特許 6856675 オンライン・ツー・オフライン・サービスプラットフォームにおいて酒酔い要求者を識別するためのシステムおよび方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6856675

(24)【登録日】2021年3月22日

(45)【発行日】2021年4月7日

(54)【発明の名称】オンライン・ツー・オフライン・サービスプラットフォームにおいて酒酔い要求者を識別するためのシステムおよび方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/30 20120101AFI20210329BHJP

   G06Q 10/04 20120101ALI20210329BHJP

【ＦＩ】

   G06Q50/30

   G06Q10/04

【請求項の数】15

【全頁数】34

(21)【出願番号】特願2018-569056(P2018-569056)

(86)(22)【出願日】2018年8月10日

(65)【公表番号】特表2020-532774(P2020-532774A)

(43)【公表日】2020年11月12日

(86)【国際出願番号】CN2018099890

(87)【国際公開番号】WO2020029231

(87)【国際公開日】20200213

【審査請求日】2019年2月28日

(73)【特許権者】

【識別番号】516317573

【氏名又は名称】ベイジン ディディ インフィニティ テクノロジー アンド ディベロップメント カンパニー リミティッド

(74)【代理人】

【識別番号】100108453

【弁理士】

【氏名又は名称】村山 靖彦

(74)【代理人】

【識別番号】100110364

【弁理士】

【氏名又は名称】実広 信哉

(74)【代理人】

【識別番号】100133400

【弁理士】

【氏名又は名称】阿部 達彦

(72)【発明者】

【氏名】インイン・ミャオ

(72)【発明者】

【氏名】ジロン・ワン

(72)【発明者】

【氏名】シャオフイ・シ

【審査官】 竹下 翔平

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１９−１３３３５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１６−１５７２４３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１２／０１４３０１（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２０１８−７３３５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 Uber wants to patent a way to use AI to identify drunk passengers，CNNMoney，米国，２０１８年 ６月 ７日，＜ＵＲＬ：https://money.cnn.com/2018/06/07/technology/uber-patent-identify-drunks/index.html＞［検索日：2020年10月21日］

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

オンライン・ツー・オフライン（O2O）サービスプラットフォームにおいて酒酔い要求者を検出するためのシステムであって、
ネットワークに通信可能に接続されたデータ交換ポートと、
命令のセットを含む少なくとも1つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、
前記データ交換ポートおよび前記少なくとも1つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体と通信する少なくとも1つのプロセッサであって、前記命令のセットを実行するとき、前記少なくとも1つのプロセッサは、
前記データ交換ポートを介して要求者によって開始されたO2Oサービスの要求に関連する情報を取得し、
前記要求に関連する前記情報に基づいて、アルコール摂取予測モデルを使用して、前記要求者がアルコールを摂取した確率を判定し、
前記要求者がアルコールを摂取した前記確率が閾値より大きいか否かを判定し、
前記要求者がアルコールを摂取した前記確率が前記閾値より大きいという判定に応じて、前記要求者に関連する情報を取得し、
前記要求者に関連する前記情報に基づいて、前記要求者がアルコールを摂取したか否かを判定し、
前記要求者がアルコールを摂取したという判定に応じて、前記データ交換ポートを介して、前記O2Oサービスの前記要求に対応するプロバイダ端末に、前記要求者がアルコールを摂取したという通知を送信する
ように前記システムに指示するように構成される、少なくとも1つのプロセッサと、
を備える、システム。

【請求項2】

前記アルコール摂取予測モデルは、モデル訓練プロセスに従って生成され、前記モデル訓練プロセスは、
複数の過去の注文を取得するステップと、
前記複数の過去の注文から、肯定的なフィードバックを有する過去の注文の第1のセットを取得するステップと、
前記複数の過去の注文から、否定的なフィードバックを有する過去の注文の第2のセットを取得するステップと、
予備モデルを取得するステップと、
肯定的なフィードバックを有する過去の注文の前記第1のセットおよび否定的なフィードバックを有する過去の注文の前記第2のセットを使用して、前記予備モデルを訓練することによって、前記アルコール摂取予測モデルを生成するステップと、
を含む、請求項1に記載のシステム。

【請求項3】

前記要求者に関連する情報を取得するために、前記少なくとも1つのプロセッサは、
前記データ交換ポートを介して、前記要求者に関連付けられた要求者端末のカメラをオンにする要求を送信し、
前記要求者からの前記要求の承認を受信すると、前記データ交換ポートを介して、前記要求者端末に少なくとも1つの画像またはビデオを記録するためのコマンドを送信し、
前記データ交換ポートを介して、前記要求者端末からの前記少なくとも1つの画像またはビデオを受信する
ように前記システムに指示するようにさらに構成される、請求項1または2に記載のシステム。

【請求項4】

前記要求者に関連する前記情報を取得するために、前記少なくとも1つのプロセッサは、
前記データ交換ポートを介して、要求者端末またはプロバイダ端末のうちの少なくとも1つに、前記要求者の音声を取得する要求を送信し、前記要求者端末または前記プロバイダ端末のうちの前記少なくとも1つに、前記要求者端末または前記プロバイダ端末のうちの前記少なくとも1つにおいて音声記録を作動させ、
前記データ交換ポートを介して、前記要求者端末または前記プロバイダ端末のうちの前記少なくとも1つからの記録された音声を受信する
ように前記システムに指示するようにさらに構成される、請求項1から3のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項5】

前記要求者に関連する前記情報に基づいて、前記要求者がアルコールを摂取したか否かを判定するために、前記少なくとも1つのプロセッサは、
前記要求者の音声もしくはビデオに基づいて、前記要求者の発話の音響特性を分析するステップ、
前記要求者の画像もしくは前記ビデオに基づいて、前記要求者の顔の特徴を分析するステップ、
前記要求者に関連する行動情報に基づいて、前記要求者の体の動きを分析するステップ、または
前記要求者の生理学的情報に基づいて、前記要求者の生理学的パラメータを分析するステップ
のうちの少なくとも1つを実行するように前記システムに指示するようにさらに構成される、請求項1から4のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項6】

前記要求者の発話の音響特性を分析するために、前記少なくとも1つのプロセッサは、
前記要求者の前記音声もしくは前記ビデオに基づいて、音声速度を判定するステップ、
前記要求者の前記音声もしくは前記ビデオに基づいて、音声のトーンを判定するステップ、
前記要求者の前記音声もしくは前記ビデオにおける間の数を判定するステップ、
前記要求者の前記音声もしくは前記ビデオから1つ以上のキーワードを取得するステップ、
前記要求者の前記音声もしくは前記ビデオにおける前記要求者によって話された文の継続時間を判定するステップ、
前記要求者の前記音声もしくは前記ビデオにおける構音障害の頻度を判定するステップ、
前記要求者の前記音声もしくは前記ビデオに基づいて、線形予測係数（LPC）を判定するステップ、または
前記要求者の前記音声もしくは前記ビデオに基づいて、メル尺度周波数ケプストラム係数（MFCC）を判定するステップ
のうちの少なくとも1つを実行するように前記システムに指示するようにさらに構成される、請求項5に記載のシステム。

【請求項7】

前記要求者の画像またはビデオに基づいて、前記要求者の顔の特徴を分析するために、前記少なくとも1つのプロセッサは、
前記要求者の顔もしくは首のうちの少なくとも一方の色を判定するステップ、
前記要求者の瞳孔サイズを判定するステップ、
前記要求者の瞬きの頻度を判定するステップ、
前記要求者のうなずきの頻度を判定するステップ、
前記要求者のあくびの頻度を判定するステップ、または
前記要求者の閉眼持続時間を判定するステップ
のうちの少なくとも1つを実行するように前記システムに指示するようにさらに構成される、請求項5または6に記載のシステム。

【請求項8】

前記要求者に関連する行動情報に基づいて、前記要求者の体の動きを分析するために、前記少なくとも1つのプロセッサは、
前記要求者の胴体が不安定に揺れているか否かを判定するステップ、または
前記要求者の少なくとも一方の脚が不安定に揺れているか否かを判定するステップ、または
前記要求者の少なくとも一方の腕が不安定に揺れているか否かを判定するステップ
のうちの少なくとも1つを実行するように前記システムに指示するようにさらに構成される、請求項5から7のいずれか1項に記載のシステム。

【請求項9】

前記要求者の前記生理学的情報に基づいて、前記要求者の生理学的パラメータを分析するために、前記少なくとも1つのプロセッサは、
前記要求者の前記生理学的情報に基づいて、前記要求者の血糖値を取得するステップ、
前記要求者の前記生理学的情報に基づいて、前記要求者の血圧を取得するステップ、
前記要求者の前記生理学的情報に基づいて、前記要求者の呼吸数を取得するステップ、
前記要求者の前記生理学的情報に基づいて、前記要求者の体温を取得するステップ、または
前記要求者の前記生理学的情報に基づいて、前記要求者の心拍数を取得するステップ
のうちの少なくとも1つを実行するように前記システムに指示するようにさらに構成される、請求項5から8のいずれか1項に記載のシステム。

【請求項10】

少なくとも1つのプロセッサと、少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体と、ネットワークに接続された通信プラットフォームと、を有するコンピューティングデバイス上で実施される方法であって、
データ交換ポートを介して要求者によって開始されたオンライン・ツー・オフライン（O2O）サービスの要求に関連する情報を取得するステップと、
前記要求に関連する前記情報に基づいて、アルコール摂取予測モデルを使用して、前記要求者がアルコールを摂取した確率を判定するステップと、
前記要求者がアルコールを摂取した前記確率が閾値より大きいか否かを判定するステップと、
前記要求者がアルコールを摂取した前記確率が前記閾値より大きいという判定に応じて、前記要求者に関連する情報を取得するステップと、
前記要求者に関連する前記情報に基づいて、前記要求者がアルコールを摂取したか否かを判定するステップと、
前記要求者がアルコールを摂取したという判定に応じて、前記データ交換ポートを介して、前記O2Oサービスの前記要求に対応するプロバイダ端末に、前記要求者がアルコールを摂取したという通知を送信するステップと、
を含む、方法。

【請求項11】

前記アルコール摂取予測モデルは、モデル訓練プロセスに従って生成され、前記モデル訓練プロセスは、
複数の過去の注文を取得するステップと、
前記複数の過去の注文から、肯定的なフィードバックを有する過去の注文の第1のセットを取得するステップと、
前記複数の過去の注文から、否定的なフィードバックを有する過去の注文の第2のセットを取得するステップと、
予備モデルを取得するステップと、
肯定的なフィードバックを有する過去の注文の前記第1のセットおよび否定的なフィードバックを有する過去の注文の前記第2のセットを使用して、前記予備モデルを訓練することによって、前記アルコール摂取予測モデルを生成するステップと、
を含む、請求項10に記載の方法。

【請求項12】

前記要求者に関する情報を取得する、前記ステップは、
前記データ交換ポートを介して、前記要求者に関連付けられた要求者端末のカメラをオンにする要求を送信するステップと、
前記要求者から前記要求の承認を受信すると、前記データ交換ポートを介して前記要求者端末に、少なくとも1つの画像またはビデオを記録するためのコマンドを送信するステップと、
前記データ交換ポートを介して、前記要求者端末から前記少なくとも1つの画像またはビデオを受信するステップと、
を含む、請求項10または11に記載の方法。

【請求項13】

前記要求者に関連する前記情報を取得する、前記ステップは、
前記データ交換ポートを介して、要求者端末またはプロバイダ端末のうちの少なくとも1つに、前記要求者の音声を取得する要求を送信し、前記要求者端末または前記プロバイダ端末のうちの前記少なくとも1つに、前記要求者端末または前記プロバイダ端末のうちの前記少なくとも1つにおいて音声記録を作動させる、ステップと、
前記データ交換ポートを介して、前記要求者端末または前記プロバイダ端末のうちの前記少なくとも1つから記録された音声を受信するステップと、
を含む、請求項10から12のいずれか一項に記載の方法。

【請求項14】

前記要求者に関連する前記情報に基づいて、前記要求者がアルコールを摂取したか否かを判定する、前記ステップは、
前記要求者の音声もしくはビデオに基づいて、前記要求者の発話の音響特性を分析するステップ、
前記要求者の画像もしくは前記ビデオに基づいて、前記要求者の顔の特徴を分析するステップ、
前記要求者に関連する行動情報に基づいて、前記要求者の体の動きを分析するステップ、または
前記要求者の生理学的情報に基づいて、前記要求者の生理学的パラメータを分析するステップ
を含む、請求項11から13のいずれか一項に記載の方法。

【請求項15】

コンピュータプログラム製品を具現化する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータプログラム製品は、コンピューティングデバイスに、
データ交換ポートを介して要求者によって開始されたオンライン・ツー・オフライン（O2O）サービスの要求に関連する情報を取得させ、
前記要求に関連する前記情報に基づいて、アルコール摂取予測モデルを使用して、前記要求者がアルコールを摂取した確率を判定させ、
前記要求者がアルコールを摂取した前記確率が閾値より大きいか否かを判定させ、
前記要求者がアルコールを摂取した前記確率が前記閾値より大きいという判定に応じて、前記要求者に関連する情報を取得させ、
前記要求者に関連する前記情報に基づいて、前記要求者がアルコールを摂取したか否かを判定させ、
前記要求者がアルコールを摂取したという判定に応じて、前記データ交換ポートを介して、前記O2Oサービスの前記要求に対応するプロバイダ端末に、前記要求者がアルコールを摂取したという通知を送信させる
ように構成された命令を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、一般に、オンライン・ツー・オフライン（O2O）サービスプラットフォームに関し、具体的には、O2Oサービスプラットフォームにおいて酒酔い要求者を識別するためのシステムおよび方法に関する。

