置与判断用户运动状态的具体方式与步骤进行形式和细节上的各种修正和改变，但是这些修正和改变仍在以上描述的范围之内。
[0027]这里所说的定位技术，包括但不限于:全球定位系统(GPS)技术、全球导航卫星系统(GLONASS)技术、北斗导航系统技术、伽利略定位系统(Galileo)技术、准天顶卫星系统(QAZZ)技术、基站定位技术、W1-Fi定位技术等。
[0028]这里所说的移动设备，包括但不限于智能手机、个人数码助理(PDA)、平板电脑、笔记本电脑、车载电脑(carputer)、掌上游戏机、智能眼镜、智能手表、可穿戴设备、虚拟显示设备或显不增强设备(如 Google Glass、Oculus Rift、Hololens、Gear VR)等。
[0029]接下来，方法进行至步骤S102，基于SlOl确定的运动状态，检测用户的视线是否落入给定范围。当确定用户处于快速运动的状态时，可以进而检测用户的视线是否落入给定范围。
[0030]这里所说的给定范围包括但不限于智能手机、PDA、平板电脑、笔记本电脑、掌上游戏机、车载电脑(carputer)等终端的屏幕、导航仪的显示器、汽车仪表盘的罗盘与显示屏、车载电脑(carputer)、智能眼镜的显示区域等。
[0031]根据本公开的实施例，步骤S102包括:利用注意力检测单元对用户进行注意力检测，以检测用户的注意力是否落入给定范围。例如，在打车软件中，当确定司机移动的速度大于预定的速度的阈值时，可以利用司机端软件所在的移动设备的前置摄像头对司机进行人眼识别和视线检测，以确定司机的视线是否落在司机端软件所在的移动设备的屏幕上。
[0032]这里所采用的注意力检测单元，包括但不限于人眼视线检测设备、面部检测设备等可以对用户注意力进行检测的设备。其中人眼视线检测设备可以包括:智能设备的摄像头(智能手机等终端的摄像头)、主动投射红外线以提取人眼特征的红外检测器等成像元件。对面部的检测，可以是基于智能设备的成像元件对用户面部的多个静止图像信号的记录，也可以是基于对面部的一段时间内的视频图形信号的记录。对人眼视线的跟踪，可以基于眼球及其周边特征(瞳孔的大小、位置、角度等)变化进行检测，也可以基于虹膜角度的变化进行检测。
[0033]注意力检测单元本身还可以包含计算组件，通过一种或多种图像处理和/或模式识别算法，从成像组件所观测的信息中，抽提、计算、识别出人眼或者面部的变化指标等动态信息，如视线位置、视线角度、眼球位置、眼球角度、瞳孔大小、瞳孔位置、瞳孔角度、虹膜角度、眨眼、眼帘下垂、面部相对于检测设备的角度变化、面部笑容等。
[0034]注意力检测单元本身还可以包含存储组件，用来存储所抽提、计算、识别出的变化指标。如可以存储一段时间内，视线扫描的轨迹、眼球运动的轨迹、瞳孔大小的演化、瞳孔运动路线、眨眼的频次等与时间有关的动态信息。除当前一段时间的数据外，存储部件还可以存储某一用户或多个用户的眼部或面部信息的历史数据，以帮助对不同用户的注意力模式进行分别计算、处理。
[0035]以上对动态信息的描述仅仅是具体的示例，不应被视为是唯一可行的实施方案。显然，对于本领域的专业人员来说，在了解注意力与人眼或面部动态信息的关联的基本原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对实施注意力检测的具体方式与步骤进行形式和细节上的各种修正和改变，如利用面部位置、角度的信息，结合眼球运动的轨迹与视线方向，对人注意力所在进行定位，但是这些修正和改变仍在以上描述的范围之内。
[0036]在一个实施例中，可基于眼睛在注意力检测设备的成像组件中所成的图像内的瞳孔位置而产生视线方向信息。例如，如果用户的瞳孔基本上位于眼睛图像的中心，那么此位置可能与向前的注视方向相关。又例如，如果瞳孔位于眼睛图像的中心偏下，那么可能与笔直向下的注视方向相关。可以根据不同时间下瞳孔位置的变化，判断用户注视点的轨迹，该轨迹可以与移动设备的显示屏幕所在的方向进行对比，以帮助判断用户是否在一段时间内注视屏幕。
