乘车安全报警系统100可以包括服务器110、网络120、服务请求方终端130、服务提供方终端140和数据库150中的一种或多种，服务器110中可以包括执行指令操作的处理器。在一些实施例中，服务器110可以是单个服务器，也可以是服务器组。服务器组可以是集中式的，也可以是分布式的(例如，服务器110可以是分布式系统)。在一些实施例中，服务器110相对于终端，可以是本地的、也可以是远程的。例如，服务器110可以经由网络120访问存储在服务请求方终端130、服务提供方终端140、或数据库150、或其任意组合中的信息和/或数据。作为另一示例，服务器110可以直接连接到服务请求方终端130、服务提供方终端140和数据库150中至少一个，以访问存储的信息和/或数据。在一些实施例中，服务器110可以在云平台上实现；仅作为示例，云平台可以包括私有云、公有云、混合云、社区云(communitycloud)、分布式云、跨云(inter-cloud)、多云(multi-cloud)等，或者它们的任意组合。在一些实施例中，服务器110可以在具有本申请中图2所示的一个或多个组件的电子设备200上实现。在一些实施例中，服务器110可以包括处理器。处理器可以处理与服务请求有关的信息和/或数据，以执行本申请中描述的一个或多个功能。例如，处理器可以基于从服务请求方终端130获得的服务请求来确定目标车辆。在一些实施例中，处理器可以包括一个或多个处理核(例如，单核处理器(s)或多核处理器(s))。仅作为举例，处理器可以包括中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、专用指令集处理器(applicationspecificinstruction-setprocessor，asip)、图形处理单元(graphicsprocessingunit，gpu)、物理处理单元(physicsprocessingunit，ppu)、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，fpga)、可编程逻辑器件(programmablelogicdevice，pld)、控制器、微控制器单元、简化指令集计算机(reducedinstructionsetcomputing，risc)、或微处理器等，或其任意组合。网络120可以用于信息和/或数据的交换。在一些实施例中，乘车安全报警系统100中的一个或多个组件(例如，服务器110，服务请求方终端130，服务提供方终端140和数据库150)可以向其他组件发送信息和/或数据。例如，服务器110可以经由网络120从服务请求方终端130获取服务请求。在一些实施例中，网络120可以是任何类型的有线或者无线网络，或者是他们的结合。仅作为示例，网络130可以包括有线网络、无线网络、光纤网络、远程通信网络、内联网、因特网、局域网(localareanetwork，lan)、广域网(wideareanetwork，wan)、无线局域网(wirelesslocalareanetworks，wlan)、城域网(metropolitanareanetwork，man)、广域网(wideareanetwork，wan)、公共电话交换网(publicswitchedtelephonenetwork，pstn)、蓝牙网络、zigbee网络、或近场通信(nearfieldcommunication,nfc)网络等，或其任意组合。在一些实施例中，网络120可以包括一个或多个网络接入点。例如，网络120可以包括有线或无线网络接入点，例如基站和/或网络交换节点，乘车安全报警系统100的一个或多个组件可以通过该接入点连接到网络120以交换数据和/或信息。在一些实施例中，服务请求方终端130的用户可以是除服务实际需求者之外的其他人。例如，服务请求方终端130的用户a可以使用服务请求方终端130来为服务实际需求者b发起服务请求(比如，用户a可以为自己的朋友b叫车)，或者从服务器110接收服务信息或指令等。在一些实施例中，服务提供方终端140的用户可以是服务实际提供者，也可以是除服务实际提供者之外的其他人。例如，服务提供方终端140的用户c可以使用服务提供方终端140接收由服务实际提供者d提供服务的服务请求(比如用户c可以为自己雇用的司机d接单)，和/或来自服务器110的信息或指令。在一些实施例中，“服务请求方”和“服务请求方终端”可以互换使用，“服务提供方”和“服务提供方终端”可以互换使用。在一些实施例中，服务请求方终端130可以包括移动设备、平板计算机、膝上型计算机、或机动车辆中的内置设备等，或其任意组合。在一些实施例中，移动设备可以包括智能家居设备、可穿戴设备、智能移动设备、虚拟现实设备、或增强现实设备等，或其任意组合。在一些实施例中，智能家居设备可以包括智能照明设备、智能电器设备的控制设备、智能监控设备、智能电视、智能摄像机、或对讲机等，或其任意组合。在一些实施例中，可穿戴设备可包括智能手环、智能鞋带、智能玻璃、智能头盔、智能手表、智能服装、智能背包、智能配件等、或其任何组合。在一些实施例中，智能移动设备可以包括智能手机、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、游戏设备、导航设备、或销售点(pointofsale，pos)设备等，或其任意组合。在一些实施例中，虚拟现实设备和/或增强现实设备可以包括虚拟现实头盔、虚拟现实玻璃、虚拟现实贴片、增强现实头盔、增强现实玻璃、或增强现实贴片等，或其任意组合。例如，虚拟现实设备和/或增强现实设备可以包括各种虚拟现实产品等。在一些实施例中，机动车辆中的内置设备可以包括车载计算机、车载电视等。