【背景技術】

【0002】

インターネット技術の発展に伴い、オンラインタクシー配車サービスや配達サービスなどのO2Oサービスは、人々の日常生活においてますます重要な役割を果たしている。いくつかのシナリオでは、O2Oサービスを要求する要求者がアルコールを摂取している場合があり、そのことが要求者とサービスを要求者に提供するプロバイダとの間に潜在的な軋轢をもたらす場合がある。したがって、O2Oサービスプラットフォームにおいて酒酔い要求者を検出し、かつ要求者とプロバイダとの間の潜在的な軋轢または争いを回避するようにプロバイダに警告するための効果的なシステムおよび方法を提供することが望ましい。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0003】

本開示の一態様によれば、O2Oサービスプラットフォームにおいて酒酔い要求者を検出するためのシステムが提供される。本システムは、ネットワークに通信可能に接続されたデータ交換ポートと、命令のセットを含む少なくとも1つの記憶媒体と、データ交換ポートおよび少なくとも1つの記憶媒体と通信する少なくとも1つのプロセッサと、を備え得る。命令のセットを実行するとき、少なくとも1つのプロセッサは、データ交換ポートを介して要求者によって開始されたO2Oサービスの要求に関連する情報を取得するようにシステムに指示するように構成され得る。少なくとも1つのプロセッサはまた、要求に関連する情報に基づいて、アルコール摂取予測モデルを使用して、要求者がアルコールを摂取した確率を判定し、要求者がアルコールを摂取した確率が閾値より大きいか否かを判定するようにシステムに指示するように構成され得る。要求者がアルコールを摂取した確率が閾値より大きいという判定に応じて、少なくとも1つのプロセッサは、要求者に関連する情報を取得し、要求者に関連する情報に基づいて、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定するようにシステムに指示するようにさらに構成され得る。要求者がアルコールを摂取したという判定に応じて、少なくとも1つのプロセッサは、データ交換ポートを介して、O2Oサービスの要求に対応するプロバイダ端末に、要求者がアルコールを摂取したという通知を送信するようにシステムに指示するようにさらに構成される。

【0004】

一部の実施形態では、要求に関連する情報は、要求時間、要求の開始位置、要求者の位置、要求の開始位置と要求者の位置との間の推定距離、要求者のプロフィール情報、または要求者に関連する過去のフィードバック情報のうちの少なくとも1つを含み得る。

【0005】

一部の実施形態では、アルコール摂取予測モデルは、モデル訓練プロセスに従って生成され得る。モデル訓練プロセスは、複数の過去の注文を取得するステップを含み得る。モデル訓練プロセスはまた、複数の過去の注文から、肯定的なフィードバックを有する過去の注文の第1のセットおよび否定的なフィードバックを有する過去の注文の第2のセットを取得するステップを含み得る。モデル訓練プロセスは、予備モデルを取得するステップと、肯定的なフィードバックを有する過去の注文の第1のセットおよび否定的なフィードバックを有する過去の注文の第2のセットを使用して、予備モデルを訓練することによって、アルコール摂取予測モデルを生成するステップと、をさらに含み得る。

【0006】

一部の実施形態では、予備モデルは、勾配ブースティング決定木（GBDT）モデルまたはエクストリーム勾配ブースティング（XGBoost）モデルのうちの少なくとも一方であり得る。

【0007】

一部の実施形態では、要求者に関連する情報を取得するために、少なくとも1つのプロセッサは、データ交換ポートを介して、要求者に関連付けられた要求者端末のカメラをオンにする要求を送信するようにシステムに指示するようにさらに構成され得る。要求者からの要求の承認を受信すると、少なくとも1つのプロセッサは、データ交換ポートを介して、要求者端末に、少なくとも1つの画像またはビデオを記録するためのコマンドを送信し、データ交換ポートを介して、要求者端末からの少なくとも1つの画像またはビデオを受信するようにシステムに指示するようにさらに構成され得る。

【0008】

一部の実施形態では、要求者に関連する情報を取得するために、少なくとも1つのプロセッサは、データ交換ポートを介して、要求者端末またはプロバイダ端末のうちの少なくとも1つに、要求者の音声を取得する要求を送信するようにシステムに指示するようにさらに構成され得る。要求は、要求者端末またはプロバイダ端末のうちの少なくとも1つに、要求者端末またはプロバイダ端末のうちの少なくとも1つにおいて音声記録を作動させ得る。少なくとも1つのプロセッサはまた、データ交換ポートを介して、要求者端末またはプロバイダ端末のうちの少なくとも1つから記録された音声を受信するようにシステムに指示するように構成され得る。

【0009】

一部の実施形態では、要求者に関連する情報は、要求者の画像、ビデオ、音声、生理学的情報、または行動情報のうちの少なくとも1つを含み得る。

【0010】

一部の実施形態では、要求者に関連する情報に基づいて要求者がアルコールを摂取したか否かを判定するために、少なくとも1つのプロセッサは、要求者の音声もしくはビデオに基づいて、要求者の発話の音響特性を分析するステップ、要求者の画像もしくはビデオに基づいて、要求者の顔の特徴を分析するステップ、要求者に関連する行動情報に基づいて、要求者の体の動きを分析するステップ、または要求者の生理学的情報に基づいて、要求者の生理学的パラメータを分析するステップのうちの少なくとも1つを実行するようにシステムに指示するようにさらに構成され得る。

【0011】

一部の実施形態では、要求者の発話の音響特性を分析するために、少なくとも1つのプロセッサは、要求者の音声もしくはビデオに基づいて、音声速度を判定するステップ、要求者の音声もしくはビデオに基づいて、音声のトーンを判定するステップ、要求者の音声もしくはビデオにおける間の数を判定するステップ、要求者の音声もしくはビデオから1つ以上のキーワードを取得するステップ、要求者の音声もしくはビデオにおける要求者によって話された文の継続時間を判定するステップ、要求者の音声もしくはビデオにおける構音障害の頻度を判定するステップ、要求者の音声もしくはビデオに基づいて、線形予測係数（LPC）を判定するステップ、または要求者の音声もしくはビデオに基づいて、メル尺度周波数ケプストラム係数（MFCC）を判定するステップのうちの少なくとも1つを実行するようにシステムに指示するようにさらに構成され得る。

【0012】

一部の実施形態では、要求者の画像またはビデオに基づいて、要求者の顔の特徴を分析するために、少なくとも1つのプロセッサは、要求者の顔もしくは首のうちの少なくとも一方の色を判定するステップ、要求者の瞳孔サイズを判定するステップ、要求者の瞬きの頻度を判定するステップ、要求者のうなずきの頻度を判定するステップ、要求者のあくびの頻度を判定するステップ、または要求者の閉眼持続時間を判定するステップのうちの少なくとも1つを実行するようにシステムに指示するようにさらに構成され得る。

【0013】

一部の実施形態では、要求者に関連する行動情報に基づいて、要求者の体の動きを分析するために、少なくとも1つのプロセッサは、要求者の胴体が不安定に揺れているか否かを判定するステップ、または要求者の少なくとも一方の脚が不安定に揺れているか否かを判定するステップ、または要求者の少なくとも一方の腕が不安定に揺れているか否かを判定するステップのうちの少なくとも1つを実行するようにシステムに指示するようにさらに構成され得る。

【0014】

一部の実施形態では、要求者の生理学的情報に基づいて、要求者の生理学的パラメータを分析するために、少なくとも1つのプロセッサは、要求者の生理学的情報に基づいて、要求者の血糖値を取得するステップ、要求者の生理学的情報に基づいて、要求者の血圧を取得するステップ、要求者の生理学的情報に基づいて、要求者の呼吸数を取得するステップ、要求者の生理学的情報に基づいて、要求者の体温を取得するステップ、または要求者の生理学的情報に基づいて、要求者の心拍数を取得するステップのうちの少なくとも1つを実行するようにシステムに指示するようにさらに構成され得る。

【0015】

本開示の別の態様によれば、コンピューティングデバイス上で実施される方法が提供される。コンピューティングデバイスは、少なくとも1つのプロセッサと、少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体と、ネットワークに接続された通信プラットフォームと、を有し得る。本方法は、データ交換ポートを介して要求者によって開始されたO2Oサービスの要求に関連する情報を取得するステップを含み得る。本方法はまた、要求に関連する情報に基づいて、アルコール摂取予測モデルを使用して、要求者がアルコールを摂取した確率を判定するステップと、要求者がアルコールを摂取した確率が閾値より大きいか否かを判定するステップと、を含み得る。要求者がアルコールを摂取した確率が閾値より大きいという判定に応じて、本方法は、要求者に関連する情報を取得するステップと、要求者に関連する情報に基づいて、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定するステップと、をさらに含み得る。要求者がアルコールを摂取したという判定に応じて、本方法は、データ交換ポートを介して、O2Oサービスの要求に対応するプロバイダ端末に、要求者がアルコールを摂取したという通知を送信するステップをさらに含み得る。

【0016】

本開示の別の態様によれば、コンピュータプログラム製品を実施する非一時的コンピュータ可読記憶媒体。命令を含むコンピュータプログラム製品は、コンピューティングデバイスに、データ交換ポートを介して要求者によって開始されたO2Oサービスの要求に関連する情報を取得させるように構成され得る。命令を含むコンピュータプログラム製品は、コンピューティングデバイスに、要求に関連する情報に基づいて、アルコール摂取予測モデルを使用して、要求者がアルコールを摂取した確率を判定させ、要求者がアルコールを摂取した確率が閾値より大きいか否かを判定させるように構成され得る。要求者がアルコールを摂取した確率が閾値より大きいという判定に応じて、命令を含むコンピュータプログラム製品は、コンピューティングデバイスに、要求者に関連する情報を取得させ、要求者に関連する情報に基づいて、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定させるようにさらに構成され得る。要求者がアルコールを摂取したという判定に応じて、命令を含むコンピュータプログラム製品は、コンピューティングデバイスに、データ交換ポートを介して、O2Oサービスの要求に対応するプロバイダ端末に、要求者がアルコールを摂取したという通知を送信させるように構成され得る。

【0017】

さらなる特徴が、一部は以下の説明で説明され、また一部は以下および添付の図面を検討することにより当業者に明らかになる、または各例の製造または動作によって把握され得る。本開示の特徴は、以下に論じられる詳細な例に示される方法論、手段、および組み合わせの様々な態様の実践または使用によって実現および達成され得る。

【0018】

本開示は、例示的な実施形態に関してさらに説明される。これらの例示的な実施形態は、図面を参照して詳細に説明される。これらの実施形態は、非限定的な例示的な実施形態であり、図面中のいくつかの図を通して、同様の参照番号は同様の構造を表す。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】本開示の一部の実施形態による例示的なO2Oサービスシステムを示す概略図である。

【図2】本開示の一部の実施形態による、コンピューティングデバイスの例示的なハードウェアおよびソフトウェアのコンポーネントを示す概略図である。

【図3】本開示の一部の実施形態による端末を実装することができるモバイルデバイスの例示的なハードウェアおよび／またはソフトウェアのコンポーネントを示す概略図である。

【図4A】本開示の一部の実施形態による例示的な処理エンジンを示すブロック図である。

【図4B】本開示の一部の実施形態による例示的な処理エンジンを示すブロック図である。

【図5】本開示の一部の実施形態による、O2Oサービスの要求者がアルコールを摂取したか否かを判定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。

【図6】本開示の一部の実施形態による、アルコール摂取予測モデルを生成するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。

【図7】本開示の一部の実施形態による、要求者に関連する情報に基づいて、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0020】

以下の詳細な説明では、関連する開示を十分に理解するために、例として多数の具体的な詳細が説明されている。しかしながら、本開示がそのような詳細なしで実施されてもよいことは当業者には明らかであるはずである。他の例では、本開示の態様を不必要にあいまいにすることを避けるために、周知の方法、手順、システム、構成要素、および／または回路が詳細なしで比較的上位で説明されている。開示された実施形態に対する様々な修正は当業者には容易に明らかとなるはずであり、そして本明細書に定義された一般原理は、本開示の趣旨および範囲から逸脱することなく他の実施形態および応用に適用され得る。よって、本開示は、示されている実施形態に限定されず、特許請求の範囲と一致する最も広い範囲を認められるべきである。

【0021】

本明細書で使用される用語は、特定の例示的な実施形態を説明する目的のためだけのものであり、限定することを意図するものではない。本明細書で使用されるとき、単数形「a」、「an」、および「the」は、文脈上、明らかに他の意味を示しているのでない限り、複数形も含むことが意図され得る。本明細書で使用されるとき、「備える（comprise）」、「備える（comprises）」、および／または「備える（comprising）」、「含む（include）」、「含む（includes）」、および／または「含む（including）」という用語は、述べられた特徴、整数、ステップ、動作、要素、および／または構成要素の存在を指定するが、1つ以上の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、および／またはそれらのグループの存在または追加を排除するものではないことをさらに理解されたい。