[0037]在检测之外，还可以通过一种或多种图像处理和/或模式识别算法，对注意力检测单元采集的用户头部的图形或者图像进行处理，提取相关的特征，来判断用户的注意力停留的范围。以上对注意力检测的描述仅仅是具体的示例，不应被视为是唯一可行的实施方案。显然，对于本领域的专业人员来说，在了解注意力检测的基本原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对实施注意力检测的具体方式与步骤进行形式和细节上的各种修正和改变，如利用眼球跟踪仪设备监控眼睛焦点所处的方向从而判断注意力所在，或利用包括但不限于智能腕表、智能手环、智能心律仪、智能衣物、智能项链等可穿戴设备监测心律、呼吸的节奏变化以辅助判断是否存在注意力过度集中的情况，但是这些修正和改变仍在以上描述的范围之内。
[0038]接下来，方法进行至步骤S103，在用户的视线落入给定范围的时间超过预定的时间阈值时，向用户发出提醒。
[0039]根据本公开的实施例，步骤S103包括计算用户的视线落入给定范围的时间，以确定用户的视线落入给定范围的时间是否超过预定的时间阈值。例如，在打车软件中，可以通过调用打车软件所在移动设备的成像单元，如前置摄像头，利用步骤S102中的方法已经检测到司机的视线落在司机端软件所在的移动设备的屏幕上，统计司机的视线落在司机端软件所在的移动设备的屏幕上的时间，并且将统计的时间与预定的时间阈值，例如5s，进行比较，确定司机的视线落在司机端软件所在的移动设备的屏幕上的时间是否超过预定的时间阈值，例如5s。在用户的视线落入给定范围的时间超过该时间阈值时，向用户发出提醒。需要注意的是，预定的时间阈值并不唯一或固定不变，而是可以随着交通工具类型、交通工具实时行驶速度、交通路线的实时使用状况(车流量等信息)、用户的身份、用户健康状况等多种参数进行调整，也可以由用户进行个性化设置。
[0040]根据本公开的实施例，可以通过以下的一种或者多种形式，向用户发出提醒:文字；声音；图像；震动；改变屏幕亮度；关闭屏幕；以及发光等。例如，在打车软件中，当司机的视线落在司机端软件所在的移动设备的屏幕上的时间超过预定的时间阈值，例如5s时，可以通过关闭屏幕、声音提醒和发光提醒等方式对司机进行提醒。可以通过一种方式对司机进行提醒，也可以通过多种方式的结合，这些方式可以同时进行，也可以以一定规律如随机、重复、交替、循环等方式进行，例如黑屏的同时发出声音提醒，来对司机进行提醒；又例如可以在黑屏之后发光，然后继续黑屏，如此循环往复。以上对用户提醒方式的描述仅仅是具体的示例，不应被视为是唯一可行的实施方案。显然，对于本领域的专业人员来说，在了解用户提醒方式的基本原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对实施提醒的具体方式与步骤进行形式和细节上的各种修正和改变，如发出间断式提醒声音并使屏幕亮度呈现周期性变化，但是这些修正和改变仍在以上描述的范围之内。
[0041]在对用户发出提醒后，还可以为用户提供确认界面，该界面可以有一个或多个选项供用户选择，包括但不限于确认接收提醒、关闭提醒、更改提醒方式、更改时间阈值等。
[0042]图2图示了根据本公开的实施例的用于向用户发送提醒的系统200的框图。该设备200包括:确定组件201，用于确定用户的运动状态；检测组件202，用于基于所确定的运动状态，检测用户的注意力是否停留在给定范围；以及提醒组件203，用于在用户的注意力停留在给定范围的时间超过预定的时间阈值时，向用户发出提醒。
[0043]根据本公开的实施例，确定组件201包括:计算单元，用于基于一种或多种定位技术，计算用户的移动速度；以及判断单元，用于基于用户的移动速度和预定的速度阈值，确定用户的运动状态。需要注意的是，该速度阈值可随着用户所在的交通工具的变化而变化的，如对于行人、骑马者或骑自行车的用户，可以设置比汽车用户的速度阈值小的阈值。该速度阈值，