在一些实施例中，服务请求方终端130可以是具有用于定位服务请求方和/或服务请求方终端的位置的定位技术的设备。在一些实施例中，服务提供方终端140可以是与服务请求方终端130类似或相同的设备。在一些实施例中，服务提供方终端140可以是具有定位技术的设备，用于定位服务提供方和/或服务提供方终端的位置。在一些实施例中，服务请求方终端130和/或服务提供方终端140可以与其他定位设备通信以确定服务请求方、服务请求方终端130、服务提供方、或服务提供方终端140、或其任意组合的位置。在一些实施例中，服务请求方终端130和/或服务提供方终端140可以将定位信息发送给服务器110。数据库150可以存储数据和/或指令。在一些实施例中，数据库150可以存储从服务请求方终端130和/或服务提供方终端140获得的数据。在一些实施例中，数据库150可以存储在本申请中描述的示例性方法的数据和/或指令。在一些实施例中，数据库150可以包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器、或只读存储器(read-onlymemory,rom)等，或其任意组合。作为举例，大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态驱动器等；可移动存储器可包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、zip磁盘、磁带等；易失性读写存储器可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory,ram)；ram可以包括动态ram(dynamicrandomaccessmemory,dram)，双倍数据速率同步动态ram(doubledate-ratesynchronousram,ddrsdram)；静态ram(staticrandom-accessmemory,sram)，晶闸管ram(thyristor-basedrandomaccessmemory,t-ram)和零电容器ram(zero-ram)等。作为举例，rom可以包括掩模rom(maskread-onlymemory，mrom)、可编程rom(programmableread-onlymemory，prom)、可擦除可编程rom(programmableerasableread-onlymemory，perom)、电可擦除可编程rom(electricallyerasableprogrammablereadonlymemory，eeprom)、光盘rom(cd-rom)、以及数字通用磁盘rom等。在一些实施例中，数据库150可以在云平台上实现。仅作为示例，云平台可以包括私有云、公有云、混合云、社区云、分布式云、跨云、多云或者其它类似的等，或其任意组合。在一些实施例中，数据库150可以连接到网络120以与乘车安全报警系统100(例如，服务器110，服务请求方终端130，服务提供方终端140等)中的一个或多个组件通信。乘车安全报警系统100中的一个或多个组件可以经由网络120访问存储在数据库150中的数据或指令。在一些实施例中，数据库150可以直接连接到乘车安全报警系统100中的一个或多个组件(例如，服务器110，服务请求方终端130，服务提供方终端140等)；或者，在一些实施例中，数据库150也可以是服务器110的一部分。在一些实施例中，乘车安全报警系统100中的一个或多个组件(例如，服务器110，服务请求方终端130，服务提供方终端140等)可以具有访问数据库150的权限。在一些实施例中，当满足一定条件时，乘车安全报警系统100中的一个或多个组件可以读取和/或修改与服务请求方、服务提供方、或公众、或其任意组合有关的信息。例如，服务器110可以在接收服务请求之后读取和/或修改一个或多个用户的信息。作为另一示例，服务提供方终端140可以在从服务请求方终端130接收服务请求时访问与服务请求方有关的信息，但是服务提供方终端140可以不修改服务请求方的相关信息。在一些实施例中，可以通过请求服务来实现乘车安全报警系统100中的一个或多个组件的信息交换。服务请求的对象可以是任何产品。在一些实施方案中，产品可以是有形产品或非物质产品。有形产品可包括食品、药品、商品、化学产品、电器、服装、汽车、房屋、或奢侈品等，或其任意组合。非物质产品可以包括服务产品、金融产品、知识产品、或互联网产品等，或其任意组合。互联网产品可以包括单独的主机产品、网络产品、移动互联网产品、商业主机产品、或嵌入式产品等，或其任意组合。互联网产品可以用在移动终端的软件、程序、或系统等，或者它们的任意组合中。移动终端可以包括平板电脑、笔记本电脑、移动电话、个人数字助理(personaldigitalassistant,pda)、智能手表、销售点(pointofsales,pos)设备、车载电脑、车载电视、或可穿戴设备等，或其任意组合。例如，互联网产品可以是计算机或移动电话中使用的任何软件和/或应用程序。软件和/或应用程序可以涉及社交、购物、运输、娱乐时间、学习、或投资等，或其任意组合。在一些实施例中，与运输有关的软件和/或应用程序可以包括旅行软件和/或应用程序、车辆调度软件和/或应用程序、绘图软件和/或应用程序等。在车辆调度软件和/或应用程序中，车辆可包括马、马车、人力车(例如，独轮车、自行车、三轮车等)、汽车(例如，出租车、公共汽车、私家车等)、火车、地铁、船只、飞机(例如，飞机、直升机、航天飞机、火箭、热气球等)等，或其任意组合。图2示出根据本申请的一些实施例的可以实现本申请思想的服务器110、服务请求方终端130、服务提供方终端140的电子设备200的示例性硬件和软件组件的示意图。