【0022】

本明細書で使用される「システム」、「エンジン」、「ユニット」、「モジュール」、および／または「ブロック」という用語は、異なる構成要素、要素、部品、セクション、または異なるレベルのアセンブリを昇順で区別するための1つの方法であることが理解されよう。しかしながら、用語は、それらが同じ目的を達成する場合、別の表現によって置き換えられてもよい。

【0023】

一般に、本明細書で使用される「モジュール」、「ユニット」、または「ブロック」という語は、ハードウェアもしくはファームウェアに組み込まれたロジック、またはソフトウェア命令の集合を指す。本明細書に記載のモジュール、ユニット、またはブロックは、ソフトウェアおよび／またはハードウェアとして実装することができ、任意の種類の非一時的コンピュータ可読媒体または他の記憶装置に記憶することができる。一部の実施形態では、ソフトウェアモジュール／ユニット／ブロックを実行可能プログラムへコンパイルおよびリンクすることができる。ソフトウェアモジュールは、他のモジュール／ユニット／ブロックから、もしくはそれら自体から呼び出すことができる、および／または検出されたイベントもしくは割り込みに応答して呼び出され得ることが理解されよう。コンピューティングデバイス上で実行するように構成されたソフトウェアモジュール／ユニット／ブロックは、コンパクトディスク、デジタルビデオディスク、フラッシュドライブ、磁気ディスク、もしくは任意の他の有形媒体などのコンピュータ可読媒体上に提供されてもよいし、デジタルダウンロードとして提供されてもよい（また実行前にインストール、解凍、または復号を必要とする圧縮された、またはインストール可能な形式で元々記憶されていてよい）。そのようなソフトウェアコードは、コンピューティングデバイスによる実行のために、実行するコンピューティングデバイスの記憶装置上に部分的にまたは完全に記憶され得る。ソフトウェア命令は、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（EPROM）などのファームウェアに埋め込むことができる。ハードウェアモジュール／ユニット／ブロックは、ゲートおよびフリップフロップなどの接続された論理構成要素に含まれてもよい、ならびに／またはプログラマブルゲートアレイもしくはプロセッサなどのプログラマブルユニットに含めることができることがさらに理解されよう。本明細書に記載のモジュール／ユニット／ブロックまたはコンピューティングデバイス機能は、ソフトウェアモジュール／ユニット／ブロックとして実装することができるが、ハードウェアまたはファームウェアで表現されてもよい。一般に、本明細書に記載のモジュール／ユニット／ブロックは、それらの物理的編成または記憶装置にかかわらず、他のモジュール／ユニット／ブロックと組み合わせることができる、またはサブモジュール／サブユニット／サブブロックに分割できる、論理モジュール／ユニット／ブロックを指す。説明は、システム、エンジン、またはその一部に適用可能であり得る。

【0024】

ユニット、エンジン、モジュール、またはブロックが、別のユニット、エンジン、モジュール、またはブロックに対して「上にある（on）」、「接続されている（connected to）」、または「結合されている（coupled to）」と言われる場合、それは、文脈上、明らかに他の意味を示しているのでない限り、他のユニット、エンジン、モジュール、もしくはブロックに対して直接上にある、接続もしくは結合されている、または連絡しているのであってもよいし、介在するユニット、エンジン、モジュール、もしくはブロックが存在してもよいことが理解されよう。本明細書で使用される場合、「および／または」という用語は、関連する列挙された項目のうちの1つ以上のありとあらゆる組み合わせを含む。

【0025】

本開示のこれらおよび他の特徴ならびに特性と、動作方法ならびに構造の関連する要素および部品の組み合わせの機能と、製造の経済性とは、本開示の一部をいずれも形成する添付の図面を参照して以下の説明を検討すれば、より明らかになり得る。しかしながら、図面は、例示および説明のみを目的としており、本開示の範囲を限定することを意図していないことを明確に理解されたい。図面は原寸に比例していないことを理解されたい。

【0026】

本開示で使用されるフローチャートは、本開示の一部の実施形態による、システムが実施する動作を示している。フローチャートの動作は順不同で実施されてもよいことを明確に理解されたい。逆に、動作は逆の順序で、または同時に実施されてもよい。さらに、1つ以上の他の動作がフローチャートに追加されてもよい。1つ以上の動作が、フローチャートから削除されてもよい。

【0027】

本開示の実施形態は、陸上輸送、海上輸送、空輸、宇宙輸送など、またはそれらの任意の組み合わせを含むがこれらに限定されない、異なる輸送システムに適用することができる。輸送システムの航走体は、人力車、移動手段（travel tool）、タクシー、運転手付きの車、ヒッチ（hitch）、バス、鉄道輸送（例えば、列車、超特急列車、高速鉄道、および地下鉄）、船、飛行機、宇宙船、熱気球、無人運転車など、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。輸送システムはまた、管理および／または配送を利用する任意の輸送システム、例えば、速達を送る、および／または受け取るためのシステムを含み得る。

【0028】

本開示の異なる実施形態の応用シナリオは、1つ以上のウェブページ、ブラウザプラグインおよび／もしくは拡張機能、クライアント端末、カスタムシステム、社内解析システム、人工知能ロボットなど、またはそれらの任意の組み合わせを含んでもよいが、限定されるものではない。本明細書に開示されたシステムおよび方法の応用シナリオは、一部の例または実施形態に過ぎないことを理解されたい。当業者であれば、さらなる創造的な努力なしで、これらの図面を他の応用シナリオに適用することができる。例えば、他の同様のサーバに適用することができる。

【0029】

本開示における「乗客」、「要求者（requesterまたはrequestor）」、「サービス要求者（service requesterまたはservice requestor）」、および「顧客」という用語は、サービスを要求または注文することができる個人、組織、またはツールを指すために交換可能に使用される。また、本開示における「運転者」、「プロバイダ」、「サービスプロバイダ」、および「サプライヤ」という用語は、サービスを提供することができる、またはサービスの提供を助けることができる個人、組織、またはツールを指すために交換可能に使用される。本開示における「ユーザ」という用語は、サービスを要求し、サービスを注文し、サービスを提供し、またはサービスの提供を助けることができる個人、組織、またはツールを指し得る。例えば、ユーザは、要求者、乗客、運転者、オペレータなど、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。本開示では、「要求者」と「要求者端末」とは交換可能に使用されることがあり、「プロバイダ」と「プロバイダ端末」とは交換可能に使用されることがある。

【0030】

本開示における「要求」、「サービス」、「サービス要求」、および「注文」という用語は、乗客、要求者、サービス要求者、顧客、運転者、プロバイダ、サービスプロバイダ、サプライヤなど、またはそれらの任意の組み合わせ顧客によって開始され得る要求を指すために交換可能に使用される。サービス要求は、乗客、要求者、サービス要求者、顧客、運転手、プロバイダ、サービスプロバイダ、またはサプライヤのうちの任意の1人によって受け入れられてもよい。サービス要求は有料でも無料でもよい。

【0031】

本開示は、O2Oサービスプラットフォームにおいて酒酔い要求者を検出し、要求者とプロバイダとの間の潜在的な軋轢または争いを回避するようにプロバイダに警告するためのシステムおよび方法を提供する。要求者からO2Oサービスの要求を受信した後、本システムおよび方法は、要求者がアルコールを摂取したか否かの指標を提供し得る、要求に関連する情報を取得できる。要求に関連する情報は、例えば、要求時間、要求に関連する位置情報、要求者のプロフィール情報、もしくは要求者に関連する過去のフィードバック情報など、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。本システムおよび方法は、要求に関連する情報およびアルコール摂取予測モデルに基づいて、要求者がアルコールを摂取したか否かの確率を判定することができる。本システムおよび方法はまた、確率が閾値よりも大きいか否かを判定することができる。確率が閾値よりも大きい場合、本システムおよび方法は、要求者の画像、ビデオ、行動情報、および／または生理学的情報などの要求者のリアルタイム情報に基づいて、要求者がアルコールを摂取したか否かをさらに判定することができる。要求者がアルコールを摂取したと判定すると、本システムおよび方法は、プロバイダと要求者との間の潜在的な軋轢を防ぐために、対応するプロバイダのプロバイダ端末に、酒酔い要求者に関する通知を送信することができる。

【0032】

図1は、本開示の一部の実施形態による例示的なO2Oサービスシステム100を示すブロック図である。例えば、O2Oサービスシステム100は、輸送サービスのためのオンライン輸送サービスプラットフォームであり得る。O2Oサービスシステム100は、サーバ110と、ネットワーク120と、要求者端末130と、プロバイダ端末140と、航走体150と、記憶装置160と、および航行システム170と、を備えることができる。

【0033】

O2Oサービスシステム100は、複数のサービスを提供することができる。例示的なサービスは、タクシー配送サービス、運転手付きサービス、急行車サービス、カープールサービス、バスサービス、運転手派遣サービス、およびシャトルサービスを含み得る。一部の実施形態では、O2Oサービスは、食事の予約、ショッピングなど、またはそれらの任意の組み合わせなどの、任意のオンラインサービスであり得る。

【0034】

一部の実施形態では、サーバ110は、単一のサーバであってもサーバグループであってもよい。サーバグループは、集中型であっても分散型であってもよい（例えば、サーバ110は、分散型システムであってもよい）。一部の実施形態では、サーバ110はローカルであってもリモートであってもよい。例えば、サーバ110は、ネットワーク120を介して、要求者端末130、プロバイダ端末140、および／または記憶装置160に記憶されている情報および／またはデータにアクセスすることができる。別の例として、サーバ110は、記憶された情報および／またはデータにアクセスするために、要求者端末130、プロバイダ端末140、および／または記憶装置160に直接接続されてもよい。一部の実施形態では、サーバ110は、クラウドプラットフォーム上に実装され得る。ほんの一例として、クラウドプラットフォームは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、コミュニティクラウド、分散型クラウド、インタークラウド、マルチクラウドなど、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。一部の実施形態では、サーバ110は、本開示において図2に示される1つ以上の構成要素を有するコンピューティングデバイス200上に実装され得る。

【0035】

一部の実施形態では、サーバ110は、処理エンジン112を備え得る。処理エンジン112は、本開示で説明されている1つ以上の機能を実行するために、サービス要求に関連する情報および／またはデータを処理することができる。例えば、処理エンジン112は、要求者によって開始されたO2Oサービスの要求の情報、および／または要求者がアルコールを摂取したか否かを判定するための要求者の情報を分析することができる。一部の実施形態では、処理エンジン112は、1つ以上の処理エンジン（例えば、シングルコア処理エンジン（複数可）またはマルチコアプロセッサ（複数可））を備え得る。ほんの一例として、処理エンジン112は、中央処理装置（CPU）、特定用途向け集積回路（ASIC）、特定用途向け命令セットプロセッサ（ASIP）、グラフィック処理装置（GPU）、物理処理ユニット（PPU）、デジタルシグナルプロセッサ（DSP）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）、プログラマブルロジックデバイス（PLD）、コントローラ、マイクロコントローラユニット、縮小命令セットコンピュータ（RISC）、マイクロプロセッサなど、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。

【0036】

ネットワーク120は、情報および／またはデータの交換を助けることができる。一部の実施形態では、O2Oサービスシステム100の1つ以上の構成要素（例えば、サーバ110、要求者端末130、プロバイダ端末140、航走体150、記憶装置160、および航行システム170）は、ネットワーク120を介して、O2Oサービスシステム100の他の構成要素（複数可）に、情報および／またはデータを送信し得る。例えば、サーバ110は、ネットワーク120を介して、要求者端末130からサービス要求を受信し得る。一部の実施形態では、ネットワーク120は、任意の種類の有線もしくは無線ネットワーク、またはそれらの組み合わせとすることができる。ほんの一例として、ネットワーク120は、ケーブルネットワーク、有線ネットワーク、光ファイバネットワーク、電気通信ネットワーク、イントラネット、インターネット、ローカルエリアネットワーク（LAN）、広域ネットワーク（WAN）、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（WLAN）、メトロポリタンエリアネットワーク（MAN）、広域ネットワーク（WAN）、公衆電話交換網（PSTN）、Bluetooth（登録商標）ネットワーク、ZigBee（登録商標）ネットワーク、近距離無線通信（NFC）ネットワークなど、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。一部の実施形態では、ネットワーク120は、1つ以上のネットワークアクセスポイントを含み得る。例えば、ネットワーク120は、基地局および／またはインターネット交換ポイント120−1、120−2などの有線または無線ネットワークアクセスポイントを含むことができ、それを介して、データおよび／または情報を交換するために、O2Oサービスシステム100の1つ以上の構成要素をネットワーク120に接続することができる。

