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权利要求与技术特征

F 如权利要求1所述的方法，其中，检测所述事件状态包括检测用户进入交通工具。

G 如权利要求1所述的方法，其中，所述多个传感器信号包括音频信号和至少一个运动传感器信号。

H 如权利要求3所述的方法，其中，所述至少一个运动传感器信号包括加速度计传感器信号、陀螺仪传感器信号、或磁力计传感器信号中的至少一者。

I 如权利要求1所述的方法，其中，所述多个传感器信号包括运动传感器信号。

J 如权利要求1所述的方法，其中，所述多个传感器信号包括音频信号。

K 权利要求1所述的方法，其中，确定所述子事件状态的概率包括：经由卷积神经网络CNN来确定与所述多个传感器信号中的每个传感器信号相对应的状态概率；以及经由深度神经网络DNN来融合所述状态概率。

L 如权利要求7所述的方法，其中，所述CNN包括三个神经网络层。

M 如权利要求7所述的方法，其中，所述DNN包括单个神经网络层。

N 如权利要求1所述的方法，其中，所述状态序列模型包括隐马尔科夫模型或隐半马尔科夫模型。

O 如权利要求1所述的方法，其中，所述事件状态是基于所述子事件状态的序列和所述子事件状态中的每个子事件状态的历时来检测的。

P 如权利要求1所述的方法，其中，所述子事件状态的序列包括含15个子事件状态的序列。

Q 如权利要求1所述的方法，进一步包括：经由所述状态序列模型来确定所述事件状态已发生的置信水平，其中当所述置信水平超过阈值时所述事件状态被检测到。

R 如权利要求1所述的方法，进一步包括：从所述多个传感器信号中的每个传感器信号中提取特征，其中所述子事件状态的概率是基于所提取的特征来确定的。

S 如权利要求1所述的方法，其中，所述计算设备包括可穿戴设备或移动设备，并且其中，所述多个传感器信号是从所述可穿戴设备或移动设备的传感器接收的。

T 如权利要求1所述的方法，进一步包括：对所述多个传感器信号进行时间同步，其中，对所述子事件状态的概率的确定基于经时间同步的传感器信号。

U 如权利要求16所述的方法，进一步包括：对所述经时间同步的传感器信号中的每一者进行重采样以使得所述经时间同步的传感器信号具有相同的采样率，其中对所述子事件状态的概率的确定基于重采样的经时间同步的传感器信号。

V 如权利要求1所述的方法，进一步包括：基于对所述事件状态的检测来执行动作。

W 如权利要求18所述的方法，其中，执行所述动作包括以下至少一者：激活导航系统； 为用户显示信息；或者 向交通工具传送要执行一个或多个动作的指示。

X 如权利要求1所述的方法，其中，所述多个传感器信号包括至少两种不同类型的传感器信号。
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