电子设备200可以是通用计算机或特殊用途的计算机，两者都可以用于实现本申请的乘车安全报警方法。本申请尽管仅示出了一个计算机，但是为了方便起见，可以在多个类似平台上以分布式方式实现本申请描述的功能，以均衡处理负载。例如，电子设备200可以包括连接到网络的网络端口210、用于执行程序指令的一个或多个处理器220、通信总线230、和不同形式的存储介质240，例如，磁盘、rom、或ram，或其任意组合。示例性地，计算机平台还可以包括存储在rom、ram、或其他类型的非暂时性存储介质、或其任意组合中的程序指令。根据这些程序指令可以实现本申请的方法。电子设备200还包括计算机与其他输入输出设备(例如键盘、显示屏)之间的输入/输出(input/output，i/o)接口250。为了便于说明，在电子设备200中仅描述了一个处理器。然而，应当注意，本申请中的电子设备200还可以包括多个处理器，因此本申请中描述的一个处理器执行的步骤也可以由多个处理器联合执行或单独执行。例如，若电子设备200的处理器执行步骤a和步骤b，则应该理解，步骤a和步骤b也可以由两个不同的处理器共同执行或者在一个处理器中单独执行。例如，第一处理器执行步骤a，第二处理器执行步骤b，或者第一处理器和第二处理器共同执行步骤a和b。图3示出了本申请的一些实施例的乘车安全报警方法的流程图。需要说明的是，本申请所述的乘车安全报警方法并不以图3以及以下所述的具体顺序为限制，应当理解，在其它实施例中，本申请所述的乘车安全报警方法其中部分步骤的顺序可以根据实际需要相互交换，或者其中的部分步骤也可以省略或删除。下面将对图3所示的流程进行详细阐述。步骤301，获取车内语音数据的识别结果。由于当车辆发生各种事件时，会产生相应的声音，比如当车内人员发生冲突时矛盾是从语言冲突逐渐升级，当车辆发生碰撞或者其它事件时也会伴随相应的声音等，因此，为了后续根据车内的声音，确定车辆所发生的事件，从而在可能发生危险的事件时及时报警，提高报警的成功率，保证车内人员以及车辆的安全，可以获取对车内语音数据的识别结果。车内语音数据为包括车辆内部声音的数据，比如乘客与司机的对话。需要说明的是，车内语音数据可以通过对车内的声音进行录制得到。还需要说明的是，车内语音数据的声音来源可以为用户、其它种类的生命体或其它自然界任何能够发出声音的物体。识别结果可以包括对车内语音数据识别得到的文字信息或该车内语音数据的声纹特征集合等。当然，在实际应用中，根据对车内语音数据识别的方式的不同，该识别结果还可以包括其它相应类型的信息。其中，文字信息有利于对用户的声音进行识别；声纹特征有利于对除用户之外的其它声音来源的声音进行识别，比如宠物的叫声、物体碰撞的声音等。可以通过预先设置的语音识别模型(例如，(automaticspeechrecognition，asr))对车内语音数据进行识别，将车内语音数据进行识别，从而将该车内语音数据转换为文本。需要说明的是，语音识别模型还可以包括其它能够用于进行语音识别的模型。可选地，可以事先收集车内语音数据作为第一训练样本，并按照车内噪音或高危事件对第一训练样本进行标注，通过标注之后的第一训练样本，对语音识别模型训练，从而提高对车内语音数据进行识别的准确性和可靠性。第一训练样本用于对语音识别模型训练。高危事件为可能会给车辆或车内人员造成伤害的事件。当然，在实际应用中，也可以通过其它方式对车内语音数据进行识别。步骤302，根据识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度。由于车辆所发生的事件可能会包括具有危险性的高危事件，也会包括不具危险性的事件，比如，车内人员的正常交流等，因此，为了对高危事件与其它不具危险性的事件进行区分，即准确识别高危事件，一方面便于及时报警，提高报警的成功率，另一方面减少或避免对正常情况的干扰，可以根据识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度。置信度为事件为高危事件的可信程度。该置信度可以通过字符或字符串表示，比如可以通过整数来表示。其中，可以通过预设的语义分析模型(例如，nlp(naturallanguageprocessing，自然语言处理))对由其前述识别得到的文本进行语义分析，包括对该文本中词和句的拆解、分析和分类，从而确定高危事件的事件类型和置信度。当然，在实际应用中，语义分析模型还可以包括其它能够用于语义识别的模型。可选地，可以事先收文本作为第二训练样本，并对第二训练样本进行标注，通过标注之后的第二训练样本，对语义分析模型训练，从而提高确定高危事件的事件类型以及置信度的准确性和可靠性。当然，在实际应用中，也可以通过其它方式对文本进行进一步识别，以确定高危事件的事件类型以及置信度。可选地，在上述确定根据识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度过程中，关键词的功能和作用可以通过声纹特征替换，比如，可以将与车内语音数据对应的声纹特征集合，与预设声纹特征(比如与预设关键词对应的声纹特征)进行比较。另外，在本申请的另一可选实施例中，也可以不先对车内语音数据进行识别得到对应文本，再对该文本进行进一步识别，而是直接通过预设的事件检测模型，对该车内语音数据进行识别，从而确定高危事件的事件类型以及置信度。其中，事件检测模型可以包括基于lstm(longshort-termmemory，长短期记忆网络)的模型或attention(注意力)模型。需要说明的是，可以事先获取车内语音数据作为第三训练样本，并通过事件类型以及关键词对第三训练样本进行标注，通过标注后的第三训练样本对该事件检测模型进行训练。步骤303，基于事件类型和置信度，生成报警信息。