【0037】

一部の実施形態では、乗客は、要求者端末130の所有者であり得る。一部の実施形態では、要求者端末130の所有者は、乗客以外の者であり得る。例えば、要求者端末130の所有者Aは、乗客Bに対するサービス要求を送信する、あるいはサーバ110からサービス確認および／または情報もしくは命令を受信するために、要求者端末130を使用することができる。一部の実施形態では、サービスプロバイダは、プロバイダ端末140のユーザであり得る。一部の実施形態では、プロバイダ端末140のユーザは、サービスプロバイダ以外の者であり得る。例えば、プロバイダ端末140のユーザCは、サービスプロバイダDに対するサービス要求、および／またはサーバ110からの情報もしくは命令を受信するために、プロバイダ端末140を使用することができる。一部の実施形態では、「乗客」と「乗客端末」とは交換可能に使用され、「サービスプロバイダ」と「プロバイダ端末」とは交換可能に使用され得る。一部の実施形態では、プロバイダ端末は、1つ以上のサービスプロバイダ（例えば、夜勤サービスプロバイダ、または日勤サービスプロバイダ）と関連付けられ得る。

【0038】

一部の実施形態では、要求者端末130は、モバイルデバイス130−1、タブレットコンピュータ130−2、ラップトップコンピュータ130−3、航走体内蔵デバイス130−4、ウェアラブルデバイス130−5など、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。一部の実施形態では、モバイルデバイス130−1は、スマートホームデバイス、スマートモバイルデバイス、仮想現実デバイス、拡張現実デバイスなど、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。一部の実施形態では、スマートホームデバイスは、スマート照明装置、インテリジェント電気機器の制御装置、スマート監視装置、スマートテレビ、スマートビデオカメラ、インターホンなど、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。一部の実施形態では、スマートモバイルデバイスは、スマートフォン、携帯情報端末（PDA）、ゲーミングデバイス、ナビゲーションデバイス、販売時点情報管理（POS）デバイスなど、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。一部の実施形態では、仮想現実デバイスおよび／または拡張現実デバイスは、仮想現実ヘルメット、仮想現実メガネ、仮想現実パッチ、拡張現実ヘルメット、拡張現実メガネ、拡張現実パッチなど、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。例えば、仮想現実デバイスおよび／または拡張現実デバイスは、Google（登録商標） Glass、Oculus Rift（登録商標）、HoloLens（登録商標）、Dear VR（登録商標）などを含み得る。一部の実施形態では、航走体内蔵デバイス130−4は、車載コンピュータ、車載テレビなどを含み得る。一部の実施形態では、要求者端末130は、乗客および／または要求者端末130の位置を特定するための測位技術を有する装置であり得る。一部の実施形態では、ウェアラブルデバイス130−5は、スマートブレスレット、スマートフットギア、スマートメガネ、スマートヘルメット、スマートウォッチ、スマート衣類、スマートバックパック、スマートアクセサリなど、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。一部の実施形態では、ウェアラブルデバイス130−5は、着用者（例えば、ウェアラブルデバイス130−5を装着しているサービス要求者）の生理学的データを測定および収集することができる1つ以上のセンサを備え得る。生理学的データは、着用者が
アルコールを摂取したか否かを判定するために使用され得る。

【0039】

プロバイダ端末140は、複数のプロバイダ端末140−1、140−2、…、140−nを含み得る。一部の実施形態では、プロバイダ端末140は、要求者端末130と同様、または同じ装置であり得る。一部の実施形態では、プロバイダ端末140は、オンデマンド輸送サービス100を実施することができるようにカスタマイズすることができる。一部の実施形態では、プロバイダ端末140は、サービスプロバイダ、プロバイダ端末140、および／またはプロバイダ端末140に関連付けられた航走体150の位置を特定するための測位技術を有する装置であり得る。一部の実施形態では、要求者端末130および／またはプロバイダ端末140は、乗客、要求者端末130、サービスプロバイダ、および／またはプロバイダ端末140の位置を判定するために、別の測位装置と通信し得る。一部の実施形態では、要求者端末130および／またはプロバイダ端末140は、測位情報をサーバ110に定期的に送信することができる。一部の実施形態では、プロバイダ端末140はまた、サーバ110に利用可能性ステータスを定期的に送信し得る。利用可能性ステータスは、プロバイダ端末140に関連付けられた航走体150が乗客を運ぶために利用可能であるか否かを示し得る。例えば、要求者端末130および／またはプロバイダ端末140は、30分ごとに測位情報および利用可能性ステータスをサーバ110に送信することができる。別の例として、要求者端末130および／またはプロバイダ端末140は、ユーザがオンデマンド輸送サービス100に関連付けられたモバイルアプリケーションにログインするたびに、測位情報および利用可能性ステータスをサーバ110に送信することができる。

【0040】

一部の実施形態では、プロバイダ端末140は、1つ以上の航走体150に対応し得る。航走体150は、乗客を運び、目的地まで移動することができる。航走体150は、複数の航走体150−1、150−2、…、150−nを含み得る。1つの航走体が1つの種類のサービス（例えば、タクシー配送サービス、運転手付きサービス、急行車サービス、カープールサービス、バスサービス、運転手派遣サービス、またはシャトルサービス）に対応し得る。

【0041】

記憶装置160は、データおよび／または命令を記憶することができる。一部の実施形態では、記憶装置160は、要求者端末130および／またはプロバイダ端末140から取得したデータを記憶することができる。一部の実施形態では、記憶装置160は、本開示で説明される例示的な方法を実行するためにサーバ110が実行または使用することができるデータおよび／または命令を記憶することができる。一部の実施形態では、記憶装置160は、大容量記憶装置、取り外し可能記憶装置、揮発性読み出し書き込みメモリ、読み出し専用メモリ（ROM）など、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。例示的な大容量記憶装置は、磁気ディスク、光ディスク、ソリッドステートドライブなどを含み得る。例示的な取り外し可能記憶装置は、フラッシュドライブ、フロッピーディスク、光ディスク、メモリカード、ジップディスク、磁気テープなどを含み得る。例示的な揮発性読み出し書き込みメモリは、ランダムアクセスメモリ（RAM）を含み得る。例示的なRAMは、ダイナミックRAM（DRAM）、ダブルデータレート同期ダイナミックRAM（DDR SDRAM）、スタティックRAM（SRAM）、サイリスタRAM（T−RAM）、およびゼロキャパシタRAM（Z−RAM）などを含み得る。例示的なROMは、マスクROM（MROM）、プログラマブルROM（PROM）、消去可能プログラマブルROM（EPROM）、電気的消去可能プログラマブルROM（EEPROM）、コンパクトディスクROM（CD−ROM）、およびデジタル多用途ディスクROMなどを含み得る。一部の実施形態では、記憶装置160は、クラウドプラットフォーム上に実装することができる。ほんの一例として、クラウドプラットフォームは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、コミュニティクラウド、分散型クラウド、インタークラウド、マルチクラウドなど、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。

【0042】

一部の実施形態では、記憶装置160は、O2Oサービスシステム100の1つ以上の構成要素（例えば、サーバ110、要求者端末130、またはプロバイダ端末140）と通信するために、ネットワーク120に接続され得る。O2Oサービスシステム100の1つ以上の構成要素は、ネットワーク120を介して、記憶装置160に記憶されているデータまたは命令にアクセスすることができる。一部の実施形態では、記憶装置160は、O2Oサービスシステム100の1つ以上の構成要素（例えば、サーバ110、要求者端末130、プロバイダ端末140）に直接接続され得る、またはこれと通信し得る。一部の実施形態では、記憶装置160は、サーバ110の一部であり得る。

【0043】

航行システム170は、物体、例えば、要求者端末130、プロバイダ端末140、航走体150などのうちの1つ以上のものに関連付けられた情報を判定することができる。一部の実施形態では、航行システム170は、全地球測位システム（GPS）、全地球航法衛星システム（GLONASS）、コンパス航法システム（COMPASS）、北斗航法衛星システム、ガリレオ測位システム、準天頂衛星システム（QZSS）などであり得る。情報は、物体の位置、高度、速度、もしくは加速度、または現在時刻を含み得る。航行システム170は、1つ以上の衛星、例えば衛星170−1、衛星170−2、および衛星170−3を含み得る。衛星170−1〜170−3は、独立してまたは共同して上記の情報を判定することができる。衛星航行システム170は、無線接続を介して、ネットワーク120、要求者端末130、プロバイダ端末140、または航走体150に上記の情報を送信することができる。

【0044】

一部の実施形態では、O2Oサービスシステム100の1つ以上の構成要素（例えば、サーバ110、要求者端末130、プロバイダ端末140）は、記憶装置160にアクセスするための許可を有することができる。一部の実施形態では、O2Oサービスシステム100の1つ以上の構成要素は、1つ以上の条件が満たされると、乗客、サービスプロバイダ、および／または公衆に関連する情報を読み出しおよび／または修正することができる。例えば、サーバ110は、サービスが完了した後に、1人以上の乗客の情報を読み出しおよび／または修正することができる。別の例として、サーバ110は、サービスが完了した後に、1つ以上のサービスプロバイダの情報を読み出しおよび／または修正することができる。

【0045】

当業者には、O2Oサービスシステム100の要素（または構成要素）が機能するとき、その要素は、電気信号および／または電磁信号を通じて機能し得ることが理解されよう。例えば、要求者端末130がサービス要求をサーバ110に送信すると、要求者端末130のプロセッサは、要求を符号化する電気信号を生成することができる。次いで、要求者端末130のプロセッサは、電気信号を出力ポートに送信することができる。要求者端末130が有線ネットワークを介してサーバ110と通信する場合、出力ポートは物理的にケーブルに接続されてもよく、ケーブルが、電気信号をサーバ110の入力ポートにさらに送信してもよい。要求者端末130が無線ネットワークを介してサーバ110と通信する場合、要求者端末130の出力ポートは、電気信号を電磁信号に変換する1つ以上のアンテナとすることができる。同様に、プロバイダ端末130は、電気信号または電磁信号を通じてサーバ110から命令および／またはサービス要求を受信することができる。要求者端末130、プロバイダ端末140、および／またはサーバ110などの電子デバイス内では、そのプロセッサが命令を処理する、命令を送信する、および／またはアクションを実行すると、命令および／またはアクションは、電気信号を通じて行われる。例えば、プロセッサが記憶媒体においてデータを取り出しまたは保存するとき、プロセッサは、記憶媒体にある構造化データを読み出しまたは書き込みすることができる記憶媒体の読み出し／書き込み装置に電気信号を送信することができる。構造化データは、電子装置のバスを介して、電気信号の形態でプロセッサに送信されてもよい。ここで、電気信号は、1つの電気信号、一連の電気信号、および／または複数の不連続な電気信号を指し得る。

【0046】

図2は、本開示の一部の実施形態による例示的なコンピューティングデバイスの概略図を示している。コンピューティングデバイスは、本開示の一部の実施形態による任意の特定のシステムを実装するように構成された、図1のサーバ110などのコンピュータおよび／または特定の機能を備えたコンピュータとすることができる。コンピューティングデバイス200は、本開示に開示されている1つ以上の機能を実行する任意の構成要素を実装するように構成され得る。例えば、サーバ110は、コンピューティングデバイス200のようなコンピュータのハードウェアデバイス、ソフトウェアプログラム、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせで実装され得る。簡潔にするために、図2は、1つのコンピューティングデバイスのみを示す。一部の実施形態では、コンピューティングデバイスの機能は、システムの処理負荷を分散させるために分散形態にある同様のプラットフォームのグループによって実装され得る。

【0047】

コンピューティングデバイス200は、データ通信を実施することができるネットワークと接続することができる通信端末250を備えることができる。コンピューティングデバイス200はまた、命令を実行するように構成され、1つ以上のプロセッサを含むプロセッサ220を備え得る。概略的なコンピュータプラットフォームは、内部通信バス210と、異なる種類のプログラム記憶装置およびデータ記憶装置（例えば、ハードディスク270、読み出し専用メモリ（ROM）230、ランダムアクセスメモリ（RAM）240）と、コンピュータ処理および／または通信に適用可能な様々なデータファイルと、場合によりプロセッサ220によって実行されるいくつかのプログラム命令と、を備え得る。コンピューティングデバイス200はまた、コンピューティングデバイス200と他の構成要素との間のデータフローの入力および出力をサポートし得るI／Oデバイス260を備え得る。さらに、コンピューティングデバイス200は、通信ネットワークを介して、プログラムおよびデータを受信することができる。

【0048】

図3は、本開示の一部の実施形態による端末を実装することができる例示的なモバイルデバイスの例示的なハードウェアおよび／またはソフトウェアのコンポーネントを示す概略図である。図3に示すように、モバイルデバイス300は、カメラ305と、通信プラットフォーム310と、ディスプレイ320と、グラフィック処理装置（GPU）330と、中央処理装置（CPU）340と、I／O350と、音声入力355と、メモリ360と、モバイルオペレーティングシステム（OS）370と、アプリケーション（複数可）と、記憶装置390と、1つ以上のセンサ395と、を備え得る。一部の実施形態では、システムバスまたはコントローラ（図示せず）を含むがこれらに限定されない他の任意の適切な構成要素もモバイルデバイス300に含めることができる。

