高频无线学习型遥控器的控制方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及学习型遥控器的，尤其是涉及一种高频无线学习型遥控器的控制方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、目前，无线学习型遥控器是指可以通过学习已有遥控器的信号来复制相同功能的遥控器，使用户可以不依赖原始遥控器，通过复制来控制相同的设备，无线学习型遥控器广泛应用于门禁系统、车库门、自动门、电动窗帘等领域。

2、相关技术中，无线学习型遥控器在学习模式下，能够接收来自原遥控器的无线信号，并识别原遥控器发出的信号，将这个信号的编码存储在内部的记忆芯片中，当用户使用学习型遥控器时，遥控器会根据存储的编码来复制原始信号，用户按下遥控器上对应的按钮，遥控器通过其内置的发射模块以相同的频率发送复制的信号。当原遥控器的键位按钮较多时，需要用户手动按下每个按键，将每个按钮的编码发送到无线学习型遥控器，这样的操作非常繁琐，降低无线学习型遥控器产品的智能性，且大大降低了用户的使用体验感。

技术实现思路

1、为了增强无线学习型遥控器的智能学习功能，提高无线学习型遥控器产品的智能性，进而提高用户的使用体验感，本技术提供一种高频无线学习型遥控器的控制方法、装置、设备及介质。

2、第一方面，本技术的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

3、一种高频无线学习型遥控器的控制方法，所述高频无线学习型遥控器的控制方法包括：

4、获取第一高频遥控信号，基于预设的信号转换规则处理所述第一高频遥控信号，获得量化第一高频遥控信号；

5、将所述量化第一高频遥控信号输入至预设的信号识别模型，获得信号预测度；

6、获取第二高频遥控信号，根据预设的信号转换规则，处理所述第二高频遥控信号，获得量化第二高频遥控信号；

7、根据所述信号预测度，验证所述量化第二高频遥控信号，获得验证结果；

8、根据所述验证结果，获取量化第三高频遥控信号，储存所述量化第一高频遥控信号、所述量化第二高频遥控信号和所述量化第三高频遥控信号。

9、通过采用上述技术方案，第一高频遥控信号是指无线学习型遥控器收到的第一个原遥控器的信号，因此，获取第一高频遥控信号时，表示无线学习型遥控器处于学习模式，无线学习型遥控器内部的信号解码器开始对接收的信号进行解码处理，并且通过信号转换规则将第一高频遥控信号转换为无线学习型遥控器的处理器能够识别的形式，例如，将第一高频遥控信号的脉冲宽度和时间间隔转换为数据形式，以此转换第一高频遥控信号，判断出原遥控信号的频段和类型等信息，便于后续对原遥控器的进一步学习；信号识别模型则是用于具体识别原遥控信号的编码值、编码格式和编码形式等信息，因为信号识别模型经过多种不同类型遥控器的遥控信号的训练，因此，判断信号识别模型对于原遥控器的遥控信号的学习程度，并基于该学习程度判断对当前原遥控器的所有遥控信号的预测能力，即信号预测度，并通过后续获取的第二高频遥控信号，对信号预测度进行验证，当信号预测度得到验证后，即可基于信号预测度对当前原遥控器的其他按钮的遥控信号进行预测生成，以此减少了用户的按键操作，提高无线学习型遥控器产品的智能性，增强无线学习型遥控器的智能学习功能。

10、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述信号转换规则通过以下方式生成：

11、获取基准高频遥控信号，基于所述基准高频遥控信号生成若干组对比高频遥控信号；

12、将所述基准高频遥控信号和所述对比高频遥控信号输入信号分析模型，所述输入信号分析模型内置有若干信号分析规则；

13、基于所述信号分析模型，获得对应每种所述信号分析规则的识别转换正确率；

14、选择所述识别转换正确率最高的信号分析规则作为信号转换规则。

15、通过采用上述技术方案，基准高频遥控信号是指多种类型遥控器的标准遥控信号，即基准高频遥控信号的编码形式是行业内通用的基础编码形式，且不增加额外的其余编码，例如，不使用加密算法或使用业内通用的加密算法，不增加额外的功能性编码和时间戳编码等，以此，通过基准高频遥控信号生成的对比高频遥控信号与基准高频遥控信号的编码形式相同，且易于进行对比；将基准高频遥控信号和对比高频遥控信号输入信号分析模型后，基于信号分析模型将基准高频遥控信号和对比高频遥控信号进行对比分析，即对比基准高频遥控信号的编码完整度以及细节保留率等，以此判断每种信号分析规则的识别转换正确率，进而选择出识别转换正确率最高的信号分析规则，将其作为信号转换规则，从而提高识别和转换遥控信号的准确率。