为了在车辆发生高危事件时及时进行报警，可以生成报警信息，且由于不同事件类型以及置信度的高危事件，可能需要通过不同的处理方式进行解决，因此为了提高报警的针对性和准确性，以便于后续能够更加快捷地采取有效的应对措施，可以基于事件类型和置信度，生成该报警信息。报警信息为对高危事件进行报警的信息。该报警信息可以为可执行的指令，当执行该指令时即可进行报警。其中，报警信息可以包括接警方标识、报警方式、报警内容和报警方标识。接警方标识为对接警方进行标识的信息，比如该接警方标识可以包括电话号码、邮件地址和ip(internetprotocol)地址等中至少一个。需要说明的是，该接警方标识可以通过预先设置得到，比如可以包括110、119、112和其它用户的电话号码中的至少一个。报警方式为对高危事件进行报警的方式，比如，拨打电话、发送短消息或发送电子邮件等。当然，在实际应用中，该报警方式还可以包括其它能够与其它设备进行通信，从而将当前高危事件通知给接警方的方式。其中，可以获取与事件类型和置信度对应的报警方式，作为当前进行报警的报警方式。例如，可以根据预设的如下表1所示的事件类型和置信度与报警方式之间的对应关系，获取与事件类型和置信度对应的报警方式。表1需要说明的是，本申请仅通过上述表1对事件类型和置信度与报警方式之间的对应关系进行说明，上述表1并不对事件类型和置信度与报警方式之间的对应关系构成限定。报警内容为进行报警时所提供的信息，比如前述中的事件类型和置信度。报警方标识为对报警方进行标识的信息，该报警方标识的类型可以与报警方标识的类型相同。在本申请实施例中，可以通过获取车内语音数据的识别结果，从而根据该识别结果确定车内可能发生的高危事件，包括该高危事件的事件类型以及置信度，并基于该事件类型和该置信度生成报警信息，实现根据车内的声音确定车辆所发生的高危事件并自动进行报警，避免了当车内人员行动能力受限或者其它原因而尽可能导致的难以拨打电话进行报警的问题，从而提高了报警的成功率，有效保障车内人员的安全。图4示出了本申请的一些实施例的乘车安全报警方法的流程图。该方法可应用于服务器110，服务请求方终端130或服务提供方终端140中。需要说明的是，本申请所述的乘车安全报警方法并不以图4以及以下所述的具体顺序为限制，应当理解，在其它实施例中，本申请所述的乘车安全报警方法其中部分步骤的顺序可以根据实际需要相互交换，或者其中的部分步骤也可以省略或删除。下面将对图4所示的流程进行详细阐述。步骤401，获取车内语音数据。为了在车辆发生高危事件时，及时进行报警，终端可以获取车内语音数据。其中，终端可以通过麦克风来对车内的声音进行录制，得到车内语音数据，服务器可以从终端获取得到该车内语音数据。可选地，可以获取车内多媒体数据，分离处理该车内多媒体数据，得到车内语音数据。为了尽可能增加获取车内语音数据的途径，从而提高获取车内语音数据的可靠性，进而提高对高危事件进行报警的成功率，可以获取车内多媒体数据，并从该车内多媒体数据中分离得到车内语音数据。车内多媒体数据可以包括音频和视频。因此，可以将该车内多媒体数据中音频分离出来，从而得到车内语音数据。其中，该车内多媒体数据中的视频可以为车内图像数据。步骤402，获取车内语音数据的识别结果。其中，获取车内语音数据的识别结果的方式，可以参见前述步骤301中的相关描述，此处不再一一赘述。步骤403，根据识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度。其中，可以通过下述方式中的至少一种，来根据识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度。方式一，可以获取识别结果中的预设关键词，基于该预设关键词对应的事件类型，确定高危事件的事件类型，基于该预设关键词的频次，确定置信度。由于车内语音数据包括的信息可能比较复杂，比如大量无意义的声音等，因此，为了便于提高确定高危事件的事件类型和置信度的效率，通过对相应的预设关键词进行统计，从而通过是否包括预设关键词以及所包括的预设关键词的多少，快速准确地确定该事件类型和置信度。其中，可以确定对车内语音数据识别得到的文本中是否包括对应于任一事件类型的高危事件的预设关键词，如果是则确定发生该事件类型的高危事件，否则确定未发生该事件类型的高危事件。且当确定高危事件时，进一步确定该文本中包括的对应的该高危事件的预设关键词的频次，将该频次作为该高危事件的置信度。需要说明的是，与各事件类型对应的预设关键词可以通过事先确定得到，比如接收用户提交的关键词得到等。可选地，可以从事件类型与关键词之间的对应关系中，获取与预设关键词对应的事件类型。通过从事件类型与关键词之间的对应关系，可以快速准确地根据预设关键词确定相应的事件类型。例如，一种从事件类型与关键词之间的对应关系可以如下表2所示。表2事件类型关键词斗殴打人、啊抢劫不许动、给钱、转账骚扰别碰我、走开、流氓撞车嘭、咔擦、嘣……需要说明的是，本申请仅通过上述表2对事件类型与关键词之间的对应关系进行说明，上述表2并不对事件类型与关键词之间的对应关系构成限定。例如，根据识别结果确定得到，车内语音数据中包括“不许动”、“给钱”、“转账”等三个预设关键词各一次，因此，由上述表2可知，这三个预设关键词对应的事件类型为“抢劫”，置信度为3。方式二，可以确定识别结果中各语句与预设语句的相似度，若该相似度大于预设相似度阈值，则将该预设语句对应的事件类型，确定为高危事件的事件类型，基于相似度，确定置信度。由于车内语音数据包括的信息可能比较复杂，因此，为了确保用户所说内容的整体性和完整性，减少识别失误的可能，提高确定高危事件的事件类型和置信度的准确性，通过可以将识别结果与预设语句进行比较，从而直接根据用户所说的内容与该预设语句的相似度，确定高危事件的事件类型和置信度。预设语句为在发生高危事件时车内人员可能说出的语句。