【0049】

一部の実施形態では、モバイルオペレーティングシステム370（例えば、iOS（登録商標）、Android（登録商標）、Windows Phone（登録商標）など）および1つ以上のアプリケーション380は、CPU 340によって実行されるために、記憶装置390からメモリ360にロードされ得る。アプリケーション380は、画像処理に関連する情報またはO2Oサービスシステム100からの他の情報を受信およびレンダリングするためのブラウザまたは他の任意の適切なモバイルアプリを含み得る。情報ストリームとのユーザ対話は、I／O 350を介して達成され、データベース130、サーバ105、および／またはO2Oサービスシステム100の他の構成要素に提供されてもよい。カメラ305は、画像を撮る、またはビデオを記録するように構成され得る。一部の実施形態では、カメラ305は、モバイルデバイス300のI／O 350または音声入力355から入力されたユーザ命令を検出すると作動され得る。代替的または追加的に、カメラ305は、データ交換ポート（例えば、通信プラットフォーム310）を介してサーバ110からのコマンドを検出すると作動され得る。音声入力355は、音声を録音するように構成され得る。一部の実施形態では、音声入力355は、モバイルデバイス300のユーザの発話または音声を録音することができる。センサ（複数可）395は、加速度センサ、ジャイロスコープ、測位センサなど、またはそれらの任意の組み合わせなどの、モバイルデバイス300の動きを検出するように構成されたセンサを含み得る。追加的または代替的に、センサ（複数可）395は、モバイルデバイス300を保持しているユーザの生理学的情報を収集するように構成されたセンサを含み得る。例えば、センサ（複数可）395は、心拍数センサ、温度センサなど、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。一部の実施形態では、モバイルデバイス300は、要求者端末130またはプロバイダ端末140に対応する例示的な実施形態であり得る。

【0050】

本開示に記載された様々なモジュール、ユニット、およびそれらの機能を実装するために、コンピュータハードウェアプラットフォームが、本明細書に記載された要素のうちの1つ以上のためのハードウェアプラットフォーム（複数可）として使用され得る。ユーザインタフェース要素を有するコンピュータは、パーソナルコンピュータ（PC）または他の任意の種類のワークステーションもしくは端末装置を実施するために使用され得る。適切にプログラムされていれば、コンピュータもシステムとして機能することができる。

【0051】

図4Aおよび図4Bは、本開示の一部の実施形態による例示的な処理エンジン112Aおよび112Bを示すブロック図である。一部の実施形態では、処理エンジン112Aおよび112Bは、図1に関連して説明した処理エンジン112の実施形態であり得る。

【0052】

一部の実施形態では、処理エンジン112Aは、要求者および要求者によってなされた要求に関連する情報に基づいて、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定するように構成され得る。処理エンジン112Bは、アルコール摂取予測モデルを生成するように構成され得る。一部の実施形態では、処理エンジン112Aおよび112Bは、図2に示すコンピューティングデバイス200（例えば、プロセッサ220）上または図3に示すCPU 340上にそれぞれ実装することができる。ほんの一例として、処理エンジン112Aは、モバイルデバイスのCPU 340上に実装することができ、処理エンジン112Bは、コンピューティングデバイス200上に実装することができる。あるいは、処理エンジン112Aおよび112Bは、同じコンピューティングデバイス200または同じCPU 340上に実装され得る。

【0053】

処理エンジン112Aは、取得モジュール401と、判定モジュール402と、送信モジュール403と、を備え得る。

【0054】

取得モジュール401は、O2Oサービスシステム100の1つ以上の構成要素に関連する情報を取得するように構成され得る。例えば、取得モジュール401は、要求者によって開始されたO2Oサービスの要求に関連する情報を取得することができる。要求に関連する例示的な情報は、要求の時間情報、要求の位置情報、要求者および／もしくは要求を受け入れるプロバイダのプロフィール情報、または要求者および／もしくはプロバイダに関連するフィードバック情報を含むことができる。別の例として、取得モジュール401は、要求者の生理学的ステータスを示す、要求者に関連する情報を取得し得る。要求者に関連する例示的な情報は、要求者の画像、ビデオ、音声、生理学的情報、行動情報など、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。一部の実施形態では、取得モジュール401は、例えば記憶装置（例えば、記憶装置160）、または1つ以上のユーザ端末（例えば、サービス要求者端末130、サービスプロバイダ端末140）などのO2Oサービスシステム100の1つ以上の構成要素から情報を取得し得る。追加的または代替的に、取得モジュール401は、ネットワーク120を介して、外部の情報源から情報を取得することができる。例えば、取得モジュール401は、サードパーティのアプリケーション（例えば、交通違反記録のウェブサイトまたはデータベース）から、要求者のプロフィール情報（例えば、要求者の交通違反記録）を取得することができる。

【0055】

判定モジュール402は、アルコール摂取予測モデルおよび要求に関連する情報に基づいて、要求者がアルコールを摂取した確率を判定するように構成され得る。一部の実施形態では、要求に関連する情報は、アルコール摂取予測モデルに入力され得る。アルコール摂取予測モデルは、要求に関連する情報を分析し、要求者がアルコールを摂取したか否かを示す予測出力を生成することができる。一部の実施形態では、予測出力は、要求者がアルコールを摂取したことの予測確率であり得る。あるいは、予測出力は、要求者がアルコールを摂取したか否かに関する予測カテゴリであり得る。処理エンジン112Aは、予測カテゴリに基づいて、確率をさらに判定してもよい。一部の実施形態では、判定モジュール402は、要求者がアルコールを摂取した確率が閾値より大きいか否かを判定するようにさらに構成され得る。要求者がアルコールを摂取した確率の判定に関するさらなる説明は、本開示の他の場所に見出すことができる。例えば、図5の動作520および530ならびにそれらの関連説明を参照されたい。

【0056】

一部の実施形態では、判定モジュール402は、要求者に関連する情報（例えば、要求者の画像、音声、またはビデオ）に基づいて、要求者がアルコールを摂取したと判定するように構成され得る。一部の実施形態では、判定モジュール402は、要求者に関連する情報に基づいて、要求者の1つ以上の特徴を分析し、分析結果に基づいて、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定することができる。要求者がアルコールを摂取したか否かに関する判定に関する詳細は、本開示の他の場所に見出すことができる。例えば、図7およびその関連説明を参照されたい。

【0057】

送信モジュール403は、要求を受け入れるプロバイダのプロバイダ端末に、要求者がアルコールを摂取したという通知を送信するように構成され得る。通知は、要求者がアルコールを摂取したことをプロバイダに警告することができ、このことは、プロバイダと要求者との間の潜在的な軋轢を防ぐことができる。一部の実施形態では、通知は、テキスト、画像、音声、ビデオ、またはそれらの組み合わせなどの任意の形態であり得る。

【0058】

処理エンジン112Bは、取得モジュール404と、訓練モジュール405と、を備え得る。

【0059】

取得モジュール404は、アルコール摂取予測モデルを訓練するために使用される情報を取得するように構成され得る。例えば、取得モジュール404は、複数の過去の注文に関連する過去の注文情報を取得してもよい。例えば、過去の注文情報は、対応する過去の要求に関連する過去の情報および／または対応する過去の要求者に関する過去のフィードバック情報を含み得る。一部の実施形態では、過去の注文に関連する過去の注文情報は、過去の注文の1つ以上の特徴と、その特徴（複数可）の過去の値（複数可）と、を含む特徴ベクトルとして表現することができる。複数の過去の注文に関連する過去の注文情報に関する詳細は、本開示の他の場所に見出すことができる。例えば、図6の動作610およびそれらの関連説明を参照されたい。

【0060】

取得モジュール404は、複数の過去の注文から、肯定的なフィードバックを有する過去の注文の第1のセットおよび否定的なフィードバックを有する過去の注文の第2のセットを取得するようにさらに構成され得る。一部の実施形態では、過去の注文の過去の要求者がアルコールを摂取したと報告された場合、過去の注文は否定的なフィードバックを有し得る。過去の注文の過去の要求者がアルコールを摂取しなかったと報告された場合、過去の注文は肯定的なフィードバックを有し得る。追加的または代替的に、過去の注文の過去の要求者がアルコールを摂取したと報告されなかった場合、過去の注文は肯定的なフィードバックを有し得る。取得モジュール404は、過去の注文から肯定的なフィードバックを有する1つ以上の過去の注文を選択し、それらを過去の注文の第1のセットとして指定することができる。取得モジュール404は、過去の注文から否定的なフィードバックを有する1つ以上の過去の注文を選択し、それらを過去の注文の第2のセットとして指定することができる。

【0061】

訓練モジュール405は、モデルを訓練するように構成され得る。例えば、訓練モジュール405は、アルコール摂取予測モデルを生成するために、過去の注文の第1のセットおよび過去の注文の第2のセットを使用して予備モデルを取得し得る。アルコール摂取予測モデルの生成に関する詳細は、本開示の他の場所に見出すことができる。例えば、図6の動作650およびそれらの関連説明を参照されたい。

【0062】

モジュールは、処理エンジン112の全部または一部のハードウェア回路であり得る。モジュールはまた、処理エンジン112Aまたは112Bによって読み出され実行されるアプリケーションまたは命令のセットとして実装することもできる。さらに、モジュールは、ハードウェア回路とアプリケーション／命令との任意の組み合わせであってもよい。例えば、処理エンジン112Aまたは112Bがアプリケーション／命令のセットを実行しているとき、モジュールは、処理エンジン112Aの一部であり得る。

【0063】

処理エンジン112の上記の説明は例示の目的で提供されており、本開示の範囲を限定することを意図していないことに留意されたい。当業者であれば、本開示の教示の下で複数の変形および修正をなし得る。しかしながら、それらの変形および修正は、本開示の範囲から逸脱しない。一部の実施形態では、上述の任意のモジュールは、2つ以上の別個のユニットで実装され得る。例えば、判定モジュール402の機能は、2つの別個のユニットで実施することができ、そのうちの一方は、要求に関連する情報に基づいて、要求者がアルコールを摂取した確率を判定するように構成され、他方は、要求者に関連する情報に基づいて、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定するように構成される。一部の実施形態では、処理エンジン112Aおよび／または処理エンジン112Bは、1つ以上の追加的なモジュール（例えば、記憶モジュール）をさらに備え得る。一部の実施形態では、処理エンジン112Aおよび112Bは、1つの処理エンジンとして統合され得る。

【0064】

図5は、本開示の一部の実施形態による、O2Oサービスの要求者がアルコールを摂取したか否かを判定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセス500の少なくとも一部は、図2に示すコンピューティングデバイス200上または図3に示すモバイルデバイス300上で実施することができる。一部の実施形態では、プロセス500の1つ以上の動作は、図1に示すO2Oサービスシステム100において実施することができる。一部の実施形態では、プロセス500の1つ以上の動作は、命令の形態として記憶装置（例えば、記憶装置160、ROM 230、RAM 240、記憶装置390）に記憶され、サーバ110（例えば、サーバ110の処理エンジン112A、またはコンピューティングデバイス200のプロセッサ220）によって呼び出され、および／または実行され得る。一部の実施形態では、命令は、電流または電気信号の形態で送信され得る。

【0065】

510において、処理エンジン112A（例えば、取得モジュール401）は、データ交換ポートを介して、要求者によって開始されたO2Oサービスの要求に関連する情報を取得することができる。

【0066】

例示的なO2Oサービスは、タクシー配送サービス、運転手付きサービス、急行車サービス、カープールサービス、バスサービス、運転手派遣サービス、シャトルサービス、持ち出し（take−out）サービスなど、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。一部の実施形態では、O2Oサービスは、食事の予約サービス、オンラインショッピングサービスなど、またはそれらの任意の組み合わせなどの、任意のオンラインサービスであり得る。一部の実施形態では、O2Oサービスの要求は、要求者端末130を介して、例えば要求者端末130にインストールされたO2Oサービス用のアプリケーションを介して、要求者によって送信され得る。

【0067】

O2Oサービスの要求に関連する情報は、要求および／または要求者に関連する任意の情報を含み得る。例えば、情報は、要求時間、要求の開始位置、要求者の位置、目的地、要求の開始位置と要求者の位置との間の推定距離（例えば、直線距離または経路距離）、開始位置と目的地との間の推定距離（例えば、直線距離または経路距離）、要求者のプロフィール情報、要求者に関連する過去のフィードバック情報など、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。一部の実施形態では、情報は、要求時間、要求の開始位置、要求者の位置、要求の開始位置と要求者の位置との間の推定距離、要求者のプロフィール情報、または要求者に関連する過去のフィードバック情報のうちの少なくとも1つを含み得る。

【0068】

要求時間は、要求者がO2Oサービスの要求を開始した時点、または要求者がO2Oサービスを受けたいと望む予約時点を指すことができる。要求の開始位置は、要求者がO2Oサービスを受けたいと思う位置を指すことができる。要求者の位置は、要求者が要求を開始する位置を指すことができる。一部の実施形態では、要求の開始位置と要求者の位置とは同じでも異なっていてもよい。目的地は、要求者がO2Oサービスを完了したい位置を指すことができる。要求者のプロフィール情報は、性別、年齢、連絡先情報（例えば、電話番号）、教育レベル、住所、職業、結婚状態、犯罪歴、信用記録、交通違反記録など、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。要求者に関連する過去のフィードバック情報は、サービスプロバイダによって評価された要求者のパフォーマンススコア、要求者に関連するコメントおよび／または苦情、要求者が不適切な行為について報告された回数（例えば、アルコールの摂取）を含み得る。一部の実施形態では、過去のフィードバック情報は、所定の期間内、例えば、要求の要求時間の先月、最近半年、または前年の内のものであり得る。