16、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述信号识别模型通过以下方式生成：

17、获取历史高频遥控信号组，所述历史高频遥控信号组包括多种类型遥控器的历史高频遥控信号组，每种类型遥控器的历史高频遥控信号组包括多种不同的高频遥控信号；

18、将所述历史高频遥控信号输入机器学习模型，所述机器学习模型设置有所述信号转换规则；

19、基于所述机器学习模型，获取预测准确度数据；

20、基于所述预测准确度数据，获得对应每种类型遥控器的信号预测度；

21、基于所述信号预测度，生成信号识别模型。

22、通过采用上述技术方案，信号识别模型用于判断各种类型遥控信号的特征，历史高频遥控信号组包括多种类型遥控器的历史高频遥控信号组，每种类型遥控器的历史高频遥控信号组包括多种不同的高频遥控信号，因此，通过对历史高频遥控信号的学习，获得每种类型遥控信号的特征并进行预测，通过预测的遥控信号与原历史高频遥控信号的对比，获得对每种类型遥控器的高频遥控信号的预测准确度数据，该预测准确度数据表示机器学习模型对每种类型的遥控信号的学习能力，预测准确度数据表示机器学习模型对该类遥控信号的特征掌握程度越高，进而预测生成的遥控信号更加准确，以此，基于信号预测度生成的信号识别模型能够实现对收集的遥控信号的预测生成，实现了对遥控信号的智能学习，进而增强无线学习型遥控器的智能学习功能，提高无线学习型遥控器产品的智能性。

23、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据所述信号预测度，验证所述量化第二高频遥控信号，获得验证结果，具体包括：

24、根据所述信号预测度，生成预测高频遥控信号；

25、对比所述预测高频遥控信号和所述量化第二高频遥控信号，获得验证结果。

26、通过采用上述技术方案，在获得信号预测度和量化第二高频遥控信号后，基于信号预测度，此时的信号预测度表示的是信号识别模型对量化第一高频遥控信号这类遥控信号的波形特征的预测程度，例如，当信号预测度为80%时，则表示信号识别模型能够预测出量化第二高频遥控信号80%的波形特征，因此，基于信号识别模型，生成预测高频遥控信号，此时的预测高频遥控信号中对应信号预测度的部分的特征预测生成，预测高频遥控信号的其余部分则是根据与第一高频遥控信号的特征相同部分的信号，结合第二高频遥控信号表示的遥控功能，生成的符合当前遥控信号编码形式的标准编码；在进行验证时，将预测高频遥控信号中对应信号预测度的部分与第二高频遥控信号的对应部分进行对比，此时的信号预测度则表示预测高频遥控信号和量化第二高频遥控信号的对比相似度，因此，基于信号预测度，对预测高频遥控信号进行验证，保障生成的预测高频遥控信号的准确性。

27、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据所述验证结果，获取量化第三高频遥控信号，具体包括：

28、若所述验证结果表示通过验证，则将所述预测高频遥控信号作为量化第三高频遥控信号；

29、若所述验证结果表示未通过验证，则获取第三高频遥控信号，基于所述信号转换规则，处理所述第三高频遥控信号，获得量化第三高频遥控信号。

30、通过采用上述技术方案，当预测高频遥控信号中对应信号预测度的部分与第二高频遥控信号的对应部分对比相同时，验证结果表示通过验证，信号识别模型对当前原遥控器的特征识别准确，因此，将预测高频遥控信号作为量化第三高频遥控信号，此时无需用户继续按下其余按键发送遥控信号，当前的无线学习型遥控器可以发出指示信号告知用户；而当预测高频遥控信号中对应信号预测度的部分与第二高频遥控信号的对应部分对比不相同时，则表示信号识别模型对当前原遥控器的特征识别准确率不够，生成的预测高频遥控信号不能够实现原遥控器的第三高频遥控信号的功能，因此，验证结果表示未通过验证，则需要用户按下按钮发送遥控信号供无线学习型遥控器进行学习；基于此，在实现无线学习型遥控器的基本学习功能的前提下，通过信号识别模型的信号学习，增强无线学习型遥控器的智能学习功能，提高无线学习型遥控器产品的智能性，进而提高用户的使用体验感。