需要说明的是，可以事先确定各事件类型以及该事件类型对应的预设语句。预设相似度阈值可以通过事先确定得到，比如通过接收用户提交的相似度而得到该预设相似度阈值。当相似度大于预设相似度阈值时，说明用户可能说出该预设语句的可能性较大，车辆发生该预设语句所对应的事件类型的高危事件。当确定相似度时，可以直接将该相似度作为置信度，或者也可以将相似度转换为相应的整数，从而将该整数确定为置信度。需要说明的是，可以基于相似度与整数之间的对应关系，确定与任意相似度对应的整数。还需要说明的是，可以事先确定多个相似度以及各相似度所对应的整数，并将该多个相似度以及各相似度所对应的整数，存储在相似度与整数之间的对应关系中。当然，在实际应用中，若识别结果包括车内语音数据的声纹特征集合，也可以将该声纹特征集合与预设语句对应的声纹特征进行比较，从而确定识别结果中各语句与预设语句之间的相似度。另外，当同时通过上述两种方式来确定高危事件的事件类型和置信度时，可以在上述两个方式确定的事件类型相同时，将该事件类型确定为当前高危事件的事件类型，否则可以重新确定该高危事件的类型。当确定高危事件的类型时，可以将上述两种方式中最高的置信度确定为当前高危事件的置信度。或者，可以以将置信度最高的高危事件，确定为当前发生的高危事件，并将确定该高危事件的事件类型。当然，在实际应用中，也可以通过其它策略，基于上述两种方式来确定高危事件的事件类型和置信度。步骤404，基于事件类型和置信度，生成报警信息。可选地，若事件类型和置信度满足预设条件，则采集报警数据，基于报警数据，生成报警信息。为了更加准确地说明车辆中事件的发展情况，从而便于接警方及时采取相应的措施，进一步提高报警的成功率，保障车以及车内人员的安全，可以在事件类型和置信度满足预设条件时，采集报警数据，从而基于该报警数据生成报警信息。预设条件可以通过事先设置得到，并用于判断是否通过采集报警数据来生成报警信息。例如，预设条件可以包括事件类型为预设的事件类型、且该事件类型的置信度达到预设级别。报警数据为对高危事件进行说明的数据。可选地，报警数据可以包括乘客信息、司机信息、车辆信息、定位信息、订单信息、车内图像数据和车内语音数据中的至少一种。乘客信息为与乘客相关的信息，比如乘客标识、乘客电话或乘客家庭住址等，其中，乘客标识为对乘客进行标识的信息，比如姓名或者用户名。司机信息为与司机相关的信息，比如驾照编号、司机标识或司机电话等，其中，司机标识为对司机进行标识的信息，比如姓名或者用户名。车辆信息为与车辆相关的信息，比如车牌号、车主和生产商中的至少一个。定位信息为报警方当前所处位置的信息，比如坐标点、经纬度等。订单信息为打车或约车等应用中所产生的订单的信息。车内图像数据为对车内场景进行录制得到的数据。可以将报警数据添加至该报警信息包括的报警内容，从而生成得到该报警信息。需要说明的是，当事件类型和置信度不满足预设条件时，可以不采集报警数据，而是按照步骤303的相关描述，生成报警信息进行报警。另外，在本申请的另一可选实施例中，在基于事件类型和置信度，生成报警信息时，也可以直接采集报警数据来生成该报警信息，而不对事件类型和置信度是否满足预设条件进行判断。可选地，若确定得到两种以上的事件类型的高危事件，则可以分别基于两种事件类型以及相应的置信度，生成报警信息，从而分别对两种事件类型的高危事件进行报警。例如，车内语音数据中同时包括“不许动”和“别碰我”，因此确定得到事件类型包括“抢劫”和“骚扰”，则可以生成针对“抢劫”和“骚扰”的报警信息，从而分别对“抢劫”和“骚扰”这两种高危事件进行报警。当然，在实际应用中，若确定得到两种以上的事件类型的高危事件，也可以基于置信度最高的事件类型以及置信度，生成报警信息，即只针对可信程度最高的高危事件进行报警。在本申请实施例中，首先，可以通过获取车内语音数据的识别结果，从而根据该识别结果确定车内可能发生的高危事件，包括该高危事件的事件类型以及置信度，并基于该事件类型和该置信度生成报警信息，实现根据车内的声音确定车辆所发生的高危事件并自动进行报警，避免了当车内人员行动能力受限或者其它原因而尽可能导致的难以拨打电话进行报警的问题，从而提高了报警的成功率，有效保障车内人员的安全。其次，能够根据车内语音数据是否包括预设关键词以及所包括的预设关键词的多少，从包括信息比较复杂车内语音数据中，快速准确地确定该事件类型和置信度，提高了确定高危事件的事件类型和置信度的效率和准确性。另外，能够在事件类型和置信度满足预设条件时，采集报警数据，从而基于该报警数据生成报警信息，进一步准确地说明了车辆中事件的发展情况，便于接警方及时采取相应的措施，进一步提高报警的成功率，保障车以及车内人员的安全。图5示出了本申请的一些实施例的乘车安全报警方法的流程图。该方法可应用于服务请求方终端130或服务提供方终端140中。需要说明的是，本申请所述的乘车安全报警方法并不以图5以及以下所述的具体顺序为限制，应当理解，在其它实施例中，本申请所述的乘车安全报警方法其中部分步骤的顺序可以根据实际需要相互交换，或者其中的部分步骤也可以省略或删除。下面将对图5所示的流程进行详细阐述。步骤501，终端获取车内语音数据。其中，获取车内语音数据的方式可以参见前述步骤401中的相关描述，此处不再一一赘述。步骤502，终端获取车内语音数据的识别结果。其中，获取车内语音数据的识别结果的方式，可以参见前述步骤301中的相关描述，此处不再一一赘述。步骤503，终端根据识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度。其中，根据识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度可以参见前述步骤302和步骤403中的相关描述，此处不再一一赘述。