【0069】

一部の実施形態では、要求に関連する情報は、要求者がアルコールをある程度摂取したか否かを評価するために使用され得る。例えば、夜に要求を開始する要求者は、アルコールを飲む可能性がより高い。別の例として、バーの近くで要求を開始する要求者は、アルコールを飲む可能性がより高い。したがって、要求に関連する情報は、要求者がアルコールを摂取した確率を推定するために使用され得る。

【0070】

一部の実施形態では、要求に関連する情報は、O2Oサービスシステム100の1つ以上の構成要素から取得され得る。ほんの一例として、プロフィール情報の一部は、要求者によって入力され、記憶装置160に記憶され得る。取得モジュール401は、データ交換ポートを介して、記憶装置160からプロフィール情報の一部を取り出すことができる。追加的または代替的に、要求に関連する情報は、ネットワーク120およびデータ交換ポートを介して外部の情報源から取得され得る。一部の実施形態では、要求者のプロフィール情報は、ユーザ情報を互いに共有する1つ以上のサードパーティアプリケーションから取得され得る。例えば、要求者の交通違反記録は、交通違反記録のウェブサイトまたはデータベースから取得され得る。

【0071】

データ交換ポートは、処理エンジン112Aと、要求者の端末装置130、記憶装置160などの、O2Oサービスシステム100における1つ以上の他の構成要素と、の間の接続を確立することができる。接続は、有線接続、無線接続、データ送信および／もしくは受信を可能にし得る他の任意の通信接続、ならびに／またはこれらの接続の任意の組み合わせとすることができる。一部の実施形態では、データ交換ポートは、図2に記載されているCOM 250と同様であってよく、その説明はここでは繰り返さない。

【0072】

520において、処理エンジン112A（例えば、判定モジュール402）は、要求に関連する情報に基づいて、アルコール摂取予測モデルを使用して、要求者がアルコールを摂取した確率を判定し得る。簡潔にするために、要求者がアルコールを摂取した確率は、確率と呼ぶ場合がある。

【0073】

一部の実施形態では、要求に関連する情報は、アルコール摂取予測モデルに入力され得る。アルコール摂取予測モデルは、要求に関連する情報を分析し、要求者がアルコールを摂取したか否かを示す予測出力を生成することができる。一部の実施形態では、予測出力は、要求者がアルコールを摂取したことの予測確率であり得る。あるいは、予測出力は、要求者がアルコールを摂取したか否かに関する予測カテゴリであり得る。処理エンジン112Aは、予測カテゴリに基づいて、確率をさらに判定してもよい。例えば、予測カテゴリは、要求者がアルコールを摂取したという第1のカテゴリと、要求者がアルコールを摂取していないという第2のカテゴリと、を含むことができる。処理エンジン112Aは、要求者が第1のカテゴリに属することを示す第1の確率の値と、要求者が第2のカテゴリに属することを示す第2の確率の値と、を判定することができる。第1の確率の値は、第2の確率の値よりも高くてもよい。ほんの一例として、第1の確率の値は1であり、第2の確率の値は0であり得る。別の例として、第1の確率の値は0．7であり、第2の確率の値は0．3であり得る。

【0074】

一部の実施形態では、アルコール摂取予測モデルは、複数の過去の注文を使用して予備モデルを訓練することによって生成することができる。予備モデルは、限定するものではないが、勾配ブースティング決定木（GBDT）モデルまたはエクストリーム勾配ブースティング（XGBoost）モデルなどの機械学習モデルを含むことができる。アルコール摂取予測モデルに関する詳細は、本開示の他の場所、例えば図6およびその説明に見出すことができる。

【0075】

一部の実施形態では、確率は様々な形で表現され得る。例えば、確率は百分率（例えば、0〜100％の値）として表現されてもよい。より高い百分率は、要求者がアルコールを摂取した確率がより高いことを示し得る。別の例として、確率はスコア（例えば、0〜10の値）として表現されてもよい。より高いスコアは、要求者がアルコールを摂取した確率がより高いことを示し得る。

【0076】

530において、処理エンジン112A（例えば、判定モジュール402）は、要求者がアルコールを摂取した確率が閾値より大きいか否かを判定し得る。確率が閾値より大きいという決定に応答して、プロセス500は540に進むことができる。確率が閾値以下であるという決定に応答して、プロセス500は570に進むことができる。

【0077】

閾値は任意の正の値であり得る。閾値は、確率の表現形式によって変わり得る。例えば、確率が0〜100％の百分率として表現される場合、閾値は、例えば、50％、60％、70％、80％、90％、または他の任意の正の百分率であり得る。別の例として、確率が0〜10の値として表現される場合、閾値は、例えば、5、6、7、8、9、または他の任意の0〜10の正の値であり得る。一部の実施形態では、閾値は確率範囲の中央値以上の値であり得る。

【0078】

一部の実施形態では、閾値は、記憶装置（例えば、記憶装置160）に記憶されているデフォルト設定であってもよいし、端末を介してO2Oサービスシステム100のユーザによって設定されてもよい。一部の実施形態では、閾値は、異なる状況に応じて、O2Oサービスシステム100の1つ以上の構成要素（例えば、処理エンジン112A）によって判定または調整され得る。例えば、要求者が夜間にアルコールを飲む可能性が高いことを考慮して、日中の要求に関する閾値は、夜間の要求に関する閾値よりも高くてもよい。

【0079】

540において、処理エンジン112A（例えば、取得モジュール401）は、要求者に関連する情報を取得することができる。要求者に関連する情報は、要求者の生理学的ステータスを示す任意のリアルタイム情報を含み得る。要求者に関連する例示的な情報は、要求者の画像、ビデオ、音声、生理学的情報、行動情報など、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。

【0080】

一部の実施形態では、要求者の画像および／またはビデオが、要求者の要求者端末130から取得され得る。一部の実施形態では、要求者の画像および／またはビデオを取得するために、処理エンジン112Aは、データ交換ポートを介して、要求者端末130のカメラをオンにする要求を送信することができる。要求者からの要求の承認を受信すると、処理エンジン112Aは、データ交換ポートを介して、要求者端末130に、要求者の画像またはビデオを記録するためのコマンドを送信し得る。処理エンジン112Aは、データ交換ポートを介して要求者端末130から画像および／またはビデオをさらに受信し得る。

【0081】

一部の実施形態では、要求者の音声は、要求を受け入れるプロバイダに要求者によって送信されたある長さの音声を含み得る。追加的または代替的に、要求者の音声は、要求者とプロバイダとの間の会話を録音するある長さの音声を含み得る。要求者の音声は、要求者の要求者端末130および／または要求を受け入れるプロバイダのプロバイダ端末140から取得することができる。一部の実施形態では、処理エンジン112Aは、データ交換ポートを介して、要求者端末130またはプロバイダ端末140のうちの少なくとも1つに音声を取得するための要求を送信することができる。要求は、要求者端末130またはプロバイダ端末140のうちの少なくとも1つに、音声記録を作動させ得る。次いで、処理エンジン112Aは、データ交換ポートを介して、要求者端末130またはプロバイダ端末140のうちの少なくとも1つから記録された音声を受信し得る。

【0082】

生理学的情報は、要求者の血糖値、血圧、呼吸数、体温、心拍数など、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。一部の実施形態では、要求者の生理学的情報は、要求者によって着用されるウェアラブル装置（例えば、ウェアラブル装置130−5）および／または要求者端末130の1つ以上のセンサ395から取得され得る。

【0083】

行動情報は、体の動き（例えば、体の揺れ、脚の揺れ、および／または腕の揺れ）、要求者の歩行速度など、あるいはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。一部の実施形態では、行動情報は、処理エンジン112Aによって要求者の1つ以上の画像および／またはビデオから取得され得る。例えば、処理エンジン112Aは、要求者の画像（複数可）および／またはビデオ（複数可）を分析することによって、体の揺れ、脚の揺れ、および／または腕の揺れを検出することができる。追加的または代替的に、行動情報は、要求者端末130から取得されてもよい。例えば、要求者端末130は、要求者端末130の動きを検出することができ、それが要求者の動きを反映することができる、加速度センサまたはジャイロスコープなどの1つ以上のセンサ395を用いて構成することができる。

【0084】

550において、処理エンジン112A（例えば、判定モジュール402）は、要求者に関連する情報に基づいて、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定することができる。要求者がアルコールを摂取したという判定に応じて、プロセス500は560に進むことができる。要求者がアルコールを摂取していないという判定に応じて、プロセス500は570に進むことができる。

【0085】

一部の実施形態では、判定モジュール402は、要求者に関連する情報に基づいて、要求者の1つ以上の特徴を分析することができる。判定モジュール402は、分析結果に基づいて、要求者がアルコールを摂取したか否かをさらに判定することができる。1つ以上の特徴は、要求者の音響特徴、顔の特徴、体の動き、生理学的パラメータなど、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。要求者がアルコールを摂取したか否かに関する判定の詳細は、本開示の他の場所、例えば図7およびその説明に見出すことができる。

【0086】

560において、処理エンジン112A（例えば、送信モジュール403）は、データ交換ポートを介して、O2Oサービスの要求に対応するプロバイダ端末140に、要求者がアルコールを摂取したという通知を送信し得る。

【0087】

要求に対応するプロバイダ端末140は、要求を受け入れるプロバイダのプロバイダ端末140を指し得る。一部の実施形態では、通知は、テキスト、画像、音声、ビデオ、またはそれらの組み合わせなどの任意の形態であり得る。通知は、要求者がアルコールを摂取したことをO2Oサービスのプロバイダに警告し、このことは、プロバイダと要求者との間の潜在的な軋轢を防ぐことができる。

【0088】

570において、処理エンジン112Aはプロセス500を終了することができる。

【0089】

プロセス500に関する上記の説明は例示の目的で提供されたものに過ぎず、本開示の範囲を限定することを意図していないことに留意されたい。当業者であれば、本開示の教示の下で複数の変形および修正をなし得る。しかしながら、それらの変形および修正は、本開示の範囲から逸脱しない。一部の実施形態では、1つ以上の動作を省略することができる、および／または1つ以上の追加的な動作を追加することができる。例えば、動作560または570の後、処理エンジン112Aは、要求者がアルコールを摂取したか否かを確認するために、要求に対応するプロバイダ端末140に問い合わせを送信することができる。一部の実施形態では、処理エンジン112Aは、アルコール摂取予測モデルの訓練および／または更新において問い合わせ結果を利用することができる。

【0090】

図6は、本開示の一部の実施形態による、アルコール摂取予測モデルを生成するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセス600の少なくとも一部は、図2に示すコンピューティングデバイス200上または図3に示すモバイルデバイス300上で実施することができる。一部の実施形態では、プロセス600の1つ以上の動作は、図1に示すO2Oサービスシステム100において実施することができる。一部の実施形態では、プロセス600の1つ以上の動作は、命令の形態として記憶装置（例えば、記憶装置160、ROM 230、RAM 240、記憶装置390など）に記憶され、サーバ110（例えば、サーバ110の処理エンジン112B、またはコンピューティングデバイス200のプロセッサ220）によって呼び出され、および／または実行され得る。一部の実施形態では、図5に関連して説明した動作520を達成するために、プロセス600の一部または全部を実行することができる。

【0091】

610において、処理エンジン112B（例えば、取得モジュール404）は、複数の過去の注文を取得することができる。

【0092】

本明細書で使用するとき、「複数の過去の注文を取得すること」は、「過去の注文に関連する過去の注文情報を取得すること」を指し得る。過去の注文は、完了したサービス注文を指す場合がある。一部の実施形態では、動作610において取得される過去の注文は、所定の期間内、例えば、1年（例えば、前年、当年、最近1年）、半年（例えば、最近6ヶ月、当年の上半期）、1年の四半期（例えば、最近3ヶ月、当年の第2四半期）の内のものなど、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。

【0093】

過去の注文に関連する過去の注文情報は、対応する過去の要求に関連する過去の情報を含み得る。過去の要求に関連する過去の情報は、過去の要求時間、過去の開始位置、過去の目的地、過去の要求者が過去の注文を開始したときの対応する過去の要求者の過去の位置、過去の開始位置と過去の目的地との間の推定距離、過去の開始位置と過去の要求者の過去の位置との間の推定距離、過去の要求者のプロフィール情報、過去の要求者に関連する過去のフィードバック情報など、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。過去の要求に関連する過去の情報は、動作510に関連して説明した要求に関連する情報と同様であってよく、その説明はここでは繰り返さない。一部の実施形態では、過去の注文に関連する過去の注文情報は、価格情報、対応する過去のプロバイダに関連する情報（例えば、過去のプロバイダのプロフィール情報、過去のプロバイダに関する過去のフィードバック情報）など、またはそれらの任意の組み合わせをさらに含み得る。

