一种智能手表亮屏及功耗优化的控制方法与流程

本发明涉及人工智能，具体而言，涉及一种智能手表亮屏及功耗优化的控制方法及系统。

背景技术：

1、随着智能穿戴设备的普及，智能手表已成为人们日常生活中的一部分。然而，智能手表在续航、功耗以及屏幕亮度控制方面仍存在诸多挑战。为了优化用户体验并延长电池寿命，需要一种能够智能调节屏幕亮度和功耗的方法。现有的控制方法往往仅基于简单的环境光检测或固定的能耗模式，缺乏根据设备状态和用户行为动态调整的能力。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种智能手表亮屏及功耗优化的控制方法及系统。

2、第一方面，本发明实施例提供一种智能手表亮屏及功耗优化的控制方法，包括：

3、获取智能手表对应的设备状态信息和控制策略对应的策略描述信息；

4、根据多个预训练特征提取器对所述设备状态信息和所述策略描述信息执行初步特征识别，得到每一所述预训练特征提取器处理获得的初阶向量表示；

5、根据多个控制指令对应的特征共享网络对每一所述预训练特征提取器处理获得的初阶向量表示进行特征共享处理，得到每一所述特征共享网络处理获得的第一向量表示；以及根据时序关联模型对每一所述预训练特征提取器处理获得的初阶向量表示进行时序关联特征识别，得到所述时序关联模型处理获得的第二向量表示；所述控制指令用于指示所述智能手表对所述控制策略响应的指令操作；多个所述控制指令之间存在时序关联关系；

6、根据所述第一向量表示和所述第二向量表示进行多线程能耗估计处理，得到每一所述控制指令对应的能耗估计结果；

7、根据所述能耗估计结果，确定对应的能耗模式；

8、切换至所述能耗模式，对所述智能手表的显示屏进行亮屏状态控制。

9、第二方面，本发明实施例提供一种服务器系统，包括服务器，所述服务器用于执行第一方面所述的方法。

10、相比现有技术，本发明提供的有益效果包括：采用本发明公开的一种智能手表亮屏及功耗优化的控制方法及系统，通过获取智能手表的设备状态信息和控制策略描述，然后通过预训练特征提取器进行初步特征识别。接着，利用特征共享网络和时序关联模型对初阶向量表示进行深层次处理，得到第一向量表示和第二向量表示。基于这两类向量表示，进行多线程能耗估计，从而确定每个控制指令的能耗结果。最后，根据能耗结果选择合适的能耗模式，并据此控制智能手表的显示屏亮屏状态。该方法能够动态调整屏幕亮度和功耗，提升智能手表的续航能力和用户体验。

技术特征：

1.一种智能手表亮屏及功耗优化的控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个预训练特征提取器对所述设备状态信息和所述策略描述信息执行初步特征识别，得到每一所述预训练特征提取器处理获得的初阶向量表示，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个控制指令对应的特征共享网络对每一所述预训练特征提取器处理获得的初阶向量表示进行特征共享处理，得到每一所述特征共享网络处理获得的第一向量表示，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据时序关联模型对每一所述预训练特征提取器处理获得的初阶向量表示进行时序关联特征识别，得到所述时序关联模型处理获得的第二向量表示，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，多个控制指令包括第一控制指令和第二控制指令，且所述第一控制指令在存在时序关联关系的指令队列中，位于所述第二控制指令之前；所述根据所述时序关联模型对每一所述第二融合向量表示进行时序关联特征识别，得到所述时序关联模型处理获得的第二向量表示，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一向量表示和所述第二向量表示进行多线程能耗估计处理，得到每一所述控制指令对应的能耗估计结果，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述智能手表的显示屏进行亮屏状态控制，包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述获取所述目标功耗状态匹配的亮度响应规律作为目标亮度响应规律之前，所述方法还包括：

10.一种服务器系统，其特征在于，包括服务器，所述服务器用于执行权利要求1-9中任意一项所述的方法。

技术总结本发明公开了一种智能手表亮屏及功耗优化的控制方法及系统，包括：首先获取智能手表的设备状态信息和控制策略描述，然后通过预训练特征提取器进行初步特征识别。接着，利用特征共享网络和时序关联模型对初阶向量表示进行深层次处理，得到第一向量表示和第二向量表示。基于这两类向量表示，进行多线程能耗估计，从而确定每个控制指令的能耗结果。最后，根据能耗结果选择合适的能耗模式，并据此控制智能手表的显示屏亮屏状态。该方法能够动态调整屏幕亮度和功耗，提升智能手表的续航能力和用户体验。技术研发人员：蔡新建,王大禹受保护的技术使用者：深圳市海睿创科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/4