步骤504，终端判断置信度是否满足预设级别，如果是则执行步骤505，否则执行步骤506。由前述可知，置信度能够说明事件为高危事件的可信程度，当该置信度的级别越高，则该事件为高危事件的可信程度也越高，因此，为了减少误报的可能，提高报警的准确性，可以判断置信度是否满足预设级别，从而便于后续根据不同的置信度进行相应的处理操作。终端可以将已经确定的置信度与预设级别进行比较，如果置信度大于该预设级别，则确定满足该预设级别，否则确定不满足该预设级别。步骤505，终端基于事件类型和置信度，生成报警信息。由于置信度满足预设级别，则可以确定发生高危事件的可能较高，因此，可以生成报警信息以进行报警。其中，基于事件类型和置信度，生成报警信息的方式，可以参见前述中步骤404和步骤303中的相关描述，此处不再一一赘述。另外，在申请的另一可选实施例中，若终端确定得到两种以上的事件类型的高危事件，则可以向服务器发送车内语音数据，接收服务器根据车内语音数据发送的新的高危事件的事件类型以及置信度。由于确定得到两种以上的事件类型的高危事件，则可能存在误判的情况，因此，为了进一步提高确定事件类型以及置信度的准确性，进而进一步提高报警的成功率，也便于后续接警放及时采取相应的措施，进一步确保车以及车内人员的安全，可以通过数据处理能力更加强大的服务器再次对该事件进行确认和识别。需要说明的是，终端向服务器发送车内语音数据，接收服务器根据车内语音数据发送的新的高危事件的事件类型以及置信度的方式，可以参见步骤506中的相关描述，此处不再一一赘述。步骤506，终端向服务器发送车内语音数据，接收服务器根据车内语音数据发送的新的高危事件的事件类型以及置信度。由于置信度不满足预设级别，则可以确定发生高危事件的可能较低，但为了减少漏报的可能，进一步提高报警的成功率，确保车以及车内人员的安全，可以将车内语音数据发送给数据处理能力更加强大的服务器，从而再次对该事件进行确认和识别。终端可以向服务器发送车内语音数据，服务器接收该车内语音数据，并对该车内语音数据进行识别得到新的高危事件的事件类型以及置信度，将该新的高危事件的事件类型以及置信度反馈给终端。需要说明的是，终端可以在间隔预设时长之后，再将车内语音数据发送给服务器，当然也可以实时向服务器发送车内语音数据。其中，预设时长可以通过事先设置得到。还需要说明的是，服务器对车内语音数据进行识别得到新的高危事件的事件类型以及置信度的方式，可以参见前述步骤402-403以及步骤301-302中的相关描述，且在此基础上，服务器可以通过更加复杂的模型，对语音数据进行更强逻辑的语音分析，包括句法分析、整句分类和结合上下文分析等分析。步骤507，终端基于新的高危事件的事件类型以及置信度，生成报警信息。其中，基于新的高危事件的事件类型以及置信度，生成报警信息的方式，可以与基于事件类型和置信度，生成报警信息的方式相同，此处不再一一赘述。在本申请实施例中，首先，可以通过获取车内语音数据的识别结果，从而根据该识别结果确定车内可能发生的高危事件，包括该高危事件的事件类型以及置信度，并基于该事件类型和该置信度生成报警信息，实现根据车内的声音确定车辆所发生的高危事件并自动进行报警，避免了当车内人员行动能力受限或者其它原因而尽可能导致的难以拨打电话进行报警的问题，从而提高了报警的成功率，有效保障车内人员的安全。其次，能够通过服务器对终端确定的高危事件的事件类型以及置信度进行再次确认，减少了漏报或误报的可能，进一步提高了确定高危事件的事件类型以及置信度的准确性。图6示出了本申请的一些实施例的乘车安全报警方法的流程图。该方法可应用于服务器110与服务请求方终端130或服务提供方终端140的交互中。需要说明的是，本申请所述的乘车安全报警方法并不以图6以及以下所述的具体顺序为限制，应当理解，在其它实施例中，本申请所述的乘车安全报警方法其中部分步骤的顺序可以根据实际需要相互交换，或者其中的部分步骤也可以省略或删除。下面将对图6所示的流程进行详细阐述。步骤601，终端获取车内语音数据。其中，获取车内语音数据的方式，可以参见前述步骤401中的相关描述，此处不再一一赘述。步骤602，终端获取车内语音数据的识别结果。其中，获取车内语音数据的识别结果的方式，可以参见前述步骤301中的相关描述，此处不再一一赘述。步骤603，终端将识别结果发送给服务器。步骤604，终端接收服务器发送的高危事件的事件类型以及置信度。由前述可知，为了提高确定高危事件的事件类型以及置信度的准确性，可能会通过服务器对终端确定的高危事件的事件类型以及置信度进行再次确认，因此，为了减少终端与服务器之间的交互，提高确定高危事件的事件类型以及置信度的效率，终端在确定识别结果时，可以将识别结果发送给服务器，从而直接通过服务器根据识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度。需要说明的是，服务器根据识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度的方式，可以参见前述步骤506中的相关描述，此处不再一一赘述。步骤605，终端基于事件类型和置信度，生成报警信息。其中，基于事件类型和置信度，生成报警信息的方式，可以参见前述中步骤404和步骤303中的相关描述，此处不再一一赘述。另外，在本申请的另一可选实施例中，也可以通过服务器来执行步骤602或者步骤605。在本申请实施例中，首先，可以通过获取车内语音数据的识别结果，从而根据该识别结果确定车内可能发生的高危事件，包括该高危事件的事件类型以及置信度，并基于该事件类型和该置信度生成报警信息，实现根据车内的声音确定车辆所发生的高危事件并自动进行报警，避免了当车内人员行动能力受限或者其它原因而尽可能导致的难以拨打电话进行报警的问题，从而提高了报警的成功率，有效保障车内人员的安全。