【0094】

一部の実施形態では、過去の注文に関連する過去の注文情報は、過去の要求者に関する過去のフィードバック情報を含み得る。過去のフィードバック情報は、過去の要求者が過去の注文を開始したときに過去の要求者がアルコールを摂取したか否かに関して過去のプロバイダによって提供されるフィードバックを含み得る。一部の実施形態では、過去の要求者がアルコールを摂取していないことをフィードバックが示している場合、それは肯定的なフィードバックと見なされ得る。過去の要求者がアルコールを摂取したことをフィードバックが示している場合、それは否定的なフィードバックと見なされ得る。一部の実施形態では、過去のプロバイダは、過去の要求者がアルコールを摂取したか否かに関するフィードバックを提供しない場合もある。過去の要求者はアルコールを摂取していないと仮定してもよく、過去の注文は肯定的なフィードバックを有してもよい。

【0095】

一部の実施形態では、過去の注文に関連する過去の注文情報は、過去の注文の1つ以上の特徴を含む特徴ベクトルとして表現することができる。N次元のベクトルは、N個の特徴と関連付けられ得る。一部の実施形態では、処理エンジン112（例えば、処理エンジン112B）は、一度に1つ以上の特徴ベクトルを処理することができる。例えば、m個の特徴ベクトル（例えば、3行のベクトル）を1×mNのベクトルまたはm×Nの行列に統合することができ、ここで、mは整数である。

【0096】

620において、処理エンジン112B（例えば、取得モジュール404）は、複数の過去の注文から、肯定的なフィードバックを有する過去の注文の第1のセットを取得することができる。630において、処理エンジン112B（例えば、取得モジュール404）は、複数の過去の注文から、否定的なフィードバックを有する過去の注文の第2のセットを取得することができる。

【0097】

動作610に関連して説明したように、過去の注文の過去の要求者がアルコールを摂取したと報告された場合、過去の注文は否定的なフィードバックを有し得る。過去の注文の過去の要求者がアルコールを摂取しなかったと報告された場合、過去の注文は肯定的なフィードバックを有し得る。追加的または代替的に、過去の注文の過去の要求者がアルコールを摂取したと報告されなかった場合、過去の注文は肯定的なフィードバックを有し得る。一部の実施形態では、取得モジュール404は、過去の注文から肯定的なフィードバックを有する1つ以上の過去の注文を選択し、それらを過去の注文の第1のセットとして指定することができる。取得モジュール404は、過去の注文から否定的なフィードバックを有する1つ以上の過去の注文を選択し、それらを過去の注文の第2のセットとして指定することができる。一部の実施形態では、第2のセットにおける過去の注文の数は、第1のセットの過去の注文の数と同じでも異なってもよい。

【0098】

640において、処理エンジン112B（例えば、取得モジュール404）は、予備モデルを取得することができる。

【0099】

予備モデルは、勾配ブースティング決定木（GBDT）モデル、エクストリーム勾配ブースティング（XGBoost）モデル、またはランダムフォレストモデルなどの機械学習モデルを含むことができる。一部の実施形態では、予備モデルは、O2Oサービスシステム100のデフォルトの設定（例えば、1つ以上の予備パラメータ）を有してもよいし、異なる状況において調整可能であってもよい。XGBoostモデルの予備モデルを一例としてとると、予備モデルは、ブースタの種類（例えば、ツリーベースモデルまたは線形モデル）、ブースタのパラメータ（例えば、最大深さ、葉ノードの最大数）、学習タスクパラメータ（例えば、訓練の目的関数）など、またはそれらの任意の組み合わせなどの1つ以上の予備パラメータを含み得る。

【0100】

650において、処理エンジン112B（例えば、訓練モジュール405）は、肯定的なフィードバックを有する過去の注文の第1のセットおよび否定的なフィードバックを有する過去の注文の第2のセットを使用して、予備モデルを訓練することによって、アルコール摂取予測モデルを生成し得る。アルコール摂取予測モデルは、要求情報に基づいて、O2Oサービスの要求者がアルコールを摂取したか否かを予測するように構成され得る。一部の実施形態では、予測結果は、要求者がアルコールを摂取したことの予測確率、または要求者がアルコールを摂取したか否かを示す予測カテゴリとすることができる。

【0101】

一部の実施形態では、予備モデルの訓練において、過去の注文の第1のセットと第2のセットとは、過去の要求者がアルコールを摂取した確率が異なると見なすことができる。例えば、肯定的なフィードバックを有する第1のセットにおける過去の注文に対応する確率は、第3の可能性の値と見なすことができ、否定的なフィードバックを有する第2のセットにおける過去の注文に対応する確率は、第4の可能性の値と見なすことができる。第3の確率の値は、第4の確率の値よりも低くてもよい。ほんの一例として、第3の確率の値は0であり、第4の確率の値は1であり得る。別の例として、第1の確率の値は0．3であり、第2の確率の値は0．7であり得る。あるいは、過去の注文の第1のセットと第2のセットとは、2つの別個のカテゴリと見なすことができる。

【0102】

訓練モジュール405は、対応する予測確率（または予測カテゴリ）を出力するために、第1および第2のセットにおける各過去の注文の特徴情報を予備モデルに入力することができる。訓練モジュール405は、第1および第2のセットにおける過去の注文の予測確率と既知確率との間の（または予測カテゴリと既知カテゴリとの間の）差をさらに判定することができる。この差は、簡単のために、損失関数とも呼ばれ得る。損失関数に従って、訓練モジュール405は、損失関数が所望の値に達するまで予備モデルをさらに調整する（例えば、予備パラメータを調整する）ことができる。損失関数が所望の値に達した後、調整された予備二値モデルは、アルコール摂取予測モデルとして指定され得る。

【0103】

一部の実施形態では、予備モデルの訓練の目的関数は、損失関数（または訓練損失）および正則化を含み得る。損失関数は、予備モデルが訓練データにどの程度適合しているかを測定する。正則化は、予備モデルの複雑性を測定する。一部の実施形態では、アルコール摂取予測モデルの予測出力が、要求者がアルコールを摂取したという予測確率である場合。目的関数は、ロジスティック関数であり得る。アルコール摂取予測モデルの予測出力が、要求者がアルコールを摂取したか否かに関する予測カテゴリである場合。目的関数は、ソフトマックス関数であり得る。

【0104】

一部の実施形態では、アルコール摂取予測モデルは、過去の注文の第1または第2のセットにおける過去の注文の複数の特徴の複数の重みを含み得る。特徴の重みは、アルコール摂取予測モデルの予測出力に対する特徴の影響を示し得る。より大きな重みを有する特徴は、より低い重みを有する特徴よりもアルコール摂取予測モデルの予測出力に大きな影響を及ぼし得る。一部の実施形態では、処理エンジン112Bは、特徴の重みに基づいて、複数の特徴から1つ以上のコア特徴を選択することができる。例えば、処理エンジン112Bは、コア特徴（複数可）として上位N個の重みを有する特徴（複数可）を選択してもよい。Nは、任意の正の値（例えば、10、20、および30）または百分率（例えば、10％、20％、および30％）であり得る。コア特徴は、O2Oサービスシステム100において、酒酔い要求者を識別するために使用され得る。ほんの一例として、アルコール摂取予測モデルによれば、要求時間、要求者の位置、および要求者の性別は、上位3つの重みを持つコア特徴である。新しい要求が要求者によって開始されると、処理エンジン112は、新しい要求の要求時間、要求者の要求者位置、および要求者の性別を分析することによって、要求者がアルコールを摂取した確率を判定することができる。

【0105】

プロセス600の上記の説明は例示の目的で提供されたものに過ぎず、本開示の範囲を限定することを意図していないことに留意されたい。当業者であれば、本開示の教示の下で複数の変形および修正をなし得る。しかしながら、それらの変形および修正は、本開示の範囲から逸脱しない。一部の実施形態では、1つ以上の動作を省略することができる、および／または1つ以上の追加的な動作を追加することができる。例えば、620と630とは1つの動作に組み合わされてもよい。別の例として、650の後に、アルコール摂取予測モデルをテストするための動作を追加してもよい。

【0106】

図7は、本開示の一部の実施形態による、要求者に関連する情報に基づいて、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセス700の少なくとも一部は、図2に示すコンピューティングデバイス200上または図3に示すモバイルデバイス300上で実施することができる。一部の実施形態では、プロセス700の1つ以上の動作は、図1に示すO2Oサービスシステム100において実施することができる。一部の実施形態では、プロセス700の1つ以上の動作は、命令の形態として記憶装置（例えば、記憶装置160、ROM 230、RAM 240、記憶装置390など）に記憶され、サーバ110（例えば、サーバ110の処理エンジン112A、またはコンピューティングデバイス200のプロセッサ220）によって呼び出され、および／または実行され得る。一部の実施形態では、図5に関連して説明したように、動作550を達成するために、プロセス700の一部または全部を実行することができる。

【0107】

動作540に関連して説明したように、要求者に関連する情報は、要求者の画像、ビデオ、音声、生理学的情報、行動情報など、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。処理エンジン112A（例えば、判定モジュール402）は、要求者に関連する情報に基づいて、要求者の1つ以上の特徴を分析し、分析結果に基づいて、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定することができる。

【0108】

710において、処理エンジン112A（例えば、判定402）は、要求者の音声またはビデオに基づいて、要求者の発話の音響特性を分析することができる。

【0109】

発話の例示的な音響特性は、音声速度、音声のトーン、間の数、要求者の発した1つ以上のキーワード、要求者の発した文の継続時間、構音障害の頻度、線形予測係数（LPC）、メル尺度周波数ケプストラム係数（MFCC）など、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。一部の実施形態では、判定モジュール402は、音声またはビデオに基づいて、要求者の音声のトーン、間の数、要求者の発した1つ以上のキーワード、要求者の発した文の継続時間、構音障害の頻度、LPC、MFCCのうちの少なくとも1つを取得および分析し得る。一部の実施形態では、判定モジュール402は、1つ以上の音声分析および／または認識技法に従って、要求者の音声またはビデオを含む音声信号から発話の音響特性を抽出することができる。

【0110】

一部の実施形態では、判定モジュール402は、要求者の音響特性を音響特性の基準値（または範囲）と比較することによって、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定することができる。基準値（または範囲）は、アルコールを摂取していない通常の人々の音響特性の基準値（または範囲）であってもよいし、酒酔いの人々の音響特性の基準値（または範囲）であってもよい。ほんの一例として、判定モジュール402は、要求者の音声速度が、通常の人々の所定の音声速度より遅いか否かを判定することができる。音声速度が所定の音声速度よりも遅いという判定に応じて、判定モジュール402は、要求者がアルコールを摂取した可能性があると判定することができる。別の例として、判定モジュール402は、要求者が発し、抽出されたキーワード（複数可）が、酒酔いの人々が言う可能性がある1つ以上の特徴語、例えば「飲む」、「飲んだ」、「アルコール」、「バー」、「パブ」、「ワイン」など、またはそれらの任意の組み合わせを含むか否かを判定することもできる。抽出されたキーワード（複数可）が1つ以上の特徴語を含むという判定に応じて、判定モジュール402は、要求者がアルコールを摂取したと判定することができる。別の例として、判定モジュール402は、音声が通常の閾値よりも多くの間を含むか否かを判定することができる。酒酔いの人は言葉に詰まる場合があるため、音声の中により多くの間があることは、要求者がアルコールを摂取したことを示し得る。音声が通常の閾値よりも多くの間を含むという判定に応じて、判定モジュール402は、要求者がアルコールを摂取した可能性があると判定することができる。一部の実施形態では、判定モジュール402は、音響特性の比較結果に基づいて、要求者がアルコールを摂取した可能性を判定してもよい。例えば、判定モジュール402は、要求者の音響特性とそれに対応する基準値（または範囲）との間の差が大きいことから、要求者がアルコールを摂取した可能性が高いと判定することができる。

【0111】

一部の実施形態では、判定モジュール402は、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定するために、要求者の複数の音響特性を抽出および分析することができる。例えば、判定モジュール402は、各音響特性を、対応する基準値（または範囲）と比較することができる。音響特性のうちの1つの比較結果に従って要求者がアルコールを摂取したと判定された場合、判定モジュール402は、要求者がアルコールを摂取したと判定することができる。あるいは、判定モジュール402は、複数の音響特性（例えば、音響特性のうちの2つ、3つ、4つ、または半分）の比較結果に従って要求者がアルコールを摂取したと判定された場合にのみ、要求がアルコールを摂取したと判定してもよい。一部の実施形態では、判定モジュール402は、音響特性の比較結果に基づいて、要求者がアルコールを摂取した可能性を判定してもよい。

【0112】

720において、処理エンジン112A（例えば、判定モジュール402）は、要求者の画像またはビデオに基づいて、要求者の顔の特徴を分析することができる。

【0113】

要求者の例示的な顔の特徴は、要求者の顔および／もしくは首の色、要求者の瞳孔サイズ、要求者の瞬きの頻度、要求者のうなずきの頻度、要求者のあくびの頻度、要求者の閉眼持続時間など、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。一部の実施形態では、判定モジュール402は、要求者の画像またはビデオに応じて、要求者の顔および／もしくは首の色、要求者の瞳孔サイズ、要求者の瞬きの頻度、要求者のうなずきの頻度、または要求者のあくびの頻度のうちの少なくとも1つを取得し得る。一部の実施形態では、判定モジュール402は、限定するものではないが、画像変換技法、画像分割技法、画像フィルタリング技法、画像動き検出技法などの1つ以上の画像処理技法によって、要求者の画像またはビデオから要求者の顔の特徴（複数可）を取得し得る。