31、第二方面，本技术的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

32、一种高频无线学习型遥控器的控制装置，所述高频无线学习型遥控器的控制装置包括：

33、第一信号处理模块，用于获取第一高频遥控信号，基于预设的信号转换规则处理所述第一高频遥控信号，获得量化第一高频遥控信号；

34、信号识别模块，用于将所述量化第一高频遥控信号输入至预设的信号识别模型，获得信号预测度；

35、第二信号处理模块，用于获取第二高频遥控信号，根据预设的信号转换规则，处理所述第二高频遥控信号，获得量化第二高频遥控信号；

36、预测验证模块，用于根据所述信号预测度，验证所述量化第二高频遥控信号，获得验证结果；

37、第三信号获取模块，用于根据所述验证结果，获取量化第三高频遥控信号，储存所述量化第一高频遥控信号、所述量化第二高频遥控信号和所述量化第三高频遥控信号。

38、可选的，所述高频无线学习型遥控器的控制装置还包括：

39、对比信号模块，用于获取基准高频遥控信号，基于所述基准高频遥控信号生成若干组对比高频遥控信号；

40、信号分析模块，用于将所述基准高频遥控信号和所述对比高频遥控信号输入信号分析模型，所述输入信号分析模型内置有若干信号分析规则；

41、正确率判断模块，用于基于所述信号分析模型，获得对应每种所述信号分析规则的识别转换正确率；

42、规则选择模块，用于选择所述识别转换正确率最高的信号分析规则作为信号转换规则。

43、可选的，所述高频无线学习型遥控器的控制装置还包括：

44、历史信号获取模块，用于获取历史高频遥控信号组，所述历史高频遥控信号组包括多种类型遥控器的历史高频遥控信号组，每种类型遥控器的历史高频遥控信号组包括多种不同的高频遥控信号；

45、模型转换模块，用于将所述历史高频遥控信号输入机器学习模型，所述机器学习模型设置有所述信号转换规则；

46、模型分析模块，用于基于所述机器学习模型，获取预测准确度数据；

47、预测度获取模块，用于基于所述预测准确度数据，获得对应每种类型遥控器的信号预测度；

48、模型生成模块，用于基于所述信号预测度，生成信号识别模型。

49、第三方面，本技术的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

50、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述高频无线学习型遥控器的控制方法的步骤。

51、第四方面，本技术的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

52、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述高频无线学习型遥控器的控制方法的步骤。

53、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

54、1、第一高频遥控信号是指无线学习型遥控器收到的第一个原遥控器的信号，因此，获取第一高频遥控信号时，表示无线学习型遥控器处于学习模式，无线学习型遥控器内部的信号解码器开始对接收的信号进行解码处理，并且通过信号转换规则将第一高频遥控信号转换为无线学习型遥控器的处理器能够识别的形式，例如，将第一高频遥控信号的脉冲宽度和时间间隔转换为数据形式，以此转换第一高频遥控信号，判断出原遥控信号的频段和类型等信息，便于后续对原遥控器的进一步学习；信号识别模型则是用于具体识别原遥控信号的编码值、编码格式和编码形式等信息，因为信号识别模型经过多种不同类型遥控器的遥控信号的训练，因此，判断信号识别模型对于原遥控器的遥控信号的学习程度，并基于该学习程度判断对当前原遥控器的所有遥控信号的预测能力，即信号预测度，并通过后续获取的第二高频遥控信号，对信号预测度进行验证，当信号预测度得到验证后，即可基于信号预测度对当前原遥控器的其他按钮的遥控信号进行预测生成，以此减少了用户的按键操作，提高无线学习型遥控器产品的智能性，增强无线学习型遥控器的智能学习功能；

55、2、基准高频遥控信号是指多种类型遥控器的标准遥控信号，即基准高频遥控信号的编码形式是行业内通用的基础编码形式，且不增加额外的其余编码，例如，不使用加密算法或使用业内通用的加密算法，不增加额外的功能性编码和时间戳编码等，以此，通过基准高频遥控信号生成的对比高频遥控信号与基准高频遥控信号的编码形式相同，且易于进行对比；将基准高频遥控信号和对比高频遥控信号输入信号分析模型后，基于信号分析模型将基准高频遥控信号和对比高频遥控信号进行对比分析，即对比基准高频遥控信号的编码完整度以及细节保留率等，以此判断每种信号分析规则的识别转换正确率，进而选择出识别转换正确率最高的信号分析规则，将其作为信号转换规则，从而提高识别和转换遥控信号的准确率；

56、3、信号识别模型用于判断各种类型遥控信号的特征，历史高频遥控信号组包括多种类型遥控器的历史高频遥控信号组，每种类型遥控器的历史高频遥控信号组包括多种不同的高频遥控信号，因此，通过对历史高频遥控信号的学习，获得每种类型遥控信号的特征并进行预测，通过预测的遥控信号与原历史高频遥控信号的对比，获得对每种类型遥控器的高频遥控信号的预测准确度数据，该预测准确度数据表示机器学习模型对每种类型的遥控信号的学习能力，预测准确度数据表示机器学习模型对该类遥控信号的特征掌握程度越高，进而预测生成的遥控信号更加准确，以此，基于信号预测度生成的信号识别模型能够实现对收集的遥控信号的预测生成，实现了对遥控信号的智能学习，进而增强无线学习型遥控器的智能学习功能，提高无线学习型遥控器产品的智能性。