其次，终端在对车内语音数据识别得到识别结果时，可以将识别结果发送给服务器，从而直接通过服务器根据识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度，在提高确定高危事件的事件类型以及置信度的准确性的基础上，也减少了终端与服务器之间的交互，提高了确定高危事件的事件类型以及置信度的效率。以下通过一个网约车场景中的具体的示例，对本申请所提供的乘车安全报警方法进行说明。步骤1，乘客在上车时打开手机中的乘车安全报警应用(或乘车安全报警插件)，录制得到车内语音数据。步骤2，手机通过乘车安全报警应用对车内语音数据进行识别，得到与该车内语音数据对应的文本。步骤3，手机通过乘车安全报警应用对该文本包括的预设关键词进行统计，确定该文本中包括“不许动”一次，且未包括其它预设关键词，则确定发生高危事件，该高危事件的事件类型为“抢劫”，置信度为1。步骤4，由于置信度1小于预设级别2，因此，手机将车内语音数据发送给与乘车安全报警应用对应的服务器。步骤5，服务器通过车内语音数据对该事件类型和置信度进行确认，确定事件类型为“抢劫”，置信度为3，并将事件类型为“抢劫”，置信度为3发送给手机。步骤6，手机通过乘车安全报警应用，基于事件类型为“抢劫”，置信度为3生成报警信息，包括“拨打110，发送短信信息给177********”，其中，177********为该乘客预先设置的一个紧急联系人的电话号码。图7是示出本申请的一些实施例的乘车安全报警装置的框图，该乘车安全报警装置实现的功能对应上述方法执行的步骤。该装置可以理解为上述服务器，或服务器的处理器，也可以理解为独立于上述服务器或处理器之外的在服务器控制下实现本申请功能的组件，如图所示，乘车安全报警装置可以包括第一获取模块701、确定模块702和生成模块703。第一获取模块701，用于获取车内语音数据的识别结果；确定模块702，用于根据识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度；生成模块703，用于基于事件类型和置信度，生成报警信息。可选地，确定模块702具体用于：获取识别结果中的预设关键词；基于预设关键词对应的事件类型，确定高危事件的事件类型；基于预设关键词的频次，确定置信度。可选地，确定模块702具体用于：从事件类型与关键词之间的对应关系中，获取与预设关键词对应的事件类型。可选地，请参照图8，还包括：发送模块704，用于若置信度不满足预设级别，则向服务器发送车内语音数据；接收模块705，用于接收服务器根据车内语音数据发送的新的高危事件的事件类型以及置信度。可选地，生成模块703具体用于：基于新的高危事件的事件类型以及置信度，生成报警信息。可选地，确定模块702具体用于：确定识别结果中各语句与预设语句的相似度；若相似度大于预设相似度阈值，则将预设语句对应的事件类型，确定为高危事件的事件类型；基于相似度，确定置信度。可选地，生成模块703具体用于：若事件类型和置信度满足预设条件，则采集报警数据；基于报警数据，生成报警信息。可选地，报警数据包括：乘客信息、司机信息、车辆信息、定位信息、订单信息、车内图像数据和所述车内语音数据中的至少一种。可选地，请参照图9，还包括：第二获取模块706，用于获取车内多媒体数据；分离模块707，用于分离处理所述车内多媒体数据，得到所述车内语音数据。上述装置用于执行前述实施例提供的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。上述模块可以经由有线连接或无线连接彼此连接或通信。有线连接可以包括金属线缆、光缆、混合线缆等，或其任意组合。无线连接可以包括通过lan、wan、蓝牙、zigbee、或nfc等形式的连接，或其任意组合。两个或更多个模块可以组合为单个模块，并且任何一个模块可以分成两个或更多个单元。请参照图10，为本申请所提供的一种电子设备的功能模块示意图。该电子设备可以包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质1001和处理器1002，处理器1002可以调用计算机可读存储介质1001存储的计算机程序。当该计算机程序被处理器1002读取并运行，可以实现上述方法实施例。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。可选地，本申请还提供一计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器读取并运行时，可以实现上述方法实施例。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考方法实施例中的对应过程，本申请中不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。以上仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
技术领域：
的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。当前第1页1 2 3
技术特征：
1.一种乘车安全报警方法，其特征在于，包括：
获取车内语音数据的识别结果；
根据所述识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度；
基于所述事件类型和所述置信度，生成报警信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度，包括：
获取所述识别结果中的预设关键词；
基于所述预设关键词对应的事件类型，确定所述高危事件的事件类型；