【0114】

一部の実施形態では、判定モジュール402は、要求者の顔の特徴を顔の特徴の基準値（または範囲）と比較することによって、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定することができる。顔の特徴の基準値（または範囲）は、アルコールを摂取していない通常の人々の顔の特徴の基準値（または範囲）であってもよいし、酒酔いの人々の顔の特徴の基準値（または範囲）であってもよい。例えば、判定モジュール402は、顔および／または首の色が赤または赤のバリエーション（例えば、ピンク、深紅、洋紅色）を含むか否かを判定することができる。顔および／または首の色が赤または赤のバリエーションを含むという判定に応じて、判定モジュール402は、要求者がアルコールを摂取したと判定することができる。要求者の1つ以上の顔の特徴に基づく要求者がアルコールを摂取したか否かに関する判定は、要求者の1つ以上の音響特性に基づく判定と同様であってよく、その説明はここでは繰り返さない。

【0115】

730において、処理エンジン112A（例えば、判定モジュール402）は、要求者の行動情報に基づいて、要求者の体の動きを分析することができる。

【0116】

一部の実施形態では、判定モジュール402は、要求者の行動情報に基づいて、胴体の揺れ、脚の揺れ、または腕の揺れのうちの少なくとも1つを分析することができる。一例として胴体の揺れを取り上げると、判定モジュール402は、要求者に関連する行動情報に基づいて、要求者の胴体が不安定に揺れているか否かを判定することができる。本明細書で使用されるとき、要求者の胴体の揺れの振幅および／または揺れの周波数が所定の値（または範囲）を超える場合、要求者の胴体が不安定に揺れていると見なされ得る。要求者の胴体が不安定に揺れているという判定に応じて、判定モジュール402は、要求者がアルコールを摂取したと判定することができる。別の例として、判定モジュール402は、要求者の少なくとも一方の脚（または腕）が不安定に揺れているか否かを判定することによって、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定することができる。脚の揺れまたは腕の揺れに基づく、要求者がアルコールを摂取したか否かに関する判定は、胴体の揺れに基づく判定と同様であってよく、その説明はここでは繰り返さない。

【0117】

一部の実施形態では、判定モジュール402は、胴体の揺れ、脚の揺れ、または腕の揺れのうちの少なくとも1つの分析結果に応じて要求者がアルコールを摂取したと判定された場合、要求者がアルコールを摂取したと判定し得る。あるいは、判定モジュール402は、胴体の揺れ、脚の揺れ、または腕の揺れのうちの少なくとも2つまたはすべての分析結果に応じて要求者がアルコールを摂取したと判定された場合、要求者がアルコールを摂取したと判定し得る。

【0118】

740において、処理エンジン112A（例えば、判定モジュール402）は、要求者の生理学的情報に基づいて、要求者の生理学的パラメータを分析することができる。

【0119】

例示的な生理学的パラメータは、要求者の血糖値、血圧、呼吸数、体温、心拍数など、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。一部の実施形態では、判定モジュール402は、要求者の生理学的情報に基づいて、要求者の血糖値、血圧、呼吸数、体温、または心拍数のうちの少なくとも1つを取得および分析することができる。

【0120】

一部の実施形態では、判定モジュール402は、要求者の生理学的パラメータを生理学的パラメータの基準値（または範囲）と比較することによって、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定することができる。生理学的パラメータの基準値（または範囲）は、アルコールを摂取していない通常の人々の生理学的パラメータの基準値（または範囲）であってもよいし、酒酔いの人々の生理学的パラメータの基準値（または範囲）であってもよい。例えば、判定モジュール402は、要求者の心拍数が、通常の人々の所定の心拍数より多いか否かを判定することができる。要求者の心拍数が所定の心拍数よりも多いという判定に応じて、判定モジュール402は、要求者がアルコールを摂取したと判定することができる。要求者の1つ以上の生理学的パラメータに基づく要求者がアルコールを摂取したか否かに関する判定は、要求者の1つ以上の音響特性に基づく判定と同様であってよく、その説明はここでは繰り返さない。

【0121】

750において、処理エンジン112A（例えば、判定モジュール402）は、要求者の発話の音響特性（複数可）、顔の特徴（複数可）、体の動き（複数可）、および生理学的パラメータ（複数可）の分析に基づいて、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定し得る。

【0122】

一部の実施形態では、判定モジュール402は、発話の音響特性（複数可）、顔の特徴（複数可）、体の動き（複数可）、および生理学的パラメータ（複数可）の分析結果のうちの少なくとも1つが要求者がアルコールを摂取したと示す場合、要求者がアルコールを飲んだと判定することができる。あるいは、複数の分析結果（例えば、分析結果のうちの2つ、3つ、またはすべて）が要求者がアルコールを摂取したことを示す場合、判定モジュール402は、要求者がアルコールを摂取したと判定してもよい。一部の実施形態では、判定モジュール402は、音響特性（複数可）、顔の特徴（複数可）、体の動き（複数可）、および生理学的パラメータ（複数可）の分析によって判定された、要求者がアルコールを摂取した可能性に基づいて、重み付けされた可能性を判定することができる。重み付けされた可能性が所定の可能性よりも大きい場合、判定モジュール402は、要求者がアルコールを摂取したと判定することができる。重み付けされた可能性が所定の可能性以下である場合、判定モジュール402は、要求者がアルコールを摂取していないと判定することができる。

【0123】

プロセス700の上記の説明は例示の目的で提供されたものに過ぎず、本開示の範囲を限定することを意図していないことに留意されたい。当業者であれば、本開示の教示の下で複数の変形および修正をなし得る。しかしながら、それらの変形および修正は、本開示の範囲から逸脱しない。一部の実施形態では、プロセス700において1つ以上の動作を省略することができる、および／または1つ以上の追加的な動作をプロセス700に追加することができる。例えば、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定するために、動作710から740のうちの少なくとも1つが実行される限り、動作710から740のうちのいずれか1つが省略されてもよい。別の例として、動作750が省略されてよく、要求者がアルコールを摂取したか否かを判定するために、動作710から740のうちの1つのみが実行されてよい。

【0124】

このように基本概念を説明してきたが、この詳細な開示を読めば、前述の詳細な開示が、例として提示されるように意図されたものに過ぎず、限定するものではないことが当業者にはある程度明らかになろう。本明細書で明示的に述べられていなくても、様々な改変、改良、および修正が当業者に想到され、想定されよう。これらの改変、改良、および修正は、本開示によって示唆されることが意図されており、本開示の例示的な実施形態の趣旨および範囲内にある。

【0125】

さらに、特定の用語が、本開示の実施形態を説明するのに用いられている。例えば、「1つの実施形態」、「一実施形態」、および／または「一部の実施形態」という用語は、実施形態に関して説明した特定の特徴、構造、または特性が本開示の少なくとも1つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書の様々な部分における「一実施形態」、「1つの実施形態」、または「代替的な実施形態」への2つ以上の言及のすべてが、必ずしも同じ実施形態を指しているとは限らないことを留意および理解されたい。さらに、特定の特徴、構造、または特性は、本開示の1つ以上の実施形態において適宜組み合わされてもよい。

【0126】

さらに、当業者には理解されるように、本開示の態様は、任意の新規かつ有用なプロセス、機械、製品、もしくは組成物、またはそれらの任意の新規かつ有用な改良形態を含む、いくつかの特許可能な分類または文脈のいずれかにおいて、本明細書で図示および説明され得る。したがって、本開示の態様は、完全にハードウェアで実施されてもよいし、完全にソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）で実施されてもよいし、本明細書において「ブロック」、「モジュール」、「エンジン」、「ユニット」、「構成要素」、または「システム」とすべて一般に呼ばれ得るソフトウェアとハードウェアとを組み合わせた実装で実施されてもよい。さらに、本開示の態様は、コンピュータ可読プログラムコードを具現化した1つ以上のコンピュータ可読媒体に具現化されたコンピュータプログラム製品の形態を取ってもよい。

【0127】

コンピュータ可読信号媒体は、内部に、例えばベースバンド内にまたは搬送波の一部分としてコンピュータ可読プログラムコードを具現化した伝播データ信号を含んでもよい。そのような伝播信号は、電磁気、光など、またはそれらの任意の好適な組み合わせを含む、様々な形態のうちのいずれかを取ってもよい。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体ではなく、かつ命令実行システム、装置、またはデバイスによって、またはこれらに関して使用されるプログラムを伝達、伝播、または搬送し得る、任意のコンピュータ可読媒体としてもよい。コンピュータ可読信号媒体上に具現化されたプログラムコードは、無線、有線、光ファイバケーブル、RFなど、またはそれらの任意の好適な組み合わせを含む任意の適切な媒体を使用して送信されてもよい。

【0128】

本開示の態様の動作を実行するコンピュータプログラムコードは、Java（登録商標）、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C＋＋、C＃、VB． NET、Pythonなどのオブジェクト指向型プログラミング言語、「C」プログラミング言語、Visual Basic、Fortran 1703、Perl、COBOL 1702、PHP、ABAPなどの従来の手続型プログラミング言語、Python、RubyおよびGroovyなどの動的プログラミング言語、または他のプログラミング言語を含む、1つ以上のプログラミング言語のうちの任意の組み合わせで記述してもよい。プログラムコードは、スタンドアロン型のソフトウェアパッケージとして、完全にユーザのコンピュータ上で実行されてもよいし、一部をユーザのコンピュータ上で実行されてもよいし、一部をユーザのコンピュータ上かつ一部をリモートコンピュータ上で実行されてもよいし、完全にリモートコンピュータまたはサーバ上で実行されてもよい。後半のシナリオにおいて、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（LAN）または広域ネットワーク（WAN）を含む任意の種類のネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されてもよく、接続は、（例えば、インターネットサービスプロバイダを用いてインターネットを通じて）外部コンピュータに対して行ってもよいし、クラウドコンピューティング環境において行ってもよいし、サービス型ソフトウェア（SaaS）などのサービスとして提供されてもよい。

【0129】

さらに、処理要素もしくはシーケンスの列挙した順序、またはそれらの数字、文字、もしくは他の名称の使用は、特許請求の範囲において指定する場合を除いて、特許請求の範囲に記載のプロセスおよび方法をいかなる順序にも限定することを意図するものではない。上記の開示は、様々な例を通じて、本開示の各種の有用な実施形態と現在考えられるものを論じているが、そのような詳細は、その目的のためのものに過ぎず、添付の特許請求の範囲は、開示された実施形態に限定されるものではなく、逆に、開示された実施形態の趣旨および範囲内にある修正形態および均等なアレンジを包含することが意図されていることを理解されたい。例えば、上述の様々な構成要素の実施態様は、ハードウェアデバイスに具現化されているかもしれないが、ソフトウェアのみの解決策、例えば、既存のサーバまたはモバイルデバイスに組み込まれたものとして実施されてもよい。

【0130】

同様に、本開示の実施形態の上記の説明では、様々な実施形態のうちの1つ以上の理解に役立つ本開示の簡素化を目的として、様々な特徴が、単一の実施形態、図、またはその説明において、一緒にグループ化されていることを理解されたい。しかしながら、この開示方法は、特許請求の範囲に記載の主題が、各請求項に明示的に列挙されたものよりも多くの特徴を必要とするという意図を反映するものと解釈されるべきではない。そうではなく、特許請求の範囲に記載の主題は、上で開示された単一の実施形態のすべての特徴よりも少ないものであり得る。

【符号の説明】

【0131】

100 O2Oサービスシステム、オンデマンド輸送サービス
110 サーバ
112、112A、112B 処理エンジン
120 ネットワーク
120−1、120−2 インターネット交換ポイント
130 要求者端末、データベース、端末装置、プロバイダ端末
130−1 モバイルデバイス
130−2 タブレットコンピュータ
130−3 ラップトップコンピュータ
130−4 航走体内蔵デバイス
130−5 ウェアラブルデバイス
140 サービスプロバイダ端末
140−1、140−2、．．．、140−n プロバイダ端末
150、150−1、150−2、．．．、150−n 航走体
160 記憶装置
170 衛星航行システム
170−1〜170−3 衛星
200 コンピューティングデバイス
210 内部通信バス
220 プロセッサ
230 読み出し専用メモリ
240 ランダムアクセスメモリ
250 通信端末
260 I／Oデバイス
270 ハードディスク
300 モバイルデバイス
305 カメラ
310 通信プラットフォーム
320 ディスプレイ
330 グラフィック処理装置
340 中央処理装置
350 I／O
355 音声入力
360 メモリ
370 モバイルオペレーティングシステム
380 アプリケーション
390 記憶装置
395 センサ
401 取得モジュール
402 判定モジュール
403 送信モジュール
404 取得モジュール
405 訓練モジュール
500 プロセス
600 プロセス
700 プロセス
1702 COBOL
1703 FORTRAN

【図1】

【図2】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図5】

【図6】

【図7】