基于所述预设关键词的频次，确定所述置信度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设关键词对应的事件类型，确定所述高危事件的事件类型，包括：
从事件类型与关键词之间的对应关系中，获取与所述预设关键词对应的事件类型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度之后，还包括：
若所述置信度不满足预设级别，则向服务器发送所述车内语音数据；
接收所述服务器根据所述车内语音数据发送的新的高危事件的事件类型以及置信度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述事件类型和所述置信度，生成报警信息，包括：
基于所述新的高危事件的事件类型以及置信度，生成报警信息。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度，包括：
确定所述识别结果中各语句与预设语句的相似度；
若所述相似度大于预设相似度阈值，则将所述预设语句对应的事件类型，确定为所述高危事件的事件类型；
基于所述相似度，确定所述置信度。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述事件类型和所述置信度，生成报警信息，包括：
若所述事件类型和所述置信度满足预设条件，则采集报警数据；
基于所述报警数据，生成报警信息。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述报警数据包括：乘客信息、司机信息、车辆信息、定位信息、订单信息、车内图像数据和所述车内语音数据中的至少一种。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车内语音数据的识别结果之前，还包括：
获取车内多媒体数据；
分离处理所述车内多媒体数据，得到所述车内语音数据。
10.一种乘车安全报警装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取车内语音数据的识别结果；
确定模块，用于根据所述识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度；
生成模块，用于基于所述事件类型和所述置信度，生成报警信息。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：
获取所述识别结果中的预设关键词；
基于所述预设关键词对应的事件类型，确定所述高危事件的事件类型；
基于所述预设关键词的频次，确定所述置信度。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：
从事件类型与关键词之间的对应关系中，获取与所述预设关键词对应的事件类型。
13.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括：
发送模块，用于若所述置信度不满足预设级别，则向服务器发送所述车内语音数据；
接收模块，用于接收所述服务器根据所述车内语音数据发送的新的高危事件的事件类型以及置信度。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述生成模块具体用于：
基于所述新的高危事件的事件类型以及置信度，生成报警信息。
15.根据权利要求10或11所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：
确定所述识别结果中各语句与预设语句的相似度；
若所述相似度大于预设相似度阈值，则将所述预设语句对应的事件类型，确定为所述高危事件的事件类型；
基于所述相似度，确定所述置信度。
16.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述生成模块具体用于：
若所述事件类型和所述置信度满足预设条件，则采集报警数据；
基于所述报警数据，生成报警信息。
17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述报警数据包括：乘客信息、司机信息、车辆信息、定位信息、订单信息、车内图像数据和所述车内语音数据中的至少一种。
18.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括：
第二获取模块，用于获取车内多媒体数据；
分离模块，用于分离处理所述车内多媒体数据，得到所述车内语音数据。
19.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行时执行如权利要求1至9任一所述的乘车安全报警方法的步骤。
20.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至9任一所述的乘车安全报警方法的步骤。
技术总结
本申请提供了一种乘车安全报警方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取车内语音数据的识别结果，根据所述识别结果，确定高危事件的事件类型以及置信度，基于所述事件类型和所述置信度，生成报警信息。本申请实施例能够提高报警的成功率，有效保障乘车安全。
技术研发人员：王飞;邓耀;张康利;赵帅江;胡刚涛;郭立婷;倪超;秦天宇;张辉
受保护的技术使用者：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
技术研发日：.12.17
